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

パネル調査から見る働き方、生活時間、世代間支援：「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査（JLPS）2017」の結果からWork Style, Time Use and Intergenerational Assistance:
The Results of the Japanese Life Course Panel Survey (JLPS) 2017

石田浩 藤原翔 白川俊之 石田賢示
（東京大学社会科学研究所）

Hiroshi ISHIDA, Sho FUJIHARA,
Toshiyuki SHIRAKAWA, Kenji ISHIDA
April 2018
No.105

INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE

東京大学社会科学研究所
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.105
2018 年 4 月

パネル調査から見る働き方、生活時間、世代間支援—「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査（JLPS）2017」の結果から—
石田浩

藤原翔

白川俊之

石田賢示

（東京大学社会科学研究所）

要約
本稿では、2007 年から実施している「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査」の 2017 年調査から、職場・仕事環境、働き方についての希望、遅めの帰宅時間がもたらす影響、世代間支援という 4 つのテーマを分析した。知見は次のとおりである。

①

2007 年から 2017 年にかけて、長時間労働をする人の割合は減っていた。そうしたな
かでも、長時間労働はメンタルヘルスに対して負の影響を与えていた。働き方の質のほうが、仕事に関する人々の意識とどのように関連しているかを見ると、職場環境や仕事
環境などの改善は、メンタルヘルス、仕事満足度、仕事継続意志にプラスの影響を持っていた。

②

正社員として働きたいと 2007 年の調査で答えていた人のうち、男性 102 人と女性 237
人が 2017 年調査の時点では、正社員以外の働き方をしていた。正社員としての就業希望を実現した人と実現しなかった人では中長期的なキャリアにも特徴的な違いがあり、後者のグループにおいて就業歴のなかで仕事の変化が起こる確率が高いことや、職場
で OJT を受ける機会が不足していることが確認された。

③

働く人々が帰宅する時刻は、10 年間で男女とも平均して数十分程度早くなっていた。
帰宅時刻の変化が、社会ネットワーク上の活動の変化に及ぼす影響を調べると、男性は17－19 時台の帰宅を基準とし、それより遅い時間帯に帰宅するようになると、友人や家族と関わる頻度が減少していた。女性の場合は、友人・家族との関わりの頻度は、自分自身ではなく配偶者の帰宅時刻から有意な影響を受けていた。

④

1 年間に両親・配偶者の両親から支援を受けたり、両親・義理の両親に対して行った支援について調べた結果、女性の方が男性よりも支援を受けやすく、支援を行いやすいことが分かった。年齢別の分析では、30 歳代の若年グループで親から受ける支援の比率

が高くなっていた。出身家庭の豊かさや子ども世代の学歴は親から支援を受ける確率
のみと関連を示し、親への支援とは関連をもっていなかった。

謝辞
本研究は、科学研究費補助金基盤研究（S)（18103003, 22223005）、特別推進研究事業（25000001）の助成を受けたものである。東京大学社会科学研究所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社会科学研究所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、若年・壮年者を対象に「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査」（Japanese Life Course Panel Survey － JLPS）というパネル調査を 2007
年から継続して実施している。この調査は、就業形態、仕事内容、職場の状況などの働き方、交際・結婚・出産といった家族の形成に関わる状態、人びとの意識や態度についての変容を捉えるために、同じ個人を継続して追跡して調査している。2007 年に 20 歳から 34 歳の若
年と 35 歳から 40 歳の壮年を毎年調査しており（継続サンプル）、2011 年には同年齢の対象者を補充し毎年追跡している（追加サンプル）。
2007 年の第 1 回調査（継続サンプル）では、若年者 3367 名、壮年者 1433 名から調査票を回収した。その後毎年これらの対象者を追跡して調査を実施してきている。2011 年には脱落者を考慮してサンプルを補充し、同年齢の 24-38 歳（若年）と 39-44 歳（壮年）の対象者を追加し、712 名（若年）、251 名（壮年）から調査票を回収した。その後これらの対象者も毎年追跡している。2017 年 3 月から 5 月には、継続サンプルは第 11 回、追加サン
プルは第 7 回に当たる調査を実施した。継続サンプルについては、若年者 1827 名（アタッ
ク総数に対する回収率 81%）、壮年者 904 名（同回収率 87%）から回答を得た。追加サンプ
ルについては、若年者 441 名（同回収率 67％）、壮年者 183 名（同回収率 75%）から回答を得た。調査方法は、継続サンプルについては、調査票を郵送し、中央調査社の調査員が訪問して回収する（郵送配布・訪問回収法）を基本としている。追加サンプルについては、郵
送配布・郵送回収の方法を採用している。このため追加サンプルは継続サンプルと比較し、回収率が若干低くなる傾向がある。
この報告では、2017 年 3 月から 5 月に実施した第 11 回継続サンプルと第 7 回追加サン
プルの調査を合体し、若年と壮年についても断りがない限り一緒にして分析をした。今回扱ったテーマは、（1）職場・仕事環境、（2）働き方についての希望、（3）遅めの帰宅時間がもたらす影響、（4）世代間支援の４つである。
（石田浩）

2. 長時間労働・職場環境・仕事環境がメンタルヘルス・仕事満足度・仕事継続意志に与える影響(1) JLPS からみた働き方の変化
日本社会における働き方をどのように改善していくのかは、最も注目される政策的論点のひとつである。本節では、多様な人々についてのデータから働き方についての一般的傾向
を科学的視点から明らかにすることによって、今後の日本社会における働き方を考えるた-1-

めのエビデンスを提供したい。
働き方とライフスタイルを継続的に調査した JLPS データには、人々の仕事や職場に関する特徴や人々の健康、メンタルヘルス、そして仕事に関する意識などの項目が含まれている。これら項目を用いたパネルデータ分析から、日本社会における働き方のありかたについて分析することが可能である。分析には、2007 年から 2017 年までの JLPS データを用いた。分析データには 2011 年から追加されたサンプルを含め、分析は性別によって影響の違いがある可能性を考慮して男女別に行った。なお、以下の集計では、後に脱落したサンプルや追加サンプルを含めた数字である点には注意が必要である。

図 1 長時間労働（月 240 時間以上）の割合の変化

図 1 は、石田他（2014）における朝井の分析にしたがって、月 240 時間以上働いている
場合1を長時間労働とし、その割合を典型雇用と非典型雇用に分けて示したものである2。一
般的に、個人の平均あたりの労働時間は減少傾向にあることが知られているが（山本・黒田
2014）、同一個人を追跡した JLPS のデータで見た場合でも長時間労働は減っており3、その減少はそもそも長時間労働の多い男性の典型雇用者で特に顕著である。三輪は同じ JLPSのデータから典型雇用の男性で平均的な労働時間が減少していることが明らかにしたが（石田他 2017）、長時間労働についても同様の減少傾向が明らかになった。
次に、「ほぼ毎日残業をしている」や「互いに助け合う雰囲気がある」など、職場に関す

1「１日あたり時間（残業を含む）」と「月あたり日数」から算出。2007 年についてのみ週あたりの日数の情報が得られるが、月あたりの日数が欠損の場合は週あたりの日数に 4 日をかけて代入した。正確な月の労働時間を計測したものではない点には注意が必要である。
2 ここでは、パート・アルバイト・契約・臨時・嘱託、派遣社員、請負社員、内職、その他を非典型雇用、それ以外の経営者、役員、社員・正職員、自営業主、自由業者、家族従業者を典型雇用とした。
3 この傾向はすべての調査時点で回答したケースについてもみられた。

-2-

る特徴 10 項目4の推移を図 2 より確認する。図 2 からは、ほぼ毎日残業をしている割合は
わずかに減少している一方で、「社員数が恒常的に不足している」が 2009 年を境に男女ともに増加している。また、「いつも締め切り（納期）に追われている」も 2009 年以降、上昇傾向にある。

図 2 職場環境の変化

今度は「自分の仕事のペースを自分で決められる」「職業能力を高める機会がある」など
仕事に関する特徴 5 つ5についての変化を図 3 よりみていく。男性についてはどの仕事環境もプラスになっており、仕事はより柔軟になり、そして教育訓練・職業能力を高めることができるようになる傾向がある。しかし女性についてはほぼ変化していないといえる。
ほぼ毎日残業をしていると答える割合は減少し、そして長時間労働の割合は減少した。つ
まり労働の量という面では改善が（少なくともこのデータからは）みてとれる。また、特に男性において仕事は柔軟にそして自律的になっているようであり、質的にも改善がみられる傾向がある項目も存在する。しかし、社員数が恒常的に不足していたり，締め切りに追われる傾向が近年男女ともに増加しており、仕事の多忙感は増加しているようである。

4

JLPS では他にも、「今後 1 年に失業（倒産を含む）をする可能性がある」、「仕事の内容が面白い」、「職場において正規の社員・職員としての報酬と権利をあたえられている」などが尋ねられている。
5 他にも、「正社員でない人の多い職場だ」、「女性の多い職場だ」、「男女の別なく活躍できる職場だ」などが尋ねられている。

-3-

図 3 仕事環境の変化

これら長時間労働、職場環境、仕事環境が個人にどのような影響をあたえるのかについては、多くが横断的な調査データから分析されており、パネルデータによる分析は少ない（山本・黒田 2014）。パネルデータによる分析としては、例えば JLPS データから、Ishida（2013）
は主観的健康状態や「おちこんでゆううつな気分であったこと」に対する職場環境の関連を明らかにしている6。山本・黒田（2014）は、経済産業研究所が実施したパネル調査データを用いて、仕事の内容や職場の評価体型・職場環境に関する要因が、個人のメンタルヘルスに対して影響を与えていることを明らかにしている。
本研究ではこれら先行研究の分析枠組みから、長時間労働、職場環境、仕事環境がメンタ
ルヘルスや仕事満足度に与える影響を明らかにする。その上で、仕事継続意志がどのような要因の影響を受けているのかを明らかにする。このような分析から、日本社会において、どのような働き方の環境を整えていくことが、個人の精神的健康や仕事への満足度につながり仕事継続を導くのか、あるいはこれら精神的健康や満足度を経由せずに、直接的に仕事継続につながるのかを検討する。すでにこれらについては山本・黒田（2014）による体系的な研究が存在するが、関連しつつもそこで用いられた調査では尋ねられていない項目を用い、分析を行う。

(2) 長時間労働・職場環境・仕事環境がメンタルヘルスに与える影響
まず長時間労働、職場環境、そして仕事環境がメンタルヘルスにどのように影響するのか6

中澤（2010a、2010b）は社会経済的地位の変化が、メンタルヘルスに与える影響について、菅・有田（2012）は、失業が健康やメンタルヘルスに与える影響について、JLPS データを用いて分析している。

-4-

を明らかにする。メンタルヘルスの指標は、Mental Health Inventory（MHI-5）を用いた。
過去 1 ヶ月間で「かなり神経質であったこと」「どうにもならないくらいきぶんが落ち込んでいたこと」「落ち着いておだやかな気分であったこと」（反転）「おちこんで、ゆううつな気分であったこと」「楽しい気分であったこと」（反転）の 5 つの事柄についてどのくらいの頻度で感じたかを、「1．いつもあった」から「5．まったくなかった」までの 5 件法でたずねている。詳しくは戸ヶ里（2008）や中澤（2010a，2010b）を参照されたい。なお分析では、メンタルヘルスがよいほうが値が高くなるようにし、その合計点を最小値が 0 点、最大値が 5 点になるように変換して用いている（平均はどの時点についても 2.5 程度）。
大湾（2017）の例にもあるように、個人間の様々な違い（異質性）は、選択の違いや会社における処遇などの違いを生み出し、これらの違いがメンタルヘルスに対する会社の処遇などの関係を見ようとした場合にバイアスを生じる可能性が高い。一時点のみの情報であれば、このような個人間の様々な違いを考慮することが制限されるため、純粋な変数間の関連を明らかにすることが困難となる。また、メンタルヘルスが悪化した人が労働時間を減らしたり、メンタルヘルスの良い人々が長時間労働を維持できるといった逆の因果関係の影
響を十分に考慮できない（山本・黒田 2014）。つまり、単なる一時点の変数間の相関関係をみるだけでは、因果関係を明らかにすることが難しく、それゆえ有効な政策的含意を得ることはできないのである。そこで本研究は複数時点にわたる個人の変化の情報を持つパネル
データの特徴を生かし、個人の異質性を考慮した固定効果モデルによって分析を行った。パーソナリティのような個人特性とメンタルヘルスや仕事満足度は関連し、またそれは職場
環境や仕事環境の違いとも関連すると考えられるが、このような特性の影響を考慮してもなお職場環境がメンタルヘルスと関連しているのであれば、よりバイアスの少ない、信頼性の高い結果であるといえる。
図 4 は固定効果モデルによって、長時間労働、職場環境、そして仕事環境がメンタルヘルスに与える影響を分析した結果を示したものである。丸がその効果の点推定値であり、そこから両方向に伸びている棒が信頼区間の幅を示している。この信頼区間が 0（縦線）と重ならなければ、その変数はメンタルヘルスに影響を与えている（影響が 0 ではない）と判断する。
メンタルヘルスに対しては、男性では、長時間労働、ほぼ毎日残業をしていること、社員数が恒常的に不足していること、そして、いつも締め切りに追われていることが長時間労働に負の影響を与えている。女性でも、長時間労働であることやほぼ毎日残業をしていること、
いつも締め切りに追われていることがメンタルヘルスに対して負の影響を与えている。一方、互いに助け合う雰囲気があること、お互い連携しながら行う仕事が多いこと（男性のみ）、
社員の希望で異動できる仕組みがあること（男性のみ）、自分の仕事のペースを自分で決められること、職場の仕事のやり方を自分で決められること（女性のみ）、教育訓練を受ける-5-

機会があること（男性のみ）、職業能力を高める機会があること（男性のみ）、そして自分の生活の必要に合わせて仕事を調整しやすいことは、メンタルヘルスに正の影響を与えている。

図 4 職場環境・仕事環境・長時間労働がメンタルヘルスに与える影響

注：固定効果回帰分析による推定。主観的健康、個人年収、典型雇用か否か、調査時点の影響を統制。

メンタルヘルスと長時間労働の関係については一致した見解が得られていないことが指摘されているが（藤野他 2006）、本研究の結果からは長時間労働がメンタルヘルスを悪化させること明らかになった。これは、労働時間に関する変数として、残業時間や総労働時間を用いた山本・黒田（2004）の結果とも一致している。
さらに、長時間労働であることだけではなく、多忙であることがメンタルヘルスに負の影響を与えていることが、そして助け合うような職場であったり、柔軟な職場環境であったりするとメンタルヘルスに正の影響を与えていることが明らかになった。メンタルヘルスを考える上では、労働の量だけではなく、労働の質を考える必要があることが確認された。

(3) 長時間労働・職場環境・仕事環境が仕事満足度に与える影響
仕事満足度（job satisfaction）に関する社会科学的研究は古くから進められてきた。この
仕事満足度の差異をめぐって理論・実証的な分析が行われており（Kalleberg 1977）、そしてまた仕事満足度が離職行動や転職行動とどのように関連しているのかが分析されてきた（田中 2012；吉岡 2013）。JLPS は「次のことについて、現在あなたはどのくらい満足し-6-

ていますか」という質問の後に、「A．仕事」「B．結婚生活」「C．友人関係」「D．生活全般」の 4 つの項目について「1．満足している」から「5．不満である」までの 5 段階で対象者に評価してもらっている。この「A．仕事」に対する回答が仕事満足度にあたる。

図 5 職場環境・仕事環境・長時間労働が仕事満足度に与える影響

注：固定効果回帰分析による推定。主観的健康、メンタルヘルス、個人年収、典型雇用か否か、調査時点の影響を統制。

この仕事満足度（値が大きいと満足度が高くなるように反転）に対する長時間労働、職場
環境、仕事環境の影響を明らかにするために、固定効果モデルによる分析を行った。なお、
ここではメンタルヘルスを独立変数として投入することで、その影響を統制している。図 5をみると、長時間労働は女性の仕事満足度には負の影響を与えていたが、男性については統計的に有意な関連ではなかった。ほぼ毎日残業をしていることについても、男性では有意な効果がみられなかったが，女性については毎日残業していると仕事満足度が低くなる傾向がある。社員数が恒常的に不足していること、いつも締め切りに追われていることについて
は男女ともに仕事満足度に負の影響を与えているといえる。
互いに助け合う雰囲気があること、お互い連携して行う仕事が多いこと、先輩が後輩を指導する雰囲気があること、社員の希望で異動できる仕組みがあること、将来の仕事について相談できる機会があること、自分の仕事のペースや職場の仕事のやり方を自分で決められること、教育訓練を受ける機会や職業能力を高める機会があること、そして自分の生活の必要のあわせて仕事を調節しやすいことが、仕事満足度に正の影響を与えていた。男性につい-7-

て長時間労働や残業は必ずしも仕事満足度をさげるものではなく、むしろ社員の不足や締め切りに追われるといった多忙感が、仕事満足度を下げている。一方、女性については，多忙感だけではなく、長時間労働や残業そのものが、仕事満足度に対して負の影響を与えている。

(4) 職場環境・仕事環境・長時間労働が仕事継続意志に与える影響
最後に、職場環境・仕事環境・長時間労働が仕事継続意志に対して与える影響について分析を行う。仕事継続意志は、「あなたは、現在の会社で当面（5 年程度）仕事や事業を続けたいと思いますか」という質問に対する回答から得られた。JLPS では 2011 年からこの項目を尋ねている。分析では「1．当面仕、仕事（事業を続けるつもりである）」あるいは「4．
わからない」と回答した場合を、仕事継続意志がある（＝1）とみなし、「2．仕事（事業）をやめることを考えている」あるいは「3．すぐに（仕事）をやめるつもりである」と回答した場合を仕事継続意志がない（＝0）とみなしている。
図 6 は固定効果ロジスティック回帰モデルによる分析を行った結果である。まず、仕事満足度やメンタルヘルスの影響を考慮しないモデル 1 の場合、社員数が恒常的に不足していることやいつも締切りに追われていること（男性のみ）が、仕事継続意志に負の影響を与えている。長時間労働の効果はみられず、長時間労働それ自体よりも、仕事が忙しく多忙で追い詰められている状況が、その仕事をやめたいと思うようにさせる。一方でここでも互いに助け合ったり連携するような職場や自分の仕事のペースを決められたり、教育訓練や職業訓練を受けることができる仕事であると、そして、自分の生活の必要にあわせて仕事を調整しやすい（女性のみ）と、仕事継続意志が高まる。固定的な仕事環境よりも柔軟で融通のきく仕事環境を整備することが、個人の仕事継続意志を高めるといえる。
仕事満足度やメンタルヘルスの影響を考慮したモデル 2 の結果を図 6 からみていく。まず、仕事満足度とメンタルヘルスは仕事継続意志と有意な関連にあるといえる。ただし、メンタルヘルスの影響は女性ではみられなかった。他の変数についてみると、男性の場合、自分の仕事のペースを自分で決められること以外のすべての変数について仕事継続意志との関連がなくなった7。つまりこれは職場環境や仕事環境の多くがメンタルヘルスや仕事満足度を通じて、仕事継続意志に影響を与えているということである。また自分の仕事のペースを自分で決められることは、メンタルヘルスや仕事満足度に関係なく、直接的に仕事継続意
志に対してプラスの影響をもたらしているといえる。

7

なお係数の減少は、メンタルヘルスのみを追加投入したモデルと比較して仕事満足度のみを追加投入したモデルで大きかった。つまり、メンタルヘルスよりも仕事満足度と媒介として、職場環境や仕事環境は
仕事継続意志に影響を与えているといえる。

-8-

図 6 職場環境・仕事環境・長時間労働が仕事継続意志に与える影響

注：固定効果ロジスティック回帰分析による推定。モデル 1 では主観的健康、個人年収、典型雇用か否か、調査時点の影響を統制。モデル 2 はモデル 1 の変数に仕事満足度とメンタルヘルスを加えたもの。

女性についても、職場環境と仕事環境が仕事継続意志に与える影響は、モデル 2 では有意ではなくなった。しかし、モデル 2 においても、自分の生活の必要に合わせて仕事を調整しやすいことは、仕事継続意志にプラスの影響をもっている。この影響は、仕事満足度を媒介としない直接的な影響と解釈することが可能である。様々な家庭での役割を担う傾向にある女性にとっては、その仕事の精神的負担や満足度とは独立して、調整しやすい仕事であることはその仕事の継続意志を高めるのである。
なお、山本・黒田（2014）と同様に、フレックスタイム制（始業・就業時間が日によって違う）や裁量労働制といった勤務形態とメンタルヘルス、仕事満足度、そして仕事継続意志との有意な関連は見られなかった8。

(5) まとめ本研究からは、長時間労働はメンタルヘルスには負の影響をもたらすものの、男性の仕事満足度とは関連せず、また男女ともに仕事継続意志とは直接的な関連を持たなかった。このような長時間労働という仕事の量的な側面だけではなく、職場環境や仕事環境といった質

8

分析結果については省略。これら勤務形態に関する項目は、JLPS では 2014 年から尋ねられており、変化に関する情報が十分に得られていない可能性もある。

-9-

的な側面が、メンタルヘルス、仕事満足度、仕事継続意志にプラスの影響を持っていた。単に長時間労働を減らすだけではなく、人手不足や締め切りに追われることが少なく、サポー
ティブで柔軟な環境を整備することが、人々の働き方にポジティブな影響を与えることが実証された。
もちろん、働く側にとってみれば魅力的なことであっても、雇う側にとっては柔軟な環境を整えることは非常にコストのかかることである。このような中、環境の整備のコストに見合ったベネフィット、つまり環境整備の因果的な効果が明確に示されていない状況では、決断をすることは難しい。JLPS データの分析からは、柔軟な職場環境や仕事環境を整えることは、メンタルヘルスの低下を防ぎ、仕事満足度を高めること、そして、これらの整備は一部は直接的に、そして多くはメンタルヘルスの改善や仕事満足度を高めることを通じて間接的に仕事継続意志へとつながってくることが明らかになった。
さらに今回の分析では扱えなかった企業側のメリットとして、企業パネルデータを用いた山本・黒田（2014）の分析からは、長時間労働によって休職者比率が高くなる可能性およびフレックスタイム制度や WLB 推進組織を設置することによって、休職者比率が低くなる可能性が示されている。山本・黒田（2014）が示したように、メンタルヘルスの悪化による求職者や退職者の増加が企業業績に対して負の影響を与えるなど、労働へのコミットメン
トの低下やメンタルヘルスの悪化によって個人の生産性そして会社全体の生産性が低下することを考えれば、柔軟な働き方のできない固定的な労働環境のままであることのほうが、コストになってくる。
もちろんどのような働き方が望ましいのかについては、キャリアや仕事外の他の生活などライフステージによって変化してくるかもしれない。今回の分析は一般的な傾向を示すにとどまっているが、発展的な分析ではこれら個人における望ましい働き方が、ライフステージによってどのように変化するのかを明らかにすることが課題である。このような分析
課題についても 10 年以上の情報を蓄積してきた JLPS データからアプローチすることが可
能である。

引用文献
藤野善久・堀江正知・寶珠山務・筒井隆夫・田中弥生，2006，「労働時間と精神的負担との関連についての体系的文献レビュー」『産業衛生学雑誌』48(4): 87-97．
Ishida, Hiroshi, 2013, “Inequality in Workplace Conditions and Health Outcomes.”

Industrial Health, 51(5): 501-513.
石田浩・有田伸・藤原翔・朝井友紀子，2015，「パネル調査から見る満足度、希望と社会活動「働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査（JLPS）2014」の結果から」『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』- 10 -

85: 1-17．
石田浩・三輪哲・小川和孝・有田伸，2017，「パネル調査から見る離家経験、家族形成、 子
ども保険への加入、危機への意識：「働き方とライフスタイルの変化に関する 全国調査（JLPS）2016」の結果から」『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』101: 1-24．
Kalleberg, Arne L., 1977, “Work Values and Job Rewards: A Theory of Job Satisfaction,”

American Sociological Review, 42(1): 124-143.
菅万理・有田伸，2012，「失業が健康・生活習慣に及ぼす効果： 固定効果モデルと一階差分モデルによる パネルデータ分析」『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』55: 1-31．
中澤渉，2010a，「男女間のメンタルヘルスの変動要因の違いに関する分析」『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』31: 1-20．
中澤渉，2010b，「メンタル・ヘルスのパネルデータ分析」『東洋大学社会学部紀要』47(2):83-95．
大湾秀雄，2017，『日本の人事を科学する：因果推論に基づくデータ活用』日本経済新聞出版社．
田中規子，2012，「男性と女性の仕事満足度の要因分析：仕事満足度は離転職を抑制するのか（日本家計パネル調査の結果から）」『慶應義塾大学パネル調査共同研究拠点 パネル
データ設計・解析センターディスカッションペーパーシリーズ』DP-2011-005: 1-22．
山本勲・黒田祥子，2014，『労働時間の経済分析：超高齢社会の働き方を展望する』日本経済新聞出版社．
吉岡洋介，2013，「ポスト経済成長期において男性の職業意識は「長期雇用」慣行にどう影響したか？」『年報人間科学』34: 55-72．
（藤原翔）

3. 働き方についての人々の希望と就業キャリアの実態(1) 正社員として働きたいという意識
現代の日本における人々の働き方を取り巻く環境として、雇用の流動化が挙げられる。厚生労働省「就業形態の多様化に関する総合実態調査」は、雇用労働者に占める非正社員の割
合が 2014 年には 40%を超えたことを報告している。正社員以外の労働者が、現在の就業形態を選んだ理由のうち、2 割程度が「正社員として働ける会社がなかったから」というものである。別の調査では、フリーターをしている人の約 72%が、正社員としての就業を希望しているという結果が示されている（内閣府 2003）。正社員という安定した地位を得るこ- 11 -

とは、今ではそれを願っているすべての人にとって、容易にかなえられる希望ではなくなってしまったかのように見える。

20～24歳

男性

25～29歳30～34歳女性

35～40歳図 7 10 年後に実現していたい働き方の分布（性・年齢別、Wave1）

0

10

20

30

40

50

60

0

%
正社員・正職員
起業・家業・独立

10

20

30

40

50

60

%
パート・アルバイト
主婦・主夫・無職

働くことへの人々のかまえや、就きたい仕事に関する願望や計画は、実証的な分析に携わる研究者によって、職業アスピレーションないしキャリア・デザインという視角から、調査
計量がすすめられてきた。若年・壮年パネル調査（JLPS-YM）では 2007 年に実施された
Wave1 調査において、回答者に 10 年後どのような働き方をしていたいかを尋ねている。
人々が希望する働き方の分布は、図 7 のようになっている。男性では回答の 70%近くが正
社員・正職員となっており、残りの 30%弱の回答は事業を起こす、独立するといった自営業的な働き方に対して与えられている。働き方の希望に関して、それら以外の回答をしている人の数はきわめて少ない。女性でも最頻値（モード）は正社員・正職員だが、回答の割合
は男性よりも約 30 ポイント小さい。その分、パート・アルバイト（約 27%）、専業主婦（約20%）などと答えるものの比率が高くなっている。また、正社員・正職員という回答は 20
歳代前半で約 62%と最も選ばれる比率が多く、それよりも上の年代では 10 ポイント前後、数値が低下する傾向を確認できる。このような期待の差が見られるのは、正社員として就業する現実的なチャンスやそれを重視することの意味が、男女間で、さらにライフステージによっても変わってくるためだと考えられる。

- 12 -

(2) 希望が実現した層と実現しなかった層の比較
2007 年調査から 10 年が経過した現在、人々はどのような働き方をしているだろうか。
どの程度の人がかつての希望を実現できたのだろうか。以下では、Wave1 調査で 10 年後は正社員として働いていたいと答えた人々に限定して、分析を行う。性別と現在の就業形態によってサンプルを分けると、表 1 に示すような 4 つのグループを識別することができる。

表 1 4 つのグループの就労実態と意識の特徴
男性

1. ⾮実現⼥性

2. 実現

3. ⾮実現

4. 実現

従業上の地位
正社員・正職員

0.0%

100.0%

0.0%

100.0%

パート・アルバイトなど

61.4%

0.0%

69.6%

0.0%

⾃営業主・家族従業者

15.8%

0.0%

4.2%

0.0%

無職

22.8%

0.0%

26.2%

0.0%

上層ホワイト

14.1%

30.3%

22.9%

42.0%

下層ホワイト

23.1%

31.7%

49.7%

44.6%

サービス・ブルー

62.8%

38.1%

27.4%

13.4%

現在の仕事を続けたいという⼈の割合

57.1%

84.0%

64.9%

75.1%

雇⽤契約の期間に定めがない⼈の割合

37.5%

94.9%

22.4%

94.2%

現職の勤続年数

6.6年

14.1年

5.1年

12.4年

平均個⼈年収

210万円

554万円

127万円

378万円

仕事に満⾜している⼈の割合

46.1%

56.7%

49.2%

60.4%

やりたい仕事がはっきりしている⼈の割合

59.0%

64.2%

58.6%

67.8%

職業能⼒を向上させたいと思う⼈の割合

80.0%

82.9%

75.9%

82.9%

10年後，正社員として働くことを希望している⼈の割合

59.4%

86.3%

39.7%

78.3%

⼈数

102⼈

659⼈

237⼈

306⼈

職業構成

第 1 のグループは、男性で現在の働き方（従業上の地位）が正社員以外9となっている人たちである。正社員としての就業希望が実現されなかったという意味で、便宜的に非実現グ
ループの男性と呼ぶことは可能だろう。2 から 4 番目のグループも、同じように実現グルー
プの男性、非実現グループの女性、実現グループの女性と呼ぶことにしたい。
非実現グループの男女の 6 から 7 割はパート・アルバイトなどの非正規の労働者からなっており、無職の人たちも 2 割ほど含まれている。有業者の職種は、実現グループの人と比べて、男女とも上層ホワイト（専門、管理）が相対的に少なく、サービス職とブルーカラー
的職業（生産現場職、運輸・保安職など）が多いという特徴が見て取れる。現職の勤続年数

9

現在の働き方が経営者、役員となっているものは、正社員には含めず、欠損値に指定した。

- 13 -

は実現グループの人よりも短く（男性が 6.6 年、女性が 5.1 年）、現在の勤め先において雇用契約期間に定めがないという人の割合は男性では 37.5%、女性ではわずか 22.4%に過ぎない。さらに、個人の平均年収は男性で 300 万円以上、女性で 250 万円ほど、同性の実現
グループの人よりも低いことが分かる。Wave11 の時点で正社員として雇用されているか否かで、客観的な就労の実態と、そこから得られる報酬が大きく異なっていることには、疑いを差し挟む余地はほとんど残されていない。
仕事や働き方に関して、各グループが抱いている意識の特徴においては、上記とは少し異なる傾向があらわれている。非実現グループでは男性の 57.1%と女性の 64.9%が、当面は現在の仕事を続けるつもりだと回答している。実現グループの男女と比べれば数値は低い
が、現在の就業形態がかつて望んでいたものではないことを考慮すれば、意外と高い割合であるように感じられる。仕事に満足している人、自分のやりたい仕事が明確な人、そして職業能力を向上させたいと思う人の比率も、非実現グループと実現グループで、著しく違っているわけではない。一方、Wave11 で再度 10 年後にどのような働き方をしていたいかを尋
ねた項目に対して、正社員・正職員と回答した人の比率が、非実現グループでは男性で約 6割、女性で約 4 割となっている。Wave1 で正社員と回答したものだけをここでの分析で取り上げているので、4 から 6 割の回答者が働き方についての希望を、この 10 年間で変化させたということである。非実現グループにおいて、現在の仕事を継続する意欲や、仕事に対する満足感が必ずしも低くないのは、部分的には働き方の希望がこのように変化しているためだと考えられる。

(3) 就業キャリアに関して見られる特徴
ここまでは、働き方についての希望が実現した人としなかった人を分け、現在の就労の実態と意識がどのように異なっているかを、概括的にながめてきた。次に、前述の 4 つのグループに分類される人々が、中長期的なキャリアのなかでたどった就業のパターンを検討していく。学校を卒業した後、最初に就いた仕事が非正規雇用だと、その後の仕事も非正規雇用となりやすい（内閣府 2003; 太郎丸 2006）といったように、現在の就業形態は、過去のそれと密接に結びついていることが知られている。ただし、現在、正社員として働いている
人は、これまでのキャリアをとおして、一貫して正社員という状態だったかといえば、必ずしもそうではない。同じように、現在は正社員ではないという人のなかにも、過去に正社員として就業した経験をもつケースが、少数とはいえ含まれている。そこで、何歳のときに、何割くらいの人が正社員として就業しているかをグループごとに把握するために、パーソン・ピリオド・データを作成した。希望を実現するためには、何歳くらいで正社員に移行していないといけないのか、また、Wave11 の時点で希望が実現していない人にとって、正社員として就業することの難しさが増す年齢はいつ頃かといったことに注意しながら、分析- 14 -

結果を見ていくことにしよう。

a. 正社員の比率
図 8 は、4 つのグループごとに、各年齢における正社員の割合をグラフであらわしたものである。希望する働き方を実現した男性は、20 代前半こそ正社員となっている人の比率が低いものの、年齢が上がるにつれて比率は上昇し、25 歳で 80%付近に届き、30 歳の段階で90%を超える。このグループでは、遅くとも 35 歳くらいまでには、多くの人が希望とする
働き方を実現している。これに対して、非実現グループの男性では、正社員の比率がキャリアをとおして、20 から 35%の間を推移している。一時的に希望を実現している人の比率が最も高くなるのは、30 代の半ばのあたりである。正社員の比率は、24 歳くらいから希望を実現したグループに大きく水をあけられているが、データの数が少ない 50 歳を除いて、40代以降も 20%前後の人が正社員としての仕事を得ていることも、今回の分析結果からは見て取れる。

図 8 年齢ごとに計算した各グループにおける正社員の比率
非実現

実現

20
男性

25

30

35

40

45

50

女性

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
20

25

30

35

40

45

50

女性の場合は、20 代前半までは、希望を実現したグループと、しなかったグループの両方で、正社員の比率は 50%くらいの数値を示している。それ以降の年齢では、2 つのグループがたどったキャリアの軌跡には、はっきりと見分けられる特徴があらわれる。希望を実現したグループでは正社員として就業している人の比率が、25 歳の段階で 80%まで上昇する
が、その数値は希望を実現しなかった女性たちの間では、40%に過ぎない。さらに、希望を実現したグループでは、正社員の比率が 25 歳以降もじわじわと高まっていくのに対して、
非実現グループに関しては、減少する一方となっている。年齢の上昇にともない正社員の比率が減っていくという傾向は、希望が実現されなかった女性のグループでしか確認できな
い。非実現グループの女性では、40 代の半ば以降に正社員として働いていたという人が 10%- 15 -

を下回っており、この段階を過ぎてからは、希望していた働き方への移行が、かなり難しくなっているということができる。

b. 仕事の変化が起こる割合および変化の理由
働き方についての希望が実現するかどうかは、転職や離職などの仕事の変化とのかかわりが大きい。すでに確認したように、希望を実現していないグループにおいて、現職の勤続年数が、希望を実現したグループよりも、平均的に短くなっていた。このような差は長期的な就業を妨げる要因により、同グループで正社員から他形態への転換を含めて、仕事の変化が頻繁に起きていることを示唆している。

図 9 グループ別の仕事の変化の発生率
非実現

実現

25
男性

30

35

40

45

50

女性

0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
25

30

35

40

45

50

t 期から t＋1 期の間に何割の人が仕事を変えたかを、年齢ごとに集計したのが、上の図 9である。なお、t は Wave3 以降の本調査の実施回数を意味する。希望を実現したグループの男女では、30 代くらいまでは、ある程度の人が仕事を変えているが、40 代以降、その数は徐々に減少していく。希望を実現していないグループでは、女性は 20 代後半で仕事の変化を経験する人が相対的に多く、それより上の年齢で発生率がやや下がるものの、Wave11
で正社員となっている女性よりも、パーセンテージは一貫して高い。男性の場合も、20 代
後半までは変化を経験する人の比率が 30 から 50%と高く、30 代と 40 代でも 20%前後の人が Wave 間で仕事が変わったと報告している。
何を原因として仕事が変わった（離職や失業も含む）かに関しても、回答者自身の報告にもとづく、具体的な情報が得られている。それを利用してグラフを作成したのが、図 10 である。

- 16 -

図 10 転職、離職が生じた理由
25

30

35

契約期間の終了

家庭の事情

仕事がきつい・ストレスが大きい

健康上の理由

40

45

50

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0

1.0
0.8
0.6

男：非実現
男：実現
女：非実現
女：実現

0.4
0.2
0.0
よい仕事が見つかった

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
25

30

35

40

45

50

非実現グループでは、契約期間が終了したため仕事を変えたというケースが、35 歳未満の男性や 30 代後半以降の女性で多くなっている。非実現グループの人々の一部は、期限付きの（非正規の）仕事を転々とする人で、そのような雇用の不安定さがグループ全体としての仕事の変化の発生率が高くなりやすい現象に、寄与していることが推察される。女性においては、結婚、育児、介護といった家庭の事情にともなう離職、転職が大きなウェイトを占めているが、希望を実現した人と、そうでない人の間で、その発生率は異なっている。家庭の事情を理由として仕事が変わることが相対的に少なかった女性が、希望していた働き方
を Wave11 の時点で実現していると、ここでの分析結果からは指摘できる。
非実現グループに属する男性では、仕事のきつさやストレスの大きさが、勤め先を変えた（もしくはやめた）理由に挙げられることがやや多い傾向が認められる。20 代の間は彼らの数値だけがとくに大きいというわけではないが、35 歳から 40 代前半くらいの年齢では、他のグループよりも比率が 20 から 40 ポイントほど高くなっている。それから、仕事がきついこととの関係が疑われる理由として、このカテゴリでは比較的多くの人が、健康上の問
題によって、転職ないし離職したと回答している。こちらの理由に関しては、30 代後半に
1 つ山があり、さらに 44 歳あたりを境に比率が上昇する動きが読み取れる。希望が実現さ- 17 -

れなかった男性の間で、正社員の比率が最高の数値を示すのが、35 歳前後の年齢だったことを思い起こしてほしい。そのピークと、上記の理由で仕事を変えたという人の比率が上がる年齢が重なることに、注意すべきだと思われる。彼らのうちのいくらかは 30 代の半ばには、希望どおりの働き方をしていたが、仕事がきつく、それにともない健康面で不安が生じたため、勤め先を変えざるを得なかったのかもしれない。
別のよい仕事を見つけたため、勤め先を変えたという回答が得られる程度にも、グループ間で差が生じているかどうかも、確認しておこう。正社員＝よい仕事とは限らないが、正社員としての就業を希望している人にとって、よい仕事といえる条件の 1 つに、正社員という地位に就けることは含まれていると考えられる。勤め先を変えた際に、この理由が挙げられるケースは、希望が実現したグループに入っている女性では 30 代前半で、そして男性では 20 代と 40 代以降で、それ以外の人たちと比べて、割合が大きくなっている。希望が実現していないグループでは、局所的に比率が高く出ている箇所が一部の年齢段階において認められる。しかし、全体をならして見れば、同じ性別の実現グループと比較して、よい仕事が見つかったため、新しい職場へと移ったという人の数は、相対的に少ないと判断しても、差し支えはないと考えられる10。

c. OJT を受ける機会の格差
非実現グループには、パート・アルバイト、フリーターなどをはじめとする、非正規雇用の人が多く含まれている。フリーターに関する研究では、パート・アルバイトなどの仕事は
スキル・レベルが低い職務にかたよりがちで、就業経験をとおして能力を開発することに、限界があることが指摘されている（小杉 2002）。OJT の機会は、正社員に移行できるチャ
ンスや、よい仕事を見つけられる可能性に、影響を与えていることが予想される。
図 11 では、職場で OJT を利用できる機会がどの程度あるかが、グループ別に、さらに年齢ごとに示されている11。グループ間の差はかなり明瞭で、年齢の上昇にともない、利用機会の格差が縮小するような傾向も生じていない。男性の場合、非実現グループでは、35 歳
以降、教育訓練を受ける機会や仕事を通じて職業能力を高める機会があると回答する人の比率が下降しはじめ、他のグループとの差が 20 から 40 ポイントくらいまで広がっている
12。

10

30 代後半以降の女性に関しては、非実現グループの数値が実現グループのそれと大差ないか、むしろ高い傾向があらわれている。しかし前者のグループでは、この年齢層において正社員として就業している
確率が低く、働き方についての希望も Wave11 までに大きく変容しているので、これらの人々にとって「よい仕事」が何を指すかは、解釈に注意を要するといえよう。
11 縦軸は「教育訓練を受ける機会がある」と「仕事を通じて職業能力を高める機会がある」のいずれでも、「かなりあてはまる」もしくは「ある程度あてはまる」を選択した比率をあらわしている。
12 50 歳で比率が急上昇しているのは、ケース数が少ないことによる異常値が検出された結果だろう。

- 18 -

図 11 就業キャリアにおける OJT の利用機会
男：非実現

男：実現

女：非実現

20
教育訓練を受ける機会

女：実現

25

30

35

40

45

50

職業能力を高める機会

1.0
0.8
0.6
0.4
0.2
20

25

30

35

40

45

50

OJT の機会の不足と、正社員への移行のしにくさは、相互に影響を及ぼし合っていると考えられる。職業能力を向上させる十分な制度が職場に存在しないため、正社員として雇われるために必要なスキルを開発することができず、パート・アルバイトなどにとどまり続ける結果、OJT を利用する機会も容易には改善しないということである。働き方についての希望の実現を阻害する背景メカニズムとして、そのような負の循環が成り立っていることが推測できる。

(4) 小括
正社員として就業したいという希望を実現した人とそうでない人で、就労の実態に関する客観的な現状は明確に異なっていた。一方、仕事に対する考え方のような意識面での違い
は、意外と小さかった。ただし、再度 10 年後に希望する働き方を聞いた質問に対しては、実現グループと非実現グループでは、違った反応が返ってきた。JLPS-H（高卒パネル調査）のデータを分析した研究によれば、働き方についての希望は調査時の就業状況別に集計しても、性別によって分布が大きく異なるとされている（元治 2017）。男女間の相違は今回の分析でも見られたが、Wave11 調査では、過去の希望を実現できたか否かが 10 年後の働き方の希望に強く影響しており、先行研究で示された「画一的な男性」という認識が崩れてきている。希望とは一致しないかたちでの就業が長期化し、どちらの性別でも、正社員として働きたいという期待をもつことに、ゆらぎが生じている様子がうかがえる。
希望が実現しない経路については、正社員への移行が難しい人と、正社員に移行できても、そこから離脱してしまう人という、2 つのパターンが想定される。正社員への移行の難しさ
は、OJT の機会が相対的に少ないことと関係していると考えられる。希望を実現していない人たちの間では、職業能力を高めたいという意識と、社内教育を受ける機会の実態との乖- 19 -

離が大きいため、両者の矛盾を解消するような制度の設計が必要とされる。正社員からの離脱は、女性の場合は家庭の事情が、男性の場合は仕事のきつさなどが原因となり、やむを得ずキャリアが中断されることによって促されている可能性が高い。
また、Wave11 調査の時点では希望が実現していないグループに分類される人でも、男性
では各年齢において 2 割程度が正社員の地位に就いていた。それに対して、女性では年齢が上がるにつれて正社員として働いている人の割合が単調に低下していた。このような性差が何によって生み出されているかを、上述した離職、転職の理由などとの関連を考慮しな
がら、さらに掘り下げていくことが今後に残された課題である。

引用文献
元治恵子，2017，「若者の描く将来像――キャリアデザインの変容」佐藤香編『格差の連鎖と若者 3 ライフデザインと希望』勁草書房，109-132．
厚生労働省，2014，『就業形態の多様化に関する総合実態調査』．
小杉礼子，2002，「学校から職業への移行の現状と問題」小杉礼子編『自由の代償／フリー
ター――現代若者の就業意識と行動』日本労働研究機構，37-54．
内閣府，2003，『若年層の意識実態調査結果』．
太郎丸博，2006，「社会移動とフリーター――誰がフリーターになりやすいのか」太郎丸博
編『フリーターとニートの社会学』世界思想社，30-48．
（白川俊之）

4. 遅めの帰宅は友人や家族との関わりを減少させるか(1) 生活時間と交際・コミュニケーション
人々にとって、時間はお金と同じように有限な資源である。しかし、お金と違うところもある。最も大きな違いは、お金は何らかの方法で上限を増やせるのに対し、時間は 1 日 24
時間と定まっている点である。我々にできることは、時間の使い方（時間配分）を工夫することくらいである。
しかし、時間の使い方も決して自由ではない。我々は、さまざまな役割を持ちながら社会生活を送っている。役割には何らかの期待や義務がかけられ、我々はそれに応えることが求められている。多くの役割を担っていたり、役割にかかる期待・義務が重かったりするほど、時間を自由に使うことは困難になるだろう。
時間の自由度はさまざまな形で制約されるが、ここでは働く人々に注目したい。2 節では、多忙な働き方によるメンタルヘルスや仕事満足度の悪化が明らかにされた。同時に、多忙さ
は生活時間への大きな制約にもなるだろう。多忙であれば残業や長時間労働を通じて帰宅- 20 -

時刻は遅くなり、仕事のほかにすべきこと、できること、あるいはしたいことにかけられる時間は短くなる。
本節では、働く人々が遅めに帰宅する場合、交際や家族内でのコミュニケーションにどのような影響を与えているのかを検証する。生活時間という観点から、家計生産活動などの状況を分析した研究は既に存在する（上田 2006; 黒田 2010）。一方で、生活時間の変化が社会ネットワーク上の活動の変化とどのように関連しているのかを検証する試みはあまりない。

(2) 帰宅時刻の推移
調査では、2007 年、2009 年、2011 年、そして 2013 年から毎年、対象者に平日の起床時
刻、家を出る時刻、帰宅時刻および就寝時刻を尋ねている。また、有業の配偶者がいる対象
者には、配偶者の帰宅時刻も尋ねている（2007 年、2009 年から毎年）。図 12 は、2007 年から 2017 年までの帰宅時刻の推移をグラフにしたものである。
「特に決まっていない」というケースは除外して集計している。また、帰宅時刻のうち上下約 2.5%は集計・分析から除外している。

図 12 帰宅時刻の推移
20時38分
20時02分

20時09分
19時40分
19時12分

19時48分

19時58分

19時40分

18時43分
18時14分

18時48分18時01分

17時45分
17時16分

17時50分
男性有業者 本人
男性有業者 配偶者（有業の妻）
女性有業者 本人
女性有業者 配偶者（有業の夫）

16時48分
16時19分
15時50分
2007

2009

2011

17時34分2013 2014 2015 2016 20172007 年から 2017 年にかけて、帰宅時刻が平均的に早まっていることが図 12 から読み取れる。男性の場合は 20 時頃の帰宅が 19 時台に早まり、女性は 17 時台から 18 時頃への帰宅時刻になっている13。帰宅時刻の早まりは、結婚や出産など、家族形成にかかわるライフ
イベントが背景となっていると思われる（詳細な分析結果は省略）。

13

雇用形態などを考慮していない平均であることには注意が必要である。

- 21 -

図 13 帰宅時刻の個人内変化（男性）
0

500

1000

1500

2000

2500

3000

13-16時台（t）
17-19時台（t）
20-22時台（t）
23-25時台（t）
特に決まっていない（t）
13-16時台（t+2）

17-19時台（t+2）

20-22時台（t+2）

23-25時台（t+2）

特に決まっていない（t+2）

図 14 帰宅時刻の個人内変化（女性）
0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

13-16時台（t）
17-19時台（t）
20-22時台（t）
23-25時台（t）
特に決まっていない（t）
13-16時台（t+2）

17-19時台（t+2）

23-25時台（t+2）

特に決まっていない（t+2）

20-22時台（t+2）

JLPS は同一個人を対象とするパネル調査であるため、同じ個人の帰宅時刻の変化を把握することも可能である。図 13 と図 14 は男女それぞれについて、ある時点 t から 2 年後の時
点 t+2 にかけて、帰宅時刻がいつからいつへ変化したのかを示すグラフである（横軸はケース数）。2007 年から 2017 年までの合計で最も多い帰宅時刻は 17－19 時台であり、男女共通である。また、「特に決まっていない」を除くと、次に多いのは 20－22 時台である。働く
人々の大半が、この時間帯に帰宅しているということを意味している。したがって、これらの帰宅時刻区分からの変化が、平均時刻の変化に大きく寄与しているということになる。女性については 13－16 時台に帰宅するケースが男性よりも多いが、これはパートや短時間勤務などを反映したものといえるだろう。
男性では、17－19 時台に帰宅していた 2511 ケースのうち、408 ケース（16%）が 2 年後に 20－22 時台の帰宅となっている。一方、20－22 時台に帰宅していた 2378 ケースのうち440 ケース（19%）が 17－19 時台の帰宅時刻に変化している。さらに遅い 23－25 時台（443
ケース）についても、158 ケース（36％）が 20－22 時台の帰宅時刻に変化している。なかには帰宅時刻が遅くなっているケースもあるが、帰宅時刻が早くなっているケースのほう- 22 -

が多いため、平均時刻の早まりにつながっているといえる。女性についても男性と類似の傾向がみられる。しかし、時点 t から時点 t+2 にかけて 17－19 時台に変化する傾向は、男性よりも顕著かもしれない。
配偶者がいるケースについて、夫と妻の帰宅時刻はどのような関係にあるのだろうか。図15 と図 16 は男性、女性サンプルそれぞれについて集計をおこなった結果である（2007 年から 2017 年までのデータをすべてプールした集計結果）。図 15 の「本人」は夫、「配偶者」
は妻を、図 16 の「本人」は妻、「配偶者」は夫を意味している。

図 15 本人（夫）と配偶者（妻）の帰宅時刻の関係（男性サンプル）
0%

20%

40%

60%

80%

100%

13-16時台（本人）17-19時台（本人）20-22時台（本人）23-25時台（本人）
特に決まっていない（本人）13-16時台（配偶者） 17-19時台（配偶者） 20-22時台（配偶者）
23-25時台（配偶者） 配偶者無業

図 16 本人（妻）と配偶者（夫）の帰宅時刻の関係（女性サンプル）
0%

20%

40%

60%

80%

100%

13-16時台（本人）17-19時台（本人）20-22時台（本人）23-25時台（本人）
特に決まっていない（本人）13-16時台（配偶者） 17-19時台（配偶者） 20-22時台（配偶者）
23-25時台（配偶者） 配偶者無業

男性サンプルで明らかなのは、夫（対象者本人）の帰宅時刻が遅いほど妻（対象者の配偶者）の無業率が高いということである。妻が無業の場合には夫に稼得役割の期待がかかるため、残業代などを収入に織り込む必要の生じることが、帰宅時刻が遅くなることの背景の一つであろう。
女性サンプルについては、妻（対象者本人）の帰宅時刻が遅いほど夫の帰宅時刻も遅いという傾向がみられる。また、いずれの妻の帰宅時刻でも、夫の帰宅時刻が 20 時以降である
ケースが大半を占めていることも特徴的である。

- 23 -

(3) 友人や家族と関わる頻度と帰宅時刻の関係
ここまでの分析で、男女ともに帰宅時刻が平均して数十分程度早くなっていること、17－19 時台の帰宅が多くの有業者にあてはまっていることが明らかとなった。ここからは、友人・恋人との交際や家族との関わりの頻度の変化が、帰宅時刻の変化と関係しているのかについて分析をおこなう。
JLPS では、普段の生活でどのような活動をおこなっているのかを尋ねている。そのうち、「友人・恋人（配偶者を除く）と食事・会話」、「夫婦で一緒に食事をする」「夫婦で話をする」（有配偶者のみに質問）、「子どもと遊ぶ」（子どものいる対象者のみに質問、2014 年以降）の頻度を、友人や家族との関わりの指標として用いる。表 2 は、それぞれの平均値と標準偏差を男女別に示したものである。

表 2 友人・家族と関わる頻度に関する変数の記述統計量
男性
n

女性

平均値

標準偏差

n

平均値

標準偏差

友人・恋人（配偶者除く）と食事

10791

3.72

6.59

10613

4.23

7.02

友人・恋人（配偶者除く）と会話

10775

8.64

10.23

10603

10.70

10.75

夫婦で一緒に食事をする

6376

19.30

9.75

6065

17.26

10.64

夫婦で話をする

6377

24.10

7.39

6063

22.56

8.93

子どもと遊ぶ

2692

10.68

10.33

3176

12.96

11.98

1) すべての調査年の回答をプールしたサンプルから求めた平均値と標準偏差2) 回答選択肢に対して、おおよその月当たり日数を割り当てた
毎日：28、週に5～6日：22、週に3～4日：14、週に1～2日：6
月に1～3日：2、ほとんどしない：0

表 2 に示した変数を従属変数とする固定効果モデルの推定結果を表 3 に示した。固定効
果モデルを用いることで、帰宅時刻が変化したときに友人・家族との関わりの頻度が変化しているのかを直接検証することができる。表 3 の注に記載したとおり、帰宅時刻や従属変数に関連すると思われる他の要因についても、独立変数としてモデルに含めている（推定結果は省略）。
全体的に男性のほうが、自身の帰宅時刻の変化に伴い友人や家族との関わりの頻度も変化しやすいといえる。労働時間や通勤時間の影響をコントロールした後でも、17－19 時台の帰宅に比べ、より遅い時間帯に帰宅するようになる場合、友人や家族と関わる頻度が減少している。帰宅時刻と交際が弾力的な関係にあるということは、男性は早い帰宅によって社会ネットワークを維持するための時間資源を得られていると考えられる。13－16 時台の帰宅で夫婦での食事や会話の頻度が大きく減少しているが、これは三交代制などの働き方により、夫婦で顔を合わせる時間が少ないことに起因すると想像される14。

14

就寝時刻や家を出る時刻などから推測した。

- 24 -

表 3 帰宅時刻と友人・家族と関わる頻度の変化に関する固定効果モデルの推定結果
帰宅時刻（本人）
13-16時台
17-19時台（基準）20-22時台
23-25時台
特に決まっていない
帰宅時刻（配偶者）
13-16時台
17-19時台（基準）20-22時台
23-25時台
配偶者無業
配偶者なし
1日の労働時間
2
Within R
2

Between R
2
Overall R
corr(ui, Xb )観察数
個人数

帰宅時刻（本人）
13-16時台
17-19時台（基準）20-22時台
23-25時台
特に決まっていない
帰宅時刻（配偶者）
13-16時台
17-19時台（基準）20-22時台
23-25時台
配偶者無業
配偶者なし
1日の労働時間
2
Within R
2
Between R

男性
夫婦で一緒に食事

夫婦で話

子どもと遊ぶ0.424-4.847 ***-1.880 *-1.200-0.360 †-0.460-0.011-0.496 †-0.771-0.146-2.148 ***-4.655 ***-2.112 ***-0.589 *-2.600 ***-0.985 ***-1.664 **-2.772 **-0.927 †-0.555 †-0.591

0.451

0.282

0.444

0.127
0.579
-0.3271.926 ***
0.007
0.017
0.001
0.001
-0.27510791
2470-0.681-0.184-0.532
3.534 ***
0.095
0.037
0.010
0.009
-0.27410775
2466-1.725 ***-3.322 **-0.019-0.440-1.655 †0.788 **
-0.129 †
0.058
0.051
0.048
-0.0686377
1489

友人・恋人と食事

友人・恋人と会話-0.327 ***
0.063
0.116
0.095
-0.0516376
1489
女性
夫婦で一緒に食事-0.639-0.884-0.252-4.092 *-0.333 *
0.128
0.258
0.230
-0.079
2692
889

夫婦で話

子どもと遊ぶ

0.089

0.278

-0.1510.833 *

0.411

-0.1300.677-0.101-0.1670.451-0.192-0.136-6.559 ***-0.868 *

0.052
0.251
0.280

-0.093-0.7890.986 †

-0.997-0.700-1.567-0.304

1.927

友人・恋人と食事

友人・恋人と会話-0.3090.048
0.315-4.075 ***-0.866 **0.233
1.257 †
-6.562 ***-2.098 ***-0.055-0.182-0.215-1.0522.102 ***
5.137 ***
0.028
-0.049-0.234 *-0.160 †
0.019
0.047
0.064
0.055
0.012
0.022
0.129
0.053
2
0.008
0.012
0.111
0.045
Overall R
corr(ui, Xb )-0.267-0.367-0.059-0.075
観察数
10613
10603
6065
6063
個人数
2477
2480
1545
1545
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05, † p < 0.1
1) 以下の共変量をコントロールした結果：年齢、雇用形態、職種、通勤時間、
個人年収、子どもの有無、親との同居の有無、祖父母との同居の有無、時点ダミー2) 「夫婦で一緒に食事」と「夫婦で話」は有配偶のケースのみが分析対象
3) 「子どもと遊ぶ」は子どものいるケースのみが分析対象。子どもの年齢層をコントロールした推定結果

0.785-0.322
3.796 *
-1.001-0.240
0.126
0.356
0.301
-0.1943176
1125

一方、女性の分析結果からは、自分自身の帰宅時刻よりも配偶者（夫）の帰宅時刻のほうが交際活動と関連しているようにみえる。統計的には 10%の有意水準となるが、「友人・恋人と会話」に対する配偶者の 23－25 時台帰宅の係数はプラスに有意である。これは、夫が17－19 時台から 23－25 時台の帰宅時刻に変化した場合、友人との会話頻度が月あたり平均
で 1.26 日増加することを意味している。有配偶女性にとっては、夫の遅い帰宅で夫婦間コ
ミュニケーションの頻度が減少する一方で、「亭主元気で留守が良い」という面もあるのかもしれない。

- 25 -

図 17 友人・家族との関わりの頻度と帰宅時刻の関係を表す棒グラフ
2
1

↑
増加

* p < 0.05, † p < 0.1

0-1-0.589 *-0.360 †

-2
-3
-4
-5

-0.496 †-0.866 *-1.664 *-1.725 *-2.148 *減少↓-4.075 *本人20-22時台帰宅（vs.17-19時時台帰宅）

配偶者20-22時台帰宅（vs.17-19時時台帰宅）

本人20-22時台帰宅（vs.17-19時時台帰宅）男性
友人・恋人と食事

配偶者20-22時台帰宅（vs.17-19時時台帰宅）女性
友人・恋人と会話

夫婦で一緒に食事

夫婦で話

子どもと遊ぶ変化するケースの多い 17－19 時台と 20－22 時台のあいだに焦点をあてて、表 3 の分析
結果をグラフにしたものが図 17 である。この図により、帰宅時刻の変化の意味が男女で異なることがより分かりやすくなるだろう。棒グラフが下向きに伸びている場合、帰宅時
刻が遅くなることで頻度が減少していることを意味し、上向きの場合は増加していることを意味している。
有業の男性にとって、自分の早い帰宅が時間資源の獲得につながっている可能性があると先に述べた。言い換えれば、友人や家族とコミュニケーションをとることは、時間があればできる余暇活動であり、早めの帰宅によって余暇時間を獲得できている可能性がある。
一方、有業の女性にとっては、早めの帰宅が必ずしも友人や家族と過ごす機会の確保にはつながっていない。有業男性とのあいだでのこのような違いの背景の一つは、帰宅後の女性の生活行動に求められるだろう。配偶者の有無にかかわらず、女性は男性よりも家計生産活動の頻度が多い（詳細な結果は省略）。女性の帰宅後の時間の多くが家事・育児に充てられる結果、帰宅時刻にかかわらず余暇時間の確保が難しいという事情があるのだと思われる。
配偶者のいる有業女性の場合、生活時間に影響を与えるのは配偶者（夫）の帰宅時刻のようである。夫の帰宅が遅くなる場合、夕食を別々にとることになりやすい。また、妻の側も次の日の仕事に備えて遅くまで起きているわけにはいかず、会話の機会もとりにくくなるのだろう。
以上の分析結果から得られる示唆は、早帰りが社会的な活動の面でもたらすものがそれなりに大きいことであろう。有業男性が少し早めに帰宅することは、友人・恋人との交際- 26 -

や、家族とのコミュニケーションの機会を確保することにある程度貢献している。有業女
性についても、配偶者（夫）がいる場合は、夫が早めに帰宅することで夫婦間のコミュニ
ケーションの頻度が増加していることから、男性側の帰宅時刻の変化が間接的に影響を及ぼしているといえるだろう。早帰りを実現する上で、仕事量が減らないことや残業代などの収入の減少は確かに課題である。しかし、これらを理由にして早帰りを一面的に批判するのは必ずしも得策ではない。むしろ、早帰りを受け入れられるような業務量、収入その他の待遇の調整を、生活時間の問題と同時に検討してゆくことが求められる。

引用文献
上田貴子, 2006, 「正規雇用者の生活時間」『日本労働研究雑誌』552: 34-43.
黒田祥子, 2010, 「生活時間の長期的な推移」『日本労働研究雑誌』599: 53-64.
（石田賢示）

5. 親から子への支援、子から親への支援
2017 年の調査では、若年・壮年者に親との間の支援の実態に関する質問を尋ねた。具体的には、１年間に両親・配偶者の両親から支援を受けたり、受け取ったことがあるものを挙げてもらった。選択肢としては、「1.日常の家事」「2.仕送りなど経済的支援」「3.子どもの世話」「4.子どもの出産・入学祝い」「5.子どもの教育資金」「6.住宅資金」「7.お中元やお歳暮などの季節の贈り物」「8.その他」となっている。さらに、両親・義理の両親に対して行った支援などについても質問した。選択肢は「1.日常の家事」「2.仕送りなど経済的支援」「3.
買い物の手伝い」「4.病気のときの世話」「5.通院の付き添い」「6.入院・老人ホームなどの入所費用の援助」「7.家の建て替え・改修などの資金援助」「8.お中元やお歳暮などの季節の贈り物」「9.その他」となっている。
図 18 は、親からの支援と親への支援の有無を男女別に示してものである。上記の支援の内容について、ひとつでも支援を受けたり支援を行った場合を有、どれもなかった場合を無としている。親からの支援については、62%の男性回答者、7 割の女性回答者が有と回答している。親への支援は、53%の男性回答者、65%の女性回答者が支援を行ったと回答している。女性の方が男性よりも親から支援を受けやすく、親への支援を行いやすいことがわかる。
尚この 1 年間に支援を受けたり、行った経験がない人の中には、両親・義理の両親がすでに死別している人も極小数だが含まれている。

- 27 -

図 18 男女別親からの支援と親への支援の有無
親からの支援親への支援

80.00%
70.00%
60.00%
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
男性

女性

図 19 は、親からの支援と親への支援の有無を年齢グループ別に示したものである。年齢が若い時には親から受ける支援の比率が高くなるが、年齢が高くなると親への支援も増加
し、45-50 歳グループでは親からと親への支援はそれぞれ 61%、64%とほぼ拮抗している。

図 19 年齢別親からの支援と親への支援
親からの支援親への支援

80.00%
70.00%
60.00%
50.00%
40.00%
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
３０－３４

３５－３９

- 28 -

４０－４４

４５－５０

図には示していないが、既婚者は未婚者・離死別者に比べ親からの支援を受けやすく、対象者の 15 歳時点で家庭が豊かであると、普通・貧しい家庭に比べて親から支援を受けやす
く、対象者が高等教育を受けている場合は、受けていない場合に比較して親からの支援を受けやすい。親への支援については、これらの要因による違いはみられない。以上の知見は、多変量解析による分析結果に基づいている。
次に親からの支援の内容について詳細に検討してみる。図 20 は年齢グループ別に親からの支援内容の違いをみたものである。30 歳代の若年グループでは、日常の家事支援、子どもの世話、仕送りが他の年齢グループと比べて相対的に高い。これは、若年グループでは未婚者の比率が高く、未婚者の支援内容は日常家事支援と仕送りに特化していることによる。
40 歳代グループでは、子どもに関する支援（子どもの世話、出産祝い、教育資金）が高い
ことがわかる。

図 20 年齢別親からの支援内容
３０－３４

３５－３９

４０－４４

４５－５０

40.00%
35.00%
30.00%
25.00%
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%
家事

子ども

出産祝い

お中元

教育資金

仕送り

住宅資金

図 21 は、対象者が 15 歳の時の家庭の豊かさ別に親からの支援内容を示したものであり、親世代の経済的資源の影響を表していると考えてよいであろう。仕送りと住宅資金以外の支援内容については、一様に家庭の経済状況が豊かであればあるほど、親からの支援を受ける比率が高いことがわかる。特に日常家事と子どもの世話については、親の経済的豊かさによる格差が大きい。仕送りについては、親世代が貧しい場合には、子どもへの支援比率が一番高く、子ども世代が経済的に困窮している可能性を示唆している。

- 29 -

図 21 15 歳時家庭の豊かさと親からの支援内容
豊か

やや豊か

ふつう

やや貧しい

貧しい

40.00%
35.00%
30.00%
25.00%
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%
家事

子ども

出産祝い

お中元

教育資金

仕送り

住宅資金

最後に、対象者から親世代への支援の内容について検討する。図 22 は、年齢グループ別に親への支援内容の詳細を示したものである。買い物や家事といった日常生活の支援は、どの年齢層でも比較的高く、回答者の年齢による違いはみられない。お中元などの季節の贈り
物は、年齢が高くなるにつれて送る比率が上昇している。通院・病気の世話は、45-50 歳層で最も高く、これは親の年齢も高いことが主要な要因であると考えられる。入院費用や家の改修費用への援助は、どの年齢層でもほとんどみられない。

図 22 年齢別親への支援内容
３０－３４

３５－３９

35.00%
30.00%
25.00%
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%- 30 -

４０－４４

４５－５０

親への支援内容は、親世代の経済的な資源ではそれほど明確な違いがみられないが、調査対象者である子世代の経済的状況により支援内容に違いがみられる。図 23 は、調査対象者に対して「現在のお宅の暮らしむきは、この中のどれにあたるでしょうか」という質問をしたときの回答別に親への支援の内容を示したものである。買い物、家事といった日常生活への支援は、「やや貧しい」と回答した層で一番比率が高い。これに対してお中元などの季節の贈り物、仕送りといった経済的な支援は、最も豊かな層での比率が高い。入院・老人ホームなどへの入所費用の援助は、最も貧しい層で相対的に比率が高い（といってもその比率は3.4%に過ぎない）。このことは、親世代が貧しいために支援が必要であったのかもしれない。
通院や病気のときの世話については、子ども世代の経済状況では差がでていない。

図 23 対象者の経済的豊かさと親への支援内容
豊か

やや豊か

ふつう

やや貧しい

貧しい

40.00%
35.00%
30.00%
25.00%
20.00%
15.00%
10.00%
5.00%
0.00%

以上の分析結果をまとめると、若年・壮年男性では、6 割強が親からの支援を受けており、
女性では 7 割が支援を受けている。親への支援についても男性の 5 割強、女性の 6 割強が支援を提供している。女性の方が男性よりも支援を受けやすく、支援を行いやすい。年齢別にみると、30 歳代の若年層の方が親からの支援を受けやすいが、親への支援は年齢別に違いはみられない。ただ通院や病気の世話は、親の年齢が高いと考えられる 40 歳代壮年層で高い。親から支援を受ける確率は、婚姻状況、出身家庭の経済的豊かさ、子ども世代の学歴と関連があるが、親への支援はこれらの要因と明確な関連はみられない。
（石田浩）- 31 -

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
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://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/