投稿論文

父親の育児参加と家計の時間配分

水落 正明（お茶の水女子大学COE研究員）

せる（Nishioka 1998; 松田 2002）という結果が得

1. 問題意識られている。母親の就業の影響は、フルタイム就
わが国の父親の家事・育児参加は低水準であ業などで家庭で過ごす時間が短く、高収入である

り、女性の就業や出生行動に負の影響を与える可などの場合、父親の育児参加が増加することがい

１）

能性が高いことが指摘されている 。こうした背ずれの研究でも確認されている。相対的資源で景から、社会学を中心に父親の育児参加の規定要は、父母の学歴の影響については確認されていな因に関する実証研究が行われてきた。主なものとい（加藤ほか 1998; Nishioka 1998; 津谷 2002）もして加藤ほか（1998）、Nishioka（1998）、松田のが大半だが、父親の学歴が高い場合、父親の育（2001，2002）、津谷（2002）、永井（2004）があ児参加が増加する（松田 2001，2002）という結果る。特に松田（2001）と永井（2004）は本稿と同も得られている。イデオロギーに関しては、そのじデータを用いている。これらの先行研究は、米影 響 は 確 認 さ れ て い な い （ 加 藤 ほ か 1998;

国での研究蓄積に基づいた父親の育児参加の規定

Nishioka 1998; 松田 2001）。

要因に関する仮説について検証している。主な仮説には、松田（2002）によれば、（a）家事・育児こうした先行研究において２点ほど課題が残されていると考えられる。

の量（子どもの人数や年齢など）、（b）時間的余

１点目として、先行研究では父母の就業状態が裕（父母の就業状態など）（c）相対的資源（父母

外生的に扱われ、世帯属性などの変数と同時に説の収入や学歴の差など）、（d）イデオロギー（性明変数として用いられているが、Becker（1965）、

別分業観など）があり、先行研究では以下の分析

Gronau（1977）のような時間配分の観点からみ結果が得られている２）。

ると、父母の育児・労働時間は市場賃金率や世帯

家事・育児の量では、子どもが多い場合に父親属性に対して弾力的であり、内生的に決定されるの育児参加が増加する（加藤ほか 1998）という結可能性がある３）。もちろんわが国では、父親の就果と、子ども数の影響はない（Nishioka 1998）と業は世帯属性等に対して非弾力的である可能性がする結果がある。一方、末子の年齢が低いほど父高いが、母親の就業は弾力的であると推察され親の育児参加が増加することはいずれの研究でもる。そのため、母親の就業状態と世帯属性などを一致している。また、祖父母との同居の影響は、同時に推定式に入れたために、先行研究では有効いずれの先行研究においても有意な結果は得られな推定がなされていない可能性がある。したがっていない。時間的余裕では、父親就業の影響は、て、家計における時間配分の現状を明らかにし、

父親の労働時間が短い場合に父親の育児参加が増必要な操作を行ったうえで父親の育児参加の決定

加し（加藤ほか 1998; 松田 2001; 津谷 2002; 永井

要因を分析する必要がある。

2004）、帰宅時間が遅いことが育児参加を減少さ２点目に、父親の仕事による拘束時間として、
55

季刊家計経済研究 2006 SUMMER No.71

加藤ほか（1998）では残業、通勤を含む時間、
Nishioka（1998）、松田（2002）では帰宅時間が用いられているが、推定されているのは労働時間

また、幼い子どもをもつ母親が市場労働するたと通勤時間の合成した影響である。そのため、いめには、労働時間（lm）に等しいだけの第三者にわゆる「子ども子育て応援プラン４）」にあるよう

よる育児時間（ho）を購入する必要がある。すなに（時間外）労働時間を減少させた場合の、労働

わち母親については、lm=hoの制約が追加される。

時間固有の父親の育児参加への影響はわかっていここで市場財の価格を1とし、購入する育児時間ない。その意味では、松田（2001）と津谷（2002）の価格をp、市場賃金率をwとすると、家計の予算

は労働時間を使用しているが、仕事による拘束時

制約は（4）式のようになる。

５）間として重要な通勤時間が考慮されていない 。
そこで永井（2004）は労働時間と通勤時間の影響を調べているが、一元配置の分散分析にとどまり、多元配置の分散分析では労働時間の影響のみ

これらのモデル設定により、家計の最適化行動が分析されている。そこで本稿では、父親の仕事から、父母の時間配分に関して（5）式の条件がによる拘束時間として、労働時間と通勤時間を同導き出される。

時に推定に用い、父親の育児参加に与える個別的な影響について検証する。

2. 実証分析の枠組み
本節では、家計内時間配分の理論モデルから、実証分析の枠組みを提示する。

（5）式からわかるように家計は、父親の市場賃金率と、購入する育児時間の価格を差し引いた母親の実質賃金率とを考慮して、父母の最適な時間配分を決定する。すなわち、父親は自身の賃金率

最初に、家計は（1）式に示したように市場財X

のみならず、母親の実質賃金率の影響も受ける可の消費と子どもの質Qから効用を得るものとする。

能性がある。しかし、家計は実際には父母の両者で構成されており、父母が互いの市場賃金率に非弾力的なケースでは、父母それぞれの市場賃金率
wf 、wmの上昇は自身の育児時間を減少させ、同時

ここで、子どもの質Qは、子ども数Nと子どもに市場での労働時間を増加させることになる。同の年齢構成 Aを与件とし、（2）式の生産関数を通様に、購入する育児時間の価格pの上昇によってして、父母それぞれの時間投入によって生産され母親の育児時間が増加し、労働時間が減少するとるものとする。

考えられる。しかし、生産関数Qの形状や父母が互いの市場賃金率等にどの程度反応するかは先見的にはわからないため、市場賃金率と購入する育児時間の価格の上昇が、父母の育児時間と労働時（2）式のhは子どもの質を生産するための投入間に与える影響は必ずしも明らかではなく、実証

時間（育児時間）であり、添え字の f は父親、m分析によって確認する必要がある。また、時間制

は母親を示している。父母は、それぞれの総利用約としての通勤時間tの影響については、通勤時間

可能時間Tを、育児時間h、市場での労働時間lとの増加は家計の時間的余裕を減少させ、育児時間

通勤時間tに配分するものとすると、時間制約はと労働時間に負の影響を与える可能性が高いと考（3）式のようになる。ただし、ここでは通勤時間えられる。

t は外生とする。
56

また、このモデルでは、父母の労働時間は育児父親の育児参加と家計の時間配分

図表--1 父親の育児参加の頻度を分単位に直したものを父母の就業に関する推定250の被説明変数として用いる。父親の労働時間は

ｎ＝701

480分と600分で約半数を占め、母親の労働時間は200

末子年齢の低さを反映して半数以上が０分であっ
た。

150

度
数

育児については、家族調査では１週間の頻度に100関するデータがあり、この頻度を父親の育児参加の被説明変数として用いる８）。父親の育児参加の50

頻度の分布は図表−１に示したとおりである。

0
ほ
と
ん
ど
行
わ
な
い

週
に
１
回
く
ら
い

１
週
間
に
２
〜
３
回

１
週
間
に
４
〜
５
回

ほ
ぼ
毎
日

（3）説明変数
ここでは、先に示した実証分析の枠組みに基づき、推定で用いる説明変数について示す。
（a）市場賃金率
父母の市場賃金率の代理変数として、人的資本時間とともに内生的に決定されていることが示さの蓄積度、すなわち教育程度を用いる。具体的にれている。この点について確認するために、本稿は、最終学歴から教育年数を計算して推定に用いでは最初に父母の就業に関する推定を行い、父母る。教育年数の増加は労働時間を増加、育児時間の就業が市場賃金率や世帯属性の変数にどの程を減少させる可能性が考えられるが、モデル上で度、影響されるかを分析する。そして次の段階とは必ずしも明らかではなかった。

して、父母の就業に関する推定結果を考慮し、必要な操作を行った上で父親の育児参加の推定を行６）う 。

（b）祖父母との同居購入する育児時間の価格として用いる。すなわ
ち、保育所などでの育児時間を祖父母が完全に代

3. データと変数（1）データ
本稿では、1999年に日本家族社会学会が実施し替するのは難しいが、祖父母が同居することで延長保育や休日保育などの利用による追加的な支出を減らし、購入する育児時間のコストが低下すると考えられる。

た「家族についての全国調査（NFRJ98）」（以下、
家族調査）の個票データを用いる。この調査は1998年12月時点で満28〜77歳の全国の男女に対して行われ、回収数は6,985人である。

（c）通勤時間
家族調査では、片道の通勤時間についての質問があり、何時間何分の形でデータが得られてい本稿ではこのうち、（i）末子年齢が学齢前（６る。そこで、通勤時間を分単位に直して２倍し、歳未満）、（ii）有配偶世帯、（iii）父親が就業して往復の通勤時間として推定に用いる９）。通勤時間いる世帯、のiからiiiの条件をすべて満たす回答者の増加は、家計の利用可能時間を減少させ、労働を分析対象とした７）。その結果、本稿で用いる分

時間と育児参加の双方に負の影響を与えると考え析対象は701サンプルとなった。

られる。

（2）被説明変数（d）子どもの属性

家族調査では、父母の労働時間について何時間モデルで示したように、子どもの質の生産にお何分の形でデータが得られる。そこで、労働時間

いて、子どもの属性をコントロールする必要があ57

季刊家計経済研究 2006 SUMMER No.71

図表--2 基本統計量
父親の育児参加（父親回答）
父親の育児参加（母親回答）
父親労働時間

平均

標準偏差

最小値

最大値

2.16

1.43

0

4

4. 推定結果

2.02

1.46

0

4

582.3

104.6

300

930

実証分析の枠組みで述01

べたように、本節では2

母親労働時間

148.3

148.3

0

720

父親教育年数

13.7

2.01

9

16

段階の分析を行う。最初

母親教育年数

13.2

1.52

9

16

に父母の就業に関する推祖父母との同居

0.281

0.450

0

1

定を行い、その結果を踏

父親通勤時間

64.5

53.5

0

300

母親通勤時間

32.4

32.3

0

240

まえて、次に父親の育児

子ども数

2.05

0.854

1

5

参加の規定要因に関する

末子年齢

2.29

1.64

0

5

父親年齢

35.4

4.73

25

55

推定を行う。

母親年齢

33.1

3.96

22

47

13大都市

0.197

0.398

0

1

10万以上都市

0.399

0.490

0

1

10万未満都市

0.197

0.398

0

1

母親就業ダミー

0.381

0.486

居住地ダミー（ベースは町村）（1）父母の就業に関する推定
父母の就業に関する推定結果を図表−３に示しる。そこで、末子年齢と子ども数を説明変数とした。父親の労働時間はOLS、母親については非就て用いる。

業者（労働時間が０分）が多いため、労働時間を
Tobitで推定したほか、就業の有無についてProbit（e）父母の年齢
世代および加齢による影響を年齢でコントロー

推定を行った。Probit推定の結果では限界効果も示している。

ルする。ただし、父母の年齢は相関が高いため、最初に父親の労働時間（回帰１）の推定結果に父親に関する推定では父親の年齢を、母親に関すついて述べる。父親の教育年数の係数が正で有意る推定では母親の年齢を用いる。

となり、高学歴の男性ほど長い時間、労働していることが示された。ただし、推定された係数の値（f）居住都市規模

は非常に小さく、１年の教育年数の増加に対して地方と都市部では、父母の働き方や育児分担に

労働時間の増加は８分程度である。定数項が557

関する社会通念が異なると考えられる。こうした分（９時間17分）であることからも、父親の労働

地域的な要因を取り除くため、回答者の居住都市

時間に対する教育年数の影響はわずかである。父の規模をダミー変数として用いる。具体的には、親の通勤時間の係数は有意とはならなかった。ま

最も規模の小さい町村を基準に、13大都市居住ダ

た、末子年齢および子ども数が父親の労働時間にミー、10万以上都市居住ダミー、10万未満都市居

与える影響は確認されていない。祖父母との同居

住ダミーを作成した。

の係数が負で有意となった。ただし、その効果も約25分の減少であり、それほど大きくない。これ

以上で述べた被説明変数と説明変数の基本統計

らの結果から、父親の労働時間は市場賃金率と世量は図表−２に示したとおりである。父親の育児帯属性から受ける影響は小さく、おおむね非弾力

参加は、松田（2001）と同様に父親回答の方が高的であるといえ、外生変数として父親の育児参加

めに出ている。そこで、父親の育児参加の推定にの説明変数に用いても問題ないと考えられる。

ついては、回答者が父母のどちらであるかでサン
プルを分ける。

次に母親の労働時間（回帰２）と就業の有無（回帰３）の推定結果について述べる。
母親の労働時間の推定では、父親の教育年数の58

父親の育児参加と家計の時間配分

16%の増加、父親の通勤図表--3 父母の就業に関する推定
父親の労働時間 母親の労働時間

父親教育年数
母親教育年数祖父母との同居
父親通勤時間
子ども数
末子年齢
父親年齢

母親の就業の有無

時間１分の増加で約0.1%

回帰3
限界効果
推定値
−0.0267−0.0706 *の減少、末子年齢１歳の

1）

回帰1
推定値
8.28 ***

回帰2
推定値−30.7 **

（3.74）（−2.85）−0.75044.4 **

0.103**（−0.26）（3.19）（2.73）

なっている。

（−2.43）0.03870.162−24.5 **

187.8 ***

0.420 ***（−2.74）（4.52）（3.69）

0.0461−1.45 ***

−0.00368 *** −0.00139（0.62）（−3.94）（−3.76）

−4.41

0.718

0.0412（−0.90）（0.03）（0.66）−1.33

59.5 ***

0.158 ***（−0.53）（4.72）（4.68）

0.01580.05953.73

0.00807（0.70）（0.56）

7.51−114.9†−0.275†（0.59）（−1.87）（−1.67）

12.4

−55.9

−0.153（1.14）（−1.10）（−1.10）

−5.84

−44.8

−0.130（−0.48）（−0.79）（−0.83）557.1 ***

−429.8†−1.17†（11.8 ）（−1.86）（−1.89）0.00305

10万未満都市
定数項
2

Adj-R
F

−0.100式では係数の値も大きい
ことがわかった。すなわ
ち、母親の就業は父母のといえる。したがって、もに母親の就業状態を父
親の育児参加の説明変数−0.0577−0.0484として用いた場合、説明
変数と誤差項の相関が生じる可能性が高くなるた
め、そうした推定方法は妥当ではないと考えられ0.0524

Pseudo-R2

が多く、労働時間の推定

こうした世帯の属性とと居住地ダミー（ベースは町村）

10万以上都市析結果から、有意な変数に大きく影響されている（−2.12）

13大都市

母親の就業に関する分学歴とその他の世帯属性−1.92 *

母親年齢上昇で約６%の増加、と0.02060.084993.7***

79.1***

る。

4.87***

χ2
N

701

701

701

推定方法

OLS

Tobit

Probit***:p<0.001, **:p<0.01, *:p<0.05, †:p<0.1。（ ）内はOLS、Tobitがt値、Probitが漸近的t値
注: 被説明変数は就業＝1、非就業＝0（2）父親の育児参加に関する推定
前項でみたように、父親の育児参加を推定する上で、母親の就業状態を係数が負で有意であり、１年の増加で母親の労働

他の世帯属性とともに、外生的に説明変数として時間が約31分減少する。また、母親の教育年数の用いるのは妥当ではないと考えられる。

係数は正で有意であり、教育年数１年の増加で労この問題の対処法は二つ考えられる。一つは、働時間が約44分増加する。そのほか、祖父母の同

母親の就業状態を推定し、その推定値を父親の育居によって約188分の増加、父親の通勤時間１分

児参加の推定式に説明変数として加えるものであの増加で約１分半の減少、末子年齢が１歳上昇する。もう一つは、母親の就業状態でサンプルを分ると約60分増加する。母親の就業の有無の推定でけ、父親の育児参加について推定するものである。

は、母親の労働時間の推定結果と有意性および係最初に、推定した母親の就業状態を説明変数に数の正負において一致している。各要因の母親の入れる分析を行うが、先行研究との比較を考慮し就業確率に与える限界効果をみると、父親の教育て、まず母親の就業ダミーを外生的に説明変数に年数１年の増加で約３%の減少、母親の教育年数加えた推定を行う。ここでの被説明変数となる父１年の増加で約４%の増加、祖父母との同居で約親の育児参加の指標はカウントデータであるため
59

季刊家計経済研究 2006 SUMMER No.71

図表--4 父親の育児参加に関する推定（母親の就業変数別）

指摘されているように、母親の就業ダミー（実現値） 母親の就業確率（推定値）

父親教育年数
母親教育年数

父親回答

母親回答

父親回答

母親回答

回帰4
0.0174回帰5−0.00324

回帰60.0556

回帰70.0245（0.52）（−0.10）（0.63）（0.24）−0.08700.0373（−0.69）（0.25）−0.0342（−0.81）0.0817†（1.79）

業確率を説明変数に用いた推定を行う11）。図表−−0.123−0.377−0.278４の推定結果（回帰６、（−0.87）（−0.70）（−0.45）７）をみると、父親回−0.00281***（−4.97）−0.00208†

父親通勤時間−0.00231***（−3.84）−0.00144（−1.79）（−1.32）0.319 *

0.417 **

（2.50）（3.23）

母親就業ダミー（実現値）−0.00287 ***（−5.07）−0.000262−0.00240 ***（−3.98）0.0000425（−0.06）（0.01）

1.95

1.40（0.57）（0.36）

答で父親の年齢が負で有意なほかは、父親の労働時間のみ有意であり符号は負であった。この推定

母親の就業確率（推定値）

でも父親の労働時間の長−0.101−0.0393−0.137−0.0475

さが父親の育児参加の減（−1.44）（−0.51）（−1.42）（−0.50）

少要因として重要である−0.0975 *−0.170 ***−0.197−0.220（−2.59）（−4.26）（−0.99）（−0.97）ことが示されている。一

子ども数
末子年齢

−0.0317 *0.0152−0.0316 *0.0131方、母親の推定就業確（−2.32）（1.08）（−2.21）（0.85）

率の係数の符号は正を示

父親年齢
居住地ダミー（ベースは町村）

10万未満都市次に、母親の推定就−0.122

父親労働時間10万以上都市違いが生じている。

（−0.90）

祖父母との同居

13大都市

父母回答別の推定結果で

0.199

0.212

0.376

0.275

しているが、有意ではな（1.06）（1.07）（0.97）（0.68）

い。さらに、松田（2001）
、

0.257

0.0471

0.349

0.102

（1.57）（0.28）（1.38）（0.36）

永井（2004）をはじめ多0.0332

0.228

0.120

0.269

くの先行研究で負の影響が確認されていた末子年（0.18）（1.19）（0.49）（1.00）

Pseudo-R2

0.04860.04930.04320.0390χ2

54.1***

49.8***

48.1***

39.4***

齢の影響は、本稿では確

N

367

367
334
Ordered Probit334

認されていない。これら

推定方法の推定結果は、母親の***:p<0.001, **:p<0.01, *:p<0.05, †:p<0.1。（ ）内は漸近的t値

就業を内生的に扱った場
合、母親の就業を外生
Ordered Probitで推定し、その推定結果（回帰的に扱った推定とは異なる結果が得られることを４、５）を図表−４に示した10）。主な結果をみると、示している。ただし、母親の就業状態はフルタイ

父親の教育年数の係数は有意ではなかったが、母ムになってはじめて父親の育児参加に影響を与え

親の教育年数の係数が母親回答で正で有意であっることが松田（2001，2002）で示されており、本た。父親の労働時間は負で有意に推定されてお稿は単純に就業の有無の影響をみたに過ぎないこり、通勤時間は父親回答でのみ負で有意である。

とには留意されたい。

母親の就業ダミーの係数は正で有意となった。末続いて、先にあげた二つ目の方法として、サン子年齢の係数は負で有意に推定されたが、子どもプルを共働き世帯と片働き世帯に分けることで母数は有意でない。さらに、祖父母との同居は、父親の就業状態をコントロールするが、それによっ

親の育児参加に影響を与えていないという結果がて生じるサンプル・セレクション・バイアスを考得られた。これらの推定結果は先行研究、特に同慮した上で、父親の育児参加の規定要因について

じデータを使った松田（2001）、永井（2004）の推定を行う。そこで、母親の就業の有無に関するものとほぼ一致している。また、松田（2001）でProbit推定を行い、得た逆Mills比を父親の育児参

60父親の育児参加と家計の時間配分

図表--5 父親の育児参加に関する推定（父母の就業形態別）
共働き世帯
片働き世帯
逆Mills比あり
逆Mills比なし
逆Mills比あり
逆Mills比なし
父親回答 母親回答 父親回答 母親回答 父親回答 母親回答 父親回答 母親回答
回帰8−0.0916回帰9−0.316†

回帰10
0.00741回帰110.00816

回帰12

回帰13

−0.0148−0.0524

回帰140.0202−0.00586（−0.57）（−1.67）（0.12）（0.14） （−0.16）（−0.48）（0.49）（−0.13）0.182

0.630 *

0.03180.128†

0.00156

0.105−0.05250.0342（0.76）（2.17）（0.42）（1.77）（0.01）（0.64）（−1.00）（0.55）

2.12†−0.169

0.175

0.111

−0.137−0.125−0.432 *（1.91） （−0.78）（0.82）（0.20）（−0.21）（−0.71）（−2.18）

父親教育年数
母親教育年数祖父母との同居

0.398（0.45）

父親労働時間−0.00260 **（−2.68）

父親通勤時間−0.0131（−1.51）

母親通勤時間−0.00222（−0.78）

子ども数−0.0804（−0.56）

末子年齢

0.199
（0.57）

父親年齢−0.0298（−1.26）−0.00220 * −0.00254**（−2.22） （−2.63）−0.0220 *0.00438−0.00191* −0.00321*** −0.00258 ** −0.00322 *** −0.00258 **（−1.97） （−4.44）（−3.10）−0.00394* −0.00181−0.00158（−2.24） （−0.40）（−0.30）−0.00761**（−2.15） （−3.02）−0.00244

0.00466（1.23） （−0.86）（1.31）

0.134
0.647
0.0378（−3.11）0.0000621（0.05）

0.000776（0.53）−0.1090.0347−0.1370.00743（0.30）（−1.46）（0.07）−0.0653−0.0278（1.51） （−0.39）（−4.45）（−0.51） （−0.97）−0.139（0.78） （−1.23）

回帰15−0.0413−0.104−0.132 **−0.211***（−1.60） （−0.19）−0.109（−0.45）（−2.86）（−4.11）−0.0355

0.0154（1.35） （−1.62）−0.0266

0.0161−0.02850.0132（0.62） （−1.45）（0.84）（−1.59）（0.73）

居住地ダミー（ベースは町村）−0.21913大都市−1.40†

0.177−0.0954

0.130

0.204

0.290

0.365

（−0.32）（−1.72）（0.55）（−0.27）（0.30）（0.48）（1.23）（1.45）

10万以上都市 −0.184（−0.46）−0.6700.01310.00874

0.311

0.04320.404†

0.141（−1.44）（0.05）（0.03）（1.04）（0.14）（1.91）（0.62）

10万未満都市 −0.187（−0.48）−0.330−0.0161

0.248

0.01390.244

0.08800.324（−0.73） （−0.06）（0.80）（0.05）（0.78）（0.37）（1.24）

逆Mills比

2.14

7.19†

−1.04

−1.25

（0.66）（1.79）（−0.44）（−0.47）

Pseudo-R2

0.06230.07190.0612

0.06350.05620.05850.05590.0582

χ2

23.6*

28.0**

23.1*

24.7*

40.7***

35.5***

40.5***

35.3***

N

132

135

132

135
235
Ordered Probit

199

235

199

推定方法

***:p<0.001, **:p<0.01, *:p<0.05, †:p<0.1。（ ）内は漸近的t値加の推定式に入れてバイアスを修正する12）。その主な結果として、父親の労働時間と父親の通勤時推定結果は図表−５のとおりであるが、父母の就間が負で有意であった。特に父親の通勤時間の係

業形態別の推定式において、左２列に逆Mills比を数は父親の労働時間の係数よりも大きく、父親の入れた推定結果、右２列には逆Mills比を入れない

通勤時間が父親の育児参加により大きな影響を及推定結果を示した。

ぼすことが示された。また、末子年齢はいずれの最初に共働き世帯の推定結果についてみると、推定式でも有意ではない。その他、母親回答の母親回答の回帰９で逆Mills比の係数が正で有意でみ、父母の教育年数、祖父母との同居、13大都市あった。これはサンプル・セレクション・バイア

居住が有意に推定されている。

スが生じており、これを考慮しないで推定した場

次に片働き世帯の推定結果について確認する

合、偏りのある結果が導かれることを示唆していと、逆Mills比の係数は有意ではなく、サンプル・る。そこで、母親回答は回帰９を、父親回答は逆セレクション・バイアスの影響は確認されなかっMills比が有意でなかったので回帰10を採用する。

たため、回帰14、15を採用した。推定結果をみる
61

季刊家計経済研究 2006 SUMMER No.71と、両回帰式で共通して、父親の労働時間の係数

宅時間を早めることに効果はあると考えられる。

が負で有意であった。母親が専業主婦の世帯にお

ただし、労働時間か通勤時間のどちらが減少する

いても、父親の労働時間の長さは父親の育児参加

かでその促進効果は異なり、また、夫婦の就業形を減少させるといえる。しかし、通勤時間の影響

態によっても効果の有無が異なるといえる。

は確認されなかった。また、末子年齢の係数が負

政策的インプリケーションについては、今後、で有意であり、片働き世帯では先行研究と同じよ主流となる共働き世帯を考えると通勤時間に関す

うに末子年齢の上昇が父親の育児参加を減少させる政策が重要であろう。都市部では、電車など公るという結果が得られている。

共交通が主な通勤手段であり、過密な通勤ラッシ
ュが問題になっている。通勤時間の長さが過度の5. おわりに

疲労を引き起こし育児参加に負の影響を与えているとすれば、時差出退勤の促進などで疲労を少な

本稿は、父親の育児参加の規定要因について経

くし、通勤の質を改善することは一助になると考済学的な視点から分析を試み、以下の実証結果をえられる。また、地方では車が通勤の主な手段の得た。

ため道路渋滞が問題となっている。そこで、郊外

家計の時間配分について、父親の労働時間が世に車を止めて電車を使うなど、市街地への車の流帯属性から受ける影響は小さいが、母親の労働時

出入量を減らし、渋滞を解消する政策がとられて間（および就業の有無）は大きく影響される。しいる。これは、全体として通勤時間を減少させる

たがって、父親の育児参加の規定要因を明らかに可能性がある。したがって、居住している地域特するうえで、母親の就業状態を外生的に世帯属性

性により実行可能な政策は異なるが、これらの政と同時に説明変数に用いるのは妥当ではない。こ

策推進は父親の育児参加促進という面でも有効での問題に対処するため、本稿では二つの方法で父ある。

親の育児参加の規定要因について推定した。
一つ目の方法として、母親の就業状態を内生的にとらえた推定では、同じデータを使った先行研
究で影響ありとされていた母親就業と末子年齢の影響が確認されなかった。本稿は単に就業の有無を用いたという限定的なものであるが、先行研究による知見も再検討の必要があると考える。
二つ目の方法として、共働き世帯と片働き世帯に分けることで母親の就業状態をコントロールし、付記

二次分析に当たり、東京大学社会科学研究所付属日本
社会研究情報センターSSJデータアーカイブから「家族についての全国調査（NFRJ98）」（日本家族社会学会）の個票データの提供を受けた。
本稿は日本経済学会2005年度秋季大会での報告を修正したものである。当該学会では、大石亜希子氏（千葉大学）から有益なコメントをいただいた。また、吉田浩氏（東北大学）からもアドバイスをいただいた。
記して感謝する。なお本稿にありうべき誤謬はすべて筆者の責任である。

それによって生じるサンプル・セレクション・バ
イアスを修正した上で父親の育児参加について推定した。その結果、父親の労働時間が長い場合、いずれの世帯でも父親の育児参加が減少する一方、父親の通勤時間の長さは、共働き世帯でのみ
父親の育児参加を減少させることが示された。さらに、共働き世帯では父親の労働時間よりも通勤時間の影響のほうが大きいという結果が得られた。
したがって、父親の育児参加を増加させる政策として、先行研究で指摘されているように（松田2002など）、仕事による拘束時間の減少などで帰62

注1）
Nishioka（1998）、Tsuya（2000）などを参照。
2 ）父親の育児参加の指標は、津谷（2002）が1週間に費やした時間を、加藤ほか（1998）、Nishioka（1998）、
松田（2001、2002）、永井（2004）は週あたりの頻度や父親の自己評価を用いている。
3 ）Solberg and Wong（ 1992）、 Hallberg andKlevmarken（2003）は、共働き世帯を対象に、家事・育児時間や労働時間を内生的にとらえ、その決定要因について分析した。両研究で、幼い子どもの存在
が父親の家事・育児時間に与える影響は確認されていない。また、Solberg and Wongでは、通勤時間が時
間 配 分 に影 響 を与 えていること、 Hallberg and父親の育児参加と家計の時間配分

Klevmarkenでは、育児時間、労働時間などが内生的に決定されていることが確認されている。
4 ）2004年12月、少子化社会対策会議の決定「少子化社会対策大綱に基づく重点施策の具体的実施計画について」。
5 ）父親の通勤時間の影響を調べる必要性は、加藤ほか（1998）でも指摘されている。さらに、柴田・ボイル
ズ（1996）、小原（2000）は家事時間に関する分析であるが、男性の通勤時間が家計の時間配分に少なからぬ影響を与えると指摘している。
6）
時 間 配 分 の内 生 性 の検 定 方 法 は、 Hallberg andKlevmarken（2003）のように操作変数法を用いたものがある。しかし、それはOLSをベースにしたものであり、本稿で用いるのはカウントデータ（父親の育児参加）や0に偏りのあるデータ（母親の労働時間）であり取り扱いが難しい。そのため本稿では、間接的な方法で検証し、詳細な検定は今後の課題としたい。
7）
父親の労働時間で３標準偏差外の回答者がわずかに存在したが、分析対象から外した。また、推定に用いる変数で欠損のある回答者も除外した。
8）
父親の育児に関して母親との分担という視点も重要だ
が、分析対象世帯の母親の97％が、育児参加の頻度として「ほぼ毎日」を選択している。そのため、父親のみの育児参加指標と父母間の育児分担指標はほとんど変わらない数値になる。したがって、ここでは父親のみの指標を用いた。
9）
母親の通勤時間については、共働き世帯における父親の育児参加の推定でのみ使用している。
10）OLSによる推定も行ったが、ほぼ同じ結果が得られた
ため、その推定結果は、ここでは省略する。以降の推定結果も同様である。
11）
母親の労働時間の推定値を用いることもできるが、Tobitによる推定値ではマイナスの推定労働時間が生じるため、母親の推定就業確率を用いた推定のみを行う。
12）
共働き世帯には母親就業＝1、非就業＝0をProbit推定
して得られた逆Mills比を用い、片働き世帯には母親非就業＝1、就業＝0をProbit推定して得られた逆Mills比を用いた。
文献
加藤邦子・石井クンツ昌子・牧野カツコ・土谷みち子，1998，「父親の育児参加を規定する要因──どのような条件が父親の育児を進めるのか」『家庭教育研究所紀要』20: 38-47．
小原美紀，2000，「長時間通勤と市場・家事労働──通勤
時間の短い夫は家事を手伝うか？」『日本労働研究
雑誌』476: 35-45．
柴田愛子・コリン／ボイルズ，1996，「生活時間の配分──有業男女を対象とした実証的な検討」『日本経済研究』32: 133-148．
津谷典子，2002，「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．
永井暁子，2004，「男性の育児参加」渡辺秀樹・稲葉昭
英・嶋 尚子編『現代家族の構造と変容──全国家
族調査［NFRJ98］による計量分析』東京大学出版会, 190-200．
松田茂樹，2001，「夫婦の家事・育児分担の規定要因」岩井紀子編『現代日本の夫婦関係』日本家族社会学
会・全国家族調査（NFR）研究会, 167-184.
────，2002，「父親の育児参加促進策の方向性」国立
社会保障・人口問題研究所編『少子社会の子育て支援』東京大学出版会, 313-330.
Becker, G. S., 1965, A Theory of the Allocation ofTime, Economic Journal, 75（299）: 493-517.
Gronau, R., 1977, Leisure, Home Production, andWork: The Theory of the Allocation of Time
Revisited, Journal of Political Economy, 85（6）:1099-1123.
Hallberg, D., and A. Klevmarken, 2003, Time forChildren: A Study of Parent s Time Allocation,
Journal of Population Economics, 16（3）: 205-226.
Nishioka, H., 1998, Men's Domestic Role and theGender System: Determinants of Husband s
Household Labor in Japan, 『人口問題研究』54（3）: 56-71.
Solberg, E. J., and D. C. Wong, 1992, Family Time Use:
Leisure, Home Production, Market Work, andWork Related Travel, Journal of Human
Resources, 27（3）: 487-510.
Tsuya, Noriko O., 2000, Female Empowerment,
Marriage Postponent, and Gender Relations inJapan: An Intergenerational Perspective, Harriet
B. Pressere and Gita Sen eds., Women's
Empowerment and Demographic Processes :Oxford University Press, 167-210.
（2006年1月5日掲載決定）

みずおち・まさあき お茶の水女子大学COE「ジェンダー研究のフロンティア」PD研究員。主な論文に「育児資源の利用可能性が出生力および女性の就業に与える影響」（『日本経済研究』51，2005，共著）。社会保障論・
労働経済学・公共経済学専攻。
（mizuochi@cc.ocha.ac.jp）

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