Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査
2023」分析結果報告：パネル調査からみる幸福、
タイムプレッシャー、希望の結婚・出産年齢、希望の介護Happiness, Time Pressure, Desired Age of Marriage and Childbearing,
Desired Caregiving:
The Results of the Japanese Life Course Panel Survey (JLPS) 2022

石田浩・石田賢示・大久保将貴・俣野美咲（東京大学）

Hiroshi ISHIDA, Kenji ISHIDA, Shoki OKUBO, Misaki MATANOMarch 2024
No.174

東京大学社会科学研究所
INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE UNIVERSITY OF TOKYO

東京⼤学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No.174
2024 年 3 ⽉「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2023」分析結果報告：
パネル調査からみる幸福、タイムプレッシャー、希望の結婚・出産年齢、希望の介護
石田 浩（東京大学科学研究所 特別教授）
石田 賢示（東京大学社会科学研究所 准教授）
大久保 将貴（東京大学社会科学研究所 特任助教）
俣野 美咲（東京大学社会科学研究所 特任助教）
要約

本稿では、最新の 2023 年調査を含む 17 年分のデータを用いて、（1）幸福をめぐる人々の考え方とその関連要因、（2）誰が時間に追われていると感じやすいのか、（3）何歳までに結婚したいか、子どもを持ちたいか、（4）希望する介護、という 4 つのトピックを分析した。主な分析結果は以下の通りである。
1.

⼈々の感じる幸せ感（幸福度）と、将来のより⼤きな幸せのために現在の幸せを犠牲にすることができるのかという質問の 2 つについて、その回答分布と関連要因を検討した。幸福度と関連する最も重要な要因は、暮らし向きである。経済的に豊かであるほど、幸せであると感じる度合いは⾼くなる。暮らし向きに続くのが、主観的健康度である。
⾃⾝の健康状態が良いほど、幸せであると感じやすい。社会的繋がりは、3 番⽬に来る要因である。何か問題が起きたときに相談したり頼んだりできる⼈が存在することは、
⼈々の幸福度を⼤きく上昇させる傾向がある。社会的な⽀援・⼿助けを受けられるネッ
トワークを確保することは、⾃⾝の幸福度を⾼めることに繋がると⾔える。つまり、経済的豊かさ、健康、社会的⽀援の 3 つが、⼈々の幸福度を占う 3 ⼤要素と⾔えそうである。現在の幸せを犠牲にすることができるのかについては、幸福度の結果のように、とびぬけた要因があるわけではないが、⼤卒学歴、専⾨管理職、暮らし向き、社会的繋がりが、相対的にウエイトの⼤きい要素であることがわかる。これらの結果からは、社会経済的資源をすでに持っている⼈が、現在の幸せの⼀部を犠牲にすることに対してより寛容であると読み解くことができる。

2.

「あなたは普段どのくらい急いでいると感じますか」という質問への回答をタイムプ
レッシャーの指標として、⽉あたり労働時間、平⽇の家事時間、1 ⽇あたりの睡眠時間の⻑さとどのように関連しているのかを検証した。男性回答者の 13％、⼥性回答者の24％がいつも急いでいると回答した。男⼥ともに労働時間が⻑いほど急いでいると感じやすい。⽉ 120 時間超から 200 時間以下の場合と⽐べ、⽉ 200 時間超の場合には男

性で 1.7 倍、⼥性で 2 倍急いでいると感じやすい。家事時間については、男性について
はその⻑さとタイムプレッシャーのあいだに明確な関連がみられなかった。⼀⽅、⼥性については、30 分未満の場合と⽐べて 4 時間以上である場合、4 倍強く急いでいると感じやすいという結果であった。睡眠時間については男⼥ともに⻑さとタイムプレッ
シャーのあいだには関連がみられないものの、起床時刻か就寝時刻が特に決まっていない場合、⼥性についてはタイムプレッシャーを感じくいという関連がみられた。以上の結果は、現代社会において仕事と家庭の両⽅で⼤きな役割を期待される⼥性が時間の貧困に陥るリスクが⼤きいことを⽰唆しているが、男性についても今後家事参加が進むことで同様のリスクが⾼まるかもしれない。
3.

若年・壮年層の「何歳までに結婚したいか」「何歳までに⼦どもを持ちたいか」の希望について、（1）2007 年と 2023 年の 2 時点でどのような変化がみられるか、（2）2007
年時点で上記の質問に回答した⼈々のうち、その後、希望が実現した⼈はどれくらいい
るのか、また、どのような⼈が希望を実現しているのかを検討した。第 1 の問いについて、2007 年時点と 2023 年時点の若年・壮年層を⽐較したところ、「何歳までに結婚したいか」「何歳までに⼦どもを持ちたいか」の回答傾向にほとんど変化はみられなかった。実際にこれらのライフイベントを経験した⼈々の平均年齢はより遅くなっているのに対し、「何歳までに経験したいか」の希望には変化がみられないことから、理想と現実に少なからずギャップが⽣じていることが⽰された。第 2 の問いについて、2007
年時点の「何歳までに結婚したいか」の希望が実現した⼈の割合は、男性で約 3 割、⼥性で約 4 割であった。
「何歳までに⼦どもを持ちたいか」の希望が実現した⼈の割合は、男⼥ともに約 15%であった。希望の実現については、⼦どもを持つ年齢の希望については、明確な要因は⾒出せなかった。結婚年齢の希望については、男性では経済的な余裕があること、⼥性では年齢が若いこと、希望の年齢までの残り年数が⻑いことが実現の要因となっており、ジェンダーによる差異が明らかになった。

4.

2023 年時点で 25〜57 歳の男⼥を対象とする調査を⽤いて、介護が必要になった場合の希望する介護場所と介護者について分析を⾏った。希望する介護の場所については、全体では約 53%が「介護施設や⽼⼈ホーム」での介護を、約 36%が「⾃宅」での介護を望んでいることが分かった。男⼥別に集計すると、男性では「⾃宅」と回答する⼈の割合が⼥性よりも⾼く、⼥性では「介護施設や⽼⼈ホーム」と回答する⼈の割合が男性よりも⾼い。また年齢別に集計すると、年齢が⾼いほど「⾃宅」での介護を希望する割
合が⾼いことが分かった。希望する介護者については、全体では約 70%が「介護職等の専⾨家」に介護を、約 20%が「配偶者」に介護を、約 6%が「⼦ども」に介護をして欲しいと回答している。男⼥別に集計すると、男性では「配偶者」と回答する⼈の割合が⾼く、⼥性では「介護職等の専⾨家」と回答する⼈の割合が⾼い。また年齢別に集計
すると、20 代と 50 代は「配偶者」と回答する⼈の割合が 30 代と 40 代よりも⾼い。

謝辞

本研究は、⽇本学術振興会（JSPS）科学研究費補助⾦・特別推進研究（25000001, 18H05204）、
基盤研究（S）（18103003, 22223005）の助成を受けたものである。東京⼤学社会科学研究所（東⼤社研）パネル調査の実施にあたっては、社会科学研究所研究資⾦、株式会社アウト
ソーシングからの奨学寄付⾦を受けた。パネル調査データの使⽤にあたっては東⼤社研パネル運営委員会の許可を受けた。

１．はじめに
東京大学社会科学研究所では、現代日本の若年・壮年者を追跡する総合的な調査である「働き方とライフスタイルの変化に関するパネル調査」（Japanese Life Course Panel
Surveys - JLPS）を 2007 年から継続して実施している。この調査では、人々の社会的背景、
学歴達成、職業キャリアの形成、生活時間・暮らし方といったライフスタイルに加えて、結婚・出産のような家族イベント、価値観や意識といった多様な生活の側面についての質問項
目を含んでいる。
2007 年に日本全国に居住する 20-34 歳（若年サンプル）と 35-40 歳（壮年サンプル）の
男女を母集団として地域・都市規模・性別・年齢により層化し、対象者を抽出した。調査票は郵送で配布し、その後調査員が訪問して回収した。「若年サンプル」3,367 名（回収率34.5%）、「壮年サンプル」1,433 名（回収率 40.4%）を回収した。2011 年には「追加調査」
として、「継続調査」対象者と同年齢である 2011 年に 24-38 歳（若年）と 39-44 歳（壮年）を 2007 年調査と同様な形で抽出し、郵送配布・郵送回収の方法により調査を実施した。
「若
年サンプル」710 名（回収率 32.4%）、「壮年サンプル」253 名（回収率 31.4%）を回収した。
2019 年には、
JLPS の対象者が加齢し、20 歳代の若い世代の対象者がいなくなったので、新たに若年リフレッシュサンプル調査として、2019 年時点で日本全国に居住する 20-31 歳の男女を母集団として 2007 年調査と同様な方法で対象者を抽出した。調査方法も、2007 年
調査を継承して、郵送配布・訪問回収の方法を採用した。2383 名を回収（アタック数に対する回収率 36.1%）、そのうち調査に継続することを了承した 2049 名（同回収率 31.1％）
を追跡対象者とした。2007 年からの「継続調査」、2011 年からの「追加調査」、2019 年に新たに加えた「若年リフレッシュサンプル調査」の 3 つの調査の対象者を毎年継続して追跡している。
2023 年 1 月から 3 月にかけて、「継続調査」の第 17 回、「追加調査」の第 13 回、「若年
リフレッシュサンプル調査」の第 5 回の調査を実施した。
「継続調査」の「若年サンプル」
は 1,656 名（アタック数に対する回数率 83.6％）、「壮年サンプル」は 818 の名（同 87.2%）を回収した。
「追加調査」は「若年サンプル」は 393 名（アタック数に対する回数率 66.8％）「壮年サンプル」は 165 名（同 71.7%）を回収した。
「若年リフレッシュサンプル調査」は、回収数は 1,323 名（アタック数に対する回数率 76.7％）であった。
本報告では、以下の 4 つのテーマについて最新の調査データを用いて分析する。具体的には、（1）幸福をめぐる人々の考え方とその関連要因、（2）誰が時間に追われていると感じやすいのか、（3）何歳までに結婚したいか、子どもを持ちたいか、（4）希望する介護、という 4 つのトピックである。
（石田浩）

1

２．人びとは幸せなのか？幸福をめぐる人々の考え方とその関連要因(1) 幸福度についての関心の高さ
近年、日本でも幸せに関する人々の意識、幸福を測定する指標の開発、幸せを含む生活の質やウェルビーイングの全体像の把握について関心が高まっている。もともと国連やOECD といった国際機関において、幸福やウェルビーイングについての研究が蓄積されてきた（Helliwell 2023; OECD 2013）。国連は、3 月 20 日を国際幸福デーとして、経済的な豊かさだけでなく、それぞれの国に暮らす人々がどの程度幸せであるのかによって国家を評価することを提唱し、World Happiness Report では、幸福度の世界ランキングを公表している。最新の 2023 年の報告書では、日本は前年の 54 位から 47 位とランクを大きく上昇したことが話題となっている。日本は、1 人当たり GDP と健康寿命では相対的に高い値がでているが、人生における選択の自由度、他者への寛容さに関しては低い値となっている（Helliwell 2023）。
OECD では、ウェルビーイングの枠組みとして、"Better Life Index"という指標を作成している（OECD 2020）。11 の主な領域を特定し、その 1 つが主観的ウェルビーイングとして位置付けられ、生活満足度の質問として測定されている。それ以外の 10 の領域は、所
得と富、雇用と仕事の質、住宅、健康、知識と技能、環境の質、安全、仕事と生活のバラン
ス、社会的つながり、市民参画、である。ウェルビーイングの定義は一義的ではなく、上記のような多様な要素により構成されており、多元的にそれぞれの社会を評価することができる。総合得点からみると、41 カ国中日本は下から 12 番目に位置しており、"Better Life
Index"の指標からみると総合的に低い評価を得ている。日本が比較的高い水準にあるのは、知識と技能、安全、であるが、市民参画、仕事と生活のバランスに関しては低い水準にある。
他の領域についても、主観的ウェルビーイング（生活満足度）を含め、決して高いレベルにあるわけではない。
学術研究の分野では、主観的ウェルビーイングの学際的ジャーナルとして、Journal ofHappiness Studies が刊行されており、経済学、心理学、社会学の研究者が投稿している。
幸福度に特化した研究だけでなく、ウェルビーイング、生活の質といったより広範なテーマについても取り上げられている。幸福概念の精緻化、新たな測定方法、様々な社会における幸福の実証研究に関する論文が掲載されている。幸福と関連する、社会経済的、文化的、社
会心理的要因の解明に力が注がれるいる。
本節では、以上のような背景を踏まえ、東大社研若年・壮年パネル調査を用いて、幸福と関連する 2 つの質問項目を取り上げる。現在どのくらい幸せかと、将来の幸せのために現在の幸せを犠牲にできるかの 2 つの質問について、その分布と関連要因を検証する。
(2) 幸福についての 2 つの変数とそれらの関連要因
a. 幸福度変数
東大社研若年・壮年パネル調査の最新 Wave17 では、「あなたは、現在幸せですか」という
2

質問を尋ねている（問 33）。選択肢は下記のような１から 10（10 段階評価）のうちのひと
つに〇をつけてもらう形になっている。

1

2

不幸せ

←

3

4

5

6

7

8

9

10

→

幸せ

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

図 1 幸福度の変数の分布

図 1 は無回答を除く有効回答について、回答の分布を示したものである。図からわかる
ように分布は右にシフトしており、幸福度が高いと回答している人の比率が大きいことがわかる。分布の右半分（6 以上の回答）が 76％を占める。7 あるいは 8 と回答したのは、全体の 44％に当たり、6 の回答を含めると全体の 6 割弱となる。9 あるいは 10 と回答した人の比率は、7 あるいは 8 の回答者と比較すると大きく減少している。1 あるいは 2 という最も低い値の回答者も少ない。これは日本では極端な回答を避ける傾向があることを表しているのかもしれない。
b. 現在の幸せを犠牲にできる変数
Wave17 の調査では、上記の幸福度の質問に続いて「あなたは、将来のより大きな幸せのために現在の幸せの一部を犠牲にすることができますか」（問 34）という質問をしている。
選択肢は、下記のような１から 10（10 段階評価）である。値が高いほど犠牲にすることができることを表している。

1

2

3

4

5
3

6

7

8

9

10

できな
い

←

→

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

0
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

図 2 現在の幸せを犠牲にできる変数の分布

図 2 が、無回答を除く有効回答の分布を示したものである。前の図に比べると、こちらの図は、正規分布に比較的に近い。5 と 6 の回答は、全体の 4 割弱（38％）を占める。6 かそれ以上の回答（どちらかと言えば「できる」側）は、58％で、半分以上を占める。1 から 4の回答の比率は 23％なので、現在の幸せを犠牲にできないとはっきり考えている人は、比較的に少ないと言える。
表 1 は、幸福度と現在の幸せを犠牲にできるかの回答の関連を見たものである。10 段階の評価を、1 と 2 を 1 に、3 と 4 を 2 にという形で 5 段階にリコードした。どちらの回答も同じ傾向である主対角線上の回答者の割合は、35％で多くないが、クロス集計のカイ 2 乗
検定は 1％の水準で有意である。10 段階変数の相関係数は 0.139 で有意である。2 つの変数の間には正の相関があるので、幸福度が高い人ほど将来の幸せのために現在の幸せの一部を犠牲にできると回答しやすい傾向がある。2 つの質問の回答は、関連はしているが、その相関の強さは決して大きくはない。このことは、2 つの変数は幸せに関して別の次元を把握している項目であると考えることができる。

4できる現在の幸せの一部を犠牲にすることができる
幸福度

1

2

3

4

5 Total

1

24

10

16

12

14

76

2

34

99

132

119

46

430

3

69

222

568

269

58

1,186

4

103

254

742

636

155

1,890

5

88

74

197

214

176

749

318

659

1,655

1,250

449

4,331

Total

表 1 幸福度と現在の幸せを犠牲にできるのクロス集計

c. 幸福と関連する要因
幸福度と現在の幸せを犠牲にできるのか変数と関連すると考えられる要因を独立変数として考慮する。ここでは、上述した OECD の"Better Life Index"で取り上げられている主観的ウェルビーイング以外の他の 10 の領域との関連を検討する（OECD 2020）。これらの領域は、もともとは社会全体の特性を表す概念として用いられているが、個人レベルでもそれぞれの領域について対応する変数を考えることができる。ここでは下記のような形で変数を作成している。
(1) 所得と富：現在の暮らし向きの質問（「豊か」から「貧しい」までの 5 段階評価を逆転コード）により、個人の置かれる経済状況を把握(2) 雇用と仕事の質：就業状態を、フルタイム雇用（経営者を含む）
・パートタイム雇用・自営・就業していない、の４カテゴリーで雇用状況を把握し、就業者は、専門管理職に従事しているか否かで仕事の質を把握(3) 住宅：現在の住まいが持ち家（1 戸建てあるいは分譲マンション）の場合を 1、それ以外を 0 とする変数として住居状況を把握(4) 健康：自分の健康状態についての質問（「とても良い」から「悪い」までの 5 段階評価）を逆転させ、1 が「悪い」から 5 が「とても良い」として主観的健康状態の良さを把握(5) 知識と技能；学歴に関する質問を利用して「1 中学・高校」「2 専門学校・短大」「3 大
学・大学院」の 3 カテゴリーにより、知識と技能の違いを把握(6) 環境の質：現在の住まいの緑地へのアクセスを測る代替指標として、現在の住まいの都市規模を「16 大都市」
「20 万人以上の市」を 0、「その他の市」「町村」を 1（緑地へのアクセスが良い）とする変数として作成(7) 安全：「私の住んでいるこの地区はとても安全である」（Wave16）の質問への回答（「そう思う」から「そう思わない」までの 5 段階評価を逆転コード）により居住地域の安全度を把握
5

(8) 仕事と生活のバランス：現在の仕事（就業者のみ）について「子育て・家事・勉強な
ど自分の生活の必要にあわせて、時間を短くしたり休みを取るなど、仕事を調整しやすい職場である」（「かなりあてはまる」から「あてはまらい」までの 4 段階評価を逆転コード）により仕事と生活のバランス度を把握(9) 社会的つながり：社会的支援の欠如を測定する質問項目として、「あなたは、次の A から E について相談したり頼んだりするとき、どのような方になさいますか。A 自分の仕事や勉強のこと、B 仕事を紹介してもらうこと、C 友人・恋人・配偶者などとの人間関係のこと、D 失業や病気でお金が必要になったとき、まとまった金額を貸してもらう、E 自分や家族の誰かが病気や事故で、人手が必要になったときに手伝ってもらう」という質問で、それぞれについて「誰もいない」と回答した数（0 から５まで）
により社会的繋がりの欠如の度合いを把握(10)

市民参画：選挙における投票率が、市民参画の重要な要素とされているので、

Wave17（2023 年の調査）の「あなたは、2022 年 7 月に行われた参議院選挙の比例代
表では、どの政党に投票しましたか」の質問で、「投票しなかった」と回答した場合には 0、それ以外を 1 とする変数で投票による市民参画を把握(3) 幸福度と OECD 領域の関連
最初に「あなたは、現在幸せか」（値が高いほど幸せ）の幸福度と OECD の"Better Life
Index"の 10 の領域との関係を分析する。幸福度を従属変数とし、10 の領域を独立変数とした重回帰分析の結果を示したのが、図 3 である。調査サンプル（2007 年からの継続サンプ
ル、2011 年からの追加サンプル、2019 年に新たに抽出した若年リフレッシュサンプル）と年齢は、統制してあるが、その係数は表示していない。丸印が回帰係数の推定値である。黒く塗りつぶしてあるのは係数が 5％の水準で有意である場合である。丸印の左右のエラーバ
ーは、95％の信頼区間を表しており、ゼロを含む場合には、5％の水準で有意ではないことを表す。推定値がゼロより大きい場合には、幸福度を上昇させることを意味し、マイナスの場合には逆に幸福度を低下させることを意味する。カテゴリー変数の場合には、基準のカテゴリーと比較してどの程度異なるのかを表す値となる。
多変量解析は、逐次的に一定の変数を塊ごとに投入した。最初に投入したのが、性別と学歴である。男性は女性に比べ平均的に幸福度が有意に低いことがわかる。学歴が大学・大学院の場合には、中学・高校学歴（基準カテゴリー）と比較して有意に幸福度が高い。教育と知識は、幸福と正の関連がありそうである。最初に性別と学歴のみを投入したのは、学歴が暮らし向き等の経済状況を大きく規定しているため、同時にすべての変数を投入すると、学歴の効果が消滅してしまうためである。
性別・学歴に続いて投入したのは、雇用に関連する変数である。従業上の地位の変数は、フルタイム雇用（経営者を含む）を基準カテゴリーとして、回答者がパートタイム雇用、自営、無職である場合に幸福度がどのくらい異なるのかを示している。パートタイム雇用はフ6ルタイム雇用と比較して有意に幸福度が低く、無職の場合も同様に低い。自営はフルタイム
雇用と有意な違いがみられない。さらに就業者の間で仕事の質による違いがあるのかを分析するため、専門管理職従事者とそれ以外の職業従事者の間の幸福度の違いを検証した。専門管理職はその他の職種と比較して、幸福度を上昇させる傾向があるようである。
次に、回答者の経済状況を表す変数である暮らし向きと持家を導入した。暮らし向きは幸福度を有意に向上させ、その係数の値はとても大きい。経済状況の違いが幸福度の違いと強く関連していることがわかる。持家居住の場合には、賃貸・社宅・寮・シャアハウス等で居住する場合と比較して、幸福度が低い傾向にある。
最後に社会関係、健康、市民参画と居住環境の変数を投入した。仕事と生活のバランスが取りやすい仕事場で働く人は、幸せを感じやすい。人間関係や困った事が起きた時に相談したり頼んだりできる人がいない場合には、幸福度が低い傾向にある。個人の健康状態も幸福度と強い関連がある。自分の健康状態が良いと感じているほど、幸福度は高い傾向にある。
居住環境については、自分の住んでいる地域が安全であると感じているほど、より幸せと感じている。しかし、小さな市・町村に住んでいる場合と大きな都市に居住する場合を比較す
ると、幸福度に有意な違いはみられなかった。直近の選挙で投票したか否かについても、そのことによる幸福度の違いは確認されなかった。投票という市民参画は、幸せ感とは有意な関連はみられなかった。

7

図 3 幸福度と 10 の領域との関連

図 4 は、「将来のより大きな幸せのために現在の幸せの一部を犠牲にすることができるか」（値が高いほどできる）の質問を従属変数とし、すでに述べた OECD の"Better Life
Index"の 10 の領域を独立変数とした重回帰分析の結果である。図の見方は、前の図とまったく同様である。逐次的に独立変数を投入した。性別と学歴が最初のグループである。男性は女性に比べ、現在の幸せを犠牲にすることができる傾向が強い。幸福度の男女差（男性の方が女性よりも幸福度が低い）とは逆の関連がみられる。学歴については、大学・大学院の学歴を持つ者の方が、中学・高校学歴の者に比べると、犠牲にすることがよりできると回答している。この学歴との正の関係は、幸福度と同じである。
次に、雇用に関する変数を投入した。自営業の従事者は、フルタイム雇用・パートタイム
雇用・無職と比較して、現在の幸せの一部を犠牲にすることがより容易な傾向がある。専門
管理職の従事者も他の職業従事者と比べて、現在の幸せの一部を犠牲にすることがより容易である。
経済的要因では、暮らし向きが良好なほど、現在の幸せを犠牲にすることがより容易である。持家については、逆に持家所有者は、現在の幸せを犠牲にすることに対してより保守的である。最後に残りの変数を投入したが、その中では 3 つの要因が有意な影響を与えている。仕事と生活のバランスが取りやすい職場で働く人は、現在の幸せを犠牲にすることがで
8きる傾向が強い。社会的な繋がりが欠如している場合には、現在の幸せを犠牲にすることに対して極めて保守的である。健康状態については、良好な人は悪い人に比べて、現在の幸せを犠牲にすることがより容易である。投票による市民参画、居住地の地方度、居住地域の安全度は、現在の幸せを犠牲にすることができるとは関連がなかった。

図 4 現在の幸せを犠牲にできると 10 の領域との関連(4) 小括以上、人々の感じる幸せ感と、将来のより大きな幸せのために現在の幸せを犠牲にすることができるのかという質問の 2 つについて、その回答分布と関連要因を探ってきた。幸福度の分析についてまとめると、標準化された回帰係数（図は省略）と t 値から判断すると、幸福度と関連する最も重要な要因は、暮らし向きと言える。現在の生活の豊かさは、人々の幸福度を左右する。経済的に豊かであるほど、幸せであると感じる度合いは高くなる。暮らし向きに続くのが、主観的健康度である。自身の健康状態が良いほど、幸せであると感じやすい。社会的繋がりは、3 番目に来る要因である。何か問題が起きたときに相談したり頼んだりできる人が存在することは、人々の幸福度を大きく上昇させる傾向がある。社会的な支援・手助けを受けられるネットワークを確保することは、自身の幸福度を高めることに繋がると言える。つまり、経済的豊かさ、健康、社会的支援の 3 つが、人々の幸福度を占う 3 大9要素と言えそうである。
現在の幸せを犠牲にすることができるのかについては、これも標準化された回帰係数（図は省略）と t 値から要因の相対的重要性を判断すると、以下のような示唆が得られる。幸福度の結果のように、とびぬけた要因があるわけではないが、大卒学歴、専門管理職、暮らし
向き、社会的繋がりが、相対的にウエイトの大きい要素であることがわかる。これらの結果
からは、社会経済的資源をすでに持っている人が、現在の幸せの一部を犠牲にすることに対してより寛容であると読み解くことができる。資源を保有していることは、すでに大きな幸せを手中に収めており、その一部を犠牲にしても、大きな不利は生じないのかもしれない。
あるいは別の見方をすると、社会経済的資源をすでに所持していることにより、リスクを取ることができる人々なのかもしれない。

参考文献
OECD, 2013, OECD Guidelines on Measuring Subjective Well-being, Paris, OECD
Publishing, http://dx.doi.org/10.1787/9789264191655-en
OECD, 2020, How's Life? 2020: Measuring Well-being, Paris, OECD Publishing,https://doi.org/10.1787/9870c393-en.
Helliwell, J. F., Layard, R., Sachs, J. D., De Neve, J.-E., Aknin, L. B., & Wang, S., (eds.),
2023, World Happiness Report 2023. New York: Sustainable Development Solutions
Network.
（石田浩）

10

３．誰が時間に追われていると感じやすいのか？
(1) 労働・家事・睡眠とタイムプレッシャー
現代社会では、基本的に誰もが 1 日 24 時間の生活時間を毎日過ごしている。量的な意味
では、1 人ひとりの生活時間は平等に割り当てられているといえる。他方、生活時間の質的な側面は人々のあいだで大きく異なりうる。1 日 24 時間をどのように過ごすのかは、個々人の社会的、経済的状況や性格などにより違っても何ら不思議ではない。
本節では、こうした生活時間の使い方の違いが「時間に追われている」という感覚、言い換えるとタイムプレッシャーの感覚とどのように関連するのかを検証する。タイムプレッ
シャー（time pressure）という概念は、（日々の生活で生じるさまざまな）必要なタスクを遂行するために十分な時間がとれていない状態を意味する（Denovan and Dagnall 2019: 1）。
実際には、タイムプレッシャーは客観的なものというよりも、時間がとれていない、急いでいるという感覚という主観的なものとして把握されることが多い（Sullivan and Gershuny
2017, Szollos 2009）。
タイムプレッシャーは、量的には平等なはずの 1 日 24 時間の生活時間に対する人々の質的な評価を意味している。そして現代社会では、ますますタイムプレッシャーが強まっている考えられている。書店を覗いたりオンラインショッピングのウェブサイトを閲覧したりすると、効率的な時間の使い方に関するライフハック本を容易に見つけ出すことができる。
こうした書籍の数々は時間効率に対する人々の関心の高さをある程度反映したものといえるだろう。また、関心の高さの背景には時間不足の意識があるのかもしれない。
学術研究の領域では、社会理論の立場からも時間への注目が集まっている。近年、加速社
会論（Social Acceleration Thesis）という理論的な枠組みがハルトムート・ローザ（Hartmut
Rosa）により提案され、同氏による成書については邦訳も出版されている（Rosa 2005=2022）。
加速社会論の主旨は、IT などの技術の発達による時間効率の上昇を通じ、さまざまな意思決定に伴う社会変化のペースが速くなり、わたしたちの生活のペース自体が加速してゆくというものである（Cornwell et al. 2019）。加速社会論がデータから経験的に支持されるかというと、肯定的に解釈できるものがある一方（Schöneck 2018）、そもそも時間が不足しやすい属性の人びとが増えたからであるという否定的な研究もある（Sullivan andGershuny 2017）。これらの知見の違いは分析に用いるデータや変数に依存するところが大きく、今後も実証的な研究の蓄積が待たれるところである。
本節では、上記の問題の背景にもとづき、現実の生活時間の多くを占める労働、家事、そして睡眠時間とタイムプレッシャーの関連について、JLPS の Wave17（2023 年 1 月-3 月実施）の回答データを用いて検証を試みる。
(2) 今回の分析に用いる変数の定義
a. タイムプレッシャー変数
JLPS の Wave17 では、「あなたは普段どのくらい急いでいると感じますか」という短い質11

問を尋ねている（問 10）。これは Sullivan and Gershuny（2017）が用いたイギリスの生活時間調査を参考に作成したもので、「いつも」「ときどき」「まったくない」の回答選択肢からなる質問である。この質問を、本節で用いるタイムプレッシャー変数として用いる。

普段どのくらい急いでいると感じているか
0%20%

男性（n = 1811）17%

女性（n = 2515）

9%まったくない

40%

60%

80%

70%

13%

67%

ときどき

100%

24%

いつも

図 5 タイムプレッシャー変数の分布

図 1 は無回答を除く有効回答について、男女別に集計した結果である。
「いつも」と回答
しているのは、男性の 13%、女性の 24%である。他方、「まったくない」と回答しているのは男性の 17%、女性の 9%である。ジェンダー差の観点からは、女性の方がタイムプレッシ
ャーを強く感じやすいと解釈できる。
ちなみに、この質問の作成にあたり参考にした Sullivan and Gershuny（2017）の 2015 年
データの分析結果をみると、男性有業者の約 17%、女性有業者の約 24%が「いつも」急いでいると回答している（Sullivan and Gershuny 2017: 29）。対象国や調査年が異なることや、サリバンとガーシュニーの集計結果では無業者が含まれていないため、厳密には同じ測定ができているわけではない。とはいえ、先行研究と比べて極端に異なる結果とはなっておらず、図 1 はある程度信頼できる集計結果ではないかと思われる。
b. 生活時間変数
上記のタイムプレッシャーについて説明するにあたり、本節では実際の生活時間（timeuse）に着目する。そのなかでも、20 代から 50 代の若年・壮年者の平日の生活時間の多くを占めると考えられる、労働時間、家事時間、そして睡眠時間の長さに着目し、タイムプレッシャーの強さとの関連を検証する。

12

図 6 労働時間、家事時間、睡眠時間の分布

JLPS データを用いて、本節では労働時間、家事時間、睡眠時間を以下の通り定義する。
労働時間については、調査時点のふだんの生活において収入になる仕事をしている者に対し、1 日あたりの労働時間と 1 ヶ月あたりの労働日数を質問している。本節では、両者の積により計算した 1 ヶ月あたりの労働時間を用いる。ただし、回答者には調査時点で無業である者もいるため、次項からの分析ではカテゴリカル変数に変換したものを用いる。
家事時間は Wave4（2010 年）から数年置きに尋ねている。今回調査でも過去同様に、平日、休日の平均的な家事、育児時間を対象者に尋ねている。本節では平日の家事時間に着目する。この質問は対象者全員に該当するため連続変数として用いることも可能だが、外れ値の影響や次項のクロス集計の簡便さを考慮して、やはりカテゴリカル変数にまとめたものを使用する。
さいごに睡眠時間についてであるが、これは毎年対象者に尋ねている起床時刻と就寝時
刻から計算した。基本的には起床時刻に 24 を足した値から就寝時刻を引くことで睡眠時間が求まる。ただし、交代勤務制などやや特殊な労働時間形態をとる者については値が負になるなど不規則なことが生じる。それらのケースは起床時刻に 48 を足すことで睡眠時間を求めている。また、JLPS の生活時刻質問には「特に決まっていない」という選択肢があり、これを選択している場合は睡眠時間を定義できない。そのため、労働時間、家事時間同様に睡眠時間もカテゴリカル変数として用いることとし、起床時刻か就寝時刻のいずれかが「特に決まっていない」場合は「起床か就寝時刻不定」というカテゴリに分類する。
以上の生活時間変数について、具体的な時間の長さが求まるケースを用いて、カーネル密13度分布にもとづく男女別のグラフを描いたのが図 2 である。労働時間については男性（青色の破線）、平日の家事時間については女性（緑色の実線）のほうが長い方に分布している。
これらは巷間指摘される性別役割分業構造を反映したものといえる。一方、睡眠時間の分布については男女間でほとんどさ違いがみられない。
3 つの生活時間変数のカテゴリ化にあたっては、図 2 に示される分布の四分位数などを踏まえてカットポイントを作成した。労働時間については働いていない（無業）、月 120 時間
以下、月 120 時間超 200 時間以下、月 200 時間超の 4 区分にまとめた。平日の平均的な家
事時間については、30 分未満、30 分超 1 時間未満、1 時間以上 2 時間未満、2 時間以上 4時間未満、4 時間以上の 5 区分にまとめた。睡眠時間については、6 時間以下、6 時間超 7
時間以下、7 時間超 7 時間半以下、7 時間半超、起床または就寝時刻不定の 5 区分である。
(3) 労働時間、家事時間、睡眠時間とタイムプレッシャーとの関連
a. クロス集計表による関連の確認
それでは、ここまで説明した 3 種類の生活時間変数とタイムプレッシャーのあいだにどのような関連がみられるのかを検証する。タイムプレッシャー変数、および労働時間と家事
時間は男女で分布が異なるため、以下の集計、分析は男女別にサンプルを分割しておこなう。

平日の家事時間

1ヶ月あたり労働時間

睡眠時間

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
6時間以下(n = 400)

13%

72%

15%

7時間以下(n = 597)

16%

71%

13%

7時間半以下(n = 192)

13%

76%

11%

67%

13%

7時間半超(n = 343)

20%

起床か就寝時刻不定(n = 278)23%

働いていない(n = 84)
月120時間以下(n = 74)

63%

37%

14%
52%

26%

11%

68%

7%

月200時間以下(n = 1158)

16%

月200時間超(n = 431)

14%

30分未満(n = 661)

19%

69%

13%

1時間未満(n = 407)

15%

73%

13%

2時間未満(n = 506)

15%

71%

14%

4時間未満(n = 185)

19%

66%

15%

4時間以上(n = 18)
まったくない

11%

73%
65%

72%
ときどき

いつも

図 7 生活時間とタイムプレッシャーの関連（男性）

14

11%
21%

17%

平日の家事時間

1ヶ月あたり労働時間

睡眠時間

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
6時間以下(n = 598) 7%

63%

30%

7時間以下(n = 795)

8%

68%

24%

7時間半以下(n = 311)

8%

71%

21%

65%

23%

7時間半超(n = 501)12%

起床か就寝時刻不定(n = 310)

15%

働いていない(n = 385)

20%

67%
66%

月120時間以下(n = 582) 7%
月200時間以下(n = 1245)
30分未満(n = 170)

14%

72%

8%

21%

65%

月200時間超(n = 179) 3%
1時間未満(n = 155)

17%

27%

60%

37%

19%

69%

12%

12%

73%

15%

2時間未満(n = 543) 10%

70%

20%

4時間未満(n = 963)

9%

67%

4時間以上(n = 655) 7%
まったくない

62%
ときどき

24%
32%

いつも

図 8 生活時間とタイムプレッシャーの関連（女性）図 3 は男性サンプルについてのクロス集計表を帯グラフで表したものである。睡眠時間の区分別にタイムプレッシャーの分布をみると、7 時間半超または起床か就寝時刻が不定である場合、急いでいることがまったくないと回答する者の割合が高い。1 ヶ月あたり労働時間については、時間が長いほど「まったくない」の割合が小さく、「いつも」の割合が大きいという関連がみられる。家事時間については、長いほど「いつも」の割合が大きいようにみえるが、睡眠時間や労働時間ほど明確な差はみられない。
同じように女性サンプルについて集計した結果が図 4 である。睡眠時間については、時間が長いほど「まったくない」の割合が大きく、「いつも」の割合が小さいという関連がみられる。労働時間については、男性サンプルと同様に時間が長いほど「まったくない」の割
合が小さく、「いつも」の割合が大きい。家事時間についても、労働時間と同様の関連を示している。
図 3 と図 4 の結果からは、男女ともに労働時間が長いほどタイムプレッシャーをより強く感じやすいことが確認できる。また、睡眠時間については労働時間ほど明確な関連ではないものの、睡眠時間が相対的に短いと急いでいると感じやすいという傾向が男女共通にみられた。一方、家事については女性では時間が長いほどタイムプレッシャーが強いという関連がみられるが、男性では明確な関連がみられない。
b. 多変量解析による検証
1 日が 24 時間であることをふまえると、ここまでみた 3 種類の生活時間は相互に多かれ
少なかれトレードオフの関係にある。そのため、それぞれの生活時間とタイムプレッシャーの関連が、他の生活時間、また対象者個人の属性や特性の影響を除いたうえでも観察できる
15

のかについては、多変量解析による検証を加えるのがより適切である。
そこで本節では、タイムプレッシャーをアウトカム変数とする順序ロジスティック回帰
分析により、労働時間、家事時間、睡眠時間との関連をより詳細に検討する。回帰分析ではこれらの生活時間変数に加え、対象者の属する年齢層、学歴、配偶状態、子どもの有無、世
帯年収、メンタルヘルス、SOC（Wave16 時点）1、居住都市規模、サンプル種別（継続、追加、リフレッシュサンプルの別）を統制変数として用いる。生活時間変数以外の独立変数に関する分析結果については以下の本文で説明し、図表は割愛する。分析は、クロス集計と同様に男女でサンプルを分割しておこなう（男性、女性のサンプルサイズはそれぞれ 1598、2196）。
図 5 は、労働時間、家事時間、睡眠時間の各変数についての、タイムプレッシャーへの回帰係数（対数オッズ比）をグラフで示したものである。グラフ中の点は回帰係数の推定値（塗りつぶしたものが男性、白抜きが女性）、エラーバー（垂直線）は推定値の 95％信頼区間である。それぞれの回帰係数は、各生活時間変数の基準カテゴリと比べたときに、それぞれのカテゴリがどれだけ高い／低い値をとりやすいかを意味しており、プラスであればより急いでいる方向、マイナスであれば急いでいない方向であることを示している2。労働時間、家事時間、睡眠時間変数の基準カテゴリはそれぞれ「月 200 時間以下」、「30 分未満」「6 時間以下」である。エラーバーがゼロにかかっていなければ、その推定値が 5％水準で統計的に有意であることを意味している。

JLPS では対象者個人の心理的特性にかんする質問はそれほど多く設けていないが、メンタルヘルス（MHI-5）や SOC（Sense of Coherence 首尾一貫性感覚）は毎年、あるいは定期的に測定している。詳細については池田（2024）などを参照されたい。
2 やや技術的であるが、通常の順序ロジスティック回帰分析では「まったくない」と比べて「ときどき」、「ときどき」と比べて「いつも」となるときの独立変数の影響が同じであると仮定している（平行性の仮定）。本節では男女別に分析をおこなっているが、いずれも平行性の検定（Brant 検定）の結果は有意ではなく、平行性の仮定は棄却できない（男性については𝜒 ! = 45.88, 𝑑. 𝑓. = 35, 𝑝 = 0.103、女性については𝜒 ! = 26.63, 𝑑. 𝑓. = 35, 𝑝 =0.844）
。
1

16

2.5
2
1.5

回
1
帰
係
数 0.5
%
0
対
数
オ -0.5(ズ -1
比+ -1.5-2

7時間 7時間半 7時間半 起床か 働いて 月120時 月200時 1時間
以下
以下
超
就寝時 いない 間以下 間超
未満
刻不定
睡眠時間
（基準：6時間以下）

労働時間（基準：月200時間以
下）

2時間
未満

4時間
未満

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

女性

男性

-2.5

4時間
以上

平日家事時間（基準：30分未満）

図 5 順序ロジスティック回帰分析の推定結果（男女別）

それでは、順序ロジスティック回帰分析の推定結果をみてゆこう。男性については、5％水準で統計的に有意な結果が得られたのは労働時間変数のみについてであった。労働時間が長くなるほどタイムプレッシャーを強く感じやすく、月 200 時間以下の場合と比べ、200
時間超の場合にはより高い値のとりやすさ（「まったくない」→「ときどき」または「ときどき」→「いつも」）が約 1.7 倍高い（exp(0.512) = 1.67）。家事時間については 30 分未満の場合と比べて 1 時間未満、2 時間未満、4 時間未満のケースでは 10％水準でマージナルに有意な結果が得られているが、より高い値のとりやすさは 1.3 倍程度であり、労働時間の場合と比べるとそれほど明確な関連とはいえない。睡眠時間についてはいずれのダミー変数も有意な係数を示してはいない。
女性については、いずれの生活時間変数についても 5％水準で統計的に有意な係数が得られている。労働時間については男性同様にその時間が長いほどプレッシャーを強く感じやすい。月 200 時間以下と比べて 200 時間超の場合、プレッシャーの感じやすさは約 2 倍である（exp(0.698) = 2.01）。また、男性とは異なり家事時間についても明確な正の関連が得られている。たとえば、平日の家事時間が 4 時間以上である場合、30 分未満の場合と比べて 4 倍強くプレッシャーを感じやすいことを意味している（exp(1.39) = 4.01）。睡眠時間に
17ついては、労働時間や家事時間ほど明確な関連とはいえないが、起床または就寝時刻が特に決まっていない場合には、睡眠時間が 6 時間以下の場合と比べてタイムプレッシャーを感じにくいという結果となっている（5％水準で統計的に有意）。また、10％水準ではあるが、7 時間半超の場合もプレッシャーを感じにくい。
その他の独立変数についても結果を簡単に確認しておく。対象者の年齢については男女ともに有意な係数が得られなかった。学歴については、男性のみ大学・大学院学歴のダミー
変数が統計的に有意であり、中学・高校学歴と比べてタイムプレッシャーを約 1.5 倍感じやすいという結果であった。配偶状態は男女ともに有意な結果ではなかったが、子どもがいることによるタイムプレッシャーへの影響は女性でみられ、子どもがいない場合にくらべて2.4 倍プレッシャーを感じやすいという結果であった（男性は統計的に有意ではない）。世
帯年収も統計的に有意な結果は得られなかった。メンタルヘルスについては男女ともに良好なほどタイムプレッシャーを感じにくい。SOC については、男女ともに高い水準である
ほどプレッシャーを感じやすい。居住都市規模、サンプル種別については有意な結果が得られなかった。
(4) 小括ここまで、JLPS の Wave17 で新たに質問したタイムプレッシャーについて、労働時間、家事時間、睡眠時間との関連をみた。男女ともに長時間労働がタイムプレッシャーと関連し、さらに女性の場合には家事労働時間が長いほど急いでいると感じやすいことが明らかになった。睡眠時間については、女性でのみ起床または就寝時刻が特に決まっていない場合、プレッシャーが弱いという関連がみられた。以上の結果は、他の個人特性の影響を考慮しても残るものであり、生活時間のあり方が時間意識に影響を与えている可能性を示唆する。
労働時間、家事時間、睡眠時間は、生活時間のなかでもペイドワーク、アンペイドワーク、
パーソナルケアの時間の主要なものである。いずれも現代社会の生活において必要な活動であるが、とりわけ前の 2 つの活動時間が過大であると人々はその他の社会的活動や余暇に十分な時間を割けなくなる（時間の貧困）。そして、そのリスクは女性でより大きそうである。というのは、性別役割分業の規範や実態が依然として強いなかで女性の労働市場参加が進行しており、職場と家庭の両方での役割が期待されることになるためである。そのような背景があるため、女性については起床、就寝時刻がフレキシブルであることで、時間への拘束が多少は緩和されるのかもしれない。男性についても、今後アンペイドワークへの参加が進むことで時間の貧困のリスクが拡大するかもしれない。
所得に余裕がなければ生活環境をより豊かにはできないのと同じように、時間に余裕がなければ心身をリフレッシュしたり、新しいことに取り組んでみようという意欲を持ったりすることはできない。使い方は人それぞれかもしれないが、自由な時間を増やせるような環境を整備してゆく必要があるのではないだろうか。

18

参考文献
Cornwell, Benjamin, Jonathan Gershuny, and Oriel Sullivan, 2019, “The Social
Structure of Time: Emerging Trends and New Directions,” Annual Review ofSociology 45: 301-20.
Denovan, Andrew, and Neil Dagnall, 2019, “Development and Evaluation of the Chronic
Time Pressure Inventory,” frontiers in Psychology 10: 2717.
池田めぐみ, 2024,「失業とメンタルヘルスに関わる Sense of Coherence（SOC）と他者からのサポートの働き――男性を対象にして」石田浩・石田賢示編著『格差社会のセカン
ド・チャンスを探して――東大社研パネルにみる人生挽回の可能性』勁草書房, 176-94.
Rosa, Hartmut, 2005, Beschleunigung: Die Veränderung der Zeitstrukturen in derModerne, Suhrkamp Verlag. （＝出口剛司監訳, 2022,『加速する社会――近代における時間構造の変容』福村出版）
Schöneck, Nadine M., 2018, “Europeans' work and life - out of balance? An empirical testof assumptions from the “acceleration debate”,” Time & Society 27(1): 3-39.
Sullivan, Oriel, and Jonathan Gershuny, 2017, “Speed-Up Society? Evidence from the
UK 2000 and 2015 Time Use Diary Surveys,” Sociology 52(1): 20-38.
Szollos, Alex, 2009, “Toward a psychology of chronic time pressure: Conceptual andmethodological review,” Time & Society 18(2/3): 332-50（石田賢示）

19

４．家族形成のタイミングの希望と実現(1) 「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望
近年、若年未婚者の結婚意欲の低下や出生意欲の低下が注目されている。国立社会保障・人口問題研究所の「出生動向基本調査」の第 16 回調査（2021 年）の結果によると、18〜34
歳の未婚者で「いずれ結婚するつもり」と考える者の割合は、男性で 81.4%、女性 84.3%であり、第 15 回調査（2015 年）と比べて、男性では 4.3%ポイント、女性では 5%ポイント減
少している（国立社会保障・人口問題研究所 2023）。また、結婚意思のある 18〜34 歳の未婚者に何人くらい子どもが欲しいかを尋ねた結果、男性で 1.82 人、女性で 1.79 人であり、男女ともに減少が続いている（国立社会保障・人口問題研究所 2023）。
一方で、結婚意欲や出生意欲のある人々が、いつ頃までにそれらのライフイベントを経験したいと考えているのか、そしてそれを実現できているのかという点については、これまで
あまり焦点が置かれてこなかった。日本社会では未婚化だけでなく晩婚化、晩産化も進行しており、2022 年時点の平均初婚年齢は男性で 30.1 歳、女性で 29.7 歳、第 1 子出生時の母親の平均年齢は 30.9 歳にまで上昇した（厚生労働省 2023）。このような結婚や子どもを持つ
タイミングの遅れは、人々のなかで、いつ頃までにこれらのライフイベントを経験したいかという希望の時期がかつてよりも遅れていることによるものだろうか。また、その希望はどの程度実現されているのだろうか。
JLPS では、Wave1 および Wave17 で、未婚で結婚意欲のある回答者に、何歳までに結婚したいかを、また、出生意欲のある回答者3に、何歳までに子どもが欲しいかを尋ねた。
Wave1 では、正規の社員・職員として仕事に就いた経験、親とちがうところに住んだ経験、
結婚の経験、子どもを持った経験について、それぞれ調査時点までの経験の有無と、今後の経験意欲の有無を尋ね、意欲がある場合は何歳までに経験したいか、具体的な年齢を数値で回答してもらう方式で尋ねた。
Wave17 では結婚意欲についての設問の付問として、「ぜひ結婚したい」あるいは「できれば結婚したい」と回答した人々に、自分自身が何歳になるまでに結婚したいか、具体的な年齢を数値で回答してもらう方式で尋ねた。同様に、出生意欲についての設問の付問として、「男の子が欲しい」「女の子が欲しい」「男女問わず欲しい」と回答した人々に、自分自身が何歳になるまでに子どもが欲しいかを尋ねた。
本節では、これらの質問項目を用いて、次の 2 点について検討する。第 1 に、若年・壮年層（24〜40 歳4）における「何歳までに結婚したいか」および「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望が、2007 年時点と 2023 年時点でいかに変化したのかを比較する。第 2 に、2007 年時点でのこれらの希望をどの程度の人々が実現したのかを、その後の追跡調査の回

3

すでに子どもがいる回答者の追加出生意欲も含む。
回答者の年齢が、Wave1 では 20〜40 歳、Wave17 では 24〜57 歳であり、両時点で年齢層を統一させるため、24〜40 歳に分析対象を限定した。
4

20

答から明らかにする。
(2) 2007 年時点と 2023 年時点の若年・壮年層の意識の変化
はじめに、性別および調査年別に「何歳までに結婚したいか」の回答の記述統計を表 1 に示した。男性は、2007 年では 34.64 歳、2023 年では 34.75 歳であり、ほとんど変化はみられない。女性においても同様に、2007 年では 33.43 歳、2023 年では 33.18 歳とほとんど変化していないことがわかる。
次に、値を 5 歳ごとの階級に区分し、性別および調査年別に回答の分布を比較した（表2）。男性は、2007 年に比べて 2023 年では 35-39 歳までの層が約 7％ポイント減少し、25-29
歳までの層、45-49 歳までの層がそれぞれ微増している。女性は 40-44 歳までの層が約 5％
ポイント減少したものの、ほとんど分布に差異はみられない。
表 1 男女別・調査年別にみた「何歳までに結婚したいか」の平均年齢
Obs
男性

女性

Mean

Std. dev.

Min

Max

2007 年

584

34.64

4.71

25

50

2023 年

198

34.75

5.28

25

50

2007 年

515

33.43

4.75

25

50

2023 年

245

33.31

5.07

25

65

表 2 男女別・調査年別にみた「何歳までに結婚したいか」の分布
男性

女性

2007 年2023 年

2007 年2023 年(n=584)(n=515)(n=198)(n=245)25-29 歳まで

5.8

9.1

14.8

15.9

30-34 歳まで

34.4

34.3

39.6

40.8

35-39 歳まで

35.1

28.8

27.4

29.0

40-44 歳まで

21.2

20.2

15.7

10.6

45-49 歳まで

1.5

6.6

1.2

2.4

50 歳以上

1.9

1.0

1.4

1.2

100.0

100.0

100.0

100.0

合計

続いて、「何歳までに子どもを持ちたいか」の回答の記述統計を表 3 に示した5。男性はWave17（2023 年）は、すでに子どもがいる者もこの設問の回答対象となっているた
め、調査時点で子どもがいない人に限定して分析した。
521

2007 年では 35.80 歳、2023 年では 35.38 歳、女性は 2007 年では 34.53 歳、2023 年では 34.24
歳である。いずれも、「何歳までに結婚したいか」の希望と同様に、時代による違いはほとんどみられない。
表 4 には、値を 5 歳ごとの階級に区分した場合の性別および調査年別の回答分布を示した。この結果からも、2007 年と 2023 年で大きな変化はないことが読み取れる。
表 3 男女別・調査年別にみた「何歳までに子どもを持ちたいか」の平均年齢
Obs
男性

女性

Mean

Std. dev.

Min

Max

2007 年

714

35.80

4.30

26

46

2023 年

200

35.38

4.87

25

50

2007 年

621

34.53

4.14

25

46

2023 年

312

34.24

3.96

26

45

表 4 男女別・調査年別にみた「何歳までに子どもを持ちたいか」の分布
男性

女性

2007 年2023 年

2007 年2023 年(n=714)(n=200)(n=621)(n=312)25-29 歳まで

2.9

5.5

5.3

5.1

30-34 歳まで

26.6

28.5

35.7

37.5

35-39 歳まで

38.5

35.5

36.6

39.4

40-44 歳まで

27.3

26.0

21.1

17.0

45-49 歳まで

4.6

2.5

1.3

1.0

50 歳以上

0.0

2.0

0.0

0.0

100.0

100.0

100.0

100.0

合計

(3) 「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現
a. 希望の実現率
続いて、Wave1（2007 年）調査で「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の質問項目に回答した人々を分析対象として、その希望を実現した人々はどの程度いるのか、また、どのような人々が実現できたのかを検討する。
希望の実現の操作的定義は次のとおりである。まず、2007 年時点で回答した「何歳までに結婚したいか（子どもを持ちたいか）」の希望年齢までに結婚（第 1 子出生）を経験した
場合、「希望が実現した」とした6。次に、2007 年時点で回答した希望年齢よりも上の年齢で6

前述したように、JLPS では Wave1（2007 年）および Wave17（2023 年）の 2 時点での22

結婚（第 1 子出生）を経験した場合、あるいは、2023 年時点の年齢が 2007 年時点で回答した希望年齢よりも上で未婚（子どもがいない）場合は「希望が実現しなかった」とした。最後に、2023 年時点の年齢が 2007 年時点で回答した希望年齢以下で未婚の場合は「まだ希望の年齢に至っていない」とした。
表 5 に「何歳までに結婚したいか」の希望の実現率を男女別に示した。2007 年時点の希望がその後に実現したのは男性で約 3 割、女性で約 4 割である。続いて表 6 には、「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現率を示した。男女ともに、2007 年時点の希望が実現したのは約 15％であり、結婚と比べると実現率が低いことがわかる。
表 5 「何歳までに結婚したいか」の希望の実現率
男性 (n=414)

女性 (n=470)

希望が実現した

31.9

41.1

実現しなかった

66.7

58.5

まだ希望の年齢に至っていない

1.4

0.4

100.0

100.0

合計

表 6 「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現率
男性 (n=277)

女性 (n=370)

希望が実現した

15.5

13.0

実現しなかった

83.4

87.0

まだ希望の年齢に至っていない

1.1

0.0

100.0

100.0

合計

b. 希望が実現したのはどのような人々か？
では、希望が実現したのはどのような人々だろうか。表 5・表 6 からもわかるように、2007
年時点での希望年齢にまだ至っていないケースはごくわずかであるため、ここからは、希望が実現した人々としなかった人々に限定して分析を行う。
はじめに、表 7、表 8 には、希望の実現の有無別に「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の平均年齢を示した。いずれも、希望が実現した人々としなかった人々の間で、2007 年時点の希望年齢に大きな差はないことがわかる。つまり、実現した
人々の希望年齢がより遅かったというわけでも、実現しなかった人々の希望年齢がより若かったというわけでもないといえる。
み「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」を尋ねている。したがって、本節で検証しているのは、2007 年時点の希望がその後も変化していないと仮定した場
合の希望の実現である。
23

表 7 希望の実現の有無別にみた「何歳までに結婚したいか」の平均年齢
Obs
男性

女性

Mean

Std. dev.

Min

Max

希望が実現した

132

32.48

4.55

23

41

実現しなかった

276

32.79

4.87

21

45

希望が実現した

193

30.90

4.31

24

50

実現しなかった

275

31.92

5.45

22

50

表 8 希望の実現の有無別にみた「何歳までに子どもを持ちたいか」の平均年齢
Obs
男性

女性

Mean

Std. dev.

Min

Max

希望が実現した

43

33.19

4.33

26

41

実現しなかった

231

33.09

4.42

23

46

希望が実現した

48

31.85

4.44

23

42

実現しなかった

322

31.68

3.88

24

40

次に、2007 年時点の回答者自身の状況や出身背景に着目して、「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現の要因を検討する。
従属変数は、上述した「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現についての変数であり、希望が実現した場合は 1、実現しなかった場合は 0 をとるダミー変数である。
独立変数には、2007 年時点の回答者の年齢、学歴、従業上の地位、暮らしむき、家庭生活に対する重要度、希望年齢までの残り年数、父親の学歴、母親の学歴、15 歳時の父親の職業、15 歳時の暮らしむき、15 歳時の家庭の雰囲気を用いた。家庭生活に対する重要度とは、「次の事がらは、あなたにとってどれほど重要ですか。あてはまる番号１つに○をつけてください」という設問の「結婚して幸せな家庭生活を送ること」という項目に対する回答が「とても重要」だった場合に 1、「少し重要」あるいは「重要ではない」だった場合に 0 をとる変数である。希望年齢までの残り年数とは、「何歳までに結婚したいか」「何歳までに子どもを持ちたいか」の年齢から 2007 年時点の回答者の年齢を減算したものである。15 歳時の暮
らしむきは、1〜5 の値をとり、豊かだったほど大きな値をとる変数である。15 歳時の家庭の雰囲気は、「あなたが 15 歳だった頃（中学卒業時）、あなたの育った家庭の雰囲気はいかがでしたか」という質問項目を用いており、1〜4 の値をとり、温かい雰囲気だったほど大きな値をとる変数である。
表 9 には、「何歳までに結婚したいか」の希望の実現の有無を従属変数とした 2 項ロジス
ティック回帰分析の結果を示した。男性の分析結果では、2007 年時点での暮らしむきが良
いほど、また、「結婚して幸せな家庭生活を送ること」の重要度が高いほど、希望を実現し24やすいことがわかる。女性では、2007 年時点の年齢が 20-24 歳に比べて 35-40 歳の場合、また、2007 年時点の従業上の地位が正規雇用に比べて無職・学生の場合、希望を実現しにくい。また、希望年齢までの残り年数が長いほど、希望を実現しやすいという結果が得られた。
表 10 には、「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現の有無を従属変数とした 2 項
ロジスティック回帰分析の結果を示した。男性のみ、高卒以下に比べて短大・大学・大学院卒であると希望を実現しにくいことが示された。しかし、ほとんどの変数が統計的に有意な影響を及ぼしておらず、「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現については、2007
年時点の回答者の状況や出身背景によって説明できない部分が大きいようである。
表 9 「何歳までに結婚したいか」の希望の実現の規定要因
男性
Coef.

S.E.

女性
Coef.

S.E.

2007 年時点の年齢（ref. 20-24 歳）
25-29 歳.197 .324-.003 .275

30-34 歳-.297 .358-.609 .348

35-40 歳.260 .521-1.574 .478 **.064 .298.074 .245

非正規雇用-.038 .401-.569 .270 *経営者・自営業主-.189 .467

.035 .868

無職・学生-.170 .357

-1.129 .320 ***.933 .251 ***-.224 .211

2007 年時点の学歴（ref. 高卒以下）
短大・大学・大学院卒
2007 年時点の従業上の地位（ref. 正規雇用）

2007 年時点の暮らしむき2007 年時点の家庭生活への重要度（ref.少し重要・重要ではない）.971 .324 **とても重要.300 .281「何歳までに結婚したいか」の年齢までの残り年数（ref. 0-2 年）
3-5 年.017 .344.584 .286 *

6-8 年.509 .393.938 .360 **

9 年以上.562 .472

1.520 .463 **.402 .335.426 .268-.566 .365-.194 .278

父親の学歴（ref. 高卒以下）
短大・大学・大学院卒
母親の学歴（ref. 高卒以下）
短大・大学・大学院卒

25

15 歳時の父親の職業（ref. 専門・管理職）
事務・販売・サービス職.014 .331-.113 .294

ブルーカラー職-.067 .322

.094 .300

無職・その他・不在・不明-.004 .506

.132 .372

15 歳時の暮らしむき-.379 .202-.029 .164

15 歳時の家庭の雰囲気.180 .163-.052 .138

Log likelihood-200.525-256.615

R2

.080

.090

n

341

414

表 10 「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現の規定要因
男性
Coef.

女性

S.E.

Coef.

S.E.

2007 年時点の年齢（ref. 20-24 歳）
25-29 歳

.419

.473

-.099

.450

30-34 歳

.128

.602

.204

.551

35-40 歳

.074

.737

.039

.932

-1.420.472 *

-.223

.383

非正規雇用

-1.001

1.175

-.609

.457

経営者・自営業主

-.353

.667

1.145

.962

無職・学生

.486

.558

-.141

.502

.608

.342

-.421

.328

1.145

.654

2007 年時点の学歴（ref. 高卒以下）
短大・大学・大学院卒
2007 年時点の従業上の地位（ref. 正規雇用）

2007 年時点の暮らしむき2007 年時点の家庭生活への重要度（ref.少し重要・重要ではない）
.087

とても重要

.510

「何歳までに子どもを持ちたいか」の年齢までの残り年数（ref. 0-2 年）
3-5 年

.505

.637

.338

.580

6-8 年

.675

.679

.479

.656

9 年以上

.764

.798

1.058

.717

-.327

.519

.039

.434

父親の学歴（ref. 高卒以下）
短大・大学・大学院卒

26

母親の学歴（ref. 高卒以下）
.661

.546

.363

.479

事務・販売・サービス職

.822

.504

.307

.478

ブルーカラー職

.384

.498

.658

.478

無職・その他・不在・不明

-.253

.757

.455

.596

15 歳時の暮らしむき

-.257

.298

-.065

.245

15 歳時の家庭の雰囲気

.016

.276

-.261

.214

短大・大学・大学院卒
15 歳時の父親の職業（ref. 専門・管理職）

Log likelihood-98.596-120.058

R2

.094

.064

n

235

334

(4) 小括
本節では、若年・壮年層における「何歳までに結婚したいか」および「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望が 2007 年時点と 2023 年時点でいかに変化したのか、また、それらの希望をその後どの程度の人々が実現したのか検討した。
1 点目の時点間での意識の変化については、結婚・子どもを持つことのいずれにおいても、
2007 年時点と 2023 年時点でほとんど変化はみられなかった。
厚生労働省の「人口動態調査」によると、2005 年から 2020 年にかけて、平均初婚年齢は男性で 1.2 歳、女性で 1.4 歳、第1 子出生時の母親の平均年齢は 1.6 歳遅くなっている（厚生労働省 2023）。このように、結婚や子どもを持つことを実際に経験する年齢は時代とともに遅くなっているのに対し、結婚意欲や出生意欲のある人々の「何歳までに経験したいか」という希望は、この 16 年間でほとんど変化していない。このことからは、人々の「何歳までに結婚したいか（子どもを持
ちたいか）」の希望と、実際の経験年齢との間のギャップがより大きくなっていることが示唆される。
2 点目に、これらの希望を実現した人々はどの程度存在するのか、またどのような要因が希望の実現に影響を及ぼしているのかを検討した。結婚について、何歳までに経験したいかの希望を実現した割合は男性で約 3 割、女性で約 4 割であった。子どもを持つことについては、男女ともに約 15％であり、結婚と比べて実現率が低かった。
希望の実現に影響を及ぼす要因として、2007 年時点の回答者自身の状況と出身背景に着目して分析を行った結果、男性では主に経済的な豊かさが、女性では雇用の安定性と、年齢や希望時期までの残り年数が、「何歳までに結婚したいか」の希望の実現に正の影響を及ぼすことが示された。経済的な豊かさや安定的な雇用での就業が結婚への移行を促すことはよく知られているが（e.g. 麦山 2017）、単に結婚しやすいだけではなく、希望していた時期までの結婚を実現しやすいということが新たに明らかになった。
27

また、三輪（2019）によると、男性は、配偶者選択の基準として、相手の容姿・外見を重視すると回答した割合は約 6 割、年齢を重視すると回答した割合は約 5 割に達するが、年収を重視する、あるいは学歴を重視するという回答は極めて低かった。その一方で女性は、相手の年収を重視すると回答した割合は約 6 割、容姿・外見を重視する割合、年齢を重視す
る割合はそれぞれ 5 割程度、学歴を重視する割合は約 3 割だったという。
「何歳までに結婚したいか」の希望の実現に、男性は経済的な豊かさ、女性は年齢的な要因が影響を及ぼすという本節の分析結果には、このような配偶者選択基準のジェンダー差が反映されていると考えられる。
「何歳までに子どもを持ちたいか」の希望の実現に関しては、投入した独立変数のほとん
どが統計的に有意な影響を及ぼさなかった。子どもを持つことは、結婚と比べて自分自身の意思でコントロールできない要素が大きい。また、多くの場合、過去に抱いていた希望よりも、その時点での自身や配偶者が置かれた状況に応じて、子どもを持つか持たないかや、そのタイミングを決定すると想定される。そのため、結婚よりも子どもを持つことのほうが「何歳までに経験したいか」の希望の実現率も低く、その希望を抱いていた当時の自身の状
況や出身背景によって説明できない部分が大きいのかもしれない。

参考文献
厚生労働省，2023，「令和 4 年（2022）人口動態統計月報年計（概数）の概況」，厚生労働省
ホ

ー

ム

ペ

ー

ジ

， （

2024

年

2

月

9

日

取

得

，

https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinkou/geppo/nengai22/dl/gaikyouR4.pdf）．
国立社会保障・人口問題研究所，2023，『現代日本の結婚と出産――第 16 回出生動向基本調査（独身者調査ならびに夫婦調査）報告書』，厚生労働省ホームページ，（2024 年 2 月
21 日取得，https://www.ipss.go.jp/ps-doukou/j/doukou16/JNFS16_ReportALL.pdf）．
三輪哲，2019，「結婚を阻む『壁』の在り処――結婚意識と配偶者選択」佐藤博樹・石田浩
編『出会いと結婚』勁草書房，15–43．
麦山亮太，2017，「職業経歴と結婚への移行――雇用形態・職種・企業規模と地位変化の効
果における男女差」『家族社会学研究』29(2): 129–141．
（俣野美咲）

28

５．希望する介護場所と介護者
はじめに
2000 年に介護保険制度が創設されて以降，介護のあり方は大きく変化した．厚生労働省「介護保険事業報告」の 2000 年と 2017 年調査によれば，介護保険創設後の 17 年で，居宅サービス利用者は約 3.8 倍，施設サービス利用者は約 1.8 倍に増えている．介護保険制度以前の主な介護提供主体は家族であったが，介護保険制度以降は，主な介護提供主体は家族
および非家族（公的介護サービスなど）になりつつあるということだ．この変化は，主に公的介護サービス利用の拡大によってもたらされたと考えられる．しかしながら，非家族によって提供される介護サービスが，家族介護を完全に代替するケースは稀である．介護が必要になった場合には，公的介護サービスを利用しながら，在宅や施設で家族介護を継続することが多いからである．内閣府が 2017 年に実施した「高齢者の健康に関する調査」によると，「介護が必要になった時に誰に依頼したいか」という質問に対して，男性では 72.8%が，女性では 56.8%が家族に依頼したいと回答しており，要介護者が家族による介護を希望していることも確認できる．この点を踏まえると，持続可能な介護提供体制を設計する前段階として，介護が必要になった際に希望する介護場所や介護者を把握する必要がある．
こうした背景のもと，本稿では，「東大社研パネル調査」の「継続・追加・リフレッシュサ
ンプル」を用いて，以下の 3 点を明らかにする．第 1 に，希望する介護場所と介護者について男女別に集計する．基礎的な属性に基づいた集計をすることで，人々はどのような介護を希望しており，希望する介護は属性によってどのように異なるのかを明らかにすることが目的である．第 2 に，希望する介護場所や介護者は，どのような属性によって規定されているのかを明らかにするために，様々な属性を考慮して多変量解析をおこなう．
希望する介護場所
本節では，希望の介護場所について男女別に集計をおこなう．集計に用いるデータは，東大社研パネル調査の継続・追加・リフレッシュサンプルである．この調査は，日本全国に居住する 20～34 歳（若年調査）と 35～40 歳（壮年調査）の男女を母集団として地域・都市
規模・性別・年齢により層化し，対象者を抽出した追跡調査である．2007 年 1 月から 4 月に第 1 回目（Wave 1）の調査を郵送配布・訪問回収の方法で行い、「若年調査」は 3367，「壮年調査」は 1433 のケースを回収した．アタック数に対する回数率は，それぞれ 34.5%と 40.4%である．2007 年からの「継続サンプル」は，毎年少しずつ脱落する者がいるため，アタックできる数が徐々に少なくなり，サンプルサイズが縮小していく．この点を考慮して，2011 年には「追加サンプル」を補充した．同年齢の 24～38 歳（若年）と 39～44 歳（壮年）の対象者を抽出し，郵送配布・郵送回収の方法により，712（若年），251（壮年）のケースを回収した．その後これらの対象者も毎年追跡している．また 2007 年から実施している追跡調査と同様に，地域・都市規模・性別・年齢により層化した上で，20～31 歳（2019 年時
29点）の対象者を全国から抽出し，2019 年に郵送配布・訪問回収の方法で調査を実施した．
2380 のケースを回収し，アタック数に対する回収率は 36.1%である．
「リフレッシュサンプ
ル」調査についても，2019 年以降，同一の人々を毎年追跡している．本稿では，希望の介
護場所と介護者について尋ねている 2023 年調査を用いる．
希望する介護場所については，「将来もし日常生活を送る上で介護が必要になった場合，主にどこで介護を受けたいですか．現在介護を受けている場合にはご希望をお答えください」という質問で測定している．回答選択肢は，「自宅」「子どもの家」「親族の家」「介護施設や
老人ホーム」「医療機関」が与えられている． 表 1 は男女別に希望する介護の場所を集計した結果である．男女全体については，最も多いのが「介護施設や老人ホーム」で 52.63%，
続いて「自宅」が 35.87%，「医療機関」が 7.69%となっている．男性についても同様の順
で，「介護施設や老人ホーム」が 49.10%，「自宅」が 40.01%，「医療機関」が 7.33%となっている．女性についても同様で，「介護施設や老人ホーム」が 55.18%，「自宅」が 32.87%，「医療機関」が 7.95%となっている．男女別の集計に着目すると，回答割合の高い選択肢の順序については同様であるものの，男性では女性よりも「自宅」を希望する割合が高く，女性では男性よりも「介護施設や老人ホーム」を希望する割合が高くなっている．
表 1 男女別にみた希望する介護場所（%）
自宅

子どもの家

親族の家

介護施設や老人ホーム

医療機関

男女計

35.87

0.44

0.48

52.63

7.69

男性

40.01

0.44

0.88

49.10

7.33

女性

32.87

0.44

0.20

55.18

7.95

希望する介護者
次に，希望の介護者について男女別に集計をおこなう．希望する介護者については，「将来もし日常生活を送る上で介護が必要になった場合，主に誰に介護を頼みたいですか．現在介護を受けている場合にはご希望をお答えください」という質問で測定している．回答選択肢
は，
「配偶者」
「子ども」
「その他の親族」「知人・友人」「介護職等の専門家」が与えられている． 表 2 は男女別に希望する介護の場所を集計した結果である．男女全体については，
最も多いのが「介護職等の専門家」で 69.21%，続いて「配偶者」が 19.45%，「子ども」が5.74%となっている．男性についても同様の順序で，「介護職等の専門家」で 64.15%，続いて「配偶者」が 26.27%，「子ども」が 3.45%となっている．女性についても同様で，「介護職等の専門家」で 72.86%，続いて「配偶者」が 14.52%，「子ども」が 7.40%となっている．
男女別の集計に着目すると，回答割合の高い選択肢の順序については同様であるものの，男性では女性よりも「配偶者」を希望する割合が高く，女性では男性よりも「介護職等の専門家」や「子ども」を希望する割合が高くなっている．
30

表 2 男女別にみた希望する介護者（%）
配偶者

子ども

その他の親族

知人・友人

介護職等の専門家

男女計

19.45

5.74

1.52

0.18

69.21

男性

26.27

3.45

1.75

0.27

64.15

女性

14.52

7.40

1.34

0.12

72.86

希望する介護場所の規定要員
本節では，先述の希望する介護場所の規定要因について分析をする．ここでは，性別の他に，
年齢，本人収入，仕事以外の介護の有無，配偶者の有無，子どもの有無を用いる．アウトカ
ムは施設（「介護施設や老人ホーム」「医療機関」）と非施設（「自宅」「子どもの家」「親族の家」）の 2 値に分類した．推定には最小二乗法を，標準誤差の計算には頑健な手法を用いている．図 1 が分析結果である．点は点推定値を，エラーバーは信頼区間を示している．分析
結果からは，（１）年齢が高いと希望する介護場所として施設系を希望する確率が低くなる
こと，（２）男性は女性よりも希望する介護場所として施設系を希望する確率が低くなること，（３）子どもがいる場合にはいない場合よりも希望する介護場所として施設系を希望する確率が低くなることがわかる．

図 1 希望する介護場所（施設）の規定要因
希望する介護者の規定要員
次に，介護者の規定要因について分析をする．ここでも同様に，規定要因の変数として性別，
31

年齢，本人収入，仕事以外の介護の有無，配偶者の有無，子どもの有無を用いる．アウトカ
ムは非家族（「介護職等の専門家」「知人・友人」
）と家族（
「配偶者」
「子ども」
「その他の親族」）の 2 値に分類した．推定には最小二乗法を，標準誤差の計算には頑健な手法を用いている．図 1 が分析結果である．点は点推定値を，エラーバーは信頼区間を示している．分析
結果からは，（１）男性は女性よりも希望する介護者として非家族を希望する確率が低く（家族を希望する確率が高くなる）なること，（２）配偶者がいる場合にはいない場合よりも希望する介護者として非家族を希望する確率が低く（家族を希望する確率が高くなる）なることがわかった．

図 2 希望する介護者（非家族）の規定要因
おわりに
本節では，
「東大社研パネル調査」の最新データを用いて，（１）希望する介護場所と介護者について男女別に集計する，（２）希望する介護場所や介護者は，どのような属性によって規定されているのかを明らかにする，という 2 点の分析をおこなった．
（1）については，以下の 4 点が明らかになった．第 1 に，希望する介護場所として最も回答割合が高いのは全体でも男女別でも「介護施設や老人ホーム」である．第 2 に，男性では女性よりも「自宅」での介護を望む割合が高い．第 3 に，希望する介護者として最も回答割合が高いのは全体でも男女別でも「介護職等の専門家」である．第 4 に，男性は女性よりも「配偶者」に介護を望む割合が高い．このことからは，希望する介護についてはジェンダー差の存在が示唆される．
（２）については，以下の 5 点が明らかになった．第 1 に，年齢が高いと希望する介護場所
32

として施設系を希望する確率が低くなる．第 2 に，男性は女性よりも希望する介護場所として施設系を希望する確率が低くなる．第 3 に，子どもがいる場合にはいない場合よりも希望する介護場所として施設系を希望する確率が低くなる．第 4 に，男性は女性よりも希望する介護者として非家族を希望する確率が低く（家族を希望する確率が高くなる）なる．
第 5 に，配偶者がいる場合にはいない場合よりも希望する介護者として非家族を希望する
確率が低く（家族を希望する確率が高くなる）なる．
（大久保将貴）33

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査、中学生親子パネル調査の４つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2009 年度、2010 年度～2014 年度 基盤研究 C：2013 年度～
2016 年度 特別推進研究：2015 年度～2017 年度 若手研究 A：2015 年度～2018 年度
基盤研究 B：2016 年度～2020 年度 特別推進研究：2018 年度～2024 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度
～2008 年度

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズについて
東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトディスカッションペーパーシリーズは、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。

東京⼤学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/