Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
入院時拡張期血压	(69.376)	(72.104)	(22.751)
MAP EXCLUDING<0 >300	82.094	82.887	73.112
(48.452)	(50.362)	(15.890)
99.055	99.903	89.427
入院時呼吸数	(53.704)	(55.832)	(17.141)
19.098	19.106	19.152
入院後1時間以上のAnginaの継続	(3.004)	(3.013)	(2.482)
入院後6時間以上24時間以内のAnginaの継続	0.244	0.209	0.675
入院後24時間以上のAnginaの継続	0.075	0.073	0.111
血糖値	154.081	154.236	140.164
(242.415)	(250.696)	(64.420)
血清クレアチニン濃度	1.511	1.537	1.245
(5.515)	(5.745)	(1.984)
血清アルプミン値	5.584	5.745	3.937
(6.035)	(6.299)	(0.877)
血清クレアチニン濃度最高値	0.993	0.993	1.000
(0.086)	(0.086)	(0.000)
血液中にしめる赤血球容積%(ヘマトクリット値)	39.935	39.909	40.164
(18.708)	(19.521)	(6.191)
白血球数(unit:000)	0.967	0.958	1.066
(0.850)	(0.823)	(1.125)
血小板数(unit:0000)	19.935	19.628	23.422
(10.449)	(8.340)	(23.271)
血中尿素室素	21.106	21.337	18.445
(34.987)	(36.507)	(9.288)
血液ガス悪化時の挿管	0.027	0.028	0.016
血液ガス悪化時の挿管不明	0.808	0.791	0.984
M LCCAT1CN AMTERO SEPTAL	0.424	0.418	0.468
M LCCAT1CN LATERAL	0.081	0.084	0.063
M LCCAT1CN POSTERI CR	0.128	0.132	0.087
M LCCAT1CN INFERI CR	0.293	0.276	0.500
M LCCAT1CN SUBENDOCARD AL (Q WAVE)	0.157	0.165	0.071
M LCCAT1CN OTHER (Eg., Basal, api cal)	0.021	0.021	0.024
入院後最初のEKG記録:心室頻拍症	0.046	0.043	0.087
入院後最初のEKG記録:左脚プロック(LBBB)	0.000	0.000	0.000
入院後最初のEKG記録:右脚プロック(RBBB)	0.035	0.036	0.016
入院後最初のEKG記録:New Qwave M	0.503	0.482	0.746
入院中のEKG記録:左脚プロック(LBBB)	0.013	0.012	0.016
入院中のEKG記録:右脚プロック(RBBB)	0.041	0.044	0.016
入院中のEKG記録:心房細動/心房粗動	0.062	0.063	0.048
入院中のEKG記録:第2度/第3度(完全)房室プロック	0.046	0.041	0.103
入院中のEKG記録:M/Injury(Qd M除く)	0.962	0.959	1.000
入院後最初のEKG記録:心房細動/心房粗動	0.056	0.060	0.016
入院後最初のEKG記録:第2度/第3度(完全)房室プロック	0.037	0.033	0.087
胸部X線写真記録:うっ血性心不全	0.113	0.103	0.214
胸部X線写真記録:心拡大	0.135	0.127	0.214
入院後24時間以内胸部X線写真有無	0.167	0.164	0.214
心エコ-図の施行の有無	0.318	0.297	0.544
入院後最初のEKG記録:左脚前枝/左脚後枝プロック	0.019	0.019	0.016
MGA法の施行の有無	0.002	0.002	0.008
胸部X線写真記録:肺水腫	0.120	0.122	0.107
K111p class 1	0.007	0.008	0.000
K111p class 2	0.771	0.764	0.821
K111p class 3	0.083	0.093	0.000
K111p class 4	0.104	0.104	0.107
入院後24時間以内胸部X線写真有無=1かつ胸部X線写真記録:心拡大=1	0.042	0.039	0.071
dhanyfi b=1 or dhanyl bb=1 or dhanyr bb=1 or dhanyhbk=1	0.121	0.111	0.214
入院時心不全	0.141	0.141	0.151
admmi2=1 and dhanyri=1	0.240	0.243	0.198
入院後最初のEKG記録:心拍数(回/分)	0.859	0.851	0.976
78.051	78.538	73.341
(21.532)	(21.829)	(16.497)
治療属性(経過指標)
入院中のCATHの実施	0.131	0.056	1.000
入院後24時間以内のCATHの実施	0.069	0.000	0.873
入院後7日以内のCATHの実施	0.079	0.000	1.000
入院後30日以内のCATH検査の実施	0.117	0.042	1.000
入院後90日以内のCATH検査の実施	0.120	0.045	1.000
入院後1年以内のCATH検査の実施	0.121	0.046	1.000
入院中のPTCA検査の実施	0.112	0.044	0.905
入院後24時間以内のPTCAの実施	0.063	0.002	0.778
入院後7日以内のPTCAの実施	0.071	0.003	0.873
入院後30日以内のPTCA検査の実施	0.101	0.034	0.889
入院後90日以内のPTCA検査の実施	0.103	0.037	0.889
入院後1年以内のPTCA検査の実施	0.105	0.038	0.889
入院中のCABG検査の実施	0.003	0.003	0.008
入院後24時間以内のCABGの実施	0.000	0.000	0.000
入院後7日以内のCABGの実施	0.001	0.000	0.008
入院後30日以内のCABG検査の実施	0.002	0.001	0.008
入院後90日以内のCABG検査の実施	0.002	0.001	0.008
入院後1年以内のCABG検査の実施	0.002	0.001	0.008
入院中のアスピリンの処方	0.936	0.932	0.984
入院中のアスピリンの処方	0.625	0.629	0.581
入院中のACE阻害薬の処方	0.647	0.645	0.664
入院中のAII阻止剤の処方	0.062	0.063	0.056
入院中の血栓溶解剤の処方	0.167	0.172	0.103
入院中のニトログリセリンの処方	0.923	0.924	0.921
入院中のカルシウム・チャネル・プロッカーの処方	0.202	0.205	0.167
入院中のヘバリンの処方	0.843	0.834	0.944
入院中のワーファリンの処方	0.000	0.000	0.000
入院中のチクロビシンの処方	0.156	0.093	0.888
入院中の昇圧剤の処方	0.123	0.118	0.184
入院中の禁煙カウンセリング	0.605	0.613	0.520
退院時のアスピリンの処方	0.873	0.866	0.950
退院時のβ-ブロッカーの処方	0.557	0.565	0.462
退院時のACE阻害薬の処方	0.572	0.573	0.567
退院時のAI阻止剤の処方	0.050	0.048	0.067
退院時の血栓溶解剤の処方	0.000	0.000	0.000
退院時のニトログリセリンの処方	0.000	0.000	0.000
退院時のカルシウム・チャネル・ブロッカーの処方	0.144	0.145	0.131
退院時のヘバリンの処方	0.020	0.022	0.000
退院時のワーファリンの処方	0.005	0.005	0.000
退院時のチクロビシンの処方	0.106	0.050	0.736
退院時の昇圧剤の処方	0.003	0.003	0.000
退院時の禁煙カウンセリングの実施	0.577	0.585	0.492
効果指標
入院後24時間以内の死亡	0.034	0.037	0.008
入院後7日以内の死亡	0.065	0.068	0.024
入院後30日以内の死亡	0.078	0.082	0.032
入院後90日以内の死亡	0.080	0.085	0.032
入院後1年以内の死亡	0.085	0.089	0.040
退院後24時間以内の再入院	0.001	0.001	0.000
退院後7日以内の再入院	0.005	0.003	0.032
退院後30日以内の再入院	0.015	0.011	0.056
退院後90日以内の再入院	0.027	0.022	0.079
退院後1年以内の再入院	0.054	0.047	0.143
平均在院日数	17.399	17.436	16.968
(62.382)	(63.400)	(49.191)
平均医療支出(元)	16541.840	10749.400	12090.060
(26219.570)	(19412.650)	(20379.760)
表4: 日本・中国・米国比較：急性心筋梗塞疾患者の患者属性、経過指標、効果指標に関する基本統計量

変数の定義	日本(N=3,424)	中国(N=1,607)	米国 a/ (N=180,178)
患者属性
男性	0.754	0.676	0.522
年龄	66.1	64.7	75.1
副疾患
糖尿病(空腹時血糖140mg/dl以上または75g-GTTで2時間値200mg/dl)	0.471	0.247	0.314
PTCA施行歴(冠動脈形成術施行歴)	0.085	0.008	0.127
CABG施行歴(冠動脈パイパス術施行歴)	0.019	0.003	0.068
重症度
K11ip分類=1:重症度非常に低	0.862	0.771	0.636
K11ip分類=2:重傷度低	0.054	0.083	0.093
K11ip分類=3:重症度重	0.039	0.104	0.260
K11ip分類=4:重症度非常に重	0.042	0.042	0.010
治療属性(経過指標)
入院後24時間以内のPTCAの実施	-	0.063	0.056
入院後90日以内のPTCA検査の実施	-	0.103	0.177
入院後24時間以内のCABGの実施	0.000	0.000	0.012
入院後90日以内のCABG検査の実施	0.003	0.002	0.143
入院中アスピリン使用歴	0.976	0.936	0.765
入院中血栓溶解剤使用歴	0.094	0.167	0.165
入院中ヘパリン使用歴	1.000	0.843	0.662
入院中昇圧剤使用歴	0.331	0.123	0.064
退院時アスピリン使用歴	0.954	0.873	0.464
退院時βプロッカー使用歴	0.479	0.557	0.263
退院時ACE阻害剤使用歴	0.802	0.572	0.236
退院時Caプロッカー使用歴	0.808	0.144	0.253
効果指標
入院後24時間以内の死亡	0.027	0.034	0.057
入院後7日以内の死亡	0.049	0.065	0.128
入院後30日以内の死亡	0.073	0.078	0.188
入院後1年以内の死亡	0.094	0.085	0.325
平均在院日数	35.5	17.4	16.4
平均医療支出(日本:万円;中国:元;米国:ドル)	312	16,542	16,611

a/McClellan, M.B. and Noguchi, H. (1997) "Validity and Interpretation of Treatment Effect Estimates Using Observational Data: Treatment of Heart Attack in the Elderly," Stanford Medicine, prepared for the 1997 International Conference on Health Policy Research Sponsored by the Health Policy Statistics Section of the American Statistical Association, Crystal City, VA, December 7, 1997.
図2: 年齢と性別を調整した場合の平均在院日数の推移 (日)
図4:年齢と性別を調整した場合の中国におけるハイテク治療の実施率の推移
図6:年齢と性別を調整した場合の退院時におけるアスピリンの処方
## 1 目的

この調査は、生活保護法による保護を受けている世帯の保護の受給状況を把握し、生活保護制度及び厚生労働行政の企画運営に必要な基礎資料を得るために行うものである。

## 2 調査時点

平成１６年７月１日現在とする。

## 3 調査客体

この調査の客体は、全被保護世帯とする。ただし、次のいずれかに該当する世帯は調査客体としない。

（１）保護停止中の世帯

（２）出産扶助、生業扶助、葬祭扶助、住宅扶助の住宅維持費及び生活扶助の移送費等一時的性格を有する扶助のみを受給している世帯

（３）保護施設に入所又は利用し、保護施設事務費のみの支出の対象となっている世帯

## 4 調査事項

調査事項は第58回被保護者全国一斉調査基礎調査票（様式1）（以下「基礎調査票」という。）の事項とする。

なお、都道府県・指定都市・中核市において必要とする事項については、本調査の附帯調査として追加して差し支えない。

## 5 調査方法及び基礎調査票の記入

福祉事務所の地区担当員が「第3基礎調査票の記入要領」に基づき、各自が担当する全調査客体について、平成16年7月1日の保護の決定状況により必要な事項を基礎調査票に記入する方法で実施する。

なお、7月2日以降同月14日までの間に、7月1日以前の日付で保護の開始、廃止、停止及び変更の決定が行われたときも同様とする。

## 6 調査表（様式2）の作成、審査及び提出

（１）福祉事務所は記入された基礎調査票の内容を「第４基礎調査票及び調査票の審査要領」の１に基づき審査した上、集計を行い、この結果を様式２による調査票（第１表～第９表）（以下「調査票」という。）に記入すること。

なお、調査票を作成する際には、「第4基礎調査票及び調査票の審査要領」の2に示す各表間の整合性がとれているか確認すること。

作成した調査票は、提出表（様式3）を添えて、都道府県・指定都市・中核市本庁に提出する。
（２）都道府県・指定都市・中核市本庁は、管内福祉事務所から提出された調査票の枚数と提出表との審査を行うとともに、調査票の内容を「第４基礎調査票及び調査票の審査要領」の２に基づいて審査し、福祉事務所ごとに提出表と調査票をまとめ、平成１６年９月１０日までに厚生労働省社会・援護局保護課に１部提出する。

なお、都道府県・指定都市・中核市において附帯調査を行った場合は、その調査票、記入要領及び集計結果表を提出するものとする。

## 7 厚生労働省における集計及び結果の公表

厚生労働省における集計は外部委託し、結果の公表は厚生労働省社会・援護局保護課が行う。
第 5 8 回被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第1表 被保護世帯人員，級地・単身世帯－その他世帯・性・年齢階級別

都道

府県 (市)

福祉

事務所

福祉事務所符号

単身世帯	その他世帯
男	女	計	男	女	計
0歳
1・2
3~5
6~8
9~11
12~14
15~17
18・19
20~29
30~39
40
41~49
50~59
60~64
65~67
68・69
70~74
75~79
80歳以上
合計

（注）1 級地－枝級地別に作成すること。

2 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

3 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
## 第 5 8 回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

都道府県 (市)

福祉

第 3 表 勤労控除適用世帯数・件数，勤労控除の状況・級地別

福祉事務所
符 号

基礎控除	特別控除	新規就労控除	未成年者控除
1
級地
1	世帯数
件数
1
級地
2	世帯数
件数
2
級地
1	世帯数
件数
2
級地
2	世帯数
件数
3
級地
1	世帯数
件数
3
級地
2	世帯数
件数

第 4 表 年金等受給世帯数・件数，年金等の受給状況・級地別

厚生・共済年金	国民年金
老歸職年	隣害年金	遺族年金	その他	老基年	齢礎金	障基年	害礎金	遺基年	族礎金	老年	齢金	障年	害年	母年金	遺年	見金	老福年	齢社金	その他	恩・給・護	雇用保險	特別児童扶養手	特別障害者手	障害児福手	兒童手	童当	児扶手	童養当	その他
1級地11	世帯数
件数
1級地12	世帯数
件数
2級地11	世帯数
件数
2級地12	世帯数
件数
3級地11	世帯数
件数
3級地12	世帯数
件数

第 5 表 教育扶助受給人員，小学校・中学校別

教育扶助の状況	教育扶助受給人員
(再掲) 1 年
総数
小学校
中学校

（注）1 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

2・該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
第 5 8 回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

都道

府県 (市)

福祉

事務所

第6表 加算受給世帯数・件数，級地・加算等の状況別

世帯数	件 数	世帯数	件 数
妊産婦加算	妊婦6か月未満	放射線障害者加算	原 爆 症
妊婦6か月以上	かつて原爆症
産 婦	介護施設入所者加算
母 子 加 算	加算の重複	母子+障害
障害者加算	身障1·2級·国年1級	母子+老齢
身障3級·国年2級	障害+老齢
重 度 障 害 者	母子+障害+老齢
家 族 介 護	老齢+介護施設入所者
他 人 介 護	100%	加 算 の 支 給 停 止
100%未満	人 工 栄 養 費
(再掲)特別基準	100%	入院患者日用品費	100%
100%未満	100%未満
老 齡加算	71歳以上の者	支給停止
69、70歳の病弱者	介護施設入所者基本生活費	100%
70歳の者	100%未満
在宅患者加算	結 核 患 者	支給停止
結核以外の患者	経過的基本生活費
児 童 養 育 加 算	介 護 保 険 料 加 算

(注) 1 級地一枝級地別に作成すること。

2 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

3 該当数字のない欄は空欄とし、何も書かないこと。
第 5 8 回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第7表 借家・借間世帯数，級地・住宅の状況

実際家賃・間代階級別

都道

福祉

府県（市）

事務所

福祉事務所
符 号	| | | | | | | | 級地一

実際家賃・間代階級	公営住宅等	その他	計	実際家賃・間代階級	公営住宅等	その他	計
1人世帯	2～6人世帯	7人以上世帯	1人世帯	2～6人世帯	7人以上世帯	1人世帯	2～6人世帯	7人以上世帯	1人世帯	2～6人世帯	7人以上世帯
円0	50,001～52,000
1～8,000	52,001～54,000
8,001～13,000	54,001～56,000
13,001～14,000	56,001～58,000
14,001～16,000	58,001～60,000
16,001～18,000	60,001～62,000
18,001～20,000	62,001～64,000
20,001～22,000	64,001～66,000
22,001～24,000	66,001～68,000
24,001～26,000	68,001～70,000
26,001～28,000	70,001～72,000
28,001～30,000	72,001～74,000
30,001～32,000	74,001～76,000
32,001～34,000	76,001～78,000
34,001～36,000	78,001～80,000
36,001～38,000	80,001～82,000
38,001～40,000	82,001～84,000
40,001～42,000	84,001～86,000
42,001～44,000	86,001～88,000
44,001～46,000	88,001～90,000
46,001～48,000	90,001～
48,001～50,000	計

(注) 1 級地─枝級地別に作成すること。

2 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

3 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。

4 持ち家は計上しないこと。
第 5 8 回被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第8表 被保護外国人世帯数，世帯主の国籍・世帯人員別

都道福 社府県（市）事務所

福祉事務所符号

総数	単身世帯	2人世帯	3人世帯	4人世帯	5人世帯	6人以上世帯
1 韓国又は北朝鮮
2 中 国
3 フィリピン
4 ヴェトナム
5 カンボディア
6 アメリカ合衆国
7 その 他
合計

（注）1 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

2 該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。
第 5 8 回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

都道府県 (市)

福祉事務所

介護扶助受給者数，要介護度・在宅－施設－その他・介護サービスの種類別

福祉事務所符号

合計(在宅サービス利用者実人員数)	合計	要介護5	要介護4	要介護3	要介護2	要介護1	要支援	非該当

小計(サービス利用者実人員数)
在宅	訪問・通所等	累計
訪問介護
訪問入浴介護
福祉用具貸与
訪問看護
訪問リハビリテーシヨン
通所介護
通所リハビリテーシヨン
居宅療養管理指導
短期入所	累計
短期入所生活介護
短期入所療養介護
単品サービス	小計(サービス利用者実人員数)
特定施設入所者生活介護
痴呆対応型共同生活介護
合計(施設サービス利用者実人員数)
施設	指定介護老人福祉施設	(再掲)旧措置
(再掲)小規模生活单位型
介護老人保健施設
介護療養型医療施設

(注) 1 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。

2 各合計及び小計については、実際にサービスを利用した実人員数を計上すること。

詳細については、実施要綱を参照すること。
第 5 8 回 被保護者全国一斉調查基礎調查調查票

第9表-2…65歳未満

都道府県（市）

福祉事務所

介護扶助受給者数，要介護度・在宅－施設－その他・介護サービスの種類別

福祉事務所
符 号

合計(在宅サービス利用者実人員数)	合計	要介護5	要介護4	要介護3	要介護2	要介護1	要支援	非該当
小計(サービス利用者実人員数)
在宅	計	計
訪問・通所等	計
計
計

(注) 1 集計結果の提出は、必ず厚生労働省から送付した用紙を用いること。

該当数字のない欄は空欄とし、何も記入しないこと。

2 各合計及び小計については、実際にサービスを利用した実人員数を計上すること。

詳細については、実施要綱を参照すること。
# 夫の失業が離婚に及ぼす影響 $ ^{*} $

佐藤 一磨 **

## <要旨>

本稿の目的は『慶應義塾家計パネル調査 (KHPS)』及び『消費生活に関するパネル調査 (JPSC)』を用い、夫の失業経験が離婚に及ぼす影響を検証することである。バブル崩壊以降の長期不況を受け、我が国の労働市場の需給状況は悪化し、失業率が上昇傾向を示すようになった。この失業率の上昇は、家計にも大きな影響を及ぼしており、家計の主たる稼ぎ手である夫の失業の増加を引き起こすこととなったと考えられる。この夫の失業は、消費の抑制、貯蓄の取り崩し、そして妻の労働供給の増加等の変化を家計にもたらしたと考えられるが、これら以外にも家計そのものを崩壊させる離婚を引き起こす原因の1つとなる可能性がある。この点については、海外では Charles and Stephens (2004) や Doiron and Mendolia (2012) 等の研究があるが、我が国ではまだ分析例が少ない。そこで本稿では、夫の失業経験が離婚に及ぼす影響を検証した。分析の結果、次の2点が明らかになった。

1点目は、KHPSによる分析の結果、2年前の夫の失業経験が離婚確率を上昇させていた。これに対してJPSCによる分析の結果、1年前の夫の失業経験が離婚確率を上昇させていた。これらの結果から、1年、もしくは2年前の夫の失業経験が離婚を引き起こす原因の1つになっていると考えられる。2点目は、KHPS、JPSCの両方のデータにおいて夫の変動所得を説明変数に加えた分析を実施したが、夫の失業経験が離婚確率を上昇させる傾向に変化は見られなかった。この結果から、所得以外の失業の効果が離婚確率を上昇させると考えられる。この所得以外の失業の効果として、Charles and Stephens (2004)が指摘するように、失業がスティグマとして認識され、結婚相手としての適性に関する負のシグナルになっている可能性がある。

JEL Classification Number : J12, J13, J23

Key Words：離婚、夫の失業、慶應義塾家計パネル調査
# The Impact of Husband's Job Loss on Divorce

By Kazuma SATO

## Abstract

The purpose of this paper is to examine the impact of the husband’s job loss on divorce by using the Keio Household Panel Survey (KHPS) and Japanese Panel Survey of Consumers (JPSC). The Japanese labor market has deteriorated and unemployment rate has also increased since the collapse of the bubble economy. The rise of unemployment rate had a great impact on the Japanese household, and augmented the husband’s job loss. This husband’s job loss led to suppression of consumption, usage of savings, and an increase in the wife’s labor supply. Furthermore, it was thought to have impact on family dissolution. Although, Charles and Stephens (2004) and Doiron and Mendolia (2012) examined this relationship in overseas studies, there are only a few such studies in Japan. Therefore, the impact of husband’s job loss on divorce is examined in this paper. Two key points are uncovered as a result of analysis.

Firstly, the results of the analysis using the KHPS reveal that the husband's job loss at two years ago increases the probability of divorce. On the other hand, the results of the analysis using the JPSC reveal that the husband's job loss at one year ago increases the probability of divorce. These results indicate that husband's job loss at one or two years ago causes family dissolution. Secondly, the results of the analysis which add the husband's earning difference to independent variables reveal that the impact of the husband's job loss on divorce is not changed. These results indicate that the factor of husband's job loss except for fluctuation of earning is considered to affect the probability of divorce. As Charles and Stephens (2004) pointed out, job loss is regarded as a stigma that is likely to be regarded negatively by the spouse.

JEL Classification Number : J12, J13, J23

Key Words : Divorce, Husband's Job Loss, Keio Household Panel Survey
### 1. 問題意識

バブル崩壊以降、我が国は「失われた10年」と言われるほどの長期不況を経験してきた。この間、労働市場の需給状況は急速に悪化し、それまで先進国の中でも低い水準にあった失業率が上昇傾向を示すようになった。この失業率の上昇は、家計にも大きな影響を及ぼしており、家計の主たる稼ぎ手である夫の失業の増加を引き起こすこととなったと考えられる。実際、図1－1の2人以上世帯の世帯主の失業率を見ると、バブル崩壊以降、上昇する傾向を示している。

図1－1 離婚率と2人以上世帯の世帯主の失業率の関係

注1：相関係数の有意水準の算出にはPearsonの積率相関係数を使用している。

注2：ここでの有配偶離婚率は、国勢調査による配偶関係の「有配偶」「未婚」「死別」「離別」のうち、「有配偶」の男女別人口を分母に用いて、離婚件数を除した率をいう。

出所：2人以上の世帯の世帯主失業率：総務省統計局『労働力調査』、有配偶離婚率：厚生労働省『人口動態特殊報告』

それではこの夫の失業に対して、家計はどのように対応したのだろうか。これには消費の抑制、貯蓄の取り崩し、配偶者である妻の労働供給の増加等のいくつかの対応策が考えられる。まず、消費の抑制であるが、市野 (2003) によって世帯主が失業している世帯の中には消費を抑制している世帯もいることが『全国消費実態調査』から確認されている。また、馬 (2010) はリーマンショックによって家計消費が抑制されていることを明らかにしており、景気後退による失業率の上昇が可処分所得の低下を通じて、消費を抑制している可能性があることを示唆している $ ^{1} $ 。次に貯蓄の取り崩しであるが、村上 (2010) によっ
て、夫が失業した場合、家計のゆとりが減少するため、月々の貯蓄額を減らしたり、預貯金を取り崩したりすることが指摘されている。また、夫が失業した家計では、月々の貯蓄額のみならず、ローン返済額を減らすことでも対処していることが指摘されている。配偶者である妻の労働供給の増加であるが、Kohara (2010) によって、夫が非自発的な理由で失業した場合、今まで無業であった妻の労働時間が増加することを明らかにしている。

以上の先行研究が示すように、夫の失業は、可処分所得を減少させるため、家計に何らかの対応策をとることを迫る。しかし、夫の失業が家計に及ぼす影響は、可処分所得の減少に留まらない可能性がある。夫の失業が家計に及ぼすもう1つの影響として、家計そのものが離婚といった形で崩壊することが考えられる。Becker et al. (1977)では、離婚の意思決定は、現在の結婚生活を継続することの期待効用と独身生活に戻ることの期待効用を比較し、後者が前者を上回る場合に行われると指摘している。夫の失業によって所得が大幅に低下した場合、結婚を継続することの期待効用が大きく低下するため、離婚の意思決定が行われると考えられる。特に我が国の場合、性別役割分業意識が他の先進国よりも強く、家計の主たる稼ぎ手が夫である場合が多いため、夫の失業が家計に大きな負のショックを及ぼし、離婚の引き金になる可能性が高い。

実際、図1－1の2人以上世帯の世帯主の失業率と離婚率の関係を見ると、両変数の動きは連動しており、バブル崩壊以降の失業率の上昇に併せて離婚率も上昇する傾向を示している。相関係数を見ると0.95と高く、1%水準で有意な値となっている。これらの値からも、失業率の上昇が離婚率の上昇を引き起こしている可能性がある。また、橘木・木村(2008)は、都道府県データを用い、失業率の変化分と離婚率の変化分の関係を検証しており、両変数の間に有意な正の相関があることを明らかにしている。これは、失業率が大きく上昇した地域ほど、離婚率も大きく上昇することを意味している。この結果から、橘木・木村(2008)は、所得を大幅に引き下げる失業は、夫婦の離婚を引き起こすほどの大きなショックとなりうると指摘している。

これらの分析結果が示すように、夫の失業は、家計の消費抑制、貯蓄の取り崩し、妻の労働供給の増加のみならず、離婚も引き起こす可能性がある。しかし、我が国の先行研究を見ると、この点について分析した研究例はまだ少ない。橘木・木村 (2008) でも分析が行われているが、集計データによって相関関係を検証することに留まっており、離婚と失業の因果関係は明らかになっていない。この点を適切に検証するには、個票のパネルデータを用い、失業が離婚の発生に及ぼす影響をさまざまな要因をコントロールした上で分析する必要がある。また、もし夫の失業によって離婚が引き起こされた場合、家計の消費、貯蓄、妻の労働供給は、結婚を継続した場合よりも大きな変化を経験すると考えられる。このため、離婚の有無を考慮せずに消費、貯蓄、労働供給の変化を分析することは、失業が家計に及ぼす影響を適切に検証できていない恐れがある。この点からも、失業が離婚に
及ぼす影響を検証することが重要となる。

そこで、本稿では『慶應義塾家計パネル調査 (以下、KHPS)』と『消費生活に関するパネル調査 (以下、JPSC)』を用い、夫の失業が離婚に及ぼす影響を検証する。我が国において離婚に関する研究が少なかった背景には、そもそも離婚率が低く、社会に及ぼす影響が限定的だと考えられていたという側面がある。しかし、近年の離婚の増加によって経済的に不安定な母子家庭が増加し、社会に及ぼす影響が拡大している恐れがある。実際、坂口(2005)によると、離婚後の女性の3人に2人が所得減少を経験し、所得が半分以下に減少した女性は4人に1人となっている。さらに、坂口(2005)は、離婚による所得低下が結婚、出産による所得低下と比較しても大きく、子どものいる場合だとさらにその低下が深刻になると指摘している。また、橘木・浦河(2006)は、厚生労働省の『所得再分配調査』を用い、母子世帯の貧困状況を分析しており、現在の我が国の母子世帯の半数以上が貧困層に属し、苦しい生活を余儀なくされていることを明らかにしている。これらの研究結果が示すように、離婚を境に母子世帯の生活が苦しくなっている現状にあるため、離婚率が以前よりも高い水準にある現状は無視できない。

さらに、離婚はその直後だけでなく、長期的に子どもに影響を及ぼすことが海外の研究で指摘されている。例えば、Fronstin et al. (2001) は、親の離婚が子どもの学歴や賃金に及ぼす影響を分析しており、親が離婚している場合ほど、男性では就業率が低下し、女性では賃金率が低くなることを明らかにしている。この点からも、離婚率が以前よりも高い水準にある現状は無視できない。今後、離婚率が上昇した場合に対処するためにも、離婚の決定要因を明らかにすることが必要不可欠となる。特に近年の景気後退を受け、増加した夫の失業が離婚を引き起こしているかを分析することは、離婚率の上昇の原因を明らかにすることにつながるため、研究意義があると考えられる。

先行研究と比較した場合の本論文の特徴は、KHPSとJPSCの2つのパネルデータを用い、分析している点である。離婚や失業といったイベントは近年増加しているが、実際にパネルデータを用いて分析する際、その数は限られている。このため、1つのデータのみの分析では、その推計結果の信頼性に疑問が発生する可能性がある。これに対処するため、KHPSのみならずJPSCも用い、夫の失業と離婚の関係を分析する。KHPSとJPSCといった2つのデータで同様の結果が得られれば、確かにサンプルサイズは小さいものの、その推計結果は頑健であり、信頼できるものだと考えられる。なお、JPSCを用いる利点として、①KHPSよりも調査期間が長いため、離婚発生件数がKHPSよりも多い、②JPSCを用いて離婚について分析した研究（福田,2005）も存在しており、離婚について分析された実績のあるデータとなっている、③幅広い質問項目があるため、KHPSで作成した説明変数と同じ変数をJPSCでも作成可能となっているといった3点がある。なお、これに対してKHPSを利用する利点は、KHPSでは若年のみならず、中高年層も含んだデータとなっているため、JPSCよりも幅広い年齢層の夫の失業が離婚に及ぼす影響を分析できる点にある。

本稿の構成は次のとおりである。第2節では先行研究を概観し、本稿の位置づけを確認
する。第3節では使用データについて説明する。第4節では理論モデルについて説明し、続く第5節では推計手法について述べていく。第6節では推計結果について述べ、最後の第7節では本稿の結論と今後の研究課題について説明する。

### 2. 先行研究

本節では離婚と失業に関する先行研究について概観し、本稿の位置づけを確認する $ ^{2} $ 。まず海外の先行研究から概観していく。離婚に関する研究は海外で多くの蓄積がなされており、この中でも中心的な研究にBecker et al. (1977)がある。この研究は、結婚に関する経済理論の延長として離婚を捉えており、その後の研究の基礎となっている。

経済学では結婚に伴う便益が費用を上回り、独身でいる場合よりも期待効用が高まる場合において結婚の意思決定が行われると考えられてきた（Becker, 1974）。これに対して離婚の意思決定は結婚を継続した場合と離婚した場合の期待効用を比較し、離婚した場合の期待効用の方が高い場合に行われると考えている（Becker et al., 1977）。このため、結婚から得られる期待効用が大きいほど、離婚確率が低下し、逆にその期待効用が低ければ、離婚確率が上昇することとなる。

この結婚から得られる便益には、配偶者の資産や所得、子ども、共有住宅、一緒にいることで得られる心理的な安らぎ等の経済的、非経済的なものが考えられる。この中でも特に夫婦間の分業によって生み出される便益が結婚に大きな影響を及ぼす。夫、妻はそれぞれ比較優位を持つ分野に特化し、分業を行うことで、より多くの生産を達成することができる。例えば、夫の賃金が妻よりも高く、妻が家事に長けているならば、夫はより多くの時間を労働供給に費やし、妻は家事に専念することで、最も多くの家事生産量と所得を得ることができる。この結果、結婚からの便益が高まり、離婚確率が低下することとなる。

結婚当初、結婚による便益が大きく、独身でいるよりも結婚している方の期待効用が高くなっているわけであるが、中には離婚する夫婦も存在する。このような離婚を引き起こす原因として、Becker et al.(1977) や橘木・木村 (2008) は次の2つの要因を指摘している。

1 つ目は、結婚相手を探す上でのサーチコストである。未婚の男女は結婚市場において配偶者を探し出すこととなるが、世の中のすべての異性の結婚相手としての適性を調べることは、膨大なサーチコストが必要となるため、不可能に近い。このため、本当に最適な相手を探し出し、結婚することは困難であり、出会った異性の中で納得できる相手と結婚することとなる。この場合、実際の配偶者よりも高い期待効用を実現させる異性が結婚市場に存在している可能性がある。結婚後、そのような異性と出会った場合、現在の配偶者と離婚する人も出てくると考えられる。

2 つ目は、結婚相手や経済環境に関する不確実性である。結婚生活を継続すると、配偶
者の性格や嗜好等に関する新たな情報が蓄積される。この結果、結婚当初は予測しなかった情報が明らかになり、結婚の期待効用が大きく変化する可能性がある。例えば、結婚生活を続けていく中で相手との性格の不一致が顕在化した場合、結婚の期待効用が低下するため、離婚に至る場合が考えられる。また、結婚生活を続けていくと、結婚当初では予測できなかった経済環境の変化が起こり、結婚の期待効用が大きく変化する可能性がある。例えば、予想よりも夫が昇進せず、所得水準が低い場合が考えられる。このように結婚当初は予期しえなかったさまざまなショックが結婚の期待効用を変化させ、離婚の意思決定に影響を及ぼすこととなる。

本稿において分析対象としている失業も結婚当初に予想できなかった経済状態におけるショックと言える。夫が予期せず失業してしまった場合、所得が大幅に低下するため、結婚の期待効用が低下する。もし失業後も簡単に再就職先が見つからなかったり、仮に見つかったとしても失業前よりも所得水準が低くなってしまった場合、結婚を継続することの期待効用は長期にわたって低下するため、離婚を引き起こす原因となる。しかし、夫の失業は同時に夫が独身になった場合の結婚市場における価値を低下させるため、離婚を抑制する原因にもなりうる $ ^{3} $ 。このため、どちらの効果が大きいかによって離婚に及ぼす影響が異なってくる。このように夫の失業は離婚確率に正、負の両方の影響を及ぼすと考えられるため、その影響を検証するためには、実証分析を行う必要がある。

それでは実証分析によってどのような結果が得られてきたのだろうか。離婚と失業の関係を分析した Charles and Stephens (2004) の分析結果によれば、夫、妻の失業は離婚確率を高めること、そして、すべての失業が離婚を引き起こす原因となる訳ではなく、解雇等の場合に離婚確率を高めることが明らかになっている。この結果から、失業が離婚確率に影響を及ぼすのは、所得を引き下げるからではなく、失業が結婚相手としての適性に関する負のシグナルとなるためではないかと指摘している。Eliason (2004) は、工場閉鎖による夫、妻の失業が離婚に及ぼす影響を分析している。Propensity Score Matching 法を用いた分析の結果、夫、妻の失業はともに離婚確率を高めること、そして、その影響は失業の 13 年後でも効果が見られることが明らかになった。また、Blekesaune (2008) も夫、妻の失業が離婚に及ぼす影響を分析している。離散時間ハザードモデルを用いた分析の結果、夫、妻の失業は離婚確率を高めることが明らかになった。Doiron and Mendolia (2012) は、夫の非自発的な失業が離婚に及ぼす影響を分析している。分析の結果、夫の失業は離婚確率を高めること、そして、Charles and Stephens (2004) の分析結果と同様にすべての失業が離婚を引き起こす原因となる訳ではなく、解雇や雇止めの場合に離婚確率を高めることが明らかになった。この結果から、Doiron and Mendolia (2012) でも離婚に影響を及ぼすのは、所得低下といった金銭的な要因ではなく、失業によって明らかになる配偶者としての適性ではないかと指摘している。また、これら以外にも結婚当初に予想できなかった経済状態におけるショックを所得の変化から捉えた研究がある (Becker et al., 1977; Weiss and Willis, 1997;
Burgess et al., 2003)。この中でも Burgess et al. (2003) は、通常の所得では適切にその人物の長期的な稼得能力を代理することができないと指摘し、所得を被説明変数とした Fixed-Effect OLS を行い、それによって算出された固定効果を長期所得の代理指標として使用している。分析の結果、夫の長期所得が高いほど、離婚確率は低下するが、妻の長期所得が高くても、離婚には影響を及ぼしていないことを明らかにした。

次に国内の先行研究を概観する。我が国でも離婚率の上昇を受け、離婚に関する分析が蓄積されはじめている。例えば、安藏（2003）は、日本版 General Social Survey を用い、男女別に離婚に及ぼす要因を分析している。分析の結果、男性では子どもの存在や高等教育が離婚確率を低下させることを明らかにした。女性では子どもの存在が離婚を抑制するが、男性ほど強くなく、非伝統的な価値観を強く有する場合だと離婚確率が高まることを明らかにしている。加藤（2005）は、日本家族社会学会全国家族調査委員会が実施した「全国調査『戦後日本の家族の歩み』」を用い、景気変動、親との同居や子どもの有無が離婚に及ぼす影響を分析している。分析の結果、経済成長率が高いほど、子どもがいるほど、そして夫方の親と同居しているほど、離婚確率は低下することを明らかにした。福田（2005）は、本稿と同じくJPSCを用い、どのような属性の女性が離婚を選択するのかを分析している。分析の結果、初婚年齢が低く、夫が非正規雇用、もしくは無職である場合ほど離婚確率が高いことがわかった。また、女性の価値観が離婚に及ぼす影響も分析しており、結婚相手以外の異性との親密な交際を肯定する価値観が離婚に有意な影響を及ぼしていた。

人口学の視点からの研究にレイモ他（2005）がある。この研究は、厚生労働省の『人口動態統計』を用い、離婚発生の趨勢を結婚コーホートごとに分析している。分析の結果、近年のコーホートほど離婚確率が高くなってきており、2002年の離婚率に基づく擬似結婚コーホートの推定値から、今日の結婚の3分の1が結婚後20年以内に離婚することを明らかにした。また、総務省『国勢調査』と厚生労働省『出生動向基本調査』を用い、教育水準別の離別率 $ ^{4} $ を算出し、高卒以下の教育水準の女性の離別率が顕著に増加していることを明らかにした。

経済学の視点からの研究に Sakata and McKenzie (2007) や Sakata and McKenzie (2011) がある。Sakata and McKenzie (2007) は、日本の時系列データを用い、離婚に関する判例や経済的要因が離婚率にどのような影響を及ぼすのかを検証している。分析の結果、離婚に関する判例の変化は、離婚率に影響を及ぼしていなかったが、失業率や女性の正規雇用者割合の上昇が離婚率の増加に寄与していることが明らかになった。Sakata and McKenzie (2011) は、日本の都道府県別データを用い、生活保護制度が利用しやすい県ほど離婚率が低下し、女性の男性に対する相対賃金が高い県や求人倍率が低い県ほど離婚率が上昇することを明らかにした。

以上、先行研究について簡単に概観してきたが、海外の研究と比較すると、我が国において離婚を分析した例はまだ数が少ない。失業が離婚に及ぼす影響についてはマクロデー
タを用いた研究が多く、個票のパネルデータを用いた研究はまだ少ない。そこで、本稿では KHPS 及び JPSC を用い、夫の失業が離婚に及ぼす影響を分析していく。

## 3 ．データ

### 3.1 KHPS

KHPS は、第 1 回目の 2004 年 1 月 31 日時点における満 20 歳～69 歳の男女 4005 名を調査対象としており、毎年調査を実施している。現時点では 2012 年調査が最新年度となっており、9 年分のデータが蓄積されている $ ^{5} $ 。以下では 2004 年から 2012 年までのデータを KHPS2004-KHPS2012 と呼ぶこととする。なお、KHPS2007 及び KHPS2012 で新規調査サンプルが追加されている。分析では、パネル推計を実施するため、KHPS2012 の新規調査サンプルは使用していない。KHPS は調査対象者の就学・就業、世帯構成、資産、住居、健康など幅広いトピックをカバーしている。初年度調査では 18 歳以降から調査時点までの対象者の就学・就業履歴を過去の各年にわたって質問しており、回顧パネル調査としても利用可能となっている。また、対象者が有配偶である場合、その配偶者に対しても同一の質問項目が用意されている。

本稿では有配偶者の離婚について分析していくため、分析対象を t-1 期で既婚であるサンプルに限定している。この既婚サンプルには、パネル調査期間以前に結婚したサンプルとパネル調査期間中に初めて結婚したサンプルが含まれている。なお、パネル調査期間以前からの既婚者のうち、調査期間以前に一度でも離婚、死別を経験したサンプルは分析対象から除外した。また、分析では夫の失業に関する変数等を作成することになるが、調査対象者の配偶者の情報も活用し、変数を作成している。

### 3.2 JPSC

JPSCは第1回目の1993年時点における24歳〜34歳の若年女性1500名を調査対象としており、毎年調査を実施している。本稿で利用できるのは第17回目調査の2009年までとなっている。以下では1993年から2009年までのデータをJPSC1993-JPSC2009と呼ぶこととする。なお、JPSC1997、JPSC2003及びJPSC2008で新規調査サンプルが追加されている。分析では、2009年までのすべてのデータを使用する。JPSCは、KHPSと同様に調査対象者の就学・就業、世帯構成、資産、住居、健康など幅広いトピックをカバーしている。KHPSとの大きな違いは、調査対象が女性であり、男性のデータは調査対象者に配偶者がいる場合のみ利用可能となっている点である。

JPSC も KHPS と同様に分析対象を t-1 期で既婚であるサンプルに限定している。なお、パネル調査期間以前からの既婚者のうち、調査期間以前に一度でも離婚、死別を経験した
サンプルは分析対象から除外した。

### 3.3 KHPS と JPSC の比較

KHPS と JPSC の 2 つのデータを使用するが、2 つのデータにはどのような違いがあるのだろうか。KHPS と JPSC の特徴をまとめた表 3−1 を用い、両データの違いを確認する。

JPSC と比較して、KHPS の調査期間は短くなっている。夫婦の年齢を見ると、いずれも KHPS の方が高くなっていた。JPSC は若年女性を対象としているため、夫婦の年齢が KHPS よりも低い傾向がある。妻の初婚年齢は両データで違いが見られないが、結婚期間は年齢層の違いを反映して JPSC の方が短くなっていた。夫婦の学歴構成比では KHPS の方が JPSC よりも中高卒の割合が高い傾向が見られた。最後に離婚発生件数を見ると、KHPS よりも JPSC の方が多くなっていた。これには①JPSC の調査期間が KHPS よりも長い、②JPSC の方が若年層の割合が多く、離婚発生割合が高い傾向にある $ ^{6} $ といった 2 つの理由が考えられる。以上から、KHPS は結婚期間が長い中高齢層の夫婦の割合が多く、JPSC は結婚期間が比較的短い若年層の夫婦の割合が多いと言える。

表 3－1 KHPS と JPSC のサンプルの比較

KHPS	JPSC
調査期間(年)	2004-2012	1993-2009
調査時の年齢(夫)	51.84	37.30
調査時の年齢(妻)	49.30	34.61
妻の平均初婚年齢	25.39	24.75
平均結婚期間(年)	24.88	10.86
夫の学歴構成比:中高卒	0.61	0.45
夫の学歴構成比:専門·短大卒	0.06	0.18
夫の学歴構成比:大卒·大学院卒	0.33	0.37
妻の学歴構成比:中高卒	0.67	0.46
妻の学歴構成比:専門·短大卒	0.22	0.41
妻の学歴構成比:大卒·大学院卒	0.11	0.13
離婚発生件数	55	197

注1：分析対象はt-1期に結婚していた夫婦。

注2：KHPS2004-KHPS2012、JPSC1993-JPSC2009から筆者作成。

## 4 ．理論モデル

本節では分析に使用する Weiss and Willis (1997) に準拠した離婚に関する動学的な理論モデルを説明する。ここでの結婚とは、独身でいる場合よりも結婚した場合の期待効用の方が高まる2人の自発的なパートナーシップである。夫婦は、市場で購入した財、サービスや自分たちの時間を活用し、共同で消費や生産を行う。この家計内で生産されるのは食
事だけでなく、子ども、健康、愛情といったものも含まれる。夫婦は、家計内で生産された家計内財から効用を得ており、家計内財が多ければ結婚の期待効用も高まることとなる。この家計内財の大きさは、夫、妻それぞれの個人属性によって決定されると考える。

結婚当初、夫婦は互いに関して限られた情報しか持っておらず、結婚期間が伸びるにつれて新たな情報が蓄積されていく。結婚後、結婚市場においてさまざまな異性と出会うと同時に結婚当初は予想しえなかったショックを被ることによって、配偶者や自分自身に対する情報が蓄積され、現在の配偶者と結婚を継続すべきどうかを各時点において再評価する。ここでもし、結婚を継続した場合の期待効用よりも離婚した場合の期待効用の方が高ければ、離婚の意思決定が行われる。

ここでは結婚から得られる便益を家計内生産関数によって規定する。この家計内生産関数は夫婦の家族背景、学歴、所得、夫婦のマッチング、子供や共有財産などの結婚によって得られる資本といった要因から影響を受ける。なお、これらの要因は結婚後に変化する。結婚後からの期間を $ t(t=1,2,\cdots,T) $ とする。また、配偶者の個人属性を $ x_{it} $ で表す。ただし i=h の場合は夫、i=w の場合は妻とする。夫婦のマッチングを $ \theta_{t} $ 、結婚によって形成される資本を $ k_{t} $ とした場合、家計内生産関数を次のように定義する。

$$ g_{t}=G(x_{h t},x_{w t},k_{t},\theta_{t}) $$

夫婦は、結婚の各期間において独身であった場合に得られる便益を想定する。これには、もし離婚して別な相手と再婚した場合に得られる期待効用も含む。このような独身となった時に得られる効用を以下のような夫婦のそれぞれの個人属性の線形関数で定義する。ただし、$\xi_{i}$ は係数ベクトル、$v_{it}$ は誤差項である。

$$ A_{i t}=\xi_{i}^{\prime}x_{i t}+v_{i t},\quad i=h,w $$

次に離婚コストについて見ていく。離婚する場合、主に2種類のコストがかかる。1つ目は夫婦の財産分与やその他の法的なコストである。2つ目は結婚によって得られた資本を失ってしまうといった意味でのコストである。結婚することで配偶者に関するさまざまな情報や子ども等の資産を形成する。離婚した場合、配偶者に関する情報は、全て意味が無くなってしまう。また、子どもから高い効用を得ていた場合、離婚し、養育権を失ってしまうと効用水準が大きく低下すると考えられる。これら以外では、離婚後に新しい潜在的な配偶者を探し出すためのサーチコストも離婚のコストの一部であると考えられる。このような離婚コストを以下のような線形関数で定義する。

$$ C_{t}=\gamma^{\prime}k_{t}+\eta^{\prime}s_{t}+\omega_{t} $$