Panel Data Research Center, Keio University
PDRC Discussion Paper Series【第３回学生論文コンテスト JHPS AWARD 受賞論文：審査員賞】
労働や家事・育児が睡眠時間に与える影響についての実証分析
伊藤由理花、大堀敦士、笠原樹、兼本優、松本萌香

2022 年 3 月 31 日
DP2021-014
https://www.pdrc.keio.ac.jp/publications/dp/7787/

Panel Data Research Center, Keio University
2-15-45 Mita, Minato-ku, Tokyo 108-8345, Japan info@pdrc.keio.ac.jp
31 March, 2022

【第３回学生論文コンテスト JHPS AWARD 受賞論文：審査員賞】
労働や家事・育児が睡眠時間に与える影響についての実証分析
伊藤 由理花、大堀 敦士、笠原 樹、兼本 優、松本 萌香
PDRC Keio DP2021-014
2022 年 3 月 31 日
JEL Classification: I12
キーワード: 睡眠時間; 労働時間; 家事; 育児; 働き方改革; 女性活躍推進【要旨】
本稿では、労働時間が睡眠時間に与える影響について、「日本家計パネル調査（JHPS/KHPS) 」を用いて検証した。先行研究では、睡眠が労働において重要な影響を与えており、生産性や職業生活の充実、健康状態などと多岐にわたる影響をもたらすことや、育児や家事時間が睡眠時間に影響を与えること、普段の日常生活や外生的な要因は睡眠時間の長さや質に影響を与えうることなどがわかっているが、労働時間が睡眠時間に影響を与える要因になっているのかということは必
ずしも明らかになっていない。そこで、本稿では、働き方改革という外生的な労働時間の変化を自然実験と捉え、睡眠時間が労働時間に影響を与えるという逆の因果性を考慮しながら、長時間労働が睡眠時間の減少要因となっているのか、また、その傾向が育児・家事負担の多い女性ほど顕著であるのかを分析した。分析の結果、働き方改革による労働時間の変化の影響を強く受けたと想定される従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁の正規雇用者において、労働時間が増えると睡眠時間が減少する傾向が示された。また、その傾向は男性よりも女性で顕著であり、女性活躍推進を背景に女性が長時間労働するようになっても、家事や育児の負担が多いために、睡眠時間の減少という形で女性にしわよせが生じる可能性があることが示唆された。

伊藤 由理花慶應義塾大学 商学部

大堀 敦士
慶應義塾大学 商学部

笠原 樹
慶應義塾大学 商学部

兼本 優
慶應義塾大学 商学部

松本 萌香
慶應義塾大学 商学部

謝辞： 本稿の作成に当たり、慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターから「日本家計パネル調査」（JHPS/KHPS）の個票データを提供して頂いた。

労働や家事・育児が睡眠時間に与える影響についての実証分析

１．はじめに

本稿では労働と育児・家事が睡眠時間に与える影響について、労働者のパネルデータを用いた実証分析を行う。睡眠は人生の約 3 分の 1 を占めており、生命の維持のため重要な機能を果たしている。古賀（2014）によると、睡眠時は脳や体を休めるだけではなく、体の成長や体内環境を整備するホルモンやタンパク質を分泌し、記憶力や運動能力の向上につながる。つまり、睡眠を取ることで身体と心の健康が確保されるため、逆に、睡眠不足は健康を害し、社会・経済的にもさまざまな悪影響を与えるといえる。例えば、ランド研究所（2020）によると、睡眠不足は仕事のパ
フォーマンスの低下等を通じて、日本の国家レベルで最大で年間 15 兆円の経済損失をもたらすと試算されている。
また、ミクロ的視点から睡眠不足が与える悪影響について、厚生労働省が運営している健康情報サイト「e-ヘルスネット」に掲載されている「睡眠と生活習慣病との深い関係」では、睡眠と生活習慣病には深い関係があり、質の悪い
睡眠は生活習慣病の罹患リスクを高め、日中の眠気や意欲低下、記憶力低下などの精神機能の低下につながることを指摘している。このほか、瀬尾ほか（2008）は、短時間睡眠は認知機能1において起床直後だけではなく終日影響を及ぼすと指摘している。
こうした中、睡眠の重要性は再認識される傾向にあり、日本では国をあげた睡眠改善の取り組みが進められている。
具体的には、厚生労働省健康保険局は「健康づくりのための睡眠指針 2014」を掲げ、睡眠 12 箇条を定めて睡眠のあるべき姿を記載し、十分な睡眠の確保を推進している。さらに、従業員の健康状態の改善が生産性・売上の向上につながるとされ、経済産業省が中心となって健康経営2の取り組みが推進されており、その一つとして睡眠の改善が挙げられている。
しかし現状として、日本人の睡眠時間は減少傾向にある。
『平成 26 年度版厚生労働白書』（厚生労働省）では、1976
年から 2011 年にかけて、就業者を中心に年々睡眠時間が減少していると述べている。また、睡眠時間の長さについても、日本人の理想とされている水準に達していない。厚生労働省が掲げた「健康づくりのための睡眠指針 2014」によると、25 歳での望ましい睡眠時間は１日約 7 時間であるとされているが、『平成 30 年度国民健康・栄養調査』（厚生労働省）によると、20 代の約 75％の睡眠時間がこの水準を下回っている。
それでは、こうした日本人の睡眠時間の減少や水準の低さをもたらす要因には何があるのだろうか。
『令和元年国民健康・栄養調査』（厚生労働省）では、睡眠を阻害する要因として、男女ともに仕事を挙げる人の割合が最も多いほか女性に関しては、家事や育児によって睡眠が阻害されていると感じる人が多いと述べている。女性活躍推進が拡がっていることもあり、日本では育児をしながら働く女性が増えている。内閣府が公表した『令和 2 年版男女共同参画白書』（内閣府）の調査によると、1980 年以降、夫婦共に共働き夫婦世帯は年々増加し、1997 年以降は専業主婦世帯1

瀬尾ほか（2008）によると認知機能とは主に知覚・思考・記憶機能のことを指す。

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健康経営とは、従業員等の健康管理を経営的な視点で考え、戦略的に実践することである。

3を上回り、その差は拡大し続けている。また、平成 29 年度の同調査によると、「夫は外で働き、妻は家で家庭を守るべきである」という性別役割分業意識は、年々反対する人の割合が増えてはいるが、依然として残っていることが明らかとなっている。さらに、同調査によると、家事時間について、「現状のままでよい」という回答割合は夫婦のみ世帯の男性や単独世帯の男性、夫婦・子供世帯の男性の 8 割程度が現状のままで良いと回答した一方、夫婦・子供世帯の女性の 3 割は家事時間を減らしたいと回答しており、男性より女性の方が家事時間を減らしたいと考えていることもわかる。このため、女性活躍推進によって働く女性が増える一方で、家庭内の家事育児の役割分担が夫婦間で均等化せず、結果的に、働く女性の睡眠が減少している可能性が挙げられる。
労働が睡眠に与える影響に関して、個票データを用いて平日の労働時間の増加が労働者に与えた影響を検証した黒田・山本（2014）は、平日の労働時間の増加によって削減されている行動は睡眠であるほか、1976 年から 2011 年にかけて休日の睡眠時間は増加傾向にあったが、平日の睡眠時間は年々減少していることも示している。このことは、仕事がない週末に労働者はいわゆる「寝だめ」をしている可能性が示唆される。しかし、Depner et al.（2019）によると、寝だめをすることで平日に眠りに就く時間が遅くなり、むしろトータルでは十分に睡眠時間を補えない可能性があれると指摘している。事実、Depner et al.（2019）が寝だめ4をした人と寝だめをしなかった人を比較したところ、寝だめを行なっても睡眠不足を十分補えず、効果がないことを示している。このことを踏まえ、Depner et al.（2019）は、厚生労働省の睡眠指針と同様、普段から 1 日 7 時間の睡眠をとるよう助言している。このほか、高井ほか（2020）
は、睡眠に与える影響が最も大きい要因は通勤時間であると指摘している。以上より、睡眠時間は通勤を含む労働や家事・育児によって大きな影響を受けており、なおかつ性別や属性によってその影響は異なることが考えられる。
労働と睡眠に関する研究として、阿部（2010）や高井（2020）の研究により、睡眠時間は労働時間に影響を及ぼしていることは定量的にも明らかとなっている。しかし、就業・労働時間と睡眠時間の因果関係は必ずしも明らかになっていない。また、睡眠と家事・育児に関しても、佐々木（2018）や石井（2014）がアンケート調査の基礎集計にもとづいて関係性を示しているが、因果関係の把握には至っていない。特に、労働時間が睡眠に与える影響を検証する
際には、短い睡眠時間で支障のない体質の労働者ほど、時間ができるため長時間労働をしやすいといった逆の因果性を考慮する必要がある。
この点について、本稿では、働き方改革を自然実験と捉え、働き方改革によって労働時間が外生的に変化したこと
で睡眠時間がどの程度変化したかを分析することで、因果関係の特定を試みる。厚生労働省ホームページによると、
働き方改革は働く人の置かれた個々の事情に応じ、多様な働き方を選択できる社会を実現し、働く人がより良い将来の展望を持てるようにすることを目指すものであり、具体的な働き方改革の取り組みとして、主に長時間労働の是正
や雇用形態にとらわれない公正な待遇、賃金の引き上げなどが挙げられる。日本では、少子高齢化に伴う生産人口の減少や、働き方へのニーズの多様化を背景に、働き方が大きく見直されるようになり、2018 年には「働き方改革を推進するための関係法律の整備に関する法律」が成立し、その後、働き方改革の動きはますます広がっている。企業か3

独立行政法人 労働政策研究・研修機構によると、夫が雇用者または就業者で、妻が非労働力人口に当たる世帯を意味する。

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広辞苑によると、寝だめとは睡眠不足になることを予測して、眠れるときに余分に眠っておくことをいう。

らの聞き取り調査を行った川島ほか（2019）によると、働き方改革は労働時間削減に効果を発揮していると示している。また、ザイマックス不動産総合研究所が 2017 年 10 月に実施した企業アンケート調査結果によると、働き方改革の実施率は従業員 1,000 人以上の企業で 64.5%であった一方で、従業員 100 人以上 1,000 人未満の企業では 40.9%、
従業員 100 人未満の企業においては 26.6％となっており、企業規模が大きいほど働き方改革を実施していることがわかる。
そこで、本稿では、「日本家計パネル調査（JHPS/KHPS）」（慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センター）の個
票データをもとに、働き方改革による労働時間の変化が顕著に生じたであろう従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者の 2017〜2019 年のサンプルを分析することで、労働時間や家事・育児時間が睡眠時間にどのような影響を与えるかを固定効果モデルの推計によって明らかにする。固定効果モデルによって労働者の異質性（固有効果）を除去することで、もともと体質的に短い睡眠時間が可能なので労働時間が長くできるといった時間不変の要因による逆の因果性を考慮できる。さらに、働き方改革の影響を強く受けたと想定される労働者（2017〜2018 年の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者、あるいは、残業規制適用正規雇用者）にサンプルを限定することで、体調が悪化したので睡眠時間を増やすために労働時間を減少させるといった時間可変な要因による逆の因果性を考慮することもできる。また、本稿では、2004 年以降の長期間のパネルデータを用いて、従業員規模
500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者（あるいは残業規制適用正規雇用者）と 2017〜2019 年を示すダミ
ー変数の交差項を操作変数とした固定効果操作変数法を適用することによっても、因果関係の特定を試みる。社会的要請によって働き方改革が進められて労働時間が減少したとすれば、その影響が強く生じている可能性を示す操作変数は睡眠時間とは独立であり、操作変数として適していると考えられる。
このほか、本稿では、労働時間が睡眠時間に与える影響が男女によって異なる可能性を把握するため、男女の違い
や家事・育児時間の影響などを考慮した推計も実施する。女性活躍推進によって働きながら家事や育児をする女性が増えている一方で、性別役割分業意識が残っているために就業していても女性のほうが家庭での家事や育児を多く行っているため、女性ほど労働時間が長くなると睡眠時間が削られやすくなっている可能性がある。この点を確認する
ため、従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者にサンプルを用いて、労働時間が睡眠時間に与える影響を男女別あるいは既婚者の男女別に推計する。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 節では睡眠と労働や育児・家事の関係に関する先行研究を紹介する。第 3 節
では労働が睡眠時間に与える影響を分析し、第 4 節ではさらに男女や既婚者に着目し、特に女性について家事や育児等も考慮しながら、それらが睡眠時間に与える影響について分析する。最後に第 5 節では推計結果の考察と結論を述べた上で、本稿の課題について言及する。

２. 先行研究（1）睡眠と労働に関する先行研究まず睡眠と労働に関して、『平成 18 年社会生活基本調査』（総務省統計局）を用いて日本人の睡眠行動と労働の関係を分析した阿部（2010）によると、労働時間は睡眠時間に影響し、労働時間の変動を睡眠時間の長さにより調整していることが明らかとなっている。また、道下ほか（2016）が雇用者の職場環境や労働形態、労働時間、睡眠時間、休日数と運動負荷試験中の収縮期血圧の反応との関係について質問票を用いて、ロジスティック回帰分析を用いながら検証を行なっている。その結果、労働時間が長く，睡眠時間や休日数が少ない勤労者は，将来の高血圧や心血管病
発症，過労死に陥る傾向にあると述べている。
次に、睡眠と失業に関して、菅ほか（2012）はパネルデータを用いながら、失業が個人の身体的・精神的健康状態と生活習慣にどのような効果をもたらすかを固定効果モデルの推計と DD 分析で検証し、失業することにより得られた時間によって睡眠時間は増加することなどを明らかにしている。このほか、睡眠と生産性について、ある企業で行った睡眠改善プログラムが睡眠改善を通じて従業員の生産性に与えた影響を検証した川太ほか（2021）は、二段階最小二乗法を用いた検証を通じて、睡眠の改善を通じて従業員の生産性は向上することを示している。また、秋本（2013）によると、仕事時間、家事時間、ボランティア活動や社会参加活動時間がにおいて、睡眠時間と関係があるということが明らかになっている。続いて、高井ほか（2020）は固定効果モデルの推計を通じて、日本人の睡眠の決定要因として通勤時間を含む労働時間が挙げられることを示した。
以上の睡眠と労働に関する先行研究では睡眠は労働に重要な影響を与えており、生産性や職業生活の充実、健康状
態などと多岐にわたる影響をもたらすことが明らかとなっている。一方、失業により、睡眠時間が増加することは明らかとなったが、睡眠時間と労働時間や働き方にどのような因果関係があるか等、就業・労働時間と睡眠時間の因果関係、あるいは、労働時間が睡眠時間に影響を及ぼす要因はついては、未だ不明瞭といえる。

（2）睡眠と家事・育児に関する先行研究
睡眠と家事・育児に関して、男性の家事育児の参画を阻害する主要な要因である労働時間の睡眠への影響を実証した佐々木（2018）は、男性の労働時間や通勤時間の増加は家事育児時間を有意に減少させる効果を持っていることを示唆している。また、石井ほか（2014）のロジスティック分析を用いた研究によると、子ども 1 人の増加は睡眠時間を含めた大人の日常の裁量時間5を 1 日約 35 分減少させることが明らかとなっており、子育てが睡眠時間の減少の要因となりうることが判明している。一方、黒田（2009）のマッチング推計手法を用いた研究によると、1986 年以降、家計生産時間が低下し、女性については労働時間にほぼ変化が見られない一方で、睡眠時間を含む余暇時間は増加していることが明らかとなっている。続いて、駒田ほか（2003）は夫婦や家族単位で検討された調査があまり見られなかったため、首都圏に勤務する男女いずれかが日勤者である夫婦を対象として調査を実施し、睡眠習慣と睡眠健康について配偶者との関係を検証している。結果として、夫婦は互い睡眠健康に関して影響しあっていること、特に男性の睡眠習慣は妻の健康睡眠に対してより大きな影響を及ぼすことを示唆している。
以上の 4 つの先行研究から家事や育児の時間が生活時間に影響を及ぼすことが明らかとなっている。しかし、女性

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石井ほか（2014）によると、睡眠や身支度、家事・育児全般、労働以外に当てることが可能な時間のことを指す

活躍推進により、働きながら家事や育児をする女性が増えている中で、長く働く女性ほど睡眠時間が削られている可能性を検証した研究はないため、本稿でこの点を明らかにする。

（3）様々な分野における睡眠に関する先行研究
ここでは睡眠科学や脳科学、心理学における睡眠に関する論文を紹介する。まず、睡眠科学の分野において、金野（2015）のがんの治療中における睡眠障害についての研究では、現在までに明らかになっているがん治療中における睡眠問題の臨床的重要性とがん治療中の QOL からみた睡眠障害の位置づけについて説明し、がん治療中の心身ケア
における睡眠治療の意義に関して考察を行っている。この結果、がんの治療を行う際に、薬物療法、非薬物療法のいずれを用いるとしても、良質の睡眠を確保することに心身自己回復力を促進することが必要であることを明らかにしている。
一方、土井（2012）は人の正常な睡眠と睡眠障害について概説を行い、これまでに蓄積された疫学研究の成果をもとに、日本における睡眠障害の頻度と健康影響について研究している。これにより、夜間の睡眠障害と主観的健康感の低下や仕事上・人間関係上のトラブルや事故などの日中の QOL 低下には有意な関係を見出している。しかしながら、睡眠が阻害されても適切な対処行動が取られず、寝酒を行い、かえって早朝覚醒を来し充分な睡眠を維持できず
悪循環に陥ることを明らかにしている。
次に塩田（2012）はスポーツ科学の観点から、睡眠について研究を行っている。夕方に行う 10km のセルフペース
ランニングが夜間睡眠に及ぼす影響、強度の高い運動を休憩しながら間欠的に行う運動が夜間睡眠に及ぼす影響、また 2 日連続で行う筋トレが夜間睡眠に及ぼす影響の 3 つの実験を行い、運動が睡眠に及ぼす効果について検討している。この実験により、運動は睡眠の質を向上させることを示唆しているが、就寝直前の運動などと、運動の実施時間
によっては睡眠の質を悪化させうることを指摘している。
続いて、脳科学の分野における睡眠の研究について紹介する。古賀（2014）は睡眠のメカニズムや人体・脳に対する睡眠の役割を解き明かすとともに、深夜勤務のシフトワーカー、資格試験に挑むビジネスマン、受験に追われる学生のための睡眠術や、不眠に悩む人のための睡眠環境を解説している。結果として睡眠は脳を活性化させることを明らかにしている。特にレム睡眠6は脳を覚醒させ、ノンレム睡眠7は脳を修復する。また、睡眠は運動能力や記憶力を向上させることも示している。最後に、心理学の分野における睡眠の研究について 2 つ紹介する。堀（2012）は睡眠心理学の精神生理学領域について、最近の動向を紹介している。最新の動向としては、睡眠は記憶力や運動能力の向上を促進させ、その結果成績が向上することが明らかになっている。睡眠心理学の課題は基礎から応用まで幅広いが、悪夢からの解放や「記憶促進、居眠り事故防止などに意欲的に取り組むことが期待されている。また、西迫（2010）
は心理的要因が睡眠状況に及ぼす影響について研究を行い、自己意識やネガティブさは、入眠時間や睡眠時間を決定

6 睡眠改善薬の販売を行なっているエスエス製薬によると、脳が活発に働いており、記憶の整理や定着が行われる睡眠状況のことを指す
7 睡眠改善薬の販売を行なっているエスエス製薬によると、大脳は休息している睡眠状況のことを指す

づける要因となることを示唆している。

３．労働時間が睡眠時間に与える影響分析（1）分析アプローチ
本節では、正規雇用者を分析対象として、労働時間が睡眠時間に与える影響について、以下の(1)式を推計する。

𝑌𝑖𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1 𝑊𝑂𝑅𝐾𝑖𝑡 + 𝛼3 𝑋𝑖𝑡 + 𝐹𝑖 + 𝜀𝑖𝑡(1)

ここで、被説明変数𝑌𝑖𝑡 は正規雇用者 i の t 年の 1 日あたりの睡眠時間を表す。説明変数の𝑊𝑂𝑅𝐾𝑖𝑡 は週平均の労働時間であり、離散カテゴリー変数（30 時間以上 40 時間未満をベースとする 30 時間未満、40 時間以上 50 時間未満、50 時間以上 60 時間未満、60 時間以上のダミー変数）あるいは連続変数として用いる。𝑋𝑖𝑡 はコントロール変数であり、年齢層ダミー、職種ダミー、年ダミーを含める。また𝐹𝑖 は時間によって変わらない労働者個々人の固有効果である。𝜀𝑖𝑡 は誤差項であり、𝛼0 は定数項、𝛼1 ~𝛼3は係数ベクトルを示す。
推計には、正規雇用者を対象に、2004 年から 2019 年のサンプルを用いる。ただし、労働時間𝑊𝑂𝑅𝐾𝑖𝑡 は睡眠時間からの影響を受ける内生変数になっている可能性がある。例えば、健康等の理由で長く睡眠時間を確保しなければならなくなったため、労働時間を減らさざるを得ない状況は十分に考えられる。この点を考慮しないで推計すると、(1)式の推定量は一致性を持たず BLUE（最良線形不偏推定量）にならない問題が生じる。こうした逆の因果性を考慮するため、本稿では(1)式を固定効果モデルで推計する。固定効果モデルを用いることで、例えばもともと睡眠時間が短いといった個々に固有な要因を除去できる。
さらに、本稿では、働き方改革の影響が強かったと考えられる時期・労働者にサンプルを限定して(1)式を固定効果モデルで推計する方法も試みる。具体的には、働き方改革の動きが広まり始めた 2017 年以降の従業員規模 500 人以
上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者（休職者を除く）、あるいは、2017 年以降の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める残業規制適用の正規雇用者（休職者を除く）にサンプルを絞った推計を行う。厚生労働省によると、
働き方改革に向けた取り組みは 2014 年に政府から要請され、働き方改革関連法は 2018 年 7 月 6 日に公布され、大企業では 2019 年 4 月 1 日、中小企業では 2020 年 4 月 1 日から施行された。ただし、各企業が働き方改革に伴い、どのような取り組みを行なったのかという事例をまとめた「働き方改革事例集」（日本経済団体連合会）によると、多くの大企業が 2016 年頃から長時間労働の是正等の取り組みを始めていることがわかる。また、1 節でも述べたように、ザイマックス不動産総合研究所（2017)によると、規模が大きいほど企業ほど働き方改革を多く実施していることもわかる。このほか、残業手当の支払いが必要となる残業規制適用者ほど、企業による人件費削減の意図もあって働き方改革による長時間労働是正の要請が強かったとも考えられる。こうしたことから、働き方改革の影響を強く受け、外生的に労働時間が変化したと想定されるサンプルとして、上述の 2017 年以降の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者と残業規制適用の正規雇用者に限定した推計を行う。
加えて、本稿では、2004 年から 2019 年のサンプルをもとに、固定効果操作変数法を用いた(1)式の推計も試みる。
操作変数としては、働き方改革によって労働時間が外生的に変化した可能性に注目し、2017 年以降ダミーと大企業・官公庁の正規雇用者ダミーの交差項、あるいは、2017 年以降ダミーと従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁の残業規制適用の正規雇用者ダミーの交差項を用いる。

(2) 利用データ
本節では慶應義塾大学パネルデータ設計・解析センターの「日本家計パネル調査（JHPS/KHPS）」（以下JHPS/KHPS）を用いる。JHPS/KHPS は 2014 年に（旧）「日本家計パネル調査（JHPS）」と（旧）「慶應義塾家計パネル調査（KHPS）」が結合されたデータである。KHPS は全国約 4000 世帯、7000 人を対象に 2004 年から継続して実施されていて、同一人物を継続的に追跡したパネルデータである。就業行動や個人属性、生活時間の実態など、多岐にわたって分析トピックを網羅している。
JHPS は2009 年より同時並行的に実施している調査であり、全国4000人の男女を対象としている。KHPS は 20 歳から 69 歳の男女、JHPS は 20 歳以上の男女を対象としていて、サンプル抽出の母集団は重なっているが調査回答者は KHPS と JHPS で重なりはない。また、本稿では長時間労働の睡眠に与える影響を検証するため、長時間労働が観察されやすい 64 歳以下の男女の雇用者を分析対象とする。
正規雇用者は、JHPS/KHPS の質問項目への回答をもとに、正規雇用として雇われている人を指す。具体的には「あなたの就業形態は次のどれにあてはまりますか」という質問項目を用いて、勤め人（会社、団体などに従業・勤務している人（雇用主と雇用関係にある人）と答えた人のうち、「あなたの会社での職位は、次のどれにあてはまりますか」という質問項目から、「1:常勤の職員・従業員（正規社員）―役職なし」「2:常勤の職員・従業員（正規社員）―役職あり」「3:常勤の職員・従業員（正規社員）―経営者」のいずれかを答えた人である。また、従業員規模 500 人以上の大企業または官公庁に勤める正規雇用者については、「あなたが普段お仕事をしている企業全体の従業員規模は、次のどれですか」という質問項目を用いる。JHPS/KHPS の質問項目では、100 人以上の次の選択肢が 500 人以上であった
ため、本稿では従業員規模 500 人以上の企業を大企業と定義し、サンプルサイズを限定した。残業規制適用者については、「あなたの働き方（勤務時間制度）で一番近いものはなんですか」という質問項目を用いた。残業規制適用者は管理職や裁量労働制の適用者以外の雇用者とし、「4:裁量労働・みなし労働時間制（法律の適用を受ける専門・営業・
企画職・、在宅勤務等）」「5:時間管理なし（裁量労働・みなし労働時間以外で残業手当の出ない管理職等）」と回答したサンプルを除いた。説明変数の週の労働時間に関しては、週平均勤務時間の質問項目を用いた。
基本統計量は以下の通りである。週の労働時間に着目すると、従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める残業規制適用者が最も短いことが確認できる。

表 1 基本統計量

（3）予備的分析
図 1 は縦軸に正規雇用者の週労働時間、横軸に 2004 年から 2019 年までの調査年度を取った折れ線グラフである。図 1 より、労働時間の平均は年々減少している傾向にあり、特に 2017 年以降、20 代において労働時間が大きく減少していることがわかる。以上より、働き方改革の主な対象であった、非管理職である 20 代の残業時間の短縮が行われた可能性がみられる。

図 1 正規雇用者の労働時間の推移

図 2 は図 1 の縦軸を大企業・官公庁の週労働時間に置き換えたものである。全体を通して労働時間はやや減少傾
向にあることが読み取れる。しかし、図 1 との違いでいうと、2015 年以降から 20 代の労働時間が大きく減少していることがわかり、2019 年にかけて大きく増加するも、全体としては 2013 年～2015 年にかけて全年齢で最も労働時間が長かった 20 代が 2016 年以降最も短い労働時間となっている。以上より、労働時間の削減の一環として行われた働き方改革が従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁においては数年早く施行されたことが推測される。

図 2 大企業・官公庁に勤める正規雇用者の労働時間の推移

図 3 は図 2 と同じく従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁の正規雇用者にサンプルを絞り、縦軸に 1 日あたりの睡眠時間、横軸に週の労働時間を取った棒グラフである。図 3 より、法定労働時間の週 40 時間を超えると、睡眠時間が年々減少していくことがわかり、特に週 30～40 時間と週 40～50 時間の減少幅が大きい。以上より、労働時間が増えると睡眠時間が減少することが示唆される。

図 3 大企業・官公庁に勤める正規雇用者の睡眠時間と労働時間の関係

図 4 は、従業員規模 500 人以上の大企業または官公庁に勤める正規雇用者の睡眠時間の推移である。ここから、労働時間が長い人ほど睡眠時間が短いということが確認できる。また、働き方改革の動きが広まり始めた2016 年や 2017 年以降、睡眠時間が上昇傾向であることがわかる。

図 4 大企業・官公庁に勤める正規雇用者の睡眠時間の推移(3) 推計結果
労働時間を離散変数として用いた推計結果は表 2 の通りである。いずれの推計もハウスマン検定によって固定効果モデルが採択される。まず、サンプルを限定しない(1)列では、労働時間 50 時間以上 60 時間未満ダミー、労働時間 60
時間以上ダミーの係数が統計的に負に有意であり、長時間労働者ほど睡眠時間が短いことが示されている。次に、サンプルを 2017 年以降の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者に限定した(2)列でも(1)列と同様に、労働時間が睡眠時間に対して統計的に負に有意な影響を与えている。また、サンプルを 2017 年以降の大企業・官公庁に勤める正規雇用の残業規制適用者に限定した(3)列でも、労働時間が睡眠時間に対して、統計的に負に有意な影響を与えているという結果が得られた。つまり、いずれの推計結果においても、労働時間が増加すると睡眠時間が減少する傾向が確認できる。
推計された係数の大きさから判断すると、(1)列においては、ベースとしている労働時間 30 時間以上 40 時間未満の人と比べると、50 時間以上 60 時間未満の労働時間の人は 12 分睡眠時間が短いことが示唆される。 (2)列においては、ベースとしている労働時間 30 時間以上 40 時間未満の人と比べると、50 時間以上 60 時間未満の労働時間の人は時間睡眠時間が 0.15 時間短いことが示唆される。 (3)列において、ベースとしている労働時間が 30 時間以上、40 時

間未満の人に比べると比べると、50 時間以上 60 時間未満の人は、睡眠時間が、0.22 時間短くなることが示唆される。
以上のことから、働き方改革の影響を強く受けたと考えられる 2017 年から 2019 年の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁・正規雇用者や、残業規制適用者のサンプルに限定した推計において、労働時間が睡眠時間に対して負に有意な結果が得られており、働き方改革による外生的な労働時間の減少によって睡眠時間が増加するという因果的な関係性が見出せたといえる。
一方、労働時間を連続変数として用いた推計結果は表 3 の通りである。いずれの推計もハウスマン検定によって固定効果モデルが採択されている。まず、サンプルを限定しない(1)列では、離散変数の際の推計と同じく週の労働時間の係数が統計的に負に有意であり、長時間労働者ほど睡眠時間が短いことが示されている。次に、サンプルを 2017 年
以降の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者に限定した(2)列では、 (1)列と同様に労働時間の係数が負に有意となった。また、サンプルを 2017 年以降かつ従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規
雇用大企業官公庁の正規雇用の残業時間規制適用者に限定した(3)列でも、(2)列と同様に、労働時間において統計的に負に有意な結果が得られた。推計された係数の大きさから判断すると、(1) (2) (3)列においては、週の労働時間が1 時間増えると、1 週間で約 1 分睡眠時間が短くなることが示唆される。
さらに、操作変数法を用いた(4)〜(5)列では、 (4)列のみ負に有意となり、長時間労働者ほど睡眠時間が短いことが示されている。推計された係数の大きさから判断すると、週の労働時間が 1 時間増えると、10 分睡眠時間が短くなることが示唆される。操作変数の適切性に関して、掲載は省略するが、F 値が 23.57、13.4 と 10 を上回っていることから弱操作変数の懸念は小さいと考えられる。ただし、掲載は省略するが、一段階目の推計結果で操作変数の係数は正に有意に推計されている。この結果は、働き方改革の影響を強く受けたと想定した労働者ほど労働時間が増加していたという想定とは逆のものとなったため、操作変数としての適切性には疑問が残る。この点は今後の研究課題としたい。

表 2 推計結果（固定効果モデル）

表 3 推計結果（固定効果モデル、固定効果操作変数法）

４．女性の就業が睡眠時間に与える影響分析（1）分析アプローチ
本節では、女性の就業が睡眠時間に与える影響について分析する。推計式は前節と同様であるが、家庭内の性別分
業意識が残っていることで、特に女性で労働時間が長い人ほど睡眠時間が短くなっている可能性がないかを検証するため、被説明変数の対象者を男女別にし、さらに既婚の男女に限定した分析を行う。さらに、本節では、説明変数に週の家事時間と育児時間を加えて、それらが睡眠時間に与える影響も確認する。

（2）利用データ
本節では、女性の就業が睡眠時間に与える影響について、前節と同様に JHPS/KHPS のパネルデータを用いる。推計に用いるサンプルも、前節と同様に、働き方改革の影響によって労働時間が外生的に変化していると想定される
2017 年から 2019 年の従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用の 64 歳以下の男女（休職者を除く）に限定する。また、週家事時間と週育児時間の変数については、JHPS/KHPS の回答をもとに、「ほぼ毎日家事をす

る」と答えた人の一日の平均の家事時間や育児時間を 7 倍とし、「週に数回」、「週に 1 回」と答えた人の回答を合わせて、週の家事時間ないし育児時間とする。
基本統計量は表 4 の通りである。まず、被説明変数である睡眠時間の平均値に着目すると、男女の間で大きな違いはないが既婚者の方がわずかに睡眠時間が長いことが確認できる。次に、労働時間に着目すると、長時間労働者は男性の方が多いほか、長時間労働者の割合は既婚と未婚で大きな違いはないことがわかる。また、週の家事時間や育児時間に着目すると、女性ほど家事や育児をしている時間が長いことがわかる。ここから、従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者のなかでも、既婚男性は家事や育児と両立している人の割合が小さく、一方で既婚女性は働きながら家事や育児を負担している人が多いといえる。

表 4 基本統計量（3）予備的分析
図 5 は労働時間別に睡眠時間の分布を男女別に示したものである。図をみると、睡眠時間の平均は男女ともにあまり変わらないが、労働時間が 30 時間未満の場合は男性よりも女性の睡眠時間が長いのに対して、40 時間以上になると女性の睡眠時間の方が短くなることが読み取れる。なかでも週労働 60 時間以上の女性の平均睡眠時間が 5 時間台と、顕著に短くなっていることが確認できる。

図 5 労働時間別の睡眠時間の分布（男女別）（4）推計結果

1) 男女別にみた労働時間の影響
男女別の推計結果は表 5 の通りである。(1)(2)列では従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用の男女をそれぞれ対象としており、(3)(4)列では、その中でも既婚男性と既婚女性にそれぞれサンプルを限定した推計結果である。また、いずれもハウスマン検定により、被説明変数が男性の場合は固定効果モデルが採択され、女性の場
合は変量効果モデルが採択されたが、時間によって変わらない労働者固有の効果を除去する目的により固定効果モデ
ルの推計結果を載せている。
まず、(1)列と(3)列をみると、労働時間の係数に統計的に有意なものはなく、男性では既婚かどうかにかかわらず、
労働時間が睡眠時間に統計的に有意な影響を与えているとはいえないことがわかる。一方で(2)列と(4)列をみると、週労働時間 40 時間以上 50 時間未満ダミー、50 時間以上 60 時間未満ダミー、60 時間以上ダミーの係数が統計的に負に有意になっており、女性は既婚・未婚にかかわらず、労働時間が長くなると睡眠時間が短くなるといえる。なお、(2)列と(4)列の労働時間ダミーの係数を比較すると、女性よりも既婚女性の方が大きくなっているため、既婚者のほうが労働時間が長くなることによる睡眠時間の減少の度合いが大きくなっているといえる。なかでも週労働時間が 60
時間以上の長時間労働者は、ベースとなる週労働時間 30 時間以上 40 時間未満の既婚女性よりも 1 日の睡眠時間が約50 分が短くなっている。
以上の推計結果をまとめると、従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める男性の労働時間は睡眠時間に影響を与えているとはいえない一方で、女性に関しては労働時間が睡眠時間に負の影響を与えていることが示された。ここから、前節の労働時間の係数が統計的に有意に負になっていたが、その結果は女性によってもたらされていたと解釈できる。男女の間で推計結果に違いが生じた背景としては、男性は長時間労働をしても他の生活時間の調整によって睡眠時間を確保できるが、女性は育児や家事といった時間の調整が難しく、結果として睡眠時間の減少につながっていることが推測される。

2) 家事・育児との関係
家事・育児との関係に着目した推計結果は表 6 の通りである。ここでの推計では、大企業・官公庁に勤める正規雇用かつ既婚の男女をそれぞれ対象とした。表 5 と同様に、いずれもハウスマン検定により、被説明変数が男性の場合
は固定効果モデルが採択され、女性の場合は変量効果モデルが採択されたが、時間によって変わらない労働者固有の効果を除去する目的により固定効果モデルの推計結果を載せている。
(1)(2)列をみると、追加した変数である週家事時間と週育児時間はどちらも統計的に有意とならなかった。そのため、女性の家事や育児の負担が増加することで、睡眠時間が減少する可能性があるという推察について実証をすることができなかった。この点については、家事時間や育児時間以外の要因をコントロールするなど、今後の検討課題としたい。

表 5 推計結果（固定効果モデル）

表 6 推計結果（固定効果モデル）

５. おわりに

本稿では、労働時間や家事・育児時間が睡眠時間に与える影響について、「日本家計パネル調査（JHPS/KHPS) 」
を用いて検証した。先行研究では、睡眠が労働において重要な影響を与えており、生産性や職業生活の充実、健康状
態などと多岐にわたる影響をもたらすことや、育児や家事時間が睡眠時間に影響を与えること、普段の日常生活や外生的な要因は睡眠時間の長さや質に影響を与えうるということなどがわかっているが、労働時間が睡眠時間に影響を与える要因になっているのか、ということは必ずしも明らかになっていない。そこで、本稿では、働き方改革という外生的な労働時間の変化を自然実験として捉え、睡眠時間が労働時間に影響を与えるという逆の因果性を考慮しながら、長時間労働が睡眠時間の減少要因となるのか分析した。また、その傾向が働きながら家事・ 育児を行う女性ほど、顕著であるのかを分析した。
まず、 JHPS/KHPS のデータを用いて、労働時間の増加が正規雇用者などの睡眠時間に与える影響について分析した。その結果、睡眠時間が労働時間に影響を与えるという逆の因果性を考慮しても、2017 年以降の従業員規模 500
人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者、残業規制適用者において労働時間が増えると、睡眠時間が減少するという結果が得られた。
次に、第 4 節では、第 3 節と同様に JHPS/KHPS のデータを用いて、長時間労働や家事時間、育児時間が従業員
規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者の睡眠時間に与える影響について分析した。その結果、男性は労働時間が睡眠時間に影響を与えているとはいえない一方で、女性は労働時間が増えると、睡眠時間が減少する傾向が示された。この結果を第 3 節の結果と比較すると、第 3 節において性別の違いを考慮せずに推計を行った際には、長時間労働者のみ睡眠時間に統計的に負に有意な影響を与えているものの、係数が小さかった。男性の労働時間は睡眠時間に影響を与えているとはいえない一方で、長時間労働者の女性ほど睡眠時間が減少することから、第 3 節では男女の間で結果が相殺されていたといえる。これは、女性の家事や育児の負担が多いために睡眠時間の減少という形で女性にしわ寄せが生じる可能性があることが示唆されたと考察した。
最後に、本稿における研究の課題点を述べる。
第一に、第 3 節において、操作変数法の一段階目の操作変数の係数が正に有意となり、想定と逆になった。つまり、
働き方改革によって長時間労働が改善されると考えられる人ほど労働時間が増加しているという結果になっており、他の操作変数を用いるなどの再検討が必要といえる。また第二に、従業員規模 500 人以上の大企業・官公庁に勤める正規雇用者の女性の家事時間と育児時間が睡眠時間に与える影響を確認することができなかった点も課題として挙げられる。家事時間や週育児時間以外の要因をコントロールするなど、推計の改善が必要といえる。これらを今後の研究課題とし、本稿の結びとする。

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