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「トルコにおける青年から成人萌芽期にかけての離家意欲」Akin et al. 2020

20210306Sat / tsfmysd / 0 Comments

Akın, R. I., Breeman, L. D., & Branje, S. (2020). Motivation to leave home during the transition to emerging adulthood among Turkish adolescents. Journal of Youth Studies, 0(0), 1–18. https://doi.org/10.1080/13676261.2020.1820970

Although the age of leaving home has increased during the past few decades, senior year in high school remains a significant period during which many adolescents consider moving out, especially to attend university. However, the role of personal, practical and familial factors on adolescents’ motivation to leave home prior to the actual transition are still unknown. The current study investigated adolescents’ motivation to leave home while they still lived with their parents and its association with adolescent-reported personal and practical circumstances, and parent–child relationship quality. Participants were 558 Turkish senior high school students (62% female), all living with their parents in Istanbul, Turkey. Results showed that just above one third of the adolescents (38%) wanted to leave home after high school. Boys, adolescents from high SES and nonintact families were more likely to be motivated to leave home. Satisfaction with living situation, parental support for home-leaving, and importance of practical and personal circumstances influenced adolescents’ motivation to leave home. The adolescent-mother relationship was differently related to adolescents’ motivation compared to the adolescent-father relationship. Conflict with both parents, but only fathers’ warmth was associated with motivation to leave home above and beyond all practical and personal circumstances.

離家以前の離家意向の研究はないかと探していたところみつけた論文JoYでオンラインファーストで早期公開されていたものを参照

近年、先進諸国の多くで、離家の遅延がみられる。一般に社会行動は非常に複雑なものであるが、離家の経路とタイミングはかなり多様である。これまでの研究では、性別、SES、家族構造、親子関係、文化などが離家と関連していることが明らかになっている。対して、離家の背景になる個人や家族のダイナミクスに焦点を当てた研究は非常に少ないのだそう。

離家に関して経験的検証があまりされていないのが、離家にたいする Motivation（意欲、動機づけ）である。自己決定理論（SDT）は、人間の社会行動はさまざまなタイプの動機づけによって影響をうけると論じる。一般に、統制された動機づけよりも自律的な動機づけにもとづく行動のほうが、その後の幸福や満足度を促進する。この考えを離家にも敷衍すると、Motivationは、離家の決定に不可欠な要素であり、大学への適応や学業成績、親子関係、幸福感など成人期の経験全般に影響を与える可能性がある。SDTでは、autonomy（自律性）、relatedness（？？？）、competence（能力）を基本的な心理的ニーズとし、親との関係性がこれらのニーズを促進することを強調する。したがって、青年期の親子関係の質が離家意欲に関連していると考えられ、この関連性を検討することで、ただでさえ非常に複雑な離家の決定プロセスについてよりよく理解できるかもしれない。

著者らによると、離家意欲を調査した研究は2つだけで、ひとつは、Kins etal (2019) で、現在の居住状況の背後にある離家の動機づけのダイナミクスが、実際の居住選択よりもベルギーの成人の幸福と生活満足度によってより影響が大きいことを明らかにしている。もうひとつは、Lou et al. (2012) は、アジア系カナダ人とヨーロッパ系カナダ人の比較から、親の離家への同意と家族中心主義的傾向が離家意欲に与える影響をあきらかにしたもの。どちらの研究も、若年者の離家意欲について親の影響を強調する点で似ているが、すでに離家を達成した成人のみを対象としており問題がある。おそらく、遡及的に測定しているから問題があるといいたいのだろう。

この研究は、初離家の生起以前のmotibationをとりくむにあたり、両親とまだ一緒に居住している青年を対象にしたはじめての研究。青年の離家の最初の契機は、高等教育への参加の際。進学するものが全員離家をするわけではなく、親の管理から離れて生活したいと積極的に離家を志向するものもいれば、そうでない人もおり、離家をストレスに感じるものもいる。離家をしたい者全員が離家の機会に恵まれているわけでもなく、家を出たくない者にとっては進学時さまざまな事情から進学のために離家せざるをえないということも状況もありうる。したがって、複雑な離家の決定を理解するには、初離家の機会に先立ち、青年期の若者の離家意欲を調査することが不可欠。

離家のトレンド

北米でも欧州でも若者の親と同居する割合は、年々増加傾向にある。同時に、離家のパターンは、地域間、地域内でかなりの多様性がある。中央ヨーロッパや北欧では、南欧に比べると早くに離家を達成するものが多い。トルコでは、南欧や東欧諸国と同様の傾向が見られ、都市部では23.3歳、農村部では26.8歳となっている。多くの国でみられるの性差のパターンは、女性の方が男性よりも離家がはやい。この違いは、女性のほうが早くに安定的なパートナーシップ関係に入ることで説明されるが、その背後には女性の方が早くに大学に入学したり、自立のために離家を達成することが実質的な理由でもある。

大学生に限ると、欧州28カ国では、36%が親と同居、21%がパートナーと同居、18%が学生寮、15%が他人と同居で、1人ぐらしは10%である。ヨーロッパ平均と比べると、トルコは、学生寮に住む割合もっとも高く（40%）、両親と同居している割合は低い（29%）。性別によっても進学離家のパターンは異なる。アメリカ、オランダ、トルコでは、女性の方が男性よりも進学のため離家する傾向が高い。一方で、ポルトガルではそのような性差はみられない。全体的に、離家の文化的差異は明確に存在するが、北米や西ヨーロッパの知見がある程度あるのに比べると、他の文化圏の研究は低調である。

離家と practical and personal circumstances

出身世帯の経済状況は、もっとも研究されている離家の決定要因のひとつ。しかし、結果は両義的で高SESは離家を促すという研究もあれば、抑制するという研究もありまちまち。高SESの家庭では、高等教育進学が期待されるため、進学離家を促進するという考え方もあれば、高SESの家庭では、居住状況に満足しているため親との居住を望むという考え方どちらもできる。

家族構造もまた離家と関連する決定要因。non-intact family （両親のそろってない世帯）出身者は、 intact family に比べると、早期の離家傾向にある。とくに、ステップ関係がある場合、親子関係がより緊張していて、著しく離家が早くなる。世帯規模が大きいと、思春期の子は、過密状態を感じて、プライバシーの必要性から離家に積極的な傾向が見られる。いっぽうで、きょうだい数が多いときょうだい1人あたりの経済的資源が限られるため、離家の可能性が小さくなるという結果もある。

離家と親子関係

若年期の居住状況や親子関係に着目した研究は膨大にあるが、思春期の親子関係と離家の関連に焦点化した研究はほとんどない。これまでのところ、両親との肯定的で温かい関係は、遅めの離家と関連している。これまでの研究は、青年期の離家意欲や初離家以前の親子関係との関連を検討したものではない（成人期を対象にしてたということか？）。トルコのように、家族のつながりが比較的強く、結婚と同時に離家が達成されるような文化圏では、親は高等教育は支援しても、離家については推奨しないかもしれない。

ようするに、離家の決定は、青年期の若者の動機のプロセス形成に関わり文化的・家族的文脈を考慮しないとちゃんと理解できない。離家研究の知見は、北米や西ヨーロッパを中心としたものであり、その他の文化圏における離家を理解するには不十分である。

トルコにおける若年期と高等教育の文脈

トルコの学生の半数以上は、教育の質や大学のポピュラリティから、地元以外の大学に通う傾向にある。しかし、イスタンブールにおいてはこの傾向はことなる。イスタンブールの大学生の半数以上がイスタンブール出身である。しかし、イスタンブールの面積はヨーロッパの一般的な都市よりも大きい（ロンドンの5倍、オスロの11倍）。そのためイスタンブールの住む青年は、長い通学時間を嫌って大学に通うために離家をすることがある。このような特徴から、イスタンブール、青年期の離家意欲を検証するためにユニークな文脈を提供する土地柄となっている。

この研究の目的

『日本の少子化対策はなぜ失敗したのか？結婚・出産が回避される本当の原因』山田 2020

20210306Sat / tsfmysd / 0 Comments

山田昌弘，2020，『日本の少子化対策はなぜ失敗したのか？結婚・出産が回避される本当の原因』光文社．

どこかでちらっとみかけたので、Kindle で読んでみた。本書は、2018年に筆者が中国社会学院という政府の政府機関に招待されておこなった報告に大きく基づいているようだ。

本書の結論を個人的に乱暴にまとめると、一般に少子化対策としては、待機児童解消など結婚した夫婦がどうしたら子どもを産み育てやすい社会となるのかといった視座から対応がされてきたが、真の要因は、そもそも若い人が結婚しない・できないことにあり、さらにその背後には機会の問題よりも選好としてパートナーシップを望んでいないことが近年の本当の原因である、といったところだろうか。

基本的に概ね同意した。夫婦の完結出生時数はたしかにここ数年減少傾向にあるが、ドラスティックに変化しているとは言えない（とはいえ、70年以降2.2人前後で安定していたものが、2000年以降一貫して減少傾向にあり2015年の出生動向では2.00人を下回ったのはかなり特徴的な変化なのだが……）。TFR減少の大部分は結婚しない・できない若者（女性）に主因があるのは間違いない。ただ、せめて簡単な要因分解でもいいから、少子化のどの程度が未婚化によって説明されるのか示してほしかった（同様の分析はかつて岩澤がおこなっていたが、もうかなり古いはず）。

筆者によると、日本の少子化対策は欧米諸国を参考としており、次のような家族に関係する慣習・意識を前提としていたとする。すなわち、

①子は成人したら親から独立して生活するという慣習（若者の親からの自立志向）
②仕事は女性の自己実現であるという意識（仕事＝自己実現意識）
③恋愛感情（ロマンティック・ラブ）を重視する意識（恋愛至上主義）
④子育ては成人したら完了という意識

この4つの特徴があるために、少子化が起きなかったり（英米など）、少子化対策が効果的に働いた（フランス、スウェーデン、オランダなど）ととしている。一方で、日本には、このような慣習・社会意識はないとしている。2-4に関しては、専門ではないのでよくわからないが、①に関しては気になった。筆者をふくめて多くの家族社会学者は、概して日本には離家規範がない（あるいは乏しい）であったり、自立意識が弱いと主張してきたが、案外をこれをきちんと経験的に明らかにするのは骨がおれる。私の知る限り、筆者はずっとこの点を主張してきたように思うが厳密なテストが伴っていたことはないように思う。別にこれはディスっているんじゃなくて、本当にこの作業が難しいからである。本書でも、「日本では、子の自立志向は弱く、特に女性（娘）の自立は不要との意識が、親の方にも強い」と比較的断定的な調子で記述されているが、おそらくそのエビデンスはどこにもたぶんない。

間接的に離家規範が弱いことを示す経験的証拠はいくつかある。実態としての未婚者の親元同居率はたしかにかなり高いし、成人到達の要素をたずねてみても「親と離れて暮らすこと」を大事な要素だと答えるものは日本では著しく低い。規範というからには離家を達成できていない際にサンクションがあるか（恥ずかしさを感じるか）というのは大事な論点であると思うが、これを検証した研究を私はしらない。

私が気になるのは自立意識が弱いというときにどの程度弱いのかということである。95%の若者が積極的な態度を示していれば誰も文句なく強いといえるだろうが、日本全体ではどの程度のしきい値以下であれば、弱いのだろうか。70%、50%、30%？親と同居する未婚者に離家意向をたずねてみると、かなりの程度が離家にたいして積極的な態度を示すことはいくつかの調査さらからすでにあきらかになっている。初めての離家が生じる以前の中・高校生にたずねてみても少なくとも半数以上の男女が離家にたいして積極的な態度をしめしている。また、マクロな動向も気になるが、個人や世帯の家族人口学的特性によっても自立意識は異なるだろう。このようなミクロな問いにこたえた研究もほとんど日本では見られない。たとえば、家庭内にコンフリクトが存在すると、若年者の離家意欲はたかまると考えられるし、その逆で家庭内が親密であれば、離家に対してディスインセンティブとして働くかもしれない。

LOG ENTRY: MITA 4xx

20180611Mon / tsfmysd / 0 Comments

てをいれるたびにミスがみつかる。が、二次分析がまだマシなのは少なくとも原票に戻るという作業がないので、間違っているのはいつも自分という点だけは信頼できる（謎

ねむい。

///////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////* insheet *//////////////////////////////////////////////////
///////////////////////////////////////////////////////////////////////
* 使うのは、jgss2000-2003, 2005, 2006, 2008, 2009lcs, 2010, 2012, ssm2005, jlps2007
* それぞれでやるとあとでめんどくさそうなので、いったん全部合体させてから整える
* 手順1 それぞれのデータをcsvに変換してファイル名をリネーム（ここまで手動）
* 手順2 insheet して、1)データid、2)調査の種類を識別する変数、3)調査年変数を付与して、dtaファイルで保存
insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2000_2003.csv, clear
gen survey = 0
gen rid = 0
recode survey 0 = 1
recode rid 0 = 1 if ryear==2000
recode rid 0 = 2 if ryear==2001
recode rid 0 = 3 if ryear==2002
recode rid 0 = 4 if ryear==2003
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2000_2003.dta, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2005.csv, clear
gen survey = 1
gen rid = 5
gen ryear = 2005
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2005.dta, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2006.csv, clear
gen survey = 1
gen rid = 6
gen ryear = 2006
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2006.dta, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2008.csv, clear
gen survey = 1
gen rid = 7
gen ryear = 2008
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2008.dta, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2009lcs.csv, clear
gen survey = 1
gen rid = 8
gen ryear = 2009
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2009lcs.dta, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2010.csv, clear
gen survey = 1
gen rid = 9
gen ryear = 2010
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2010, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2012.csv, clear
gen survey = 1
gen rid = 10
gen ryear = 2012
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2012, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/ssm2005.csv, clear
gen survey = 2
gen rid = 11
gen ryear = 2005
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/ssm2005, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2007y.csv, clear
gen survey = 3
gen rid = 12
gen ryear = 2007
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2007y, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2007m.csv, clear
gen survey = 3
gen rid = 13
gen ryear = 2007
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2007m, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2011ya.csv, clear
gen survey = 3
gen rid = 14
gen ryear = 2011
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2011ya, replace

insheet using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2011ma.csv, clear
gen survey = 3
gen rid = 15
gen ryear = 2011
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2011ma, replace

/////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////* merge *//////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////////////
/* jgss2000-2003がマスター */
clear
set maxvar 10000
use /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2000_2003.dta, clear
* エラーでるので destring
destring szffttl, replace
destring szffonly, replace
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2005.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2006.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2008.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2009lcs.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2010.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jgss2012.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/ssm2005.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2007y.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2007m.dta, force
destring dq43, replace
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2011ya.dta, force
append using /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/jlps2011ma.dta, force

/* label */
label define survey 1 jgss 2 ssm 3 jlps
label values survey survey
tab survey

label define rid 1 jgss2000 2 jgss2001 3 jgss2002 4 jgss2003 5 jgss2005 6 jgss2006 ///
7 jgss2008 8 jgss2009lcs 9 jgss2010 10 jgss2012 11 ssm2005 12 jlps2007y 13 jlps2007m 14 jlps2011ya 15 jlps2011ma
label values rid rid
tab rid

//////////* drop *//////////
* jgss2003にはきょうだい数がないのでドロップ＼(^o^)／
drop if ryear==2003
* jgss2012には出身都道府県がないのでドロップ＼(^o^)／
drop if ryear==2012

/* 合体させただけのrawデータでまずは保存しとく */
save /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/merge_raw.dta, replace

/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////* run *////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
use /Users/tsfmysd/Dropbox/Reserch/HELMES/dataset/merge_raw.dta, clear
* sample size 38368

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
//////////* sample set *//////////////////////////////////////////////////
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
* この分析の対象: 20-39歳 & 未婚者 & 学生ではない & 両親のどちらかが健在

//////////* age *///////////////////////////////////////////////////////////
* jgss: ageb, ssm: q01_2a, jlps: 2007-ybirth
gen age = 0
replace age = ageb if survey==1
replace age = q01_2a if survey==2

* jlpsには、年齢変数がない。wave1（1966-1986 20-40歳）、追加サンプル（1966-1986 24-44歳）
* wave1 サンプリング2007年12月実査2007年1-3月、追加サンプルサンプリング2010年12月実査2011年1-3月
* 可能な限り40歳以下が多めになるように計算 floorで小数点以下切り捨て
gen jlps2007age = ((2007*12+3)-(ybirth*12+mbirth))/12 if ryear==2007
gen jlps2007agefloor = floor(jlps2007age)
gen jlps2011age = ((2011*12+3)-(ybirth*12+mbirth))/12 if ryear==2011
gen jlps2011agefloor = floor(jlps2011age)
tab jlps2007agefloor
tab jlps2011agefloor
replace age = jlps2007agefloor if ryear==2007
replace age = jlps2011agefloor if ryear==2011
tab age

keep if age < 40
tab age
tab age rid
* 15432 ｽﾞｻｰc⌒っﾟДﾟ)っ

gen agegroup=0
recode agegroup 0=1 if age>=20 & age<=24
recode agegroup 0=2 if age>=25 & age<=29
recode agegroup 0=3 if age>=30 & age<=34
recode agegroup 0=4 if age>=35 & age<=39
tab agegroup

label define agegroup 1 age20_24 2 age25_29 3 age30_34 4 age35_39
label values agegroup agegroup

//////////* marital status *///////////////////////////////////////////////////
/* jgss */
* 2000-2003, 2005, 2006以降（5,6追加）で値ラベルが違う
* jgss の婚姻上の地位の欠損がまったくない、んー？全年齢データのdomarryは2人無回答ダケド
* jgss2000-2003
gen marital_status=0
recode marital_status 0=1 if marc==1 & (ryear==2000 | ryear==2001 | ryear==2002 | ryear==2003)
recode marital_status 0=2 if marc==2 & (ryear==2000 | ryear==2001 | ryear==2002 | ryear==2003)
recode marital_status 0=3 if marc==3 & (ryear==2000 | ryear==2001 | ryear==2002 | ryear==2003)

/* ssm2005 */
* q24_1 1 未婚　2 結婚 3 離別 4 死別 9 dkna
recode marital_status 0=1 if q24_1==2
recode marital_status 0=2 if q24_1==3
recode marital_status 0=2 if q24_1==4
recode marital_status 0=3 if q24_1==1

/* jlps */
* 2007 zq50 1 未婚 2 既婚有配偶 3 死別 4 離別
recode marital_status 0=1 if zq50==2
recode marital_status 0=2 if zq50==3
recode marital_status 0=2 if zq50==4
recode marital_status 0=3 if zq50==1

* 2011 dq43 1 既婚 2 未婚 3 死別 4 離別 *途中でかえんなや！！！！！！！！！！
destring dq43, replace
recode marital_status 0=1 if dq43==1 & ryear==2011
recode marital_status 0=2 if dq43==3 & ryear==2011
recode marital_status 0=2 if dq43==4 & ryear==2011
recode marital_status 0=3 if dq43==2 & ryear==2011

/* label */
label define marital_status 1 married 2 divorced_or_widowed 3 never_married
label values marital_status marital_status
tab marital_status

tab survey marital_status, row m
* 欠損drop
drop if marital_status==0
* 6822人

* drop if marital_status!=3

//////////////////////////////
/////////* outcome *//////////
//////////////////////////////
///////////* jgss *//////////
* 2000-2001，2002-2003，2005以降で大きくレイアウトが異なる
/* 2000−2001 */
* szffhereは2000-2001にしか存在しない変数
*「あなたがご一緒に住んでいるご家族の方は、あなたを含めて何人ですか」
* なんか知らんけどtypemismach error
destring szffhere, replace
tab szffhere rid, m
* 同居人数無回答をドロップ 2000年に3人いる
drop if szffhere==999
* 2000-20001: 同居人数が1人だと単身者（親と別居と操作）、それ以外は親と同居（しゃーない
generate outcome = .
* 1=同居 0=別居
recode outcome .=1 if szffhere>1 & (ryear==2000 | ryear==2001)
recode outcome .=0 if szffhere==1 & (ryear==2000 | ryear==2001)

/* 2002 */
* ffresideは2002-2003にしか存在しない変数
* 「あなたはご家族と一緒にお住まいですか」
* 1家族と一緒に生活 2家族から一時的に離れて生活 3本人のみ（一人暮らし） 4その他（友人などと同居）
* この変数には無回答はいない（なんでかしら） →9が無回答すでに落ちている
tab ffreside rid, m
* なんか知らんけど文字データになってるので変換する必要
destring ffreside, replace
* 1=親と同居 2-4=親と別居（しゃーない
recode outcome .=1 if ffreside==1 & ryear==2002
recode outcome .=0 if ffreside>=2 & ryear==2002

/* 2005- */
* 2005以降は両親と暮らしているかを直接きいている
* 父pplvtg 母mmlvtgあなたは、あなた自身のお父様、お母様と一緒に暮らしていますかそれぞれについてお答えください。
* 1同居 2別居 3死亡
* どっちも死亡と9無回答をドロップ
tab pplvtg mmlvtg
drop if pplvtg==9 | mmlvtg==9 | (pplvtg==3 & mmlvtg==3)
tab pplvtg mmlvtg, cell m
recode outcome .=1 if pplvtg==1 | mmlvtg==1
recode outcome .=0 if (pplvtg==2 & mmlvtg==2) | (pplvtg==2 & mmlvtg==3) | (pplvtg==3 & mmlvtg==2)
tab rid outcome, m

/* ssm2005 */
* 同居家族人数と同居している場合はその続柄を聞いている
* 手順 1死亡・無回答をドロップ→2同居続柄からoutcomeつくる
* 父母死亡をdrop 1健在 2死亡 9dkna
* 父 q20_1 母 q20_2
tab q20_1 q20_2
drop if q20_1==9 | q20_2==9 | (q20_1==2 & q20_2==2)
tab q20_1 q20_2
* 留置A票
* a20_2_09 父同居情報 1一緒にすんでる 2いない 9無回答
* a20_2_10 母同居情報 1一緒にすんでる 2いない 9無回答
tab a20_2_09 a20_2_10
destring a20_2_09, replace
destring a20_2_10, replace
drop if a20_2_09==9 | a20_2_10==9
* 留置B票
* b07_2_09 父同居情報 1一緒にすんでる 2いない 9無回答
* b07_2_10 母同居情報 1一緒にすんでる 2いない 9無回答
tab b07_2_09 b07_2_10
destring b07_2_09, replace
destring b07_2_10, replace
drop if b07_2_09==9 | b07_2_10==9
recode outcome .=1 if a20_2_09==1 | a20_2_10==1
recode outcome .=1 if b07_2_09==1 | b07_2_10==1
recode outcome .=0 if (a20_2_09==2 & a20_2_10==2) | (a20_2_09==2 & q20_2==2) | (q20_1==2 & a20_2_10==2)
recode outcome .=0 if (b07_2_09==2 & b07_2_10==2) | (b07_2_09==2 & q20_2==2) | (q20_1==2 & b07_2_10==2)
tab rid outcome, m

/* jlps2007 */
* 追加調査は別変数なので注意すること
* 2007 同居家族人数と同居している場合はその続柄を聞いている
* 手順 1死亡・無回答をドロップ→2同居続柄からoutcomeつくる
* 父母死亡をdrop 父母状況変数 1健在の年齢を回答 2亡くなっている 3わからない 9dkna
* 父 zq14fa 母 zq14ma
tab zq14fa zq14ma
drop if zq14fa==2 & zq14ma==2
tab zq14fa zq13_2h
* 追加調査も処理しようとしたけど、追加調査には父母の生死の情報がない＼(^o^)／（しゃーない
* 同居続柄変数父 zq13_2h 母 zq13_2i、1選択 2非選択
tab zq13_2h zq13_2i
* 同居変数に無回答傾向の人をドロップ
drop if zq13_2h==9 | zq13_2i==9
tab zq13_2h zq13_2i
recode outcome .=1 if zq13_2h==1 | zq13_2i==1
* 同居続柄変数 2011 追加調査からは世帯票形式になっている、くっそめんどい＼(^o^)／
* 凡例世帯員2人目が父親かどうか dq10_22z==7 母親 dq10_22z==8、3人目 dq10_23z==7
tab dq10_22z if ryear==2011, m
tab dq10_23z if ryear==2011, m
tab dq10_24z if ryear==2011, m
tab dq10_25z if ryear==2011, m
tab dq10_26z if ryear==2011, m
tab dq10_27z if ryear==2011, m
tab dq10_28z if ryear==2011, m
tab dq10_29z if ryear==2011, m
tab dq10_210z if ryear==2011, m
* 7人目まで処理すればよい
* これうまいこと短く書きたかったけどコマンドがわからない、たぶんアンダーバー以下をワイルドカード
recode outcome .=1 if (dq10_22z==7 & ryear==2011) | (dq10_23z==7 & ryear==2011) | (dq10_24z==7 & ryear==2011) | (dq10_25z==7 & ryear==2011) | (dq10_26z==7 & ryear==2011) | (dq10_27z==7 & ryear==2011) ///
| (dq10_22z==8 & ryear==2011) | (dq10_23z==8 & ryear==2011) | (dq10_24z==8 & ryear==2011) | (dq10_25z==8 & ryear==2011) | (dq10_26z==8 & ryear==2011) | (dq10_27z==8 & ryear==2011)
tab outcome, m
recode outcome .=0 if (zq13_2h==2 & zq13_2i==2) | (zq13_2h==2 & zq14ma==2) | (zq14fa==2 & zq13_2i==2)
recode

/* marital & living arrangement status */
gen status = marital_status
recode status 3 = .
recode status . = 3 if marital_status==3 & outcome==1
recode status . = 4 if marital_status==3 & outcome==0

/* label */
label define outcome 1 corresidence 0 leaving_home
label values outcome outcome
label define status 1 married 2 divorcedandwidowed 3 corresidence 4 leaving_home
label values status status
tab status, m

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20180406Fri / tsfmysd / 0 Comments

俺がポモドーロを使っているのか，ポモドーロが俺を管理しているのかよくわからなくなってきた．進めばなんでもいいけど．1日3回カロリーを摂取しなければならないのがめんどくさい．

結局，キャレルの割り当て，相席なのか1人なのかわからない．リストみるともうひとりあてがわれているようなんだけど…．前の人が机の上なおしてくれないから超つかいづらい．となりが空いているのでとりあえずそこ使っている．窓側でけっこうよさげやん．

4:45:25 PM
人さまから頂いたコメントを印刷してながめる．ありがてえ．コーホートのfigureやりなおすか．「インセプション」のモルじゃないけど，一度，このグラフ（のもとになっている数値）は明らかに線形じゃないし，どこかで手違えしたのじゃないかと考えだすとそのことしか考えられなくなってrawデータに戻ってしまう．これはひじょーによくないよネ〜．離婚率をはじめとして，2000年以降，家族に関する様々な動態はどうもそこまでとは異なる動きをしている印象なので，まあそんなものかもしれない．作業用に wether report のアルバムをかたっぱしから購入した．

tableはわりとさくさく作れるんだけど，figureってどうしたらいいもんか．お絵かきソフトを持ってないのとへんに凝り性なので，いつも手間がかかっている．とりあえず編み出した方法
1, Excelの表からグラフを作成
2, keynote にはる（スライドサイズはデフォルト）
3, 目盛りやグラフタイトルなんかはExcelからキャプチャーしてもってきたり，スライド上で作ったりして体裁を整える
4, すべてをグループ化して画像キャプチャ
(5), 縦に長いときは，ノートパソコンでキャプチャをとると解像度がゴミなので，グループ化したものを270°rotateさせる
6, そうretinaディスプレイならね

わりといいんじゃないでしょうか．うーん，この再現性のない俺用メモ．グラフのフォントって何がいいのかなあ？ Calibriに甘んじがちボーイ．

もういっこもでけた．

イイタイコト↓

以上のように，未婚者のおおよそ半数程度が親と同居していることに関しては知見が一致しているものの，用いるデータによって親元同居率の実態、ならびにその趨勢は見解が異なる．この混乱はいかなる理由に依るものだろうか。本稿では次の2点を問題として挙げたい。第1に非標本誤差である。坂本（2011）は，最も値が高い『出生動向基本調査』については，「調査員が調査票を受け渡す，訪問留置法を行っているため，単身者世帯よりも親と同居している二人以上世帯の方に偏っている可能性がある」と回収バイアスを指摘している．また，『労働力調査』については，塩谷・肥後（2009）が，「雇用者など特定就業状態（従業上の地位）の構成比の高い住戸が多く選ばれた場合，次の月も続けて調査されるため，2ヶ月続けて雇用者数が多くなり，同じように雇用者の多い調査区が選ばれた場合には，４ヶ月に亘って雇用者数が多くなる傾向がみられる」とサンプリングのバイアスを指摘しており，このことが無業者の多い同居世帯を過小推定している原因と考えられる．第2に若年期の定義である。慣例的に若年期は20-34歳といったおおまかなレンジで定義され、親元同居率が算出されることが通例である。しかし、時代によって人口構成は異なるし、結婚による退出の影響も異なったものとなるだろう。このことがより若い年齢階級の寄与を過小に評価きたと考えられる。

LOG ENTRY: MITA 370

20180405Thu / tsfmysd / 0 Comments

（未婚）若年期の計量研究をするのがいろいろと難しいのにはいくつか理由があるが，ひとつには十分な大きさのサンプルセットを用意するのがそもそも難しい点が挙げられる．たとえば，JGSSに代表されるような総合的社会調査はいっぱんにかなり広めの年齢レンジでサンプルを抽出しているので，まず20−34（39）歳にサンプルを限定した時点でごそっと減る．それから婚姻上の地位，既婚者をおとすとまたごそっと減る（私は離死別者も除くんだけど，たまにクレームが入る）．

そこから学生（調査時点で何らかの教育期間に在学中の者）を落とす（たまにクレームが入る）．それなりに減る．結果的に，2000−2010を合体させても男女それぞれ1500ぐらいにしかならない（にもなる）．ちな，2002はきょうだい数を聴取しておらず，2012以降は15歳時居住都道府県が聴取されていなのでこれを用いることができない．ガーンだネ．もうここまでやったらSSM2005とJLPSWave （2007）も合体させてもバチはあたらんやろとシコシコやってたら，出身家庭の暮らし向きのクエスチョネアが微妙に違うんよね．出生コーホートごとに標準得点だして，年収との相対所得比まで作ったんだけどなー．明日，ちらばり方をみて分布同じだったら，まあ許容できる，ということにしよう．

JGSS: 「あなたが 15 歳の頃のあなたの世帯収入は、当時の平均的な世帯と比べて、どうでしたか。」
1, 平均よりかなり少ない
2, 平均より少ない
3, 平均
4, 平均より多い
5, 平均よりかなり多い

SSM2005: 「その頃（中学3年生の時）あなたのお宅のくらしむきは，この中のどれに当たるでしょうか．当時のふつうのくらしむきとくらべてお答えください．」
1, 豊か
2, やや豊か
3, ふつう
4, やや貧しい
5, 貧しい
9, わからない

JLPS: 「あなたが 15 歳の頃のあなたの世帯収入は、当時の平均的な世帯と比べて、どうでしたか。」
1, 豊か
2, やや豊か
3, ふつう
4, やや貧しい
5, 貧しい
9, わからない

こういうの考えだすと無限に思考のリソースが奪われるのでほんとうによくない，のか？神は細部に宿るってほんとですか，それ．こういうところから概念的問題の萌芽がみられればまあそのうち生産的なサムシングに繋がるのかもしれないけれど，よくわからん．去年つくった闇遊戯↓

居住地で比較したらどうですかというコメントをたまにもらうんだけど，これにうまく答えられたためしがない．なんて言えばいいのかな．2000年代前半の知見はわりと手続き的にガバガバで，しばしば非DID（あるいは非都市部）出身で，親との同居オッズが高いという結果が報告されるんだけど，これは親ではなく子の調査時点の居住情報を使っていることが多くフェアではない．すなわち，離家した者については離家後の居住地情報を変数化しており，因果的におかしなモデリングになっている．もっとも親の居住地ないしは出身（おおむね15歳頃）居住地の情報を使う研究なんてそうそうないだろうから（他には進学行動ぐらいか？），そこを批判してもしょうがない気もする（でも論理的に考えておかしいと思いませんかアナタ）．地域特性は居住形態にだいたい男子でオッズにして2倍，女子で3倍ぐらいきいてくるのでこれは落とせない…（俺ニールセン調べ

LOG ENTRY: MITA 362

20180330Fri / tsfmysd / 0 Comments

SSM2015の報告書がうｐされてた。

http://www.l.u-tokyo.ac.jp/2015SSM-PJ/report2.html

恐れていたことがついに起きてしまった。お前がちんたらしてるからやで……。2, 3日寝込みそう。とりあえずお父さんに電話したい……。

LOG ENTRY: MITA 359

20180327Tue / tsfmysd / 0 Comments

訳出に困ったシリーズ．

Much to the great surprise of scholars who study young adulthood, S have been -ing […]. Goldscheider & Goldscheider 1999

ググったら解決した．

LOG ENTRY: MITA 353

20180320Tue / tsfmysd / 0 Comments

One must still have chaos within oneself, to give birth to a dancing star. You stil have chaos in you.
https://en.wikiquote.org/wiki/Thus_Spoke_Zarathustra

ダンシングスターを産むためには、人は心に混沌を抱えていなければならない。君の心のなかにもいまだ混沌はある。

LOG ENTRY: MITA 348

20180314Wed / tsfmysd / 0 Comments

オンライン英会話の先生がおやすみで日本人の先生が代行してくれた。美人で賢いひとだった。今日あったけー。

コーホート別のグラフに致命的なミスを発見してしまった。調査年と年齢階級からコーホート別によっこいっしょしたんだけど、どこかでヒューマンエラーが起きてたらしい。それっぽくなった。5年刻みだと、ラインが多すぎてわけわからん。10年ぐらいに丸めるか。先行研究もやろうとしていることも、未婚者の親元同居の変化を論じている場合と、同年齢集団（未既婚全体）の中での親元同居の変化」を論じている場合があるのでなやましい。4パターンを前にして立ち尽くす。

あいぽんから曲を全部消して、音読パッケージとDUOだけ入れた。人生何をやるかではなくて何をやらないかである。膝がいてえ。

love yourself.

LOG ENTRY: MITA 346

20180312Mon / tsfmysd / 0 Comments

お絵かきってやればやるほどなにやってたのかよくわからなくなるな。Excelでやってるから良くないんか？わからん（さいきん、わからんことばっかやぞ

ぷりびおす・すたでぃーず
・居住形態の実態・趨勢に関して知見が不一致だったよ。
おおむね未婚者の半数以上が親と同居していることに関しては決着がついているけど、ゲンミツにどれぐらいの人が親と同居しているかはよくわかってなかったし、その趨勢の向きも論者やデータによって異なっているよ。一貫して単調に増加していることを指摘する研究（西 2016）もあれば、ここ数十年あまり変化が見られないことを指摘する研究もあれば（出生動向基本調査）、女性に関してはむしろ単独世帯率が増加していることを指摘する研究もあって（稲葉 2012）、はっきりいってわけがわからないよ。

・それはそんなに重要なことなの
若年期の居住形態の実態・ならびに趨勢をきちんと把握することはたしかにあくまでも記述的な問いにこたえたことにすぎないけれど、それは重要なことだと考えるよ。他の研究テーマにたとえていえば、高等教育進学率の実態や動向がわかっていないのに、進学行動のマクロな変化や個人の選択についてミクロな議論なんてできるだろうか。同類婚の趨勢の向きすら特定されていない状況で、結婚行動のマクロな変化について議論することなんてできるだろうか（出来なくもない気がしてきた）。

・なんでそんなにズレるん？
これはややテクニカルだけど、以上のように，未婚者のおおよそ半数程度が親と同居していることに関しては知見が一致しているものの，用いるデータによって親元同居率には大きな違いが存在する．この理由として，坂本（2011）は，最も高い『出生動向基本調査』については，「調査員が調査票を受け渡す，訪問留置法を行っているため，単身者世帯よりも親と同居している二人以上世帯の方に偏っている可能性がある」と回収バイアスを指摘している．また，『労働力調査』については，塩谷・肥後（2009）が，「雇用者など特定就業状態（従業上の地位）の構成比の高い住戸が多く選ばれた場合，次の月も続けて調査されるため，2ヶ月続けて雇用者数が多くなり，同じように雇用者の多い調査区が選ばれた場合には，４ヶ月に亘って雇用者数が多くなる傾向がみられる」とサンプリングのバイアスを指摘しており，このことが無業者の多い同居世帯を過小推定している原因と考えられる．

・じゃあ、どうするん
公開されている個票データならびに政府公表集計のなかで、もっとも誤差が小さいと考えられる国勢調査の公表集計を再加工することで、できるだけ正確な居住形態の趨勢を記述してみるよ（しぬほどたいへんだよ

・データと再加工の手順
分析に用いた公表集計は，『昭和50年国勢調査抽出詳細集計表33 表38』『昭和55年国勢調査抽出詳細集計表12，表21，表22』『昭和60年国勢調査第1次基本集計表1301 表1701，抽出詳細集計表3201』『平成2年国勢調査第1次基本集計表024 表013 表1001』『平成７年国勢調査第1次基本集計表901』『平成12年国勢調査第1次基本集計表700』『平成17年国勢調査第1次基本集計表701』『平成22年国勢調査人口等基本集計表6』『平成27年国勢調査人口等基本集計表6』である．

未婚者の居住形態を分類する際に必要となる「親と同居する未婚者」は，国勢調査の公表集計からは直接得ることができない¹．したがって，各年次において，未婚者の居住形態を分類するには，世帯表上の家族類型や世帯主の続き柄などからその数を算出しなくてはらない．山本（1999）は，1975年から1995年までの国勢調査の集計結果を用いて，世帯表の世帯類型区分を用いて未婚者の親同居割合を算出している．一般に世帯表の加工は煩雑なものとなるが，山本は，世帯主との続柄によって分類した場合や，『就業構造基本調査』との比較を通じて，精度の妥当性を確認している．後に，山本の区分を用いて福田（2003）も同様の分析をおこなっていることからも，山本の区分には一定の妥当性があるものと判断し居住形態の分類に用いた．

¹平成12年（2002 ）から新規に3次集計として親との同別居に関する集計結果が公開されている。しかし、後述するように、当該表においては、単独世帯居住者と非親族世帯同居ならびに施設世帯居住者が単に別居者とまとめられているため用いなかった。

居住形態の分類法の詳細は以下の通りである．国勢調査では，世帯は一般世帯と施設等の世帯にまず大きく分類される．総務省統計局（2017）の「世帯・家族の属性に関する用語」によれば、一般世帯は、（ア）住居と生計を共にしている人の集まり又は一戸を構えて住んでいる単身者（単身の住み込みの雇い人を含む）、（イ）（ア）の世帯と住居を共にし，別に生計を維持している間借りの単身者又は下宿屋などに下宿している単身者、（ウ）会社・団体・商店・官公庁などの寄宿舎，独身寮などに居住している単身者、のいずれかの世帯である．施設等の世帯とは、寮・寄宿舎の学生・生徒、病院・療養所の入院者、社会施設（老人ホーム，児童保護施設など）の入所者、自衛隊営舎（または艦船）内居住者、矯正施設（刑務所及び拘置所の被収容者並びに少年院及び婦人補導院）の入所者、その他（定まった住居を持たない単身者や陸上に生活の本拠（住所）を有しない船舶乗組員など）からなる．さらに、一般世帯は世帯主との続柄によって、「二人以上の世帯員から成る世帯のうち，世帯主と親族関係にある世帯員のみからなる世帯」である親族世帯と「二人以上の世帯員から成る世帯のうち，世帯主と親族関係にない人がいる世帯」である非親族世帯、「世帯人員が一人の世帯」である単独世帯の3つに分類される．さらに、「親族のみの世帯については，その親族の中で原則として最も若い世代の夫婦とその他の親族世帯員との関係によって」14の世帯類型に細かく分類されている．

若年者の居住形態については，次のように分類した．本稿は，未婚者の居住形態に関心があるため，まず未婚と既婚（離死別含む）の2つに分類した．未婚者の居住形態については，Goldscheider（1997）の分類を参照した．Goldscheiderは若年期の居住形態を3つに分類している．第1に，定位家族との居住，すなわち親との同居である．第2に，生殖家族との居住，すなわちパートナーや配偶者，子どもとの同居である．第3に，単独世帯での居住，すなわち賃貸住宅や下宿における1人暮らし，または親族以外の者との同居，学生寮や軍の営舎における施設居住である．本稿では，Goldscheiderの3つ目の区分をさらに単独世帯居住者と親以外の世帯員との同居者ならびに施設等の世帯居住者に区分し，若年者の居住形態を「既婚」，「未婚親同居」，「未婚単独世帯」，「未婚その他」の4つのカテゴリーに分類した（表1）²．

²未婚の世帯員にも関わらず，(1)夫婦のみから成る世帯，(5)夫婦と両親からなる世帯，(6)夫婦とひとり親から成る世帯に居住している未婚者が存在するのは，一般世帯が住み込みの雇い人を含むためである（山本 1999）．なお，実際の実数は0もしくはごくわずかな者にとどまるため結果に影響はない．

総務省統計局，1981，『昭和55年国勢調査抽出集計結果表12，表21，表22』
総務省統計局，1986，『昭和60年国勢調査第1次基本集計表1301，表1701，抽出詳細集計表3201』
総務省統計局，1991，『平成2年国勢調査第1次基本集計表024，表013，表1001』
総務省統計局，1996，『平成７年国勢調査第1次基本集計表901』
総務省統計局，2001，『平成12年国勢調査第1次基本集計表700』
総務省統計局，2006，『平成17年国勢調査第1次基本集計表701』
総務省統計局，2011，『平成22年国勢調査人口等基本集計表6』
総務省統計局，2016，『平成27年国勢調査人口等基本集計表6』よりワイ作成。

自分の作業メモが適当すぎて再加工の手順が書きにくい。ちゃんとやっとけや！

-を0に変換すること
2010　2015 ***を0に変換すること
2005 2000 1995 1990 *記号はワイルドカードなので，~***で変換すること
列のならびが年度によって異なるので，正しくセルを参照しているか指さし確認
1990はクソめんどい．家族類型の表には施設等と単身者は含まれていないので，別表から作成して合体させる必要がある．福田2003の表とほぼほぼ一致したので，まあたぶん大丈夫．福田さんはこれ，estatじゃなくて紙でやったのか？すごいな．
1985も1990と同様。施設類型の表が今までのに比べるとかなり省略されている。
1990の自衛隊営舎内居住者の割合から按分した 1980はPDFしかないので3つの表から入力した。いくつか区分も違うので、セル参照注意
福田2003は、1980からしか集計していないみたいだけど、元の山本1999をあたると、1975から集計できるようだ。世帯類型表と準世帯類型表を組み合わせるとそれっぽくなる。準世帯の区分がかなり異なる。死別・離別が同カテゴリ（時代を感じる）

なんかさいかにも「犬の道」ってかんじがすることやってますよね。お城を本丸をロケットランチャーでぶっ飛ばすような研究したくないですか？したいです。そのためにいまこれやってる。たしかに「ために」やってる。それでも最後まで腐らずがんばれよ。

すごいどうでもいいけどマジかよ案件に遭遇した。2010年より、非親族世帯の分類が変更されている。なんか途中からゼロセルでてきたからおかしいとは思ってたんだよ。謎の注ばっか増えるよ。複雑すぎて日本語で説明できない。じみにこれ日本の家族社会学史的には、森岡先生げきおこ案件よな。うーん、よく考えるとこれって大事件だよね。数値自体はこのカテゴリーに該当するのって国調レベルで3桁程度なんだけど、おかみの分類方法がかわるってのはちょっと衝撃。「非家族的生活者の推移」論文自体は伝説レベルの論文なんだけど、今日それがcitation classicになったかというと微妙だし。過去の遺産をちゃんと受け継いでないみたいな声もたまに聞くけど、どうも深い断絶がありすぎて、使いにくいんだよね。http://www.stat.go.jp/data/kokusei/2010/users-g/word2.htm

2010年より世帯の家族類型に関する統計利用の便のために、非親族世帯の分類が大きく変更されている。すなわち、「親族世帯」と「非親族世帯」に大別されていた区分が、「親族のみの世帯」と「非親族を含む世帯」に変更されている。これは平成17年以前の調査では、親族のみの世帯に同居する非親族（住み込みの従業員、家事手伝いなど）がいる場合は、親族世帯に含まれていた。たとえば、「夫婦のみ世帯」という場合に、夫婦2人のみの世帯のほか、夫婦と住み込みの家事手伝いからなる世帯も含まれていた。ただし、いずれにしても「未婚その他」に該当するものは「非親族世帯」カテゴリー含まれるため、変更による影響はないと考えられる。

「形式は内容を規定する」

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