単身者本位の粉末社会：少子化の根本原因（上）

1. 人口論的少子化研究の限界

「異次元の少子化対策」

大著『勤勉革命』において歴史家ド・フリースは、出生率による人口変動に焦点を当てなかった理由を、「世帯の意思決定に関わる新たな世帯を形成する手段としての婚姻や消費と世帯収入の側面」（ド・フリース、2008＝2021:267）に絞り込むことは「単純化」すぎるからだと論じている。

換言すれば、消費や世帯収入だけを使って出生率による人口変動を分析しても、その結果はたいして役に立たないというのである。

2023年1月の「異次元の少子化対策」論から始まり、それに関連づけたテーマを論じた膨大な著書や論文の大半が「財源論争」に明け暮れ、「世帯収入」に直結した「子育て支援金」の範囲と金額がマスコミでの議論の中心を占めた。

『人口ビジョン2100』も『こども未来戦略』も「異次元」に届かなかった

それから1年後に民間の「人口戦略会議」による『人口ビジョン2100 ー 安定的で、成長力のある「8000万人国家」へ 』が発表された（以下、『ビジョン2100』と略称）。

前年の12月22日には、閣議決定として『こども未来戦略』（以下、『戦略』と略称）も公表されていて、これで未曽有の少子化危機を受けた官民の「人口戦略」が出揃ったことになる。

両者ともどのような財源が可能かという問題と、子育て支援金がどこまで「世帯収入」を押し上げるかを軸とした政策案になったように思われる。

少子化研究のさまざまな論点

私もそれらに配慮しつつ、合計特殊出生率、年少人口数、年少人口率、小家族化などのデータ解析を軸とした「異次元の少子化研究」をこの1年間行ってきた（金子、2023a；2023b）。またアゴラにおいて、これらをテーマとしてネット論文の形式でも繰り返し小論を連載してきた（金子、2023c；2023d；2024a；2024b；2024c）。

それらの小論ではさまざまな論点を提出して、少子化の考え方、世代会計、短期・長期の処方箋、都市と過疎地での政策案、子育て基金の財源案などを網羅してきたが、意見の交流は数理マルクス経済学者の大西との「論争」だけに止まっている（大西、2024）。

そこで少し目先を変えて、現代に生きる若者に特有の「単身者本位」に焦点をおいて、この少子化の根本原因を考えてみたい。

単身者の急増

ド・フリースは17世紀からの北西ヨーロッパ史の研究に基づき、19世紀20世紀での「家族の紐帯の弱まり」に着目して、産業革命期以降のindustrialization（工業化または産業化）によって、家族が「目的を共有し、メンバーに忠誠を要求する能力が次第に失われていった」という学術的成果を支持している。同時にその延長で、現代社会が「家族の『非機能化』の最終段階である」ことにも同意した（ド・フリース、前掲書：269）。

たとえば所有や物質主義により道徳を含む文化的規範を喪失した社会では、そこに生きる個人は資本主義社会での疎外感を強め、個人消費にはまり、世帯は何の価値もない過去の遺物、世帯は自己実現を妨害する争いの場、とみなす傾向があるとされる。

このような文脈からみれば、家族の紐帯が弱くなれば、個別成員には家族からの遠心力が働き、一本立ちした「単身者本位」の行動様式が強くなる。

高学歴化が男女の職場進出を促す

ここでいわれる「勤勉革命」（industrious revolution）とは、世帯の構成メンバーが市場での労働により多くの時間を割くようになる現象をさす（同上：ⅳ）。

それを身につけた社会成員が多くなった時代では、少し一般化すると、高学歴化した未婚女性が職場に進出し、それまでは父親が唯一の稼ぎ手だった世帯内に複数の稼ぎ手が誕生する。もちろん未婚男性でも配偶者としての妻でも構わない。

ただしこれが「世帯経済」で一元化しているうちはいいが、次第に複数の収入が世帯共通の貯蓄や消費にまわされなくなると、世帯内での再分配の機能が減少してしまう（同上:288）。

ということは、高学歴化した子どもが働きだすと世帯内再分配がなくなることに直結してしまう。その結果、子どもが独立して、最終的には単身者として自立する反面で、世帯は縮小してしまう。小家族化が進行するのである。子ども本人が稼いだ分は、世帯のためではなく、個人的な支出のために自らが直接消費する。

大黒柱と内助の功世帯 → 複数稼得者世帯 → 単身者世帯への推移

ド・フリースが論じた時代はヨーロッパ17世紀から現代までであるが、18世紀初頭からの「産業革命」（industrial revolution）に先立ち、17世紀からの働き方の変化として「勤勉革命」（industrious revolution）があったという論点が鮮明に出された。

そこでは大黒柱と内助の功（breadwinner-homemaker household）により、その時代のマルクスやエンゲルスが描いたような、搾取にあえぎ、収奪が繰り返されたという工場労働者モデルではなかった。むしろ明治期以来の日本の稲作や灌漑農業に象徴される「労働集約的な知識・技術体系」を持っていたという視点で、ド・フリースはその後の労働者像を描いたのである。

確かに労働者像は多様だから、マルクスの時代の工場労働者だけに絞り込めない。150年後の今日では、いわゆるホワイトカラーを始めとするオンラインでの仕事など多彩な働く者の姿があるからである。

「勤勉な振る舞い」は農業労働から

この理由はそれまでの農業でも典型的であった「勤勉な振る舞い」が、労働全体の質を改善することに通じて、「近代的経済成長に貢献するような世帯を作り出した」からである（同上：96）。そしてド・フリ－スは、この勤勉さを土台にして「農民世帯は人的資本を獲得し、新たな脅威や工業化に適応していく」（同上：96）とまとめた。

少なくともこの視点は、プロテスタンティズムの精神の伝統がない日本における産業革命の原動力の説明にも有効であると思われる。

「労働集約的な知識・技術体系」の塊りでもある農業労働に見る世帯単位の勤勉性が、やがては工場労働者となった農家出身の男女若者の原体験として活かされて、政府主導による「資本集約型」の企業経営と融合したことが、明治期からの日本近代の産業化を推進したという独自の結論に収斂する。

農家＝農業世帯は「経営の訓練場」

そのパラダイムによれば、日本近代化過程でもそれまでの地方における農家＝農業世帯は「経営の訓練場」（同上：96）として機能していて、そこからの勤勉な労働力が日本全国の大中小企業に参入して、独自の産業革命をもたらしたと解釈される。

それを支えた家族＝世帯もまた、明治期からほぼ100年後の高度成長開始時期までは、三世代同居のなかで大黒柱としての世帯主とその妻による内助の功の世帯が主流であった。ド・フリースは「大黒柱と内助の功」を使い、男は仕事、女は家庭のモデルとした（同上:211）。

このモデルは高度成長期に新たに誕生した核家族にその首座を渡すまで、日本近代を支えてきた。高度成長期の終盤から核家族でも複数の稼得者が登場する時代になった。夫だけの「一馬力」の世帯収入ではなく、妻もまた稼得者として「二馬力」を目ざし、さらに大学進学率の上昇に伴ない、高学歴化した子ども世代もまた就職して「三馬力」に加わる世帯が増え始めた（表1）。

世帯内に複数の稼得者がいるのだから、世帯の可処分所得も増えて、消費水準は上がり、生産と消費の好循環が成立した。しかも消費願望の主力が3種の神器（テレビ、冷蔵庫、洗濯機）を経由して新3C（カー、クーラー、カラーテレビ）になっても、その達成が可能になったのである。

税収が増えて、公共事業が全国で活発化して、社会的共通資本の整備も進み、全国的に「日本列島改造」の土台が完成した。

しかしその「世帯経済」の後は、20世紀の中ほどからは高度成長に適合した核家族モデルが生まれ、社会全体としては21世紀になると核家族世帯から単身者世帯への転移が進んだ。

消費の外注化

ド・フリースによれば、歴史的に見ても、「近年では市場と世帯内生産の間で代替弾力性が増し」た（同上:295）。

具体的には、世帯員による世帯内生産は家電で肩代わりができて、家事のいくつかも外注で済ませることが普遍化した。外食、クリーニング、塾教育、娯楽、介護や看護までも商業サービス化（「商助」）されている。

それは家族機能の衰退でもあるが、なにしろ平均世帯人員が2.20人程度であれば、世帯全体でそれらに取り組む余裕はもはやない。しかもこれらの外注サービスは自分で稼ぐ単身者にも便利なので、結局は世帯から分離して、単身者が増え続けることになる。これを「商助」が支えるのである。単身者の増加がビジネス機会を新しく創造したのである。

家事労働の分業化が行われなくなった

「結婚により家事労働が分業化された（原因）から、男性は結婚することでより生産的となる（結果）」（同上:297）という因果関係が壊れた。

すなわち男の立場では、結婚したからといって家事労働の分業化がすすむとは限らない。そうなると、男にとっては結婚しても「生産性」が上がらず、むしろ一人の時よりも「生産性」は減退するかもしれない。それならば、男は結婚をせずに、単身者としての途を選択する。

また、女も世帯内分業を選ばなくても、市場労働機会が増えたので、未婚のままでこちらを選択する。その結果、未婚率が急増して、単身者本位の社会構造が作られてきたのである。

ちなみに、2023年3月段階での日本全体の未婚者は32,790,076人であり、生涯未婚率は男性が28.25％、女性が17.85％と算出されている（吉村やすのり生命の環境研究所）。また、そのグラフは図1の通りである。

単身者本位

この「単身者本位」という用語は、1969年に神島二郎により造語された（神島、1969:27）。

しかしこの概念は高校からの大学進学率が1969年の20％の時代よりも、55％の現在の方が使い勝手がいいように思われる。

財源問題や子育て支援金ばかりしか論じない風潮を乗り越えるためにも、ここでは「単身者本位」を軸として、現代日本の少子化の根本問題を考えてみたい。

独身主義、単身者主義、家庭拠点主義

神島によれば、家族生活に関連させた人の生き方は、3種類に分けられるという。

一つは「独身主義」であり、一生嫁せず娶らず、一人暮らしをする生き方である。

二つ目が「単身者主義」であり、「快楽主義」を伴い、自らの願望の充足を主として、その他のことには責任を感じない生き方とされた。

第三が「家庭拠点主義」であり、人間と労働力の再生産を家庭に求め、家庭を生活の拠点とする生き方がこれに該当する（同上：274-275）。

単身者主義

独身主義と単身者主義とは似て非なるものである。独身主義は「配偶者を持たないことを信条とする」が、単身者主義は「配偶者を事実上持とうと持つまいとそれには関係が」なく、「ひとが孤独人としてふるまい、社会がかれを遇するに孤独人としてあつかおうとする」（同上:35）ことと規定された。

いわば単身者主義は、① 家族に責任を持たない、② 自己本位の生き方をするライフスタイルであり、③ 家父長的な法制から自由になり、同時に家族主義イデオロギーとも無縁になる。

この場合独身主義を貫く個人は、「社会の構成単位」からは逃れられないのであるが、単身者主義では「家庭という生活の拠点づくりにたいする無関心と無責任」（同上：38）が強くなる。「まことに気ままないきかた」（同上：275）だから、この生き方が蔓延してくると、「単身者本位」の文化が社会全体を覆いつくす。

この傾向は日本だけではなく、G7やGNでも顕在化しているが、このライフスタイルこそが未婚率を上げ、家族を作らず、子どもも要らないとする要因として作用していると思われる。なぜなら、「単身者主義によって家庭の存続しうる余地はもはやなくなりつつあるからである」（同上：276）。

これは神島の仮説にすぎないが、少子化の原因分析にも「単身者主義」概念は有効だと考えられるので、次節では実際に現代日本の統計データをいくつかの変数として、「合計特殊出生率」（TFR）との相関を測定してみたい。

2. 少子化原因としての単身者主義

なにしろ家庭における「単身者主義」が指摘されたのは55年も前のことであり、提唱者の神島も具体的なデータによって「家庭の問題」を検証したわけでもなかった。

そこで近似的に、総務省統計局『社会生活統計指標-都道府県の指標　2024』の都道府県別データを使用して、独立変数としての「合計特殊出生率（TFR）」に「単身者主義」に関連が深いと判断される変数の何が相関するかを計算した。

すなわち、TFRを説明する「単身者主義」変数として、

1.  人口10万人当たりコンビニ数
2.  単独世帯率（対一般世帯数）
3.  借家率（対居住世帯あり住宅数）：居住している世帯以外の者が所有・管理している住宅
4.  消費支出（二人以上の世帯）：1世帯当たり1カ月間
5.  婚姻率（人口千人当たり）
6.  第3次産業就業率（対就業者）
7.  女性労働率
8.  1世帯当たり世帯主年収

を用意してみた。

データベースは表2で提示する。都道府県別の上記の8指標ごとに、TFRとの相関係数をエクセル統計で計算した。その全体的な結果を表3にまとめた。

表2　TFRを説明する「単身者主義」変数

	TFR	単独世帯率	借家率	コンビニ数	消費支出	婚姻率	3次産業就業者率	女性労働率	世帯主年収
北海道	1.2	40.49	41.3	40.6	268.4	4	74.1	45.4	235.7
青森県	1.31	33.14	28.2	30.5	245.1	3.26	67.1	49.9	205.9
岩手県	1.3	33.27	28.6	30.9	272.9	3.24	64.3	50.8	217.6
宮城県	1.15	36.94	38.7	33.3	284.2	3.88	71.4	48.7	271.6
秋田県	1.22	30.55	21.6	29.8	247.8	2.8	66.1	47.9	196.9
山形県	1.32	28.43	23.1	30.3	321.4	3.31	61.4	52.1	219.5
福島県	1.36	33.15	29.7	24.8	292.7	3.64	62	48.7	229.7
茨城県	1.3	32.65	25.9	30.7	275.8	3.7	64	49.1	289.3
栃木県	1.31	32.91	28.4	30.7	281.1	3.83	61.6	49.8	284.2
群馬県	1.35	32.38	26.5	30.6	286.6	3.63	62.5	51.3	258.6
埼玉県	1.22	33.95	31	23	315	3.98	73	48.5	218.7
千葉県	1.21	36.26	31.6	27.3	311.5	3.98	75.7	47.5	331.9
東京都	1.08	50.24	49.1	32.2	322.8	5.26	81.1	45.8	352
神奈川県	1.22	39.21	37.2	26.1	300.2	4.29	76.5	46.8	363.1
新潟県	1.32	30.85	24.3	29.3	313.7	3.44	65	50.8	229.6
富山県	1.42	29.66	21.6	29.3	317.8	3.59	62.3	53	255.5
石川県	1.38	34.67	28.5	28.9	307.1	3.83	67.9	52.7	265.9
福井県	1.57	29.68	22.8	30.1	252.2	3.95	63.7	54.5	254.9
山梨県	1.43	32.6	26.8	33.3	270.8	3.93	64.1	51.6	228.6
長野県	1.44	31.03	26.7	27.8	286	3.76	61.3	52.9	249
岐阜県	1.4	29.36	23.2	26.8	306.1	3.54	63.1	51.7	268
静岡県	1.36	31.88	30.1	29.9	291.8	3.81	62.8	52.1	274.4
愛知県	1.41	36.35	37.7	29.5	263.9	4.69	63.7	50.7	337.9
三重県	1.43	33.01	25.6	25.1	295.8	3.87	62.7	49.9	293
滋賀県	1.46	31.9	25.9	23.1	297	4.16	62.5	50.3	321.3
京都府	1.22	41.2	34.7	24.9	283.2	3.96	72.8	44.9	276.3
大阪府	1.27	41.85	41.2	21.2	250	4.64	73.7	43.9	264.1
兵庫県	1.36	35.95	32.7	21.4	287	4.02	70.6	45.9	297.1
奈良県	1.3	29.27	24.1	17.1	290.8	3.45	73.1	44.1	266.3
和歌山県	1.43	32.51	24.9	21.8	225.7	3.82	67.1	47.2	203.2
鳥取県	1.51	32.25	29	26.7	273.9	3.79	68.3	51.7	216.8
島根県	1.62	33.17	28.4	27	273.9	3.57	68	51.7	223.4
岡山県	1.45	35.63	31.5	25	276.6	4.16	66.6	49.1	275.9
広島県	1.42	37.3	35.7	26.5	284.4	4.2	69	49.3	264.1
山口県	1.49	36.53	30.4	27.6	283.2	3.58	68.3	47	229.2
徳島県	1.44	35.65	27.7	21.5	298.5	3.63	67.1	48.7	203
香川県	1.51	34.43	29	21	274.5	3.98	68	49.1	255.7
愛媛県	1.4	37.47	31.4	24.6	243.5	3.67	67.3	47.1	211.9
高知県	1.45	39.09	31.8	24.9	280.8	3.53	70.2	47.4	189.1
福岡県	1.37	40.67	44.4	27.1	285.5	4.43	74.9	48	254.2
佐賀県	1.56	30.3	31.2	30	274.6	3.74	66.9	53	222.7
長崎県	1.6	34.43	34.2	24.9	250	3.73	72.2	49.1	209.2
熊本県	1.59	33.9	34.5	27.6	291.3	3.91	68.5	50.8	220.7
大分県	1.54	35.95	34	26.9	271.2	3.92	69.3	48.6	223.5
宮崎県	1.64	35.81	32.9	26.5	253.2	3.88	67.8	50.5	209.9
鹿児島県	1.65	38.94	33.8	26.9	299.2	3.86	71.1	50.5	207.7
沖縄県	1.8	37.44	49.5	27	228.3	5.03	78.2	45.6	207.5

出典：総務省統計局『社会生活統計指標-都道府県の指標　2024』

（注）合計特殊出生率（TFR）は2020年、「単独世帯率」は2020年、「借家率」は2018年、「人口10万人当たりコンビニ数」は2014年、「消費支出」は2021年、「婚姻率」は2020年、「1世帯当り世帯主年収」（千円）は2020年、「第3次産業就業率」は2020年、「女性労働率」は2020年のデータである。年度が一致した方が望ましいが、公的統計ではそれはなかなか困難である。

TFRを非説明変数と仮定して、いくつかの指標を説明変数とした場合、沖縄県の扱いでは気をつけたい。なぜなら、沖縄県のTFRは日本最高の1.80であり、借家比率が49.5％で日本第1位、婚姻率が5.03で日本第2位、第3次産業就業率が78.2％で日本第2位、そして表にはないが「一人当たり県民所得」が最下位という独特な県民性があるからである。

沖縄県のデータがその他の都道府県とはやや異なる分布を示す傾向があるので、全体の相関係数が左右されて、鮮明な特徴を打ち消すことが予想されるからである。

本研究では、TFRの説明因子を明らかにすることを課題にしているので、沖縄県を入れる場合と外す場合に分けてみた。

これは、上記のデータに見るように、沖縄県のデータは独特な文化に裏打ちされているようなので、47都道府県の全体像を求める際には有効なこともあるが、そうでないこともありえるという判断からである。

くれぐれも気を付けたいが、沖縄の独自性はそのまま受け入れるが、日本全体の普遍性への手がかりを模索するためのデータ計算では、沖縄のデータを入れる方法と外す方法の両者を実行してみたというわけである。

（次回：「単身者本位の粉末社会：少子化の根本原因（下）」につづく）