『クリブシート』（2019年）は、初期の子育てに対してユニークかつ洞察に満ちた視点――経済学者の視点を提供します。意思決定、費用対効果分析、リスク評価、データ解釈に重点を置く経済学は、新しい親が赤ちゃんを育てる際に直面する難しい決断を考えるための、驚くほど有益な枠組みを与えてくれます。
この本の要点：大人の最終試験「子育て」に合格する虎の巻
丸暗記の労を避けるため、多くの学生はカンニングペーパーを使います。試験に役立つ情報を小さな紙に書き留めるのです。そこには特定の事実から試験科目の一般的な原理まで様々な情報が記されます。手の中に隠されたカンニングペーパーは、学生が学業で成功するためのシンプルながら効果的な裏技です。倫理はさておき、なかなか巧妙な手ですね。
大人の人生が投げかける試練、とりわけ子どもを産み、最初の数年育てるという最も困難なテストに、こんな風に簡単に合格できればよいのに。子育てのための虎の巻があれば、それは本当に便利でしょう！難しい育児の決断にすぐ使える指針が手元にあることを想像してみてください。さて、経済学者エミリー・オスターがまさにそれを持っています。そしてこの要約が、彼女の虎の巻のエッセンスを凝縮した虎の巻をお届けします！しかしちょっと待ってください、経済学者の考えに基づく子育ての虎の巻ですって？小児科医でも児童心理学者でもなく？
奇妙な組み合わせに聞こえますが、実は思っている以上に理にかなっています。この要約では、次のことがわかります。
- 経済学的思考が難しい育児の意思決定にどう役立つか
- 育児アドバイスがしばしば疑わしい研究に基づいている理由
- 最も信頼できる研究を探す際に何を基準にすべきか
子育ての決断は難しい
もしあなたが新米の親なら、出産直後から重要な質問や決断に直面します。例えば、生まれた赤ちゃんが男の子なら、割礼を受けさせるべきか？母親として、出産後に赤ちゃんと「同室」すべきか、つまり病室で一緒に寝るべきか、それとも新生児室に預けるべきか？
友人や家族、医師、ジャーナリスト、オンラインフォーラムなど、誰に尋ねるかによって、こうした質問には正反対の答えが返ってくるかもしれません。例えば、「絶対に割礼をすべきだ。医学的に有益だ」と言う人もいれば、「危険で不要だ」と言う人もいます。混乱に拍車をかけるのは、どちらの側も自分の立場を支持する様々な証拠を武器にしていることです。査読付きの科学的研究や確立された生物学的な事実から、個人的な体験談や、おばさんが数年前に読んだとぼんやり覚えている新聞記事まで。さらに厄介なことに、人々は中立的に「参考までに」とアドバイスしてくれるのではなく、道徳的な判断をたっぷり込めて伝えてきます。
例えば、母親として、単に「実用的な利点が欠点を上回るから母乳で育てるべき」というだけでなく、粉ミルクで育てるなんて「悪い母親」だと多くの人が考えるのです。通常の状況でも、これはかなりの混乱とプレッシャーですが、出産後は睡眠不足でストレスがたまり、疲れ果てているでしょう。しかも、賭け金はとても高く感じられます。なにしろ、突然人生で最も大切な存在となった、か弱い小さな人間の生存と幸福を守ろうとしているのですから。
では、母乳育児、割礼、同室といった問題に直面したとき、混乱した頭でどうやって正しい答えを見つければよいのでしょう？経済学者のようにこれらの問いにアプローチすれば、短い答えは「正しい答えは決して存在しない」ということだとわかります。より正確に言えば、そのような問いの立て方自体が間違っているのです！
経済学でわかる、子育ての決断は個人的なものである
一見すると、乾いた学問である経済学と、極めて個人的で実践的な子育ての間には共通点がなさそうに思えます。しかし、実際には両者には大きな重なりがあります。子育ては難しい決断をすることの連続であり、意思決定は現代経済学の主要な側面の一つです。例えば、経済学者は次のように問います：二つのサービスの選択肢があるとき、人はどちらを購入するかどうやって決めるのか？
経済学者にとって、これはいくつかの要因に帰着します。まず、選択肢に関わる費用と便益、経済学者が「インプット」と呼ぶものです。インプットには金銭的なものと非金銭的なものがありますが、最も単純で把握しやすく定量化しやすい金銭的なものから始めましょう。子どもにナニーを雇う余裕があり、ナニーと保育園のどちらを選ぶか考えているとします。どちらを選ぶべきでしょうか？おそらくナニーの方が保育園より高いでしょうから、金銭的コストの面では保育園が良い選択肢に思えます。
しかし問題は、お金があなたにとってどの程度重要かが、あなたの状況や好みによって変わることです。可処分所得が多くない中産階級の人なら、二つの選択肢の価格差は重要かもしれません。一方、裕福なら些細なことです。では、非金銭的なインプットはどうでしょう？もしあなたが中産階級で、保育園よりもナニーの個別対応を強く好むなら、それを諦めることは非金銭的コストです。あるいは、保育園が子どもに与える社会的な機会を重視するなら、それを失うことがナニーを雇うコストの一つになります。しかし、保育園対ナニーの意思決定において、金銭的・非金銭的インプットが誰でも同じだと仮定したらどうでしょうか？
同じインプットであっても、状況や好みに応じて物事をどう重みづけするかによって、異なる人々は異なる決定に至ることができ、また至るでしょう。言い換えれば、経済学的な観点からは、全ての人にとって唯一の正しい決断は存在しません。ある決断はある人にとって正しく別の人にとっては間違っており、反対の決断ではその逆になります。全ては個人の好みや状況、そしてそれらが目の前の選択肢とどう噛み合うかによって決まるのです。もし現代経済学が正しければ、自分の好みや状況に依存する決断をする際に、唯一の正解は存在しないのです。
経済学的思考が子育ての意思決定に役立つフレームワークを与える
では、どのようにして子育ての虎の巻を持つことができるのでしょうか？現実の親としてのテストに直面したとき、全ての答えを手元に用意することはできないかもしれませんが、親になることで強いられる決断をするための一般的なフレームワークを備えることはできます。このフレームワークはいくつかのステップに分解できます。まず第一に、目の前の選択肢に伴うコストと便益を特定します。
例えば、出産後に職場復帰するか、家で子どもと過ごすかを決めようとしているとしましょう。これら二つの選択肢のコストと便益は何でしょうか？それはあなたの優先事項次第です。主に赤ちゃんのことを考えているなら、おそらくその決断が子どもの幼児期の発達やその後の人生に与える影響について気になるでしょう。どちらの選択が長期的に子どもをより幸せに、あるいはより成功させるのか？これは実証的な問いです。答えは、親が家にいる場合と仕事に戻る場合の子どもの発達結果を追跡した科学的研究を見れば確立できます。
自分自身のことを考えているなら、これら二つの選択が自分自身の幸福や成功に与える影響が気になるでしょう。家にいることでキャリアが損なわれたり、子どもにうんざりしたりするでしょうか？それとも仕事に戻ることで、親であることの完全な経験を逃していると感じるでしょうか？これらは部分的には実証的な問いですが、主観的でもあります。親であることをどう感じるか、子どもとどれだけ時間を過ごしたいかによって答えは変わります。最後に、家計のことを考えているなら、単純に収支をはっきりさせたいだけです。これは経済的な問いであり、答えは主に金銭的な計算に依存します。
例えば、仕事に戻った場合にどれだけの収入を得られるでしょうか？これら、元の問いの様々なバージョンの答えを確定したら、次にそれらを互いに比較検討する際に、自分の好みや状況を考慮しなければなりません。そうして初めて決断を下せます。しかし、これが口で言うほど簡単ではない理由を次の節で見ていきます。
経済学的意思決定フレームワークを子育てに応用するにはトレードオフの評価が必要
親が下す難しい選択に経済学者の意思決定フレームワークを適用する際、最も白黒はっきりしているように思えるテーマは家計です。仕事に戻るか、家で赤ちゃんと過ごすか、どちらが銀行口座により多くのお金をもたらすか？簡単な計算で比較的容易に答えが出ます。しかし、ここでも答えの性質と重要性は、あなたの状況や好みによって大きく異なり、それらがトレードオフを形作ります。
そのトレードオフは、機会費用と限界価値という二つの経済概念に依存します。仮想的な例でこれらの考え方を説明しましょう。赤ちゃんの面倒を見てくれる親戚がおらず、無料の保育が利用できない国に住んでいるとします。仕事に復帰するには、保育園かナニーにお金を払わなければなりません。つまり、給料が低く、地域の保育コストが高い場合、実際には働くことで損をする可能性があります。逆に、収入が保育コストを上回れば、仕事に戻ることで家計は改善しますが、大した差ではないかもしれません。
たとえば、仕事に戻って年収25,000ドルを得られ、保育費用が年18,000ドルなら、手取りはたった7,000ドルです。その7,000ドルが必要だったり、仕事が大好きだったり、子どもから離れて独立した大人の時間が欲しかったりするなら、とにかく仕事に戻るのが理にかなうかもしれません。しかし、そのお金が必要なく、できるだけ子どもと過ごす時間を重視するなら、おそらく7,000ドルには見合いません。子どもとの時間を失う機会費用は、仕事に戻って得られる追加の7,000ドルの限界価値よりも高くなるでしょう。
しかしその一方で、その7,000ドルを休暇に使ったり、退職に備えて貯蓄したりできるかもしれません。子どもと過ごす時間と比較してそれらをどれだけ大切に思うかによって、便益がコストを上回ることもあります。次の節で見るように、同じ論理は非金銭的なトレードオフにも当てはまります。
経済学的意思決定フレームワークの子育てへの応用にはリスク評価も含まれる
多くの育児の決定において、ある選択肢の潜在的リスクと利点を別の選択肢と比較検討することは、理論上は非常に合理的なプロセスのはずです。頭の中の天秤の片側にリスクを、もう片側に利点を載せ、どちらが重いかを確認すれば、決定完了！しかし実際には、感情が容易に思考を曇らせます。それは、子どもを少しでもリスクにさらす可能性が、パニック的で反射的な反応を引き起こしがちだからです。
赤ちゃんとベッドを共有するかどうか、いわゆる添い寝の決断を考えてみましょう。添い寝をすれば、子どもを危険にさらします。寝返りを打って小さな体を押しつぶしてしまったり、シーツに絡まって窒息したりするかもしれません。また、科学的研究は、乳幼児突然死症候群（SIDS）のリスクが高まることも示唆しています。これは、赤ちゃんが予期せず、明らかな理由もなく亡くなる悲劇的な現象です。このリスクを聞いて、「なるほど、じゃあ、答えは明確だ。赤ちゃんと一緒に寝るべきではない」と思うかもしれません。しかし、赤ちゃんを車に乗せて運転することについても同じように言うでしょうか？
おそらくそうは言わないでしょう。しかし、自動車事故による乳児死亡のリスクは、添い寝よりもかなり高いのです。出生1,000人あたり、それぞれ0.20対0.14です。それでも、出生1,000人あたり0.14はリスクです。しかし、人生においてある程度のリスクは不可避であり、それだけで自動的に避けるべきとは言えません。問題は、それが取る価値のあるリスクかどうかです。
ここまでくれば、答えは予測できるでしょう：それはあなたの好みと、リスクがもたらす（潜在的な）コストに対して便益をどう重みづけするか次第です。添い寝の便益とは？主なものは赤ちゃんのためではなく、あなた自身、親のためです。母乳育児中のお母さんなら、赤ちゃんが夜中に起きても、授乳のために起き上がる必要がありません。
寝返りを打って赤ちゃんに授乳し、そのまま寝かせることができます。その結果、あなた自身がより多くの睡眠を得られるでしょう。睡眠不足は親に非常によくある問題で、うつ病につながることもあるため、これはかなりの便益です。しかし、その便益が添い寝のリスクを上回るかどうかは、あなたが自分の便利さ、睡眠、幸福を赤ちゃんの安全に比べてどれだけ重視するかにかかっています。
子育ての意思決定に役立つ研究は交絡変数によって複雑になる
子育ての意思決定における変数は二つの列に分けられます。より主観的で個人的な列には、好みや状況が入ります。そして、より実証的で事実的な列には、選択肢のコストと便益が入ります。前者のグループの方が曖昧で、後者の方が明確だと思うかもしれません。
しかし現実には、しばしばその逆です。例えば、母乳育児の潜在的リスクと便益についての実際の事実を確定することは、かなり難しい場合があります。しかもそれは、そのテーマについて多くの科学的研究が存在しているからこそなのです。問題は次の点です：多くの研究は、どの育児実践が、影響を受ける子どもたちのどのような結果と相関しているかというデータを集めることに集中しています。例えば、母乳育児と子どものIQを相関させる多くの研究があります。これらの研究は、母乳で育てられた子どもは、そうでない子どもよりIQが高い傾向にあることを見出しています。正確には平均して7ポイント高いのです。
しかし、よく言われるように、相関は必ずしも因果関係を意味しません。母乳育児と高いIQという二つのことがよく一緒に見られるからといって、一方が他方を引き起こすとは限らないのです。追加の交絡変数、つまり母乳育児とIQの両方に共通し、両者の間の真の因果関係のリンクを提供する変数が存在する可能性があります。例えば、ほとんどの先進社会では、母乳で育てる女性はそうでない女性よりもIQ、収入、教育水準が高い傾向があります。これらの変数はそれぞれ、子どもの高いIQとも関連しています。さて、研究者であれば、データ分析時にこれらの変数を調整しようと試みることができます。
たとえば、教育変数を調整するために、同じ教育レベルの母親の子どもだけを比較することができます。研究者がより多くの変数を調整すればするほど、母乳育児と高いIQの間に見出される相関は弱くなります。識別可能な全ての変数を調整した後でも、一部の研究者は依然としてわずかな相関を見出しますが、ここではある程度の懐疑が必要です。現実は信じられないほど複雑で、あらゆる現象の背後には無数の変数が存在します。母乳育児とIQの相関は、追加の変数を調整するたびに減少していくのです。考えられる全ての変数を調整し終えて、実際に因果関係があるという可能性と、単に思いつく以上の変数が存在し、それが相関をさらに減少させ、最終的に消えるか無視できるほどになるという可能性と、どちらがよりありそうでしょうか？おそらく後者でしょう。
大規模ランダム化比較試験が子育ての意思決定に最も信頼できるデータを提供する
自分の子育ての意思決定プロセスをエビデンスに基づいたものにしたいなら、検討している選択肢について利用可能な科学的研究をレビューすべきです。しかしその際、全ての研究が同じ価値を持つわけではないことを心に留めておく必要があります。ここで、経済学的思考を子育ての意思決定に適用するもう一つの重要な部分が浮かび上がります：選択肢だけでなく、それらの選択に情報を与えるエビデンスも比較検討することです。先ほど見たように、全ての研究は交絡変数の存在と、研究者が単に識別・調整し損ねた追加変数が存在する可能性によって混乱させられます。しかし、ある種の研究は他のものよりこの問題にうまく対処しています。
もし科学研究にオリンピックの競技があったら、大規模なランダム化比較試験が金メダルを獲得するでしょう。母乳育児の利益を研究するためにそのような試験を行うには、多数の母親を募集し、無作為に二つのグループに分けます：母乳で育てる治療群と、母乳で育てない対照群です。どちらのグループに誰が入るかをランダム化したため、治療群の母親は平均的に対照群の母親と同じ特性を持つ傾向があります。唯一の違いは母乳育児をするかどうかです。こうして、この変数だけを、純粋にテストすることができます。その結果、母乳育児と特定のアウトカム、例えば胃腸障害のリスク低下との間に相関を見出せば、両現象の間に実際の因果関係があると比較的確信できます。
グループが大きければ大きいほど、これはより確かになります。そして、二つの現象の相関に加えて、その間の因果メカニズムも確立できれば、問題の因果関係についてさらに自信を持てます。例えば、母乳育児は母親の乳がん発症リスクの低下と関連していますが、この関連は、母乳育児が母親のエストロゲン産生レベルを下げ、それが乳がんのリスク要因であるという事実によって因果的に説明できます。現在までに、母乳育児について実施された大規模ランダム化比較試験は一つだけです。それにより確立された、母乳育児と子どもの健康アウトカムとの有意な関連は二つだけでした：下痢が4パーセント減少することと、湿疹などの皮疹が3パーセント減少することです。この試験は、子どものIQ向上とされる効果を含む様々な他の可能性のある影響を調べましたが、有意な相関は見つかりませんでした。
適切に実施された観察研究も子育ての意思決定に信頼できるデータを提供する
研究の金メダルがランダム化比較試験に与えられるなら、次点の研究はどのようなものでしょうか？二位は観察研究を含むタイプの研究です。母乳育児についてこのような研究を行うには、基本的に母乳育児中とそうでない母親とその子どもに関する大量のデータを収集し、二つのグループを比較して、どのような異なるアウトカムが見られるかを調べます。グループが大きいほど、それぞれのメンバー間の差異は平均的に相殺される傾向があります。
そして、交絡変数を制御すればするほど、テストしている変数以外の全てが制御された理想的な科学的研究に近づけます。したがって、観察研究のサンプルサイズが大きく、交絡変数をより多く制御しているほど、結果により強い自信を持てます。逆に、サンプルサイズが小さく、変数の制御が少なければ少ないほど、結論に対する自信は低くすべきです。サンプルサイズが非常に小さい場合は、おそらく懐疑が必要です。
最も優れた観察研究は、同じ家族の兄弟姉妹を比較するものになる傾向があります。たとえば、第一子が母乳で育てられ、第二子が母乳で育てられなかった場合です。これらの子どもは同じ家庭で同じ社会経済的背景のもとで育ったため、母乳育児と非母乳育児の子どもを比較する際に問題となり得る多くの交絡変数が、こうした研究ではいわば自動的に制御されます。
二番目に優れた観察研究は、子どもの家族的・社会経済的背景に関する多くのデータを収集するものです。これらの交絡変数はその後、大部分を制御できます。ただし、これまで見てきたように、見落とされている変数があるのではないかというしつこい疑問は常に残ります。もし、大規模でよく制御された複数の観察研究が同じ結論に達しているなら、それなりに自信を持てます。母乳育児の場合、これらの研究は、母乳育児が子どもの耳感染症のリスクを下げることを確立しているようです。そして、おおむねそれだけです。
一般の想像力や言説では、母乳育児が子どもにもたらすとされる他にも多くの利益、例えば糖尿病、若年性関節炎、髄膜炎、肥満、肺炎、がんのリスク低下などがあります。残念ながら、これらの主張を裏付けるランダム化比較試験や観察研究からの信頼できるデータは単純に十分に存在しません。だからといって、それらが必ずしも誤りというわけではなく、現時点でそれらを信じる説得力のある理由がないということです。
親としての決断に情報を得る際、ケースコントロール研究には懐疑的であるべき
最後に、特定の育児実践の潜在的リスクと便益に関する科学研究に銅メダルを授与する時が来ました。三位はケースコントロール研究を含むタイプの研究です。この研究を行うには、基本的に同じアウトカムや症状を示す子どもを探しに出かけます。そして、彼らに共通する全ての事柄を見つけ出そうとします。
交絡変数を調整した後、残ったものを確認し、そこから、残ったものと問題のアウトカムや症状との因果関係を特定しようとします。例えば、1998年に当時医師だったアンドリュー・ウェイクフィールドは、自閉症の症状を示す12人の子どもを対象にケースコントロール研究を実施しました。彼ら全員が、はしか、おたふくかぜ、風疹のワクチンを接種されていました。彼は、消化に関係する形で、症状とワクチンの間に因果関係があると主張しました。この研究は、ワクチン接種を拒否する親が増えている反ワクチン運動の火付け役となりました。残念ながら、ケースコントロール研究は、非常に小規模な観察研究よりもはるかに問題が多いのです。
観察研究と同様に、ケースコントロール研究のデータも、考慮されていない交絡変数や、研究対象者間の根底にある差異によって混乱させられる可能性があります。思い出してください、サンプルサイズが大きければ大きいほど、それらの差異は平均的に相殺される傾向がありました。数千人の母親や赤ちゃんを対象としたサンプルの話なら、差異をあまり心配する必要はありません。しかし、たった12人の子どものサンプルでは、小さすぎます。そしてウェイクフィールドの研究の場合、それが小さかったのには理由があります：科学的な不正行為です。
彼は自身のサンプルとして、自らの結論を支持する状況の子どもを意図的に選び、そうでない子どもを除外しました。また、データを改ざんし、子どもたちの自閉症の症状の発症時期を、ワクチン接種時期により近くなるように変更しました。しかし、こうした改ざんは常に意図的とは限りません。例えば、ケースコントロール研究では、遠い過去に行った行動を親に思い出してもらうことがよくあります。
例えば、あなたの子どもが早期に文字を読むようになったとします。そして、ある進取の気性に富んだ研究者がその理由をケースコントロール研究で解明しようとしたとします。彼らは、いつから子どもに読み聞かせを始めたか、どれくらいの頻度で読んであげたかを尋ねるかもしれません。しかし、それは何年も前のことで、記憶が曖昧だったり、その後の出来事によって色づけられている可能性があります。まとめると：適切に実施されたランダム化比較試験と観察研究の結果を信頼し、他の研究には健全な懐疑心を持ってアプローチしましょう。
最後のまとめ
子どもの人生の最初の数年における子育ての決断をする際には、二つの要素群を比較検討する必要があります。第一の群は、あなたの個人的な好みと状況です。第二の群は、あなたの選択が子ども、あなた自身、そして家族にもたらしうるコストと便益です。これらの要素を比較検討する際に、信頼性に違いがある科学的研究で自分を情報武装することができます。
適切に実施されたランダム化比較試験と観察研究には自信を持てますが、ケースコントロール研究には懐疑的であるべきです。実践的なアドバイス：リラックスしましょう。ある休暇中に赤ちゃんが初めてハチに刺されるかもしれないという可能性を心配していた著者は、医師から次のアドバイスを受けました：「たぶん、そのことは考えないようにすることですね」。著者はこれを、誰からもらったどの育児アドバイスよりも一番良いアドバイスだと考えています。
あなたの子どもに起こり得ることは無数にありますが、そのほとんどはかなり起こりそうにありません。もしそれら全てを予期し準備しようとすれば、ただ不安になるだけです。皮肉なことに、それによってあなたは育児の決断について適切に考えられないほど疲れ果て、おそらく悪い親になってしまうでしょう。ですから、医師のアドバイスに従いましょう：子どもに起こりうる悪いことすべてを考えないようにし、ただ一緒に過ごす時間を楽しむように努めてください。
