Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
Happiness research では回答者に幸福感を直接尋ねることにより主観的な幸福度を測り、それをもとに Ordered Probit モデルによる計量分析が行われている (Frey and Stutzer[2002b])。家計研パネル調査は結婚・出産・子育て期にあたる20～40歳代の女性を調査対象とし、主観的幸福度と生活満足度について直接尋ねる質問項目が設けられると共に、幸福感に影響を与えると思われる配偶関係、子供数といった家計属性や収入・支出・貯蓄、負債状況などについて質問がなされており本稿に適したデータである $ ^{11} $ 。そこで本稿では同調査を利用することにより、配偶関係・就業状態・子育てが20～40歳代の女性の幸福感に与える影響を定量的に分析する。本稿で利用するデータは第3回から第10回の各調査(実施年は1995年から2002年)の個票データである $ ^{12} $ 。各回につき、第1年度調査に抽出された調査対象者1,500名(以下、「コーホートA」 $ ^{13} $ )と、第5年度調査に抽出された対象者500名(以下、「コーホートB」)の合計1,500名に対し調査が実施されている。本稿はこのコーホートAとコーホートBの双方を利用する。なお調査対象者は全国に居住するよう調査設計がなされている。

家計研パネル調査の主観的幸福度は「あなたは幸せだと思っていますか。それとも、不幸だと思っていますか」との問いに対し、「とても幸せ」「まあまあ幸せ」「どちらでもない」「少し不幸」「とても不幸」の5つの選択肢から選ぶこととなっている。幸福感に関する代表的な調査としては、世界価値観調査協会「世界価値観調査 World Value Survey」、内閣府「国民生活に関する世論調査」、「国民選好度調査」などが挙げられるが、それらの質問形式は概ね「全体としてみて、あなたは現在、幸せですか、あるいは不幸ですか」との質問に対して、回答者自身が自分の意識を数値または言葉により選択する形式をとっている（白石・白石[2006]）。家計研パネル調査はこれらの調査と比べワーディングは多少異なるものの同種類のものと考えることができる。

本稿で用いたすべての回答(サンプル数 9,474)について主観的幸福度の各回答が全体の回答に占める割合をみると(図1)、「まあまあ幸せ」と答えたものが他の回答と比べ突出して多く全体の58.7%、次いで、「とても幸せ」が20.9%、「どちらでもない」14.8%である。配偶関係別にみると、「まあまあ幸せ」は有配偶58.5%、無配偶59.5%とほぼ同水準であるが、「とても幸せ」については有配偶が23.4%、無配偶14.3%と、有配偶が無配偶よりも10%ポイント近く高い水準となっている。反対に「どちらでもない」と「少し不幸」については、無配偶が有配偶をやや上回っている。有配偶の幸福感が無配偶よりも高い点については、「幸福格差 Happiness Gap」と呼ばれ(Frey and Stutzer[2002a])、欧米のデータでも観察されている。家計研パネル調査でも同様の傾向がみてとれる。調査年別に主観的幸福度の回答割合を全サンプルについてみてみると(図2)、「まあまあ幸せ」は1996年
を除き横ばいであるが、「とても幸せ」については調査年が新しくなるほど低下し、「どちらでもない」「少し不幸」「とても不幸」については上昇傾向がみられる。これを配偶関係別に見ると(図3、図4)、有配偶、無配偶共に「とても幸せ」の構成比が2000年以降低下傾向にある。「まあまあ幸せ」については有配偶では1996年調査を除いてほぼ横ばいの傾向であるのに対し、無配偶では調査回を追うごとに低下傾向がみられる。「とても幸せ」は配偶関係に関係なく低下傾向が見られることが全サンプルで見た割合の低下を説明しているのに対し、「まあまあ幸せ」は特に無配偶の低下が全体の傾向を押し下げていることがわかる。「どちらでもない」「少し不幸」については有配偶・無配偶は共に2000年以降、上昇傾向が見られる。「とても不幸」は有配偶についてはさほど変化が見られないのに対し無配偶ではやや上昇傾向が見られる。

家計研パネル調査で調査されている生活満足度は、「あなたは生活全般に満足していますか。」との問いに対し、「満足」「どちらかといえば満足」「どちらともいえない」「どちらかといえば不満」「不満」の5つの選択肢から選ぶこととなっている。全サンプルで見ると(図5)、「どちらかといえば満足」がもっとも多く全体の48.1%を占める。次に「どちらともいえない」が26.9%、「どちらかといえば不満」が12.1%、「満足」が9.9%、「不満」は最も少なく3.0%である。配偶関係別にみると、主観的幸福度と同様に「どちらかといえば満足」「満足」の割合は有配偶の方が無配偶よりも高く、「どちらともいえない」から「不満」については無配偶の方が有配偶を上回っているなど、満足の度合いは無配偶よりも有配偶の方が高いものの、有配偶と無配偶との差は主観的幸福度ほど大きくはない。調査年ごとの推移を全サンプルで見ると(図6)、「どちらともいえない」「どちらかといえば不満」「不満」が上昇する一方、「満足」「どちらかといえば満足」に低下傾向が見られる。配偶関係別に見ると(図7・図8)、有配偶の「どちらかといえば満足」が1993年と2002年では約10%ポイント低下する一方、「どちらともいえない」「どちらかといえば不満」は5%ポイント程度の上昇がみられる。無配偶については有配偶ほど大きくはないものの、同様の傾向がみてとれる。これは本稿で取り上げた家計研パネル調査の実施期間が90年代半ばから2000年代初頭となっており、この間の長期的な景気低迷が家計にとり経済的困難として認識され、それが無配偶よりも有配偶の生活満足度に負の影響を与えている可能性が考えられる。色川[2004]は生活満足度を分析し、経済的状況との関係が90年代後半から強まった可能性を指摘している。

### 3.2 計量方法

いわゆる Happiness equation(Blanchflower and Oswald[2004])では幸福感を被説明変数とした推定を行うが、この幸福感は、「とても幸せ」「とても満足」から「不幸」「不満」という幸福感の大小により順序付けがなされていることから、単純な Probit、あるいは Logit モデルは適用できない。そこで本稿では推計方法として、Ordered Probit モデルを用いる。

Ordered Probit モデルはある潜在的回帰モデルを考える (以下の説明は白石 [2007] による)。

$$ {y_{i}}^{*}=\beta^{\prime}x_{i}+\varepsilon_{i} $$
通常 $ y^{*} $ は観察されない。x は説明変数、 $ \varepsilon $ は誤差項である。カテゴリーが 4 つの場合、実際のデータから観察されるのは、

$$ y=0\quad if\ y^{*}\leq0 $$

$$ y=1\quad if\ 0
ンにより、説明変数の効果をみることとする $ ^{14} $ 。

### 3.3 定式化と予想される符号条件

主観的幸福度については、「少し不幸」と答えたものは全サンプルの4.5%、「とても不幸」は1.0%であり、両者を合わせても全体の5.5%に過ぎない。このため本稿では「少し不幸」「とても不幸」を1つに統合して「不幸」とし、「不幸」、「どちらでもない」、「まあまあ幸せ」「とても幸せ」の4つの回答を用いる。生活満足度については「不満」、「どちらかといえば不満」、「どちらともいえない」、「どちらかといえば満足」、「満足」の5つの回答を用いる。以上の「主観的幸福度」と「生活満足度」が被説明変数である。

説明変数については先行研究に従い(Stutzer and Frey[2006]、Clark and Oswald[1994]、上田・佐々木[2005]など)、等価所得、等価消費、配偶関係、子供数、就業状態、教育年数、年齢、負債状況、都市規模を取り上げる。ここで幸福感に影響を与えるものとして資産を取り上げるべきとの見方もあろうが、所得、資産、消費を同時に説明変数として取り上げると深刻な多重共線性を生じうる(松浦・白石[2004])。このため本稿では資産は説明変数とはせず、等価所得と等価消費を用いる(松浦[2003]) $ ^{15} $ 。同様に多重共線性の可能性がある組み合わせとして、配偶関係と子供数、就業状況がある。日本では非嫡出子が出生者数に占める割合は近年上昇傾向にあるものの2004年でも1.99％と低く出産退職も少なくないことから $ ^{16} $ 、3つの変数を同時に説明変数とすることには困難が伴うからである。そこで、これら三者については説明変数を組み合わせることにより対応することとする。

配偶関係は有配偶である場合を1、それ以外を0とする有配偶ダミーである $ ^{17} $ 。夫家庭参加度は永井[2000a]を参考に夫家事育児時間(平日)を用いた。等価所得は年収(有配偶は夫分を含む、無配偶は回答者本人分のみ)を世帯人員数(有配偶は家族人数、無配偶は1人)の平方根で除したものの対数値をとり、いわゆる「等価所得」を求めた(厚生労働省[2002]) $ ^{18} $ 。等価消費についても同様である。子供数については回答された人数をそのまま用いている。就学前子供ありダミーは6歳未満の子供がいる場合を1、その他を0、思春期子供ありダミーは中学生・高校生がいる場合を1、その他を0とするダミー変数である。就業ダミーは回答者本人が働いている場合(休業を含む $ ^{19} $ )を1、それ以外(専業主婦、学生、その他の職業)を0とする。就業しているものについては更に、常勤である場合を1、それ以外を0とする常勤ダミーと、パート・アルバイトである場合を1、それ以外を0とする
パート・アルバイトダミーを考えた。年齢は回答者本人の年齢である。教育年数は回答者本人の最高学歴を年数に変換した。中学卒を9、高校卒(入学資格を中学卒とする専門・専修を含む)を12、短大・高専学校卒(入学資格を高校卒とする専門・専修を含む)を14、大学卒を16、大学院卒を18とする数値をあてはめてある。住宅ローンダミーは住宅ローンに関する借り入れを行っている場合を1、それ以外を0とするダミー変数である。消費者ローンダミーは住宅ローンを除く自動車ローン、消費者ローン、キャッシングなどの借り入れを行っている場合を1、それ以外を0としている。都市規模については大都市ダミー、中規模都市ダミーを取り上げた $ ^{20} $ 。分析に当たっては、ここで取り上げた説明変数について回答のないものをサンプルから除いた。分析の対象としたサンプル数は9,474である。記述統計量を表1に示す。

先行研究により各説明変数の符合条件を考えると、主観的幸福度については、等価所得・消費、有配偶ダミー(Frey and Stutzer[2002a])、夫家庭参加度(永井[2000a])の符号条件はプラスである。就業ダミー、教育年数(Frey and Stutzer[2002a])と都市規模は定まらない。年齢 $ ^{21} $ 、負債はマイナスである。生活満足度についても概ね主観的幸福度と同様の符号条件が期待される。子供数については、先に示した本稿の仮説の通り、子供がいることが主観的幸福度を引き上げるならば符号条件はプラス、一方子供がいることが生活満足度を引き下げるならばマイナスの符号が期待される。

### 4. Ordered Probit モデルによるパネル分析

### 4.1 推計結果

表2、表3はOrderedProbitモデルによる推計結果である。表2の被説明変数は主観的幸福度、表3は生活満足度のケースを示してある。配偶関係、就業、子供の状況の変数を組み合わせることにより1欄から12欄までの定式化を行っている。変数の組み合わせの影響をみるために、主観的幸福度と生活満足度は同じ定式化を行なっている。推計結果をみるとまず、すべての推計式について、μ1、μ2（生活満足度の場合にはμ1、μ2、μ3）は1％水準で有意であったことから、幸福感に関するカテゴリーは本稿の定式化では各々識別されている $ ^{22} $ 。
主観的幸福度、生活満足度の推計結果で共通した点を1欄によりみると、等価所得、等価消費は有意にプラス、有配偶ダミーは有意にプラス、就業ダミーは有意でマイナス、年齢は有意にマイナスであった $ ^{23} $ 。就業ダミーが有意にマイナスであることは、就業が女性の幸福感にマイナスの影響を与えていることが示唆される。他の定式化においては、住宅ローンダミーが主観的幸福度では10%水準で有意にマイナス、消費者ローンダミーが生活満足度では1%水準で有意にマイナスとなっている。負債はその目的により、主観的幸福度と生活満足度に対して異なる影響を及ぼしているものと思われる。

以下では本稿で特に注目する配偶関係と子供数、就業状況について、各々の結果を詳しく見ていく（主観的幸福度は表2、生活満足度は表3を参照）。1欄では有配偶ダミー、就業ダミー、子供数を同時に推定している。生活満足度では子供は有意でマイナスであったが、主観的幸福度では子供数はプラスであるが有意ではない。本稿で用いた有配偶のサンプル6,888のうち、子供がいない有配偶女性が全体に占める割合は13.0%、子供数1人は23.2%、2人が44.2%、3人は17.8%、4人以上は1.8%である。有配偶の就業割合は46.6%と無配偶の就業割合(93.8%)に比べて低い。配偶関係と子供、就業は各々関連性が高いものと思われる。そこで2～4欄で3者の組み合わせを試した。2欄（有配偶ダミーと就業ダミーの組み合わせ、子供数を説明変数から除く）では、主観的幸福度・生活満足度共に、有配偶ダミーは有意にプラス、就業ダミーは有意にマイナスであった。3欄（有配偶ダミーと子供数を説明変数とし就業ダミーは除く）では、有配偶ダミーは主観的幸福度、生活満足度は共に1%水準で有意にプラスだが、子供数は主観的幸福度では10%水準で有意にプラス、生活満足度では10%水準で有意にマイナスであった。4欄（子供数と就業ダミーと有配偶ダミーは除く）では、主観的幸福度では子供数は1%水準で有意にプラス、生活満足度では子供数はマイナスだが有意ではない。

以上より、配偶関係、子供数、就業ダミーを説明変数として同時に取り上げると1欄で見たとおり多重共線性が疑われる。3つの変数のうち配偶関係を除いた4欄の定式化を採用すると、少子化との関連からは子供と就業の状況を分析することは可能ではあるが、配偶関係の情報が損なわれてしまうことになる。そこで、有配偶ダミーの代理変数として、夫の家庭参加度を取り上げる。少子化の要因の一つとして若年世帯における世帯主の長時間労働が挙げられるが、本稿で取り上げる夫の平日の家事育児時間は、夫の家事育児の程度や参加意欲のみならず、夫の家庭参加に影響を与えると思われる夫の長時間労働の状況も反映しうる。

5 欄から 8 欄は配偶関係、子供数、就業ダミーの多重共線関係をチェックするため、1 欄から 4 欄同様に 3 つの変数の組み合わせを行い、これらに夫の家庭参加度を加えた結果である。これらをみると、夫の家庭参加度は生活満足度の 6 欄を除き、主観的幸福度では 1% 水準で有意にプラス、生活満足度では 5%、10% 水準で有意にプラスとなった。夫が平日に家事育児に時間を費やすことは女性の幸福感を高めることを示唆する。5 欄（有配偶ダミーと子供数、就業ダミー）では、生活満足度の子供数は 5% 水準でマイナスに有意であったが、主観的幸福度の子供数は有意ではなかった。1 欄同様、配偶関係、子供数、就
業ダミーを同時に説明変数として取り上げる定式化は適切ではないことが示唆される。6欄（有配偶ダミーと就業ダミー）では、主観的幸福度については有配偶ダミー、就業ダミー、夫家庭参加度は有意であったが、生活満足度の夫家庭参加度は有意でなかった。7欄（有配偶ダミーと子供数）では、主観的幸福度の子供数はプラスだが有意ではなく、生活満足度の子供数は10%水準で有意にマイナスであった。

8 欄（子供数と就業ダミー）については、主観的幸福度の子供数は1%水準で有意にプラスであったが、生活満足度の子供数は有意ではなかった。そこで子供の発達段階が幸福感に与える影響を見ることとした。具体的には子育ての負担感が大きいといわれる就学前と思春期の子供の存在を取り上げる。まず9欄では就学前・思春期子供ありダミーを取り上げた。主観的幸福度の子供数は1%水準でプラスに有意であったが、就学前・思春期子供ありダミーはマイナスだが有意ではなかった。生活満足度の子供数と就学前子供ありダミーはマイナスだが有意ではなく、思春期子供ありダミーは5%水準で有意にマイナスであった。10欄は就学前・思春期子供ありダミーと子供数との交差項を説明変数に取り上げた。なお子供数については、多重共線性の関係から就学前・思春期子供ありダミーと同時に取り上げることはできないため10欄では説明変数から除いた。主観的幸福度の就学前子供ありダミーと子供数との交差項は5%水準でプラスに有意、思春期子供ありダミーと子供数との交差項はプラスだが有意でなかった。生活満足度では就学前・思春期子供ありダミーと子供数との交差項は5%水準、1%水準で有意にマイナスであった。これらから、子育ての負担感が強いといわれる就学前と思春期の子供の存在は生活満足度に対しマイナスの影響を与えることが示唆される。幼少期の子供を持つ母親の子育て不安が取りざたされているが、幼少期の母親については主観的幸福度よりは生活満足度が低下しているのであること、思春期の子供の存在も生活満足度が低下すること、また、主観的幸福度は子供の発達段階からは影響をあまり受けないことが示唆される。

11 欄は就業形態が幸福感に与える影響をみる。8 欄と同様の説明変数を取り上げているが、就業状況に関する変数は就業ダミーではなく、常勤ダミーとパート・アルバイトダミーとしている。常勤ダミーとパート・アルバイトダミーは主観的幸福度と生活満足度のどちらについても1%水準で有意にマイナスであった。大竹[2004]は失業が幸福感を下げるとの分析を行っているが、推計結果より就業そのものは女性の幸福感を低めていることが示唆される $ ^{24} $ 。

12 欄は 8 欄と同様の定式化であるが、説明変数のうち等価所得を除いた結果である。所得と消費を同時に取り上げる場合の多重共線性をチェックするためのものである。符号条件や有意水準について他の推計結果と大きな違いはない。

以上では表2・表3を参照しながら、推計された係数の有意水準をみてきた。しかし先に述べたとおり、OrderedProbit モデルの場合、係数の有意水準を議論することはできるが具体的な効果をみることができない。それには限界効果を求める必要がある。表4・表5は推計結果を元に計算した限界効果である。表4の被説明変数は主観的幸福度、表5は生活満足度のケースを示してある。以下では子供数と就業状況、夫の家庭参加度を取り上げ
た8欄により限界効果を見る。主観的幸福度については子供数が増加するに伴い、「とても幸せ」の確率は1.5%、「まあまあ幸せ」の確率は0.0%上昇し、「どちらでもない」「不幸」の確率はそれぞれ、0.6%、0.8%低下する。生活満足度については、子供数が増加するに伴い、「満足」の確率は0.3%、「どちらかといえば満足」の確率は0.2%低下し、「どちらともいえない」「どちらかといえば不満」「不満」の確率はそれぞれ、0.1%、0.2%、0.2%上昇する。子供を持つことは、主観的幸福度の「とても幸せ」「幸せ」である確率を引き上げるのに対し、生活満足度の「満足」「どちらかといえば満足」を引き下げる効果があることがみてとれる。このことから主観的幸福度は非金銭的・精神的な幸福感である一方、生活満足度は生活全般や金銭面を反映した幸福感との仮説が裏付けられよう。夫の家事育児時間は主観的幸福度の「とても幸せ」の確率を1.5%高め、生活満足度の「どちらでもない」「不幸」の確率を各々0.6%、0.8%引き下げる。生活満足度については、「満足」「どちらかといえば満足」の確率をそれぞれ0.4%、0.3%上昇させ、「どちらでもない」「どちらかといえば不満」「不満」の確率を0.2%、0.3%、0.2%引き下げる。夫の家庭参加は妻の幸福感を高めることになる。

幸福感に大きなマイナスの影響を与えているのが就業状況である。就業していると「とても幸せ」の確率は5.1%低下する。「まあまあ幸せ」の確率は0.1%とさほど変化はないが、「どちらでもない」の確率を2.1%、「不幸」を2.9%上昇させることから、就業は回答者の主観的幸福度を低めている可能性がある。生活満足度についても同様である。就業の場合、「満足」の確率は2.4%、「どちらかといえば満足」の確率は1.7%低下し、「どちらともいえない」「どちらかといえば不満」「不満」の確率は各々、1.2%、1.5%、1.4%上昇する。就業状況を常勤とパート・アルバイト別にみた11欄では、主観的幸福度では、常勤ダミーの「とても幸せ」の限界効果は-6.2%、パート・アルバイトダミーでは-4.3%と常勤ダミーの方が大きく、常勤の方がパート勤務よりも「とても幸せ」の確率が低い。生活満足度の「満足」の限界効果は常勤ダミーもパート・アルバイトダミーも-2.30%と同じであった。以上より主観的幸福度についてはパート・アルバイトよりも常勤の方が幸福度を低める程度が大きいが、生活満足度では就業形態によりさほど大きな違いはない。

他の主な変数の限界効果について同様に8欄で見ると、等価所得は、主観的幸福度については「とても幸せ」の確率を6.0%上昇させ、「どちらでもない」を2.5%、「不幸」を3.4%低下させる。生活満足度についても同様の傾向が見られる。等価消費については「とても幸せ」の確率を1.8%上昇させ、「どちらでもない」を0.7%、「不幸」を0.1%低下させる。生活満足度についても同様である。所得水準と消費水準は共に幸福感を引き上げているが、その限界効果は等価所得の方が等価消費よりも大きい。教育年数は「とても幸せ」「満足」の確率を引き上げ、「不幸」「不満」の確率を引き下げる。加齢とともに「とても幸せ」の確率は1.2%、「満足」は0.5%低下する。

以上より、所得・消費の水準が高いこと、有配偶であること、夫が家庭に参加する度合いが高いこと、教育水準の水準が高いことは20～40歳代の女性の幸福感を高め、就業していること、年齢が上昇することは幸福感を低下させる。子供数は20～40歳代の女性の主観的幸福度は高めるが、生活満足度は低める $ ^{25} $ 。住宅ローンは主観的幸福度を、消費者ロー
ンは生活満足度を引き下げる。

なお、ここでみた限界効果のうち、所得などの連続変数については平均値周りでの確率が計算されている。子供などの変数の効果は所得額などの連続変数を動かさなければ判断することはできない。このことから、各説明変数の効果は限界効果だけではみることができず、シミュレーションによることになる。

### 4.2 シミュレーション

子供数、夫の家庭参加度合いの幸福感への影響をみるために、所得水準を変化させることにより簡単なシミュレーションを行ってみたい。計算に当たっての前提条件は、所得は1万円から1000万円まで変化する、他の変数は平均値周りとした。計算は8欄の推計結果を元に行った。図9は主観的幸福度、図10は生活満足度の結果である $ ^{26} $ 。それらをみると、「とても幸せ」「満足」は所得額の変化による影響をほとんど受けない。「不幸」「不満」については、最も金額の低い水準での確率は高いが、数万円程度の水準で急低下している。「どちらでもない(主観的幸福度)」「どちらかといえば不満」の確率については所得額が低い水準までは上昇し、その後は緩やかな低下傾向がみられる。反対に「まあまあ幸せ」「どちらでもない(生活満足度)」は所得の低い水準までは低下した後に上昇している。

以上は説明変数が平均値周りの場合の結果である。以下のシミュレーションでみる子供数と夫家庭参加度の影響は、「どちらでもない(主観的幸福度)」「どちらかといえば不満」の確率が最大値である所得の水準を比較することにより判断することとする。先ほども観察した通り「どちらでもない(主観的幸福度)」「どちらかといえば不満」の確率は所得の低い水準で一旦上昇しその後反転し低下する。それとは対照的に「まあまあ幸せ」と「どちらでもない(生活満足度)」の確率は所得の低い水準では一旦低下しその後反転し上昇する。「どちらでもない(主観的幸福度)」と「どちらかといえば不満」は、「まあまあ幸せ」と「どちらでもない(生活満足度)」よりも幸福感が低いため、「どちらでもない(主観的幸福度)」「どちらかといえば不満」の確率が最大である所得金額の水準が低いほど、子供数や夫家庭参加度が与える幸福感への影響に対して、低い水準所得でも幸福感が補われる効果が得られるものと考えることができる。

図 11 は主観的幸福度について子供数別(子供なしから3人)に計算した結果である。主観的幸福度の「どちらでもない」の確率が最大値である所得の値は、子供数が多い方が子供のいない場合よりも低い。つまり、子供数が多いほど低い水準の所得でも幸福感を補えると解釈できる。図 12 は生活満足度についての子供数別の結果である。主観的幸福度の「どちらでもない」よりも子供数別の差は大きくはないものの、子供がいない場合の最大値の所得水準が最も低く子供数が増えるにつれて高まっている。つまり生活満足度に関しては子供数が多いほど高い所得水準でなければ幸福感は補えることはできないと解釈できる。

図 13 は夫の家庭参加度の影響を主観的幸福度について計算したものである。夫家事育
児時間がゼロの場合の方が多い場合に比べ、主観的幸福度の「どちらでもない」の最大所得の水準が高い。夫の家庭参加度合いの生活満足度に対する影響についても同様の結果であった（報告は省略する）。以上より本稿のシミュレーション結果からは、子供数が多いほど、主観的幸福度については少ない所得水準で幸福感が得られる一方、生活満足度については、より高い所得でなければ幸福感が得られない。夫の家庭参加度合いが高いと所得水準が低くても女性は高い幸福感を得られる可能性が示されている。

### 5. 最後に

本稿は少子化との関連から、結婚・出産・子育て期にあたる20～40歳代の女性の幸福感について、Ordered Probit モデルを用いたパネル分析を行った。幸福感については主観的幸福度を非金銭面、生活満足度を金銭面の影響が強いとの仮説を立て、2つの幸福感を被説明変数とした推定を行った。推計結果によると、20～40歳代の女性の主観的幸福度と生活満足度は所得・消費水準が高い、有配偶である、夫の家庭参加度合いが高いと上昇する一方、就業により低下することがわかった。就業形態については常勤である場合の方がパート・アルバイトの場合よりも主観的幸福度を低下させる度合いが大きかった。生活満足度についても就業自体は満足の度合いを引き下げるが就業形態の違いはあまり大きくはなかった。

子供の効果は主観的幸福度と生活満足度では対称的であった。子供を持つことは女性の主観的幸福度を高める一方、生活満足度を低める効果があることがわかった。子供については更に子供の発達段階に応じた分析も行ったところ、未就学児、思春期の子供の存在は生活満足度にマイナスに影響を与えていた。就学前・思春期の子供を持つ家庭では時間的、あるいは金銭的な負担が大きいことにより生活に対する満足感が引き下げられていることが示唆された。子供数は主観的幸福度にはプラス、生活満足度にはマイナスの影響を持つことは、主観的幸福度が非金銭的・精神的な側面を持つ幸福感であること、一方、生活満足度が金銭的な側面を持つ幸福感である可能性が示唆される。子供を持つことにより精神的な満足度は高まる可能性はあるものの、一方で生活に直結する要因としては経済的な側面が大きく、子供数の増加は世帯の一人当たり消費水準を引き下げることにつながるからである。そこで例えば子育て世帯への所得補助がなされることにより、子育て世帯の生活満足度が上昇する可能性は考えられよう(大石[2005])。

幸福感は家庭生活や健康といった金钱的な領域と所得・消費などの金钱的な領域を併せ持つ総合的な感情であるものと考えられる。しかしながら Easterlin[2003]は、金钱的領域である所得・消費が上昇しても人々はその水準に適応するため更に所得や消費を追い求めることにエネルギーを費やし、結果として家庭生活や健康といった非金钱的領域をおざなりにしてしまうが、家庭生活や健康といった非金钱的な領域では人々は自分なりの目標、つまり飽和点を持っており、家庭生活や健康といった非金钱的な幸福をより高めたほうが実は総合的な幸福感は高まる可能性があることを指摘している $ ^{27} $ 。本稿の推計結果から子供を持つことは主観的幸福度と生活満足度では正反対の効果を持っていたことから、主観
的な幸福度は非金銭的な領域、生活満足度は金銭的な幸福感の反映であることが示唆されるという本稿の結果は Easterlin[2003]の主張を追認するものである。

シミュレーションによると、夫の家庭参加は所得を補う効果があるとの結果が得られており、夫の家庭参加度が高いことは女性の幸福感を高める影響があるものと考えられる。しかしながら年少の子供を持つ家庭での子育て等に関する調査(厚生労働省[2006])によると、父親が平日に子供と過ごす時間は1時間未満が全体の35.2%であり、実態として夫が家庭に費やす時間はさほど多くはない。家計研パネル調査のサンプルから計算した夫の平日の仕事時間と家事育児時間との相関係数は-0.296と、両者には負の関係が見られており、夫の家事育児の度合いには仕事時間の長さも影響を与えているものと見られる。厚生労働省調査では父親が平日に子供と一緒に過ごしている時間が長い家庭の母親ほど子供を育てる際に感じる負担感が低いとの結果も示されている。このことは本稿の結果とも整合的である。そこで夫を含めたワーク・ライフ・バランスの環境づくりが社会的に進むことにより(山口[2004])、子育て期の女性の幸福感を高める効果が期待されよう。

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図1 主観的幸福度(全サンプル)

(注)家計経済パネル調査により筆者が計算。構成比。サンプル数は総数9,474。うち、有配偶はn=6,888、無配偶はn=2,568。
図２ 主観的幸福度の推移(全サンプル)

（注）家計経済パネル調査により筆者が計算。構成比。サンプル数は総数9,474。うち、1995年調査n=1,047、1996年調査n=993、1997年調査n=1,352、1998年調査n=1,332、1999年調査n=1,259、2000年調査n=1,231、2001年調査n=1,150、2002年調査n=1,110。なお、1997年調査よりコーホートBのサンプルが追加されたため、1996年調査と比べサンプル数が増加している。
図 3 主観的幸福度の推移 (有配偶)

（注）家計経済パネル調査により筆者が計算。構成比。サンプル数は総数6,888。うち、1995年調査n=779、1996年調査n=763、1997年調査n=898、1998年調査n=917、1999年調査n=916、2000年調査n=923、2001年調査n=854、2002年調査n=838。
図４ 主観的幸福度の推移（無配偶）

（注）家計経済パネル調査により筆者が計算。構成比。サンプル数は総数2,586。うち、1995年調査n=268、1996年調査n=230、1997年調査n=454、1998年調査n=415、1999年調査n=343、2000年調査n=308、2001年調査n=296、2002年調査n=272。
図 5 生活満足度 (全サンプル)

(注)図1に同じ。
図6 生活満足度の推移(全サンプル)

(注)図2に同じ。
図 7 生活満足度の推移(有配偶)

(注)図3に同じ。
図 8 生活満足度の推移(無配偶)

(注)図4に同じ。
## 図9 シミュレーション 主観的幸福度

(注)所得を1万円から1000万円まで変化させた場合の確率。他の変数は平均値周り。なお各確率の合計は1になるが場合によりマイナス値もあることから、上図では積み上げのグラフにするために各確率に1を足してある。
## 図 10 シミュレーション 生活満足度

(注)図9に同じ
図11 シミュレーション 主観的幸福度：子供の影響

(注)図9について、子供の人数を変化させた場合の「どちらでもない」の確率。
図12 シミュレーション 生活満足度：子供の影響

(注)図10について、子供の人数を変化させた場合の「どちらかといえば不満」の確率。
図13 シミュレーション 主観的幸福度：夫の家庭参加度の影響

(注)図9について、夫の家事育児時間を変化させた場合の「どちらでもない」の確率。
表1 記述統計量

平均	標準偏差	最小	最大
幸福度(4段階)	1.9512	0.7585	0	3
生活満足度(5段階)	2.4985	0.9332	0	4
等価所得(対数値)	5.6314	0.5207	0	8.5125
等価消費(対数値)	4.6152	0.5188	0	6.7569
有配偶ダミー	0.7270	0.4455	0	1
夫の家事育児時間(平日)	0.3865	0.9143	0	13
就業ダミー	0.5951	0.4909	0	1
常勤ダミー	0.3305	0.4704	0	1
パート・アルバイトダミー	0.2646	0.4412	0	1
子供数	1.3168	1.1169	0	6
就学前子供ありダミー	0.4208	0.4937	0	1
思春期子供ありダミー	0.1465	0.3536	0	1
就学前子供ありダミー×子供数	0.8269	1.1004	0	6
思春期子供ありダミー×子供数	0.3406	0.8752	0	6
教育年数	13.1812	1.6736	9	18
年齢	32.7705	4.4731	24	43
消費者ローンダミー	0.2865	0.4521	0	1
住宅ローンダミー	0.2808	0.4494	0	1
大都市ダミー	0.2529	0.4347	0	1
中規模都市ダミー	0.5680	0.4954	0	1
第3回調査	0.1105	0.3135	0	1
第4回調査	0.1048	0.3063	0	1
第5回調査	0.1427	0.3498	0	1
第6回調査	0.1406	0.3476	0	1
第7回調査	0.1329	0.3395	0	1
第8回調査	0.1299	0.3362	0	1
第9回調査	0.1214	0.3266	0	1
第10回調査	0.1172	0.3216	0	1

(注)サンプル数は9,474。
表4 限界效果: 主観的幸福度 (1)

(1)	(2)	(3)
不幸	どちらで もない	まあまあ 幸せ	とても幸 せ	不幸	どちらで もない	まあまあ 幸せ	とても幸 せ	不幸	どちらで もない	まあまあ 幸せ	とても幸 せ
等価所得	-0.028	-0.021	0.000	0.049	-0.028	-0.020	0.000	0.048	-0.026	-0.019	0.000	0.044
等価消費	-0.010	-0.007	0.000	0.017	-0.010	-0.007	0.000	0.017	-0.009	-0.007	0.000	0.016
有配偶ダミー	-0.048	-0.033	0.006	0.075	-0.050	-0.034	0.006	0.077	-0.059	-0.039	0.009	0.089
夫の家事育児時間(平日)
就業ダミー	0.021	0.015	0.001	-0.036	0.021	0.015	0.001	-0.037
常勤ダミー
パート・アルバイトダミー
子供数	-0.003	-0.002	0.000	0.004	-0.004	-0.003	0.000	0.007
就学前子供ありダミー
思春期子供ありダミー
就学前子供ありダミー×子供数
思春期子供ありダミー×子供数
教育年数	-0.016	-0.012	0.000	0.029	-0.016	-0.012	0.000	0.028	-0.017	-0.012	0.000	0.029
年齢	0.007	0.005	0.000	-0.012	0.007	0.005	0.000	-0.012	0.007	0.005	0.000	-0.012
消費者ローンダミー	0.003	0.002	0.000	-0.006	0.003	0.002	0.000	-0.006	0.004	0.003	0.000	-0.007
住宅ローンダミー	0.007	0.005	0.000	-0.012	0.007	0.005	0.000	-0.011	0.008	0.005	0.000	-0.013
大都市ダミー	0.010	0.007	0.000	-0.017	0.011	0.008	0.000	-0.018	0.007	0.005	0.000	-0.012
中規模都市ダミー	-0.001	-0.001	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.001	-0.003	-0.002	0.000	0.005
(4)	(5)	(6)
不幸	どちらで もない	まあまあ 幸せ	とても幸 せ	不幸	どちらで もない	まあまあ 幸せ	とても幸 せ	不幸	どちらで もない	まあまあ 幸せ	とても幸 せ
等価所得	-0.035	-0.025	0.000	0.060	-0.029	-0.021	0.000	0.050	-0.028	-0.021	0.000	0.049
等価消費	-0.010	-0.007	0.000	0.017	-0.010	-0.007	0.000	0.018	-0.010	-0.007	0.000	0.018
有配偶ダミー	-0.044	-0.030	0.005	0.069	-0.045	-0.031	0.005	0.071
夫の家事育児時間(平日)	-0.007	-0.005	0.000	0.012	-0.007	-0.005	0.000	0.012
就業ダミー	0.029	0.022	0.001	-0.052	0.021	0.015	0.001	-0.037	0.021	0.016	0.001	-0.037
常勤ダミー
パート・アルバイトダミー
子供数	-0.010	-0.008	0.000	0.018	-0.002	-0.001	0.000	0.003
就学前子供ありダミー
思春期子供ありダミー
就学前子供ありダミー×子供数
思春期子供ありダミー×子供数
教育年数	-0.016	-0.011	0.000	0.027	-0.016	-0.012	0.000	0.028	-0.016	-0.012	0.000	0.028
年齢	0.007	0.005	0.000	-0.012	0.007	0.005	0.000	-0.012	0.007	0.005	0.000	-0.012
消費者ローンダミー	0.001	0.001	0.000	-0.002	0.004	0.003	0.000	-0.006	0.004	0.003	0.000	-0.006
住宅ローンダミー	0.002	0.001	0.000	-0.003	0.007	0.005	0.000	-0.011	0.006	0.005	0.000	-0.011
大都市ダミー	0.011	0.008	0.000	-0.018	0.009	0.007	0.000	-0.016	0.010	0.007	0.000	-0.017
中規模都市ダミー	-0.001	0.000	0.000	0.001	-0.001	0.000	0.000	0.001	0.000	0.000	0.000	0.001