特集論文

ライフコースにおける家事・育児遂行時間の変化とその要因――家事・育児遂行時間の変動要因に関するパネル分析

福田 節也（財団法人 家計経済研究所 嘱託研究員）

1. はじめにすものではないため、なんらかの仮定をおかない
限り、因果関係として解釈することはできない。

ライフコースを通じて、個人が家事や育児に費

つまり、横断的な分析では、個人の属性の「変やす時間はどのように変化しているのであろうか。

化」が、家事・育児時間にも「変化」をもたらす

人は生涯において、就職、離家、結婚、出産、そのか、また他の要因を統制した状態において、そして親の介護などさまざまなライフイベントを経の影響力がどの程度のものであるのかについて明験する。個人が家事や育児に費やす時間は、このらかにすることができない。一方、パネルデータ

ようなライフイベントの経験の有無によって異なでは、同一個人の複数時点における家事・育児時る。また、個人が家事や育児に費やす時間は、家間とそれに影響を与える諸要因の状態が明らかで庭内における男女の役割分業や世代間の互酬関係ある。そのため、家事・育児時間がどのような要を反映している。例えば、専業主婦家庭において因によって、どの程度変化するのかを多変量解析

は、共働きの家庭に比べて、妻の家事・育児時間の手法を用いて推定することが可能となる。

は長く、夫の家事・育児時間は短いであろう。ま

本稿では、計量経済分析の一種であるパネル分た未婚者や、未就学児を抱える夫婦は、親との同析を用いて、家事・育児時間の変化とライフコー

居によって家事や育児の負担が軽減されるであろスにおける諸要因との関係について分析する。パう。しかし、やがて親が年老いてくると、逆に親ネルデータの特徴を生かすことで、横断調査を用の家事を手伝ったり、介護を行う必要が生じるな

いた先行研究より厳密な統計的推定を行う。分析

どして、家庭内労働に費やす時間は増加する可能には、「消費生活に関するパネル調査」（以後、性も示唆されている。本研究では、ライフコース

JPSC）のパネル１からパネル14までの個票データにおいて、個人の家事・育児時間がどのように変を用いる。1993年から2006年までの14年間を対象化しているのか、またその変化にいかなる要因がに、個人の家事・育児時間の変動要因を明らかに作用しているのかを、パネル分析の手法を用いてする。

明らかにする。
一時点の横断調査を用いた従来の研究では、多変量解析によって、どのような属性をもつ人（主に男性）が家事や育児により多くの時間を割いて

2. パネル1〜14の累積データにみる
生活時間の分布いるのかを明らかにしている（津谷 2001; 西岡

JPSCでは、サンプルの女性とその夫を対象

2004; 松田 2004）。しかし、横断的分析によってとして、平日と休日の生活時間について回答を示される変数間の関係は、独立変数の時間的先行得ている。具体的には、１）通勤・通学、２）や独立変数と従属変数の共変といった条件を満た

仕事、３）勉学、４）家事・育児、５）趣味・娯

26

ライフコースにおける家事・育児遂行時間の変化とその要因

楽・交際など、そして、６）上記以外の睡眠、を意味しているものと思われる。家事時間につい食事、入浴、身の回りの用事など、の６項目にても同様に、結婚後の就業形態によってその多寡ついて、１日に平均してどれくらいの時間費やには個人差があるものと思われる。しかし、子どしているのかを10分単位で尋ねている。各項目

ものいない有配偶女性は、全体に趣味や娯楽などの合計は24時間となるように回答を得ている。

に費やす時間は独身女性とほぼ同程度有してお本稿では簡略化のため、１）と２）を合わせてり、比較的自由になる時間を多くもっていること「仕事・通勤」とし、３）と５）を合わせて「趣が示唆される。

味・娯楽・交際・勉学など」とすることで、４

しかし、こうした状況は子どもをもつ女性にお項目に再分類して分析を行う。なお、パネル２

いて一変している。７歳未満の子どもがいる女性

では家事・育児時間に対する質問形式が他のパ

は、平日・休日ともに１日の大半を家事や育児にネルとは異なるため、以下に行った分析より除費やしている。趣味や娯楽、交際のための時間も外している。

独身女性や子どものいない有配偶女性と比べて半はじめに、パネル１から14までのサンプルを累積した個票データを用いて、男女の１日の生活時減しており、家事や育児を中心とした生活を送っていることが示唆される。

間分布をライフステージ別にみてみよう。ここでしかし、末子が７歳以上となり、子どもが小学

は、ライフステージを１）独身で子どもなし、２）校へ上がると、女性の家事・育児時間は減る傾向

有配偶で子どもなし、３）有配偶で末子が７歳未にある。また、平日の仕事・通勤時間が多いこと

満、そして４）有配偶で末子が7歳以上、の４つにから、この時期にパートなどの形で再び働きに出分類した。なお、１）の独身で子どもなしには、る女性もいるものと思われる。趣味・娯楽・交際

わずかではあるが離死別を経験した女性も含まれなどの時間にも増加がみられ、末子の小学校入学

１）

る 。また、男性の家事・育児時間については、を契機に、女性の活動領域は再び家の外へと広が女性サンプルの夫についてのみ得られるため、男りをみせているようだ。

性には独身で子どもなしのライフステージは該当しない。以上の分類をもとに、生活時間の分布をみてみよう。

（2）男性の生活時間
次に、男性（夫）のライフステージ別生活時間の分布を表したのが図表−２である。わが国では、（1）女性の生活時間

男性の家事・育児参加が他の先進諸国と比較して

図表−１は、ライフステージ別にみた女性の平も特に低いことが指摘されている（厚生労働省

均生活時間の分布を表している。平日、休日とも

2006）。図表−２の結果はまさにこのことを裏付けに女性の家事・育児時間はライフステージによっている。

て大きく異なる。

平日における夫の家事・育児時間はすべてのラ

独身女性の家事・育児時間は非常に少なく、平イフステージにおいて１時間未満であり、ほぼ皆日で0.9時間、休日でも1.7時間程度となっている。

無に等しい状況である。一方で、夫は平均で１日その分、彼女たちの時間は平日には仕事に、休日

10時間以上も仕事と通勤に費やしている。グラフには趣味・娯楽・交際などに充てられている。

は「男性は外で働き、女性は家庭を守る」といっ子どものいない有配偶女性についてみると、独身女性に比べて平日の労働時間が短く、家事時間

た伝統的な性別役割分業が、わが国において強固に維持されていることを示唆している。

が長い傾向がみられる。ただし、各生活時間の値

夫の家事・育児時間は、休日においてわずかには平均値で得られている。そのため、独身女性に増加する傾向がみられる。特に、７歳未満の未就

比べて短い労働時間は、結婚後に仕事を辞めた女

学児がいる場合に、夫の家事・育児時間は4時間

性と仕事を継続している女性が混在していること

近くまで増加している。したがって、夫の家事・27

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--1 ライフステージ別女性の生活時間：パネル1〜14
時間
24
18

a.平日

0

時間

2.0
2.7

2.7
5.0

6.0

8.8

9.2
0.9

12
6

3.5

3.6

注）

24

3.4

18

0.2

7.1

8.9

5.0

0.3

0.2
0.5

1.7

5.4

3.3

b.休日

3.9

9.6

6.5

12

10.8

11.2

10.1

10.8

独身

有配偶

有配偶

有配偶

6
0

12.9

12.7

独身

有配偶

10.9

有配偶

12.2

有配偶

子どもなし 子どもなし 末子7歳未満 末子7歳以上
n=4963n=1787n=7634n=4430

子どもなし 子どもなし 末子7歳未満 末子7歳以上
n=4963n=1787n=7634n=4430□生活基礎時間 □家事・育児 □仕事・通勤 □趣味・娯楽・交際・勉学□生活基礎時間 □家事・育児 □仕事・通勤 □趣味・娯楽・交際・勉学

注: パネル1からパネル14まで累積したデータを使用。ただし、パネル2は除く

育児参加は、子どもに手がかかる時期にほぼ限定

る２変量解析であり、ライフステージに伴って変される形で、しかも休日にまとめて行われている

化する他の要因による影響を統制することができことが示唆される。また、夫が休日に趣味や娯ない。さらに、上記の結果は13時点にわたるパネ

楽・交際に費やす時間は、各ライフステージにおルデータを累積し、１時点における横断調査と同いて妻よりも２〜３時間多い傾向にある。夫の休じように集計して得た値である。そのため、ライ

日の趣味・娯楽・交際の時間には、例えば接待ゴ

フステージの「変化」によって個人の家事・育児

ルフのような仕事関連の交際なども含まれる可能

時間に「変化」がもたらされているのかについ性があるため、妻の趣味・娯楽・交際などの時間て、因果論的な解釈を行うことができない２）。そと安易な比較はできないが、概して男性の家庭へ

こで、以下では計量経済分析の一種であるパネルの関与度はライフコースを通じて低い傾向がみて分析を行い、個人の時点間における家事・育児時とれる。

間の変化とその要因に関する多変量解析を行う。

以上では、男女の生活時間の分布をライフステージ別に考察した。その結果、女性の家事・育児
時間はライフステージ、とくに結婚や出産といったライフイベントの生起によって大きく異なる可3. パネル分析のモデルと分析法（1）家事・育児時間の操作化能性が示唆された。一方で、ライフステージを問はじめに、パネル分析において従属変数となる

わず、有配偶男性の平日の生活時間はほとんど仕家事・育児時間の定義について解説する。前節に事のために費やされており、家事や育児に関与す

おいて確認したように、男女とも平日と休日の家

る時間はほぼ皆無である。有配偶男性の家事・育事・育児時間には大きな差がみられた。本来なら児への参加は、末子が7歳未満の時に限定される

ば、平日と休日のそれぞれについて、家事・育児

形で、休日にのみ行われているのが現状のようで時間の規定要因に関する分析を行うのが望ましある。このことは、わが国における性別役割分業い。しかし、分析の解釈を簡略化するため、本稿の強固な実態を改めて示すものである。

においては以下の式により、１週間を通して平均

図表−１および図表−2における結果は、ライフス

した１日の家事・育児時間を算出した。

テージならびにジェンダーによる平均的な家事・育児時間の差異を顕著に表すものであった。しか

平均家事・育児時間＝（平日の家事・育児時間×し、この結果は、ライフステージを説明変数とす

5＋休日の家事・育児時間×2）/ 7

28

（1）

ライフコースにおける家事・育児遂行時間の変化とその要因

図表--2 ライフステージ別夫の生活時間：パネル1〜14
時間
24

時間

a.平日
2.0

2.6

注）

b.休日

24

2.3

6.9

9.3
18

11.0

12
6

11.2

11.1
0.4

0.9

0.2

18

0.5
0.8

0.4

3.8

8.2
0.5
1.6

12
6

13.4

12.9

13.6

10.1

9.9

10.2

有配偶

有配偶

有配偶

有配偶

有配偶

有配偶

子どもなし
n=1787末子7歳未満n=7634

末子7歳以上n=4430

子どもなし
n=1787末子7歳未満n=7634

末子7歳以上n=443012.9

00□生活基礎時間 □家事・育児 □仕事・通勤 □趣味・娯楽・交際・勉学□生活基礎時間 □家事・育児 □仕事・通勤 □趣味・娯楽・交際・勉学

注: パネル1からパネル14まで累積したデータを使用。ただし、パネル2は除く

１週間の休日日数には個人差があるが、ここでり除外した。さらに、本人あるいは夫妻いずれか

は平日を５日、休日を２日として、それぞれの家の生活時間の回答に欠損値があるサンプルや生活事・育児時間に加重し、これを７で割ることによ

時間の合計が24時間とならないサンプル、そしてって、１週間を通した平均的な１日の家事・育児分析に用いる独立変数に欠損値があるサンプルも時間を算出した。なお、独立変数に用いた「１日の分析より除外した。また、有配偶女性の中には家仕事・通勤時間」についても同様の処理を行った。

事・育児時間に24時間と回答した者がいたため、前項の定義による家事・育児時間が、有配偶女性（2）分析サンプルの家事・育児時間の平均よりも３標準偏差以上大分析には、財団法人家計経済研究所が1993年かきい場合（19.2時間）には欠損値として処理した。

ら実施している「消費生活に関するパネル調査」

同様に、仕事・通勤時間に24時間と回答した有配（JPSC）の第１年度から第14年度までの個票デー

偶男性もいたため、有配偶男性の仕事・通勤時間

タを用いる。分析の対象は、1959〜69年生まれのについても、平均よりも３標準偏差以上大きい場

コーホートA（パネル１からのサンプル）、1970〜合（13.9時間）には欠損値として処理した。以上

73年生まれのコーホートB（パネル5からの追加サの処理を施した結果、最終的に2,728名の女性サンンプル）、そして1974〜79年生まれのコーホートC

プルとその夫1,889名が分析の対象となった。分析（パネル11からの追加サンプル）の女性とその夫

ではこれらのサンプルをもとに、１）すべての女である。各コーホートのサンプル数は、コーホー

性サンプル、２）未婚女性サンプル、３）有配偶女

トAが 1,500ケース、コーホートBが 500ケース、性サンプル、そして４）有配偶女性の夫サンプル

そしてコーホートCが836ケースである。うち夫がを対象として、個人の家事・育児時間の変動要因

いるサンプルは各コーホートの初回調査時でそれに関するパネル分析を行う。分析サンプルの記述

ぞれ1,002ケース、215ケース、そして351ケースで統計を図表−３に示す３）。

あるが、その数は以後の調査期間における結婚、離婚、死別などの生起によって変動している。

（3）分析法なお、生活時間に関する質問形式が異なるた

分析には、パネル分析の一種である固定効果モ

め、パネル２のサンプルは分析より除外した。まデル（fixed effect model）と変量効果モデル

た、海外に居住しているサンプルや調査から脱落（random effect model）の２つを用いた。両モデして１年以上回答が抜けているサンプルも分析よ

ルでは、回帰分析における誤差項を純粋な撹乱項29

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--3 モデル使用変数の記述統計
変数名

サンプル数
（n×t）

平均

標準偏差

最小値

最大値

1

１日の家事・育児時間

17304

5.57

4.37

0

19.14

2

有配偶

17304

0.68

0.47

0

1

3

未婚

17304

0.26

0.44

0

1

4

離死別

17304

0.05

0.23

0

1

5

出産の有無

17304

0.07

0.25

0

1

6

１日の仕事・通勤時間

17304

3.89

3.28

0

17.50

7

教育年数

17304

13.06

1.68

9

18

8

年収

17304

154.21

168.44

0

1801

9

親との同居

17304

0.47

0.50

0

1

10

70歳以上の世帯員数

17304

0.21

0.50

0

3

11

７歳未満の子の数

17304

0.56

0.80

0

4

12

年齢

17304

33.21

5.41

24

47

13

出生年

17304

1967.15

5.40

1959

1979

14

14大都市居住

17304

0.27

0.44

0

1

15

その他の市

17304

0.58

0.49

0

1

16

町村居住

17304

0.16

0.36

0

1

17

北海道・東北

17304

0.10

0.30

0

1

18

関東

17304

0.36

0.48

0

1

19

中部

17304

0.17

0.37

0

1

20

近畿

17304

0.18

0.39

0

1

21

中国・四国

17304

0.08

0.28

0

1

22

九州・沖縄

17304

0.10

0.31

0

1

23

夫：１日の家事・育児時間

11790

1.23

1.39

0

11

24

夫：１日の仕事・通勤時間

11790

2.78

2.97

0

17

25

夫：教育年数

11790

12.93

1.59

9

18

26

夫：年収

11790

539.84279.93

0

8200

27

妻の年収/夫妻の年収

11790

0.14

0.17

0

0.75

28

結婚期間

11790

9.49

5.69

0

28

29

結婚年

11790

1990.86

5.83

1978

2006

30

夫：年齢

11790

37.01

6.36

21

65

31

夫：出生年

11790

1963.35

6.41

1939

1983

とそれ以外の個人に固有な因子による誤差とに分

明変数との間にはいくらかの相関が生じることと離し、後者を統制した上で説明変数の効果を推定なる。その結果、回帰係数にバイアスが生じる。

する。Wooldridge（2003）をもとに、その概略

一方、サンプルを累積したプールドパネルデー
タにおける回帰式は以下のように表せる。

について以下に説明する。
通常の回帰式は以下の（2）式によって表される。

（3）
（2）

tはパネルの年度を表す

ui：誤差項 iは個人を表す
固定効果モデルならびに変量効果モデルでは、回帰分析においては、誤差項uiと説明変数xiが誤差項を個人に固有の効果と純粋な誤差に分けて無相関であることを仮定している。このことはモ考える。そのため、これらのモデルが想定する回

デルにおいて、従属変数に影響を与える重要な変帰式は以下のように表すことができる。

数が完全に網羅されていることを意味する。しかし、調査データを用いる限り、完全なモデルを構築することは不可能であり、現実には誤差項と説30（4）

ライフコースにおける家事・育児遂行時間の変化とその要因

a i：個人固有の効果（固定効果）

関であるという強外生性（ strict exogeneity

vit：純粋な誤差（変動誤差）

assumption）の仮定をおいている。また、一般の最小２乗法と同様に、分散均一性や系列相関がな

固定効果モデルにおいては、個人固有の誤差項

いことを仮定している。

ai が時間によって変化しないと仮定する。その上両モデルのどちらを使用するべきかは、ハウス

で、各個人についてt 1 からt T までの平均を求め、

マン検定（Hausman Test）によって統計的に各パネル回における値と平均値との差分をとるこ

検定することができる。ハウスマン検定では、個とで、個人の内部変動から回帰係数を求めること

人固有の効果aiが説明変数と独立であるとの帰無が可能となる。その式は以下によって表される。

仮説を検討する。具体的には、帰無仮説が正しい
時のみに不偏であるGLS推定量と常に不偏である
Within推定量を比較して、有意差があるか否かを
カイ２乗検定によって検証する。ハウスマン検定（5）の結果が、統計的に有意であれば固定効果モデル（6）を、有意ではない場合には変量効果モデルを選択（7）

する。以下の分析においては、固定効果と変量効果の２つを推定する。その後、ハウスマン検定を行って、選択されたモデルの結果について解釈をaiの値は時間によって変化しないため、その平行う。

均値もaiとなる。そのため、上記の変換式によって、個人に固有の効果aiを消去することが可能となる４）。そして（7）式を用いて通常の最小２乗法（OLS）による回帰分析を行うことで、バイアス

4. 分析結果（1）すべての女性モデルのない回帰係数を得ることができる。固定効果モ

はじめに、JPSCの全女性サンプルを対象としデルによって得られたパラメーターは、個人内のて、固定効果モデルと変量効果モデルの２つのパ偏差をもとに算出されるのでWithin推定量と呼ばネル分析を行った。ハウスマン検定の結果、統計れる。モデルは独立変数の変化量によって、従属量（χ2= 276.35, d.f.=31）は１%水準で有意となり、変数の変化量がどれだけ説明されるのかを推定し固定効果モデルの仮定が変量効果モデルの仮定よている。そのため、固定効果モデルにおける制約

りもデータによりよく当てはまることが明らかととして、時間によって変化する変数のみしか使用なった。図表−４に固定効果モデルの推定結果をできないことが挙げられる。

示した。

一方、変量効果モデルにおいては、（4）式にお固定効果モデルの係数をみると、予測された通いて、個人に特有の効果aiが説明変数ベクトルXit

り、結婚や出産といったライフイベントは女性のと独立であることを仮定している。このとき（4）家事・育児時間の増加に対して正の効果をもって式は、一般化古典的回帰モデルとなるため、一般いる。女性の家事・育児時間は、結婚によって2.4

化最小２乗法（GLS）によってβを推定すること

時間、出産によって２時間増加すると推定されてが可能となる。個人固有の効果が説明変数と無相いる。さらに、７歳未満の未就学児が１人増える関であるとの仮定は非常に強いものであるが、変ごとに、女性の家事・育児時間は1.3時間の増加が量効果モデルでは時間によって変化しない変数を予測される。また、離死別も未婚を継続する場合

独立変数としてモデルに組み込めるという利点がに比べて、1.6時間の家事・育児時間の増加をもたある。

らす。また、親との同居は、女性の家事・育児時両モデルはともに、vitがxit-1とxit+1の両方と無相間を30分程度減少させる効果をもつ。家事援助や31

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--4 家事・育児時間の変動要因に関するパネル分析：
すべての女性
固定効果モデルb
結婚

2.427 ***
0

未婚継続†
離死別

1.578 ***

ごとに、家事・育児時間が約27分減少する傾向にある。そのため、女性の労働市場での生産活動
は、家計内の生産活動とトレードオフの関係にあることが示唆される。
以上の結果は、女性のライフコースにおける家2.063 ***

事・育児遂行時間の因果関係を検証し、またその1日の仕事・通勤時間−0.435 ***ln（年収）−0.182 ***影響力を考察する上で有用であった。しかし、未

出産

親との同居

−0.493 ***婚女性と有配偶女性あるいは離死別女性とでは、70歳以上の世帯員数−0.004

家事・育児時間の因果構造が異なることが予測さ

7歳未満の子の数
年齢ダミー（各歳）

1.307 ***
（非表示）れる。そこで、以下では未婚女性、有配偶女性、有配偶男性の各サブグループに対してパネル分析

切片

5.620 ***

パネル回数×サンプル数

17304

サンプル数

2728

R

2

Within0.515

Between

0.809

Overall

0.692*** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10
† リファレンス・カテゴリーを行い、家事・育児時間の変動要因について、細かく考察していくこととする。
（2）未婚女性モデル
未婚女性についても同様に、固定効果モデルと変量効果モデルを推定し、ハウスマン検定によってモデルを選択した。ハウスマン検定の結果、統計量（χ2=110.42, d.f.=25）は１%水準で有意であ

図表--5 家事・育児時間の変動要因に関するパネル分析：
未婚女性
固定効果モデルb
1日の仕事・通勤時間−0.180 ***ln（年収）

0.002

親との同居

−0.578 ***70歳以上の世帯員数
年齢ダミー（各歳）

0.147 **
（図表-- 6に表示）

切片

2.644 ***

パネル回数×サンプル数

4563

り、ここでも固定効果モデルが選択される結果となった。図表−５は、未婚女性の家事・育児時間の変化を従属変数とした固定効果モデルの推定結果を示している。
固定効果モデルの係数をみると、やはり１日の仕事・通勤時間の増加が家事・育児時間の減少に統計的に有意な影響を与えている。しかし、その影響は比較的軽微であり、１日の仕事・通勤時間が１時間増えるごとに、家事・育児時間が約11分

サンプル数
R

2

1168

減少する程度である。切片の値をみると明らかな

Within0.156

ように、未婚女性の家事・育児時間は平均で2.6時

Between

0.170

Overall0.177

間と少ないことが一因であると思われる。また、*** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10

年収の増減は家事・育児時間に対して統計的に有意な影響を与えていない。
一方、親との同居によって未婚女性の家事・育介護の必要性が増すことを考慮して、70歳以上の児時間は、１日あたりの平均でおよそ35分減少し世帯員数も独立変数として投入したが、その効果ている。未婚女性の家事遂行時間の少なさを考慮

は統計的に有意な影響を与えていない。

すると、親との同居は未婚女性の家事負担の軽減

女性の１日の仕事・通勤時間ならびに年収は、に重要な影響を与えていることがわかる。しかし、家事や育児の遂行に負の影響を与えている。特70歳以上の世帯員数の増加が家事・育児時間の増に、仕事・通勤時間は家事・育児時間を減少させ加に対して正の効果をもっている。そのため、親る強い要因である。仕事・通勤時間が１時間増すの高齢化や３世代同居などによって世帯内に高齢32ライフコースにおける家事・育児遂行時間の変化とその要因

図表--6 家事・育児時間の増減についての年齢トレンド：未婚女性

偏
回
帰
係
数
︵
ｂ
︶

ちらかが増えればどちら1.4かが減るという代替的な

1.2

関係にあるのではなく、

1.0

むしろライフコースにお0.8

ける家事・育児時間の増

0.6

減を夫妻が分け合う相補0.4的な関係にあるといえ

0.2
0.0

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

る。しかし、係数の大きさが夫妻で大きく異な−0.2

ることで明らかなよう−0.4に、妻の家事・育児時−0.6

間は、夫の家事・育児−0.8

参加によって大きく増加

年齢（歳）する傾向があるのに対し者が増えると、未婚女性の家事時間も増加するこて、夫の家事・育児時間は妻の家事・育児時間がとが示唆される。

増えてもそれほど大きな増加を示さない。出産な

また、モデルでは家事・育児時間の増減に関すどによる家事・育児時間の増加は、主に妻によっる傾向を把握するため、年齢ダミー変数を投入して担われており、夫による関与は低いことが示唆ている。各年齢ダミー変数の係数を図表−６に示される。

した。図表−６に明らかなように、未婚女性の家

次に、夫妻の仕事・通勤時間についてみてみよ

事・育児時間は、年齢とともに増加する傾向がみう。夫妻ともに本人の仕事時間の増加は自らの家られる。とくにその上昇幅は40歳以上の未婚女性

事・育児時間に対して負の効果を、配偶者の仕事において顕著である。図表−６は、未婚女性が家時間の増加は自らの家事・育児時間に対して正の事をせずとも暮らしていけるのは、若いうちだけ効果をもっている。つまり、ここでは自らの労働であり、親の高齢化や自らの加齢によって、やが時間が増えれば、配偶者が家事・育児時間を増やて家事や介護に費やす時間が急激に増加していく

してそれをカバーし、配偶者の労働時間が増えれことを示している。

ば、自らの家事・育児時間を増やしてその分をカバーする、という代替的な関係がみられる。しか（3）有配偶女性とその夫モデルし、ここで興味深いのは、夫の仕事時間の増加に

最後に、有配偶女性とその夫の家事・育児時間

よる家事・育児時間の減少分（b=−0.171）は、の変動要因についてみてみよう（図表−７）。ハウ

妻の家事・育児時間の増加分（b=0.191）によっ

スマン検定の結果は、夫妻の両方のモデルにおいて完全に代替されるのに対して、妻の仕事時間のて１%水準で有意であり、ここでも固定効果モデ増加による家事・育児時間の減少分（b=−0.534）

ルが妥当であるとの結果を得た。ただし、変量効

は、夫の家事・育児時間の増加分（b=0.078）で果モデルのパラメーターは固定効果モデルのそれはほとんど代替できないことである。したがって、とほぼ等しく、また若干興味深い結果が得られた

妻の就業による家事・育児時間の減少は、夫の家ため、ここでは変量効果モデルの係数も示した。

事・育児参加以外の他の方法によってまかなわれ妻の家事・育児時間は、夫の家事・育児時間のているか、子どもの入学などにより、夫妻の家増加に伴い増えている。また、夫の家事・育児時

事・育児時間の合計が減少しているときにのみ妻

間も妻の家事・育児時間の増加によって増える傾が働きに出ているかのいずれかが示唆される。

向がある。つまり、夫妻の家事・育児時間は、どまた、出産は妻の家事・育児時間を大きく増加
33

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--7 家事・育児時間の変動要因に関するパネル分析：妻と夫
妻：1日の家事・育児時間

妻：1日の家事・育児時間

夫：1日の家事・育児時間固定効果モデル

変量効果モデル

固定効果モデル

b

b

b

−

−

変量効果モデルb
0.107 ***

0.104 ***

夫：1日の家事・育児時間

0.502 ***

0.501 ***−−

妻：1日の仕事・通勤時間−0.534 ***−0.550 ***0.078 ***

0.082 ***

夫：1日の仕事・通勤時間

0.191 ***

0.202 ***

−0.171 ***−0.172 ***出産

1.693 ***

1.705 ***

0.025

0.035

−

−0.0090.012−

妻の教育年数
夫の教育年数−0.003

ln（妻の年収）−0.069 ***−0.083 ***0.021 *−
−0.010−0.016−0.047ln（夫の年収）−0.246 ***−0.227 ***−0.074 *妻の年収/夫妻の年収−0.870 **−0.870 **−0.164

親との同居−0.234 **−0.084−0.100 *−0.038

70歳以上の世帯員数−0.037−0.026−0.0010.022

1.156 ***

0.998 ***

7歳未満の子の数

0.161

0.262 ***

0.233 ***

−0.014−

妻の年齢−34−0.028

夫の年齢−37−（図表-- 8に表示）−0.025 **

−

0.008

（非表示）

（図表-- 8に表示）−（非表示）−0.095 **結婚期間ダミー（各年）0.043 ***

結婚年−1991−−0.029 ***14大都市居住−−0.004−

その他の市†

−

0

−

0

町村居住

−

−0.029−−0.014

北海道・東北

−

0.112

−

−0.112

関東†

−

0

−

中部

−

0.197

−

−0.167 ***

近畿

−

0.024

−

−0.033

中国・四国

−

0.193

−

−0.154 *九州・沖縄−−0.172−−0.0120

切片

7.459 ***

6.931 ***

2.037 ***

1.696 ***

パネル回数×サンプル数

11790

11790

11790

11790

サンプル数

1889

1889

1889

1889

Within

0.467

0.465

0.181

0.182

Between

0.650

0.666

0.229

0.285

Overall

0.551

0.560

0.205

R

2

ハウスマン検定

χ2（d.f.）110.59
（35）
***

0.235
67.42
（35）
***

*** p < 0.01, ** p < 0.05, * p < 0.10
† リファレンス・カテゴリー

させるイベントである。しかし、モデルの他の要が上昇しても減少する傾向がある。世帯収入の増因を統制した場合、妻の出産は夫の家事・育児時

加によって、妻の家事・育児時間が軽減される傾間に統計的に有意な影響を与えていない。予備的向があるといえる。また、夫妻の年収に占める妻な分析の結果、妻の出産が夫の家事・育児時間にの年収の割合が増加した場合に、妻の家事・育児

与える影響は、７歳未満の子どもの数や妻の家

時間は大きく減少している。しかし、夫妻の年収

事・育児時間の増加によって相殺されていることに占める妻の収入割合が増加しても、夫の家事・が明らかとなった。したがって、夫の家事・育児

育児時間には有意な変化がみられない。したがっ時間は、妻が出産した年に特別高いということはて、妻の経済力の相対的な上昇が、夫妻のジェンないようである。

ダー役割に与える影響は限定的である。

妻の家事・育児時間は、妻と夫のどちらの収入
34

親との同居は、夫妻の家事・育児時間を減少さライフコースにおける家事・育児遂行時間の変化とその要因

図表--8 家事・育児時間の増減についての結婚期間トレンド：妻と夫通じた夫妻の典型的な

1.0

家事・育児時間の傾向
妻0.8を表している。この図

夫から明らかなように、

0.6
0.4
偏
回
帰
0.2
係
数
0.0
︵
ｂ
︶ −0.2

女性は結婚生活を通じて家庭内労働の主たる担い手であり、その家
12
0

2

4

6

8

14

16

18

20

22

24

10

事・育児時間の増減は出産や子どもの成長に合 わせて推 移 してい

−0.4

る。
−0.6
−0.8
結婚期間（年）

5. まとめ
本稿では、パネル分せる効果をもつ。とくに、その影響は妻において析の手法を用いて、個強くみられる。また、すべての女性モデルでみら

人の家事・育児時間の変動要因について明らかにれたように、７歳未満の未就学児の数は、夫妻のした。女性の家事・育児時間は、結婚、出産、離家事・育児時間を増加させる効果をもつ。そし婚・死別といったライフイベントによって大きくて、その影響はやはり妻において大きい。

増加する傾向がみられた。また、親との同居や未変量効果モデルにおいては、時間を経ても値が就学児の数といった世帯構造の変化ならびに、労変化しない変数を独立変数に用いることができ

働時間や収入といった就業行動の変化は、女性のる。変量効果モデルにおいて興味深いのは、結婚

家事・育児時間を規定する重要な要因であること

年の影響である。妻の家事・育児時間は、最近結が確認された。

婚した妻ほど少ない。一方、夫の家事・育児時間

さらにサンプルを細かく分類し、未婚女性と有は最近結婚した夫ほど多い傾向がみられる。した

配偶女性、そして有配偶男性を対象とした分析をがって、夫婦間の役割分業が最近の夫婦では弱ま行った。主な知見は以下である。

りつつあることが示唆される。
最後に、夫妻の家事・育児時間の増減が、結婚

1）未婚女性は親との同居によって、家事時間

期間によってどのように異なるのかについて考察が減少する傾向がみられた。しかし、未婚女する。図表−８は、モデルにおける結婚期間ダミ

性の家事時間は年齢や70歳以上の世帯員の増ー変数の影響について示したものである。夫の家加によって増える傾向にある。未婚女性が家事・育児時間の傾向は、結婚初期において増加す事をしなくても生活できるのは若い年齢に限るものの、それ以降はゆるやかに低下する。一られている。

方、妻の家事・育児時間は、結婚後３年目をピークに急激に上昇する。結婚７年目から11年目にお2）夫妻の家事・育児時間には、正の関係がみいて女性の家事・育児時間は低調に推移するが、られる。世帯における家事・育児ニーズの増

その後は増減を繰り返しながら緩やかに上昇して、大が夫婦双方の家事時間の増加に繋がってい20年目以降で大きく減少している。このような家る。

事・育児時間の推移は、モデルにおける他の要因を統制した上で得られたものであり、結婚期間を3）夫妻ともに仕事・通勤時間の増加は、家35

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

事・育児時間を減少させる効果をもつ。しか婦のあり方について知見を深めていくことができし、妻の仕事・通勤時間が増えると夫の家るものと思われる。

事・育児時間が増え、夫の仕事・通勤時間が増えると妻の家事・育児時間が増えるという代替的な関係がみられた。夫婦の家庭内労働への貢献には補完的な要素がみられる。
4）しかし、妻が働きに出ることによる家事・育児時間の減少は、夫の家事・育児時間の増加では補いきれていない。したがって、妻は夫以外の資源に頼るか、世帯における家事・育児時間が減少したころを見計らって働きに出ていることが示唆される。
5）妻の年収が夫妻の年収に占める割合が高くなるほど、妻の家事・育児時間は減少する。
しかし、夫の家事・育児時間はこれに影響されない。したがって、妻の経済力の相対的な注
1）「独身子どもなし」のカテゴリーに占める離死別経験女
性の割合は3.7%である。
2）また、データには同一個人のサンプルが最大で13年分含まれていることとなる。このことは、調査に長く留まる傾向のあるサンプルの属性がより強く反映されやすいことを意味する。
3）
図表−３の７および25の「教育年数」については、中学校卒が9年、入学資格が中学校卒の専門・専修学校が11
年、高校卒が12年、入学資格が高校卒の専門・専修学校が13年、短大・高専卒が14年、大学卒が16年、大学院卒が18年と定義した。また、27の分母にあたる「夫妻の年収」は夫と妻の年収に夫妻共通の年収を足し合わせた額である。
4）分析で使用したStataバージョン８では、固定効果モデ
ルにおいて切片が推定される。この場合の切片は、個
人固有切片（individual-specific intercepts）の平均を表している（Wooldridge 2003）。この値は、モデルでは独立変数の値がすべて０だった場合の平均家事・育児時間を意味する。

上昇が、夫妻のジェンダー役割に与える影響は限定的である。
6）近年の結婚コーホートほど夫妻の家事・育児時間が接近している。
以上の結果は、6）を除き、すべて固定効果モデ
ルによる推定に基づくものであり、個人の要因の変化を家事・育児時間の変化と結び付けて分析を行った。サンプル間の比較ではなく、個人の家事・育児時間の時間的変化とその要因を分析していくことで、家事・育児時間とライフコースを明示的に結びつけた分析を行った。今後は、分析で文献
厚生労働省，2006，『平成18年版 厚生労働白書』ぎょうせい．
津谷典子，2001，「男性の家庭役割とジェンダー・システ
ム――日米比較の視点から」阿藤誠・早瀬保子編『ジェンダーと人口問題』大明堂，167-210．
西岡八郎，2004，「男性の家庭役割とジェンダー・システ
ム――夫の家事・育児行動を規定する要因」目黒依子・西岡八郎編『少子化のジェンダー分析』勁草書
房，174-196．
松田茂樹，2004，「男性の家事・育児参加」渡辺秀樹・稲葉昭英・嶋 尚子編『現代家族の構造と変容』東京大学出版会，175-200．
W o o l d r i d g e , J e f f r e y M . , 2 0 0 3 , Introductory
Econometrics: A Modern Approach, 2nd edition,
Mason: Thomson South-Western.

みられたような家事・育児時間の変化が、学歴や職業的地位などの社会経済的属性によってどのよ
うに異なるのか、あるいは個人の属性によって家事・育児時間の水準がどの程度異なるのかを考察していくことで、現代日本における家庭生活や夫36

ふくだ・せつや 財団法人 家計経済研究所 嘱託研究員、明治大学政治経済学部非常勤講師。主な論文に「The Socio-economic Status of Women and Marital
Fertility in Postwar Japan」（『人口学研究』40，2007）。
人口学・家族社会学専攻。
（fukudas@kisc.meiji.ac.jp）