Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
KHPS の初年度調査では 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、回顧パネルデータとしての利用も可能となっている $ ^{4} $ 。さらに、KHPS2005 では 15 歳から 17 歳までの就学・就業状況も聞いているため、初年度調査と合わせると調査対象者の 15 歳時点から各調査時点までの就学・就業状況を把握することが可能となっている $ ^{5} $ 。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。

今回は KHPS2004-KHPS2011 の回顧パネルデータを利用し、分析を行っていく。分析対象は、結婚している夫婦ともに 59 歳以下のサンプルである。60 歳以上のサンプルは、定年退職によって失業したサンプルも含んでいるため、分析対象から除外した。分析上、初婚年齢が不明確な夫婦のサンプルは分析から除外している。また、サンプル数を確保するために、配偶者のデータも分析に使用している。

### 3.2 各就業状態の定義

ここでは今回使用する各就業状態の定義について説明していく。今回の分析では夫の失業によって、妻の就業状態がどのように変化するのかを見るため、妻の就業状態にはどのような選択肢がありうるのかを明確に定義していく必要がある。そこで、以下で回顧パネルデータを使用した場合の妻の就業状態を定義していく。

表 3-1 にあるように KHPS の就業履歴表には「通学」、「求職活動」、「臨時雇用」、「正規雇用」、「自营業・自由業」、「内職」、「家族従業者」、「転職・転籍」といった選択肢がある。これを用いることで、15 歳から調査時点までどのような就業状態にあったのかがわかる。これらの選択肢のうち、妻が「臨時雇用」、「正規雇用」、「自营業・自由業」、「内職」、「家族従業者」を就業履歴から選択した場合、就業しているとした。次に妻が「求職活動」を選択した場合、失業（求職）の状態にあるとした。最後に妻が「通学」及びいずれの選択肢も選んでいない場合に無業（非労働力）の状態にあるとした $ ^{6} $ 。なお、夫に関しても同様の質問項目からその就業状態を決定している。
表 3−1 KHPS における就業履歴表

主な活動項目	通学	求職活動	臨時雇用	正規雇用	自营業自由業	内職	家族從業者	転職転籍
滿年齡	滿年齡
15	15
16	16
17	17
18	18

66	66
67	67
68	68

注1）：KHPS2007の追加サンプルに対する質問票を筆者が簡略化して作成。

### 4. 推計手法

ここでは2つの推計手法を用い、分析を行っていく。1つ目はロジットモデルであり、以下の誘導系モデルを推定する。

$$ \mathrm{y}_{\mathrm{i t}}^{*}=\mathrm{x}_{\mathrm{i t}}^{\prime}\beta+\delta\mathrm{u}_{\mathrm{i t}-\mathrm{j}}+\gamma\mathrm{u}_{\mathrm{i t}}+\theta\mathrm{u}_{\mathrm{i t}+\mathrm{j}}+\mu_{\mathrm{i}}+\epsilon_{\mathrm{i t}} $$

$$ \begin{aligned}\Pr(y_{it}=1)=\Pr(y_{it}^{*}>0)&=\Pr\big(\epsilon_{it}>-x_{it}^{\prime}\beta-\delta u_{it-j}-\gamma u_{it}-\theta u_{it+j}-\mu_{i}\big)\\&=\mathrm{F}\big(x_{it}^{\prime}\beta+\delta u_{it-j}+\gamma u_{it}+\theta u_{it+j}+\mu_{i}\big)\end{aligned} $$

$ y_{it} $ は、妻が無業から就業及び失業（職探し）へ変化した場合に1、妻が継続無業であった場合に0となるダミー変数である $ ^{7} $ 。 $ \mu_{i} $ は時間を通じて一定である個人特有の効果とする。 $ x_{it} $ は各個人の属性を表し、夫・妻の学歴ダミー、妻の年齢ダミー、コーホートダミー（2004年からの調査対象をコーホートA、2007年に追加したサンプルをコーホートBとする）、5歳未満の子供ありダミー、6-12歳の子供ありダミー $ ^{8} $ 、夫・妻の正規雇用経験年数、非正規雇用経験年数、自営業・その他の経験年数、転職経験回数といった変数となっている。な
お、これらの変数以外にも景気の状態を代理する変数として年齢別失業率を使用している。

$ u_{it} $ 、 $ u_{it-j} $ 、 $ u_{it+j} $ はそれぞれ t 期に夫失業ダミー、夫の失業する j 期前の時点を示すダミー、夫の失業する j 期後の時点を示すダミーとなっており、本稿の最も注目する変数である $ ^{9} $ 。分析では $ u_{it} $ の係数のみならず、 $ u_{it-j} $ 及び $ u_{it+j} $ といった夫の失業前後を示す係数についても注目していく $ ^{10} $ 。もし、これらの変数が統計的に有意に正の符号を示せば、夫の失業前後においても妻の付加的労働者効果が存在することとなる。

推計では $ u_{it-j} $ として夫の失業の 1-2 年前、3-4 年前、5-6 年前に 1 となる失業前ダミーを作成し、説明変数として使用していく。また、 $ u_{it+j} $ として夫の失業の 1-2 年後、3-4 年後、5-6 年後に 1 となる失業後ダミーを使用する。 $ u_{it} $ には夫が失業（就業から失業、もしくは非労働力化へ移行）した年に 1 となり、継続就業の場合に 0 となるダミー変数を用いていく $ ^{11} $ 。以上の変数を用い推計を行っていくが、KHPS のパネルデータの特性を生かすためにプールドロジットモデル、固定効果ロジットモデル、そして変量効果ロジットモデルの 3 つの推計手法を用いていく。

2 つ目の推計手法には多項ロジットモデルを用い、夫の失業が妻の付加的労働者効果を促進するかどうかを分析していく。ここでは妻が t-1 期に無業であり、t 期に正規雇用についた場合に 1、t-1 期に無業であり、t 期に非正規雇用についた場合に 2、t-1 期に無業であり、t 期に自営業・その他 $ ^{12} $ についた場合に 3、t-1 期に無業であり、t 期に失業（職探し）の状態へと変化した場合に 4、t-1 期から t 期にかけて継続無業であった場合に 5 となる被説明変数 $ Y_{i} $ を用い、以下のモデルを推計する。

$$ Prob(Y_{i}=r)=\frac{\exp(\beta^{\prime}_{r}x_{i})}{\sum_{r=1}^{5}\exp(\beta^{\prime}_{r}x_{i})},r=1,2,3,4,5 $$

使用する説明変数は、夫の失業ダミー（t-j期、t期、t+j期）、夫・妻の学歴ダミー、妻の年齢ダミー、コーホートダミー、5歳未満の子供ありダミー、6-12歳の子供ありダミー、夫・妻の正規雇用、非正規雇用、自营業・その他の経験年数、転職経験回数、年齢別失業
率となっている。この推計を通して、妻の就業（正規、非正規、自営・その他）、失業（職探し）及び無業に対して、夫の失業が及ぼす影響がどのように異なっているのかを明らかにしていく。分析に使用する回顧パネルデータの基本統計量は、表4－1に掲載してある。

表 4－1 基本統計量

変数	平均	標準偏差	最小值	最大值
妻の新規就業ダミー①(新規就業、継続無業)	0.095	0.293	0	1
妻の新規就業ダミー②(正規、非正規、自営その他、失業、非労働力)	4.730	0.866	1	5
妻の学歴ダミー	中高卒	0.668	0.471	0	1
短大・高専卒	0.205	0.404	0	1
大卒・大学院卒	0.086	0.280	0	1
その他	0.041	0.199	0	1
夫の学歴ダミー	中高卒	0.559	0.497	0	1
短大・高専卒	0.051	0.221	0	1
大卒・大学院卒	0.361	0.480	0	1
その他	0.029	0.167	0	1
コーホートダミー	コーホートA	0.737	0.440	0	1
コーホートB	0.263	0.440	0	1
妻の年齢ダミー	29歳以下	0.203	0.402	0	1
30-39歳	0.459	0.498	0	1
40-49歳	0.232	0.422	0	1
50-59歳	0.107	0.309	0	1
子供の有無ダミー	5歳以下の子供あり	0.414	0.493	0	1
6-12歳の子供あり	0.351	0.477	0	1
年齢別失業率	2.832	1.371	0.8	12.8
妻の就業経験年数	正規雇用	5.644	4.159	0	40
非正規雇用	0.921	2.508	0	33
自営業・その他	0.863	3.018	0	38
転職経験回数	0.445	0.893	0	15
夫の就業経験年数	正規雇用	17.297	9.742	0	45
非正規雇用	0.411	2.160	0	38
自営業・その他	1.991	5.959	0	44
転職経験回数	0.547	0.996	0	12
夫の失業前ダミー(年)	5－6年前	0.019	0.136	0	1
3－4年前	0.018	0.132	0	1
1－2年前	0.014	0.119	0	1
夫失業年ダミー(年)	0.006	0.077	0	1
夫の離職後ダミー(年)	1－2年後	0.003	0.058	0	1
3－4年後	0.008	0.091	0	1
5－6年後	0.009	0.092	0	1
サンプルサイズ	30806

注1）：KHPS2004-2011の回顧パネルデータから筆者作成。

### 5. 推計結果

### 5.1 回顧パネルデータを用いたロジット分析

表 5−1 は回顧パネルデータを用いた妻の労働市場への参加に関する推計結果である。(A1)のプールドロジットモデルの分析結果を見ると、夫の失業ダミーのうち夫失業年、夫失業後1-2年ダミー、夫失業後3-4年ダミー、夫失業後5-6年ダミーが統計的に有意に正の
値を示していた。これは夫の失業6年以内に妻の就業率が上昇することを示している。これに対して、夫失業前5-6年前ダミーが有意に負の値を示していた。これは、夫の失業5-6年前の時点で妻の就業率が低下することを示しており、予想とは異なった結果となっている。

次にハウスマン検定の結果採択された(A2)の固定効果ロジットモデルの結果では夫失業年、夫失業後3-4年ダミー、夫失業後5-6年ダミーが有意に正の値を示しており、夫の失業後に妻の付加的労働者効果が見られることが確認できた $ ^{13} $ 。夫の失業を受け、妻は6年間の間に労働市場へ参入していくと考えられる。また、(A2)の限界効果について見ると、夫失業年が最も大きな値を示しており、夫失業後3-4年、夫失業後5-6年になるにつれてその大きさが小さくなる傾向にあった。妻の付加的労働者効果は、夫が失業した年に最も大きく、その後低下する傾向にあると言える。

(A2)において夫の失業以外の変数について見ると、妻の年齢ダミー¹⁴、5歳以下の子供ありダミー、年齢別失業率、妻・夫の正規雇用経験年数、妻・夫の非正規雇用経験年数、妻・夫の自营業・その他就業の経験年数、妻の転職回数が有意な値を示していた。

以上、回顧パネルデータを用いた分析の結果、夫の失業から6年以内において妻の付加的労働者効果が確認され、その大きさは徐々に小さくなることがわかった。それでは次に多項ロジットモデルを用い、どのような就業形態で労働市場へ参入しているのかを分析していく。

### 5.2 回顧パネルデータを用いた多項ロジット分析

表 5−2 は、回顧パネルデータを用いた妻の新規就業形態選択に関する多項ロジットモデルの推計結果である。なお、多項ロジットモデルでは係数の解釈が困難となるため、ここでは限界効果を見ていく。

妻が無業から正規雇用へ移行した場合の推計結果(B1)について見ると、夫の失業ダミーのうち夫失業年ダミーが有意に正の値を示していた。これは、夫が失業した時点において妻の就業行動が変化し、正規雇用へ就職する確率が高くなることを示している。正規雇用の場合、夫の失業後に就職する確率は高くならないと言える。
表 5－2 妻の新規就業に関する多項ロジット分析

被説明変数
(C1):非労働力→正規雇用
(C2):非労働力→非正規雇用	(C3):非労働力→自営業・その他
(C4):非労働力→求職(失業)
ヘースカテゴリー:非労働力
説明変数	(B1)
係数	(B2)
限界効果	(B3)
限界効果	(B4)
限界効果
妻の学単ダミー
ref:中高卒	大・高専卒	0.378***
(0.124)	0.0063***
(0.0021)	0.0336
(0.0757)	0.0009
(0.103)
大卒・大学院卒	0.495***
(0.186)	0.0082***
(0.0032)	-0.0741
(0.116)	-0.0044
(0.0051)
その他	0.434**
(0.211)	0.0069*
(0.0036)	0.215*
(0.126)	0.0085
(0.0056)
夫の学単ダミー
ref:中高卒	大・高専卒	-0.178
(0.198)	-0.0031
(0.0034)	0.107
(0.111)	0.0049
(0.0049)
大卒・大学院卒	-0.535***
(0.123)	-0.0086***
(0.0021)	-0.305***
(0.0721)	-0.0124***
(0.0032)
その他	-0.154
(0.257)	-0.0024
(0.0044)	-0.0529
(0.152)	-0.0020
(0.0067)
コーホートダミー
ref:ニーホートA	コーホートB	0.0545
(0.0997)	0.0009
(0.0017)	0.0012
(0.0624)	0.0004
(0.0028)
妻の年齢ダミー
ref:20-29蔵	30-39蔵	-0.819***
(0.123)	0.303***
(0.0945)	0.0144***
(0.0042)
40-49蔵	-0.957***
(0.178)	0.368***
(0.141)	0.0175***
(0.0062)
50-59蔵	-1.621***
(0.308)	-0.820***
(0.0053)	-0.334***
(0.0100)
子供の有無ダミー	5蔵以下の子供あり	-1.265***
(0.114)	-0.0206***
(0.0021)	-0.654***
(0.0667)	-0.316***
(0.0030)
6-12蔵の子供あり	0.264**
(0.102)	0.0038**
(0.0017)	0.455***
(0.0581)	0.0193***
(0.0026)
年齢別失業率	0.0885**
(0.0353)	0.0010*
(0.0006)	0.355***
(0.0201)	0.0153***
(0.0009)
妻の正規雇用経験年数	0.0766***
(0.0116)	0.0013***
(0.0002)	0.0160*
(0.0084)	0.0006
(0.0004)
妻の非正規雇用経験年数	0.0401*
(0.0226)	0.0005
(0.0004)	0.134***
(0.0076)	0.0058***
(0.0004)
妻の自営業・その他経験年数	0.0598***
(0.0151)	0.0009***
(0.0003)	0.0325***
(0.0105)	0.0119***
(0.0005)
転職経験回数	0.259***
(0.0276)	0.0041***
(0.0005)	0.135***
(0.0250)	0.0054***
(0.0011)
夫の正規雇用経験年数	-0.0373***
(0.0086)	-0.0006***
(0.0002)	0.000752
(0.0061)	-0.0388***
(0.0074)
夫の非正規雇用経験年数	-0.0542*
(0.0280)	-0.0009*
(0.0005)	-0.00541
(0.0141)	-0.0001
(0.0006)
夫の自営業・その他経験年数	-0.0334***
(0.0114)	-0.0005***
(0.0002)	-0.0250***
(0.0082)	-0.0011***
(0.0004)
転職経験回数	0.0571
(0.0390)	0.0009
(0.0007)	0.0321
(0.0254)	0.0012
(0.0011)
夫失業前	5-6年前	-0.103
(0.398)	0.0002
(0.0068)	-0.550**
(0.279)	-0.0192
(0.0124)
3-4年前	0.244
(0.332)	0.0050
(0.0057)	-0.213
(0.236)	-0.0082
(0.0105)
1-2年前	-0.0331
(0.378)	7.88e-05
(0.0064)	-0.475*
(0.264)	-0.0208*
(0.0117)
夫失業
ref:経験就業	夫失業年	0.753**
(0.374)	0.0118*
(0.0063)	0.343
(0.290)	0.1030
(0.0127)
1-2年後	0.333
(0.546)	0.0046
(0.0092)	0.592*
(0.338)	0.0246*
(0.0148)
3-4年後	0.403
(0.329)	0.0059
(0.0056)	0.610***
(0.233)	0.0257**
(0.0102)
5-6年後	0.522
(0.328)	0.0083
(0.0056)	0.770***
(0.204)	0.0341***
(0.0090)
定数項	-3.176***
(0.178)	-4.415***
(0.142)	-3.293***
(0.165)	-8.869***
(0.602)
推計方法
対数尤度
サンプルサイズ	多項ロシット
-12015.012
30,806

注1): ***、**、*はそれぞれ推定された係数が1%、5%、10%水準で有意であるのかを示す。

注2): [ ] 内の値は分散不均一性に対して頑健な標準誤差を示す。

注3)：KHPS2004-2011の回顧パネルデータから筆者推計。

次に妻が無業から非正規雇用へ移行した場合の推計結果(B2)について見ると、夫失業1-2年前ダミーが統計的に有意に負の値を示し、夫失業1-2年後ダミー、夫失業3-4年後ダミー、夫失業5-6年後ダミーで統計的に有意に正の値を示していた。また、限界効果の大きさについて見ると、徐々に増加する傾向があった。これは、夫の失業後1-6年以内において妻の非正規雇用就業確率が高くなることを示している。正規雇用よりも就職しやすい非
正規雇用の職に就くことで、家計の所得低下を補填している可能性が考えられる。

次に妻が新たに自营業・その他になる場合の推計(B3)について見ると、夫の失業年ダミーで正に有意な値を、夫の失業3-4年前ダミーで負に有意な値を示していた。これは、夫が失業した時点において妻の自营業・その他への就職確率が高くなることを示している。自营業・その他の場合、夫の失業後に就職する確率は高くならないと言える。

次に妻が無業から失業（求職）へ移行した場合の推計(B4)の結果を見ると、夫失業5-6年前ダミーが統計的に有意に負の値を示し、夫失業3-4年後ダミー、夫失業5-6年後ダミーで統計的に有意に正の値を示していた。また、夫の失業後ダミーの限界効果の大きさについて見ると、非正規雇用と同様に徐々に増加する傾向にあった。これは、夫の失業後3-6年以内において、妻の求職活動を実施する確率が高くなる傾向にあることを示している。夫の失業は無業であった妻が労働市場へ参入し、職探しを始める契機になると言える。

以上の結果から、夫の失業時点のみならず、その後も妻の労働市場への参加確率は上昇していると言える。特に非正規雇用や求職活動の場合、夫の失業後数年にわたって参加確率が上昇する傾向にある。しかし、この結果は、表5-1の夫の失業時点から徐々に参加確率が低下する傾向とは異なったものとなっている。おそらく、この背景には就業形態の違いを考慮するかどうか、といった点が影響を及ぼしていると考えられる。表5-1の場合だと、被説明変数を就業+失業といった形で1つにまとめており、正規雇用や自営・その他のような夫の失業後に就業行動の変化が見られない場合も含まれているため、非正規雇用や求職活動の労働市場への参加効果が低下してしまっている可能性がある。この結果、表5-1の(A2)で得られた推計結果のように、夫の失業後ダミーの限界効果が低下していると考えられる。このような関係がある場合、夫の失業が妻の付加的労働者効果に及ぼす影響を分析する際は、妻がどのような就業形態を選択したかどうかを考慮することが重要となるだろう。

夫の失業以外の変数を見ると、多くの変数が有意な値を示しているが、子供の有無ダミーが興味深い結果を示している。5歳以下の子供ありダミーは(B1)、(B2)、(B3)で有意に負の符号を示しており、5歳以下の子供がいるほど新規就業が抑制されるという結果となっている。これに対して(B4)では符号は負であるものの、有意な値とはなっていないため、求職活動を始めるといった形で労働市場に参入する上では5歳以下の子供が阻害要因にはならないと考えられる。小さな子供がいる場合、既婚女性は働くことが難しいものの、職探しは行っていると言えるだろう。また、6-12歳以下の子供ありダミーを見ると、(B1)から(B4)のいずれの場合においても正の符号を示していた。これは6-12歳の子供がいると就業確率や求職活動を行う確率が高まるという結果となっている。これには6-12歳の子供だと、それまでよりも手間がかからなくなる半面、教育費などを賄う必要が出てくるため、働く必要性が高まるようになるといった背景があるのではないかと考えられる。

以上、回顧パネルデータを用いた多項ロジットモデルの分析の結果、いずれの就業形態においても夫の失業による妻の付加的労働者効果が確認された。特に妻の非正規雇用就業
や求職行動は夫の失業に対して敏感に反応しており、夫の失業後1-6年以内においてその確率の上昇が確認された。夫が失業した既婚女性は、求職活動を始めたり、比較的就職しやすい非正規雇用を通じて労働市場へ参入したりすると考えられる。

### 5.3 夫の失業後にも妻の付加的労働者効果が見られる理由

分析の結果、妻の付加的労働者効果は夫が失業した数年後においても観察された。表5-1の分析結果を見ると、妻の付加的労働者効果は、その大きさが夫の失業時点と比較して小さくなっているものの、夫の失業後5-6年の時点でも見られ、影響が長期にわたっていると言える。これにはどのような背景があるのだろうか。本節では夫の失業前後の就業状態の変化や勤労収入、預貯金額の変化を分析することでこの点をさらに検討する $ ^{15} $ 。

夫の失業前後の就業状態の変化を分析するのは、夫が失業後すぐに再就職するのか、それとも失業、非労働力の状態なのかによって、妻の就業行動に及ぼす影響が大きく異なってくると考えられるためである。もし失業、非労働力の状態が持続すれば、妻の付加的労働者効果が観察される可能性がある。また、夫の失業前後の勤労収入の変化を分析するのは、失業が恒常所得の低下をもたらしたのかどうかを検証するためである。妻の付加的労働者効果は、夫の変動所得ではなく、恒常所得から影響を受けることが樋口（2001）で指摘されている。もし失業によって夫の勤労収入の水準が低下し、しかもそれが持続する場合、夫の恒常所得が低下することとなるため、妻の付加的労働者効果が観察される可能性が考えられる。また、夫の失業前後の家計の預貯金額の推移を分析するのは、失業による所得の低下を補填するために預貯金が利用されているのかどうかを確認するためである。これらの点について以下で分析していく。

表 5−3 夫の失業前後の就業状態の変化

就業率(%)	失業・非労働力率(%)	サンプルサイズ
失業6年前	92.9	7.1	183
失業5年前	94.6	5.4	184
失業4年前	93.5	6.5	184
失業3年前	96.2	3.8	184
失業2年前	97.8	2.2	183
失業1年前	100.0	0.0	183
失業年	0.0	100.0	184
失業1年後	57.3	42.7	178
失業2年後	71.1	28.9	166
失業3年後	76.1	23.9	159
失業4年後	77.0	23.0	152
失業5年後	77.5	22.5	142
失業6年後	79.7	20.3	133

注1）：KHPS2004-KHPS2011の回顧パネルデータから筆者作成。
表 5-3 は、回顧パネルデータを用いた夫の失業前後 6 年間の就業状態の変化を示している。分析対象は失業する 1 年前に就業していた既婚男性であり、ロジットモデル及び多項ロジットモデルで使用したサンプルと同一のものを使用している。

表を見ると、失業の前までは就業率が90%以上で推移していたが、失業1年後になると就業率が57.3%にまで落ち込んでいた。その後、就業率は徐々に上昇していき、失業6年後の時点では79.7%まで回復していた。失業後、夫の約8割が再就職していると言える。しかし、この結果は、同時に失業から6年たった時点においても依然として20.3%の夫が失業、もしくは非労働力の状態にあることを示唆しており、失業がその直後だけでなく、長期的な影響を及ぼすことを示している。

次に図 5-1 から失業前後の夫の勤労収入の平均値の推移と家計の預貯金額の平均値の推移を見ていく。勤労収入と預貯金額は、回顧パネルデータでは利用できないため、ここでは 2004 年から 2011 年までのパネル調査期間中のサンプルに限定している $ ^{16} $ 。分析対象は 59 歳以下の既婚男性であり、サンプル数を確保するために配偶者データも使用している。

図 5−1 失業前後の夫の勤労収入の平均値の推移と家計の預貯金額の平均値の推移

注1）：図中のnはサンプルサイズを示している。

注2）：KHPS2004-KHPS2011から筆者作成。

この図から明らかなとおり、失業前は300万円から450万円の間であった勤労収入が失業後は大きく落ち込んでいる。徐々に勤労収入は上昇していくものの、失業6年後の時点でも約260万円であり、失業前の水準まで回復するには至っていない。このように失業は
収入の面から見ても、その直後だけでなく、長期的な影響を及ぼすことがわかる。アメリカのデータを用いて解雇が再就職後の賃金に及ぼす影響を分析した Jacobson, Lalonde and Sullivan (1993) や von Wachter, Song and Manchester (2009) を見ても、解雇は長期的に賃金を抑制する影響を及ぼしていることが指摘されており、今回得られた結果も同様の傾向を示している。

次に預貯金額の変化を見ると、失業後に減少する傾向にあった。この間、夫の勤労収入の低下を補填するために、預貯金が使用されていると考えられる $ ^{17} $ 。

以上、夫の失業前後の就業状態の変化や勤労収入、預貯金額の変化を見ると、失業がその直後だけでなく、長期的な影響を及ぼしていることがわかった。一旦失業を経験すると、以前よりも就業率が落ちるだけでなく、仮にその後再就職できでも勤労収入の水準は以前よりも低くなる傾向がある。これは夫の恒常所得が失業直後だけでなく、その後数年にわたって低い状態にあることを意味しているため、妻の労働市場への参入を促すと考えられる。以上の理由から、回顧パネルデータの分析結果が示すように、夫の失業後でも妻の付加的労働者効果が観察されるのではないかと考えられる。また、預貯金額も減少する傾向が見られるため、夫の所得低下に対して預貯金を取り崩すことでも対処していることが考えられる。

### 6. 結論

本稿は KHPS の回顧パネルデータを利用し、夫の失業時点のみならず、その前後においても妻の付加的労働者効果が存在するのかといった点を検証することを目的としていた。分析の結果、以下の3点が明らかになった。

1 点目は、回顧パネルデータを用いた分析の結果、夫の失業から6年以内において妻の付加的労働者効果が確認され、その大きさは徐々に小さくなることがわかった。この結果から、夫の失業による妻の付加的労働者効果は、夫の失業した時点のみならず、その後数年間にわたって観察されると言える。

2 点目は、回顧パネルデータを用い、妻の新規就業形態選択に関する分析を行った結果、いずれの就業形態においても夫の失業による妻の付加的労働者効果が確認された。特に妻の非正規雇用就業や求職行動は夫の失業に対して敏感に反応しており、夫の失業後1-6年以内においてその確率の上昇が確認された。夫が失業した既婚女性は、求職活動を始めたり、比較的就職しやすい非正規雇用を通じて労働市場へ参入したりすると考えられる。
3 点目は、回顧パネルデータ及び通常の 2004 年から 2011 年までのパネルデータを用いて夫の失業前後の就業状態の変化や勤労収入、預貯金の変化を分析した結果、一旦失業を経験すると、以前よりも就業率が落ちるだけでなく、仮にその後再就職できでも勤労収入の水準は以前よりも低くなる傾向にあることがわかった。これは夫の恒常所得が失業直後だけでなく、その後数年にわたって低いことを意味している。この結果、回顧パネルデータの分析結果が示すように妻の付加的労働者効果が夫の失業後でも観察されるのではないかと考えられる。また、預貯金額も減少する傾向が見られるため、夫の所得低下に対して預貯金を取り崩すことでも対処していることが考えられる。

以上が本稿の分析によって得られた結果である。夫が失業した場合、その失業時点だけでなく、それ以降でも妻の付加的労働者効果が存在すると言える。この効果は特に妻の非正規雇用就業や求職行動で顕著に見られた。

この妻の新規就業は、家計の所得低下を補填するためには重要な一つの方法であると考えられる。しかし、新規に就業する場合の選択肢が正規雇用ではなく、非正規雇用である場合、賃金水準が低いため、所得低下を十分に補填できない可能性がある。この場合、夫の失業が貧困へ陥る確率を高めている恐れがある。実際、樋口・石井・佐藤(2011)では夫婦の就業形態の組み合わせ別に貧困率を算出しており、夫が就業しておらず、妻が非正規雇用の場合に貧困率が38%と組み合わせの中で2番目に高くなることを明らかにしている。このような状況を回避するためにも、妻が新規就業する際、非正規ではなく、正規雇用で就職できるよう支援策を講じる必要があるだろう。

最後に本稿に残された課題について述べておきたい。本稿では回顧パネルデータを用い、分析を行ってきたが、利用できる変数に大きな制約を課さざるを得なかった。固定効果を考慮した分析を行い、期間中に変動しない要因などは考慮できていたが、期間中に変動する夫の雇用保険の受給の有無や非勤労所得など就業の意思決定に大きな影響を及ぼす要因についてはコントロールできなかった。この点について今後の分析課題としたい。

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## 第5章

# 化学物質の環境リスクの評価・管理

## 第1節 化学物質の環境中の残留実態の現状

現代の社会においては、様々な産業活動や日常生活に多種多様な化学物質が利用され、私たちの生活に利便を提供しています。また、物の焼却などに伴い非意図的に発生する化学物質もあります。化学物質の中には、適切な管理が行われない場合に環境汚染を引き起こし、人の健康や生態系に有害な影響を及ぼすものがあります。

化学物質の一般環境中の残留状況については、化学物質環境実態調査を行い、毎年「化学物質と環境」(http://www.env.go.jp/chemi/kurohon/)として公表しています。平成25年度においては、[1]初期環境調査、[2]詳細環境調査及び[3]モニタリング調査の3つの体系として調査を実施しました（図5-1-1）。これらの調査結果は、化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律（昭和48年法律第117号。以下「化学物質審査規制法」という。）のリスク評価及び規制対象物質の追加の検討、特定化学物質の環境への排出量の把握等及び管理の改善の促進に関する法律（平成11年法律第86号。以下「化学物質排出把握管理促進法」という。）の指定化学物質の指定の検討、環境リスク評価の実施のための基礎資料など、各種の化学物質関連施策に活用されています。

図5-1-1 化学物質環境実態調査の検討体系図
## 1 初期環境調查

初期環境調査は、化学物質排出把握管理促進法の指定化学物質の指定やその他化学物質による環境リスクに係る施策についての基礎資料とすることを目的とした調査であり、調査対象物質の特性に応じて、水質、大気について調査を実施しています。平成25年度は、14物質（群）について調査を実施し、8物質（群）が検出されました。また、平成26年度は、15物質（群）について調査を実施しました。

## 2 詳細環境調査

詳細環境調査は、化学物質審査規制法の優先評価化学物質のリスク評価を行うための基礎資料とすることを目的とした調査であり、調査対象物質の特性に応じて、水質、底質、生物、大気について調査を実施しています。

平成25年度は、7物質について調査を実施し、6物質が検出されました。また、平成26年度は、16物質（群）について調査を実施しました。

## 3 モニタリング調査

モニタリング調査は、難分解性、高蓄積性等の性質を持つポリ塩化ビフェニル（以下「PCB」という。）、DDT等の化学物質の残留状況を経年的に把握するための調査であり、残留性有機汚染物質に関するストックホルム条約（以下「POPs条約」という。）の対象物質及びその候補となる可能性のある物質並びに化学物質審査規制法の特定化学物質等を対象に、物質の特性に応じて、水質、底質、生物、大気について調査を実施しています。

平成25年度は、10物質（群）について調査を実施し、それまでの結果を解析したところ、POPs条約対象物質については、全ての媒体で濃度レベルが総じて横ばい又は漸減傾向を示していました。また、平成26年度は15物質（群）について調査を実施しました。

## 第2節 化学物質の環境リスク評価

## 1 化学物質の環境リスク評価の推進

環境施策上のニーズや前述の化学物質環境実態調査の結果等を踏まえ、化学物質の環境経由ばく露に関する人の健康や生態系に有害な影響を及ぼすおそれ（環境リスク）についての評価を行っています。その取組の1つとして、平成26年度に環境リスク初期評価の第13次取りまとめを行い、14物質について健康リスク及び生態リスクの初期評価を、4物質について生態リスクの初期評価を実施しました。その結果、健康リスク初期評価について3物質、生態リスク初期評価について4物質が、相対的にリスクが高い可能性があり「詳細な評価を行う候補」と判定されました。

なお、生態系に対する影響に関する知見を更に充実させるため、経済協力開発機構（以下「OECD」という。）のテストガイドラインを踏まえた生態影響試験を、平成26年度は1物質について行いました。

また、化学物質審査規制法に基づき、法制定以前に製造・輸入が行われていた既存化学物質を含む一般化学物質等を対象に、スクリーニング評価をして優先評価化学物質を指定した上で、優先評価化学物質の環境リスク評価を実施しました。

さらに、ナノ材料については、環境・省エネルギー等の幅広い分野で便益をもたらすことが期待されてい
る一方で、人の健康や環境への影響が十分に解明されていないことから、国内外におけるナノ材料への取組に関する知見の集積を行うとともに、生態影響と環境中挙動を把握するための方法論を検討しました。

## 2 化学物質の内分泌かく乱作用問題に係る取組

化学物質の内分泌かく乱作用問題については、その有害性など未解明な点が多く、関係府省が連携して、環境中濃度の実態把握、試験方法の開発、生態系影響やヒト健康影響等に関する科学的知見を集積するための調査研究を、OECDにおける活動を通じた多国間協力や二国間協力など国際的に協調して実施しています。

環境省では、平成22年に取りまとめた「化学物質の内分泌かく乱作用に関する今後の対応—EXTEND2010—」に基づき、これまでに得られた知見や開発された試験法を活用し、評価手法の確立と評価の実施のための取組を進めています。平成26年度は、一部の化学物質について試験管内試験及び生物試験を実施しました。

また、小児や妊婦（胎児）など化学物質に対して脆弱と考えられる集団に関して、疫学調査を通じた知見の集積を継続するとともに、これらの集団に特有の有害性発現メカニズムの解明を通じ、新たな毒性概念を確立し、これらの集団に対する作用を検出可能な評価手法の開発に資する研究を推進しています。

さらに、水環境中の内分泌かく乱作用を有すると疑われる化学物質の存在状況を把握するため、全国109の一級河川を対象に、水質及び底質の調査を引き続き実施しました。

## 第3節 化学物質の環境リスクの管理

## 1 化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律に基づく取組

持続可能な開発に関する世界サミット（以下「WSSD」という。）における「2020年（平成32年）までに、化学物質による人の健康や環境への著しい悪影響を最小化する」という目標を踏まえて、平成21年5月に化学物質審査規制法が改正されました。改正された化学物質審査規制法では、包括的な化学物質の管理を行うため、法制定以前に製造・輸入が行われていた既存化学物質を含む一般化学物質等を対象に、まずは、リスクがないとは言えない化学物質を絞り込んで優先評価化学物質に指定した上で、それらについて段階的に情報収集を求め、国がリスク評価を行う効果的、効率的な体系が導入されました。平成27年4月1日時点で、優先評価化学物質177物質が指定されています（図5-3-1）。また、優先評価化学物質については段階的に詳細なリスク評価を進めており、平成26年度までに42物質について「リスク評価（1次）評価Ⅱ」に着手し、3物質について評価Ⅱの評価結果を審議しました。

一方、新たに製造・輸入される新規化学物質については、平成26年度は、600件（うち低生産新規化学物質は233件）の届出を事前審査しました。また、平成26年6月に新規化学物質の製造又は輸入に係る届出等に関する省令を改正し、新たに少量中間物等新規化学物質確認制度を創設しました（同年10月1日施行）。

さらに、平成23年4月及び平成25年5月に開催されたPOPs条約締約国会議の議論を踏まえ、平成26年3月に化学物質審査規制法施行令を改正し、新たに条約上の廃絶対象とすることが決定されたエンドスルファン及びヘキサブロモシクロドデカンを第一種特定化学物質に指定（同年5月1日施行）するとともに、ヘキサブロモシクロドデカンが使用されている場合に輸入することができない製品として繊維用難燃処理薬剤等を指定（同年10月1日施行）しました。
図5-3-1 化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律のポイント

注：各物質の数は平成27年4月1日現在。

資料：厚生労働省、経済産業省、環境省

## 2 特定化学物質の環境への排出量の把握等及び管理の改善の促進に関する法律に基づく取組

化学物質排出把握管理促進法に基づく化学物質排出移動量届出制度（以下「PRTR制度」という。）については、同法施行後の第13回目の届出として、事業者が把握した平成25年度の排出量等が都道府県経由で国へ届け出られました。届出された個別事業所のデータ、その集計結果及び国が行った届出対象外の排出源（届出対象外の事業者、家庭、自動車等）からの排出量の推計結果を、平成27年3月に公表しました（図5-3-2、図5-3-3、図5-3-4）。また、平成22年度から、個別事業所ごとのPRTRデータをインターネット地図上に分かりやすく表示し、ウェブサイト（http://www2.env.go.jp/chemi/prtr/prtrmap/）で公開しています。

図5-3-2 化学物質の排出量の把握等の措置（PRTR）の実施の手順

資料：経済産業省、環境省
図 5-3-3 届出排出量・届出外排出量の構成 (平成 25 年度分)

図5-3-4 届出排出量・届出外排出量上位10物質とその排出量（平成25年度分）

## 3 ダイオキシン類問題への取組

## （1） ダイオキシン類による汚染実態と人の摂取量

平成25年度のダイオキシンに係る環境調査結果は表5-3-1のとおりです。

表5-3-1 平成25年度ダイオキシン類に係る環境調査結果（モニタリングデータ）（概要）

環境媒体	地点数	環境基準超過地点数	平均値 $ ^{*1} $	濃度範囲 $ ^{*1} $
大気 $ ^{*2} $	666 地点	0 地点 (0%)	0.023pg-TEQ/m³	0.0029～0.20pg-TEQ/m³
公共用水域水質	1,537 地点	28 地点 (1.8%)	0.19pg-TEQ/L	0.013～3.2pg-TEQ/L
公共用水域底質	1,247 地点	5 地点 (0.4%)	6.7pg-TEQ/g	0.056～640pg-TEQ/g
地下水質 $ ^{*3} $	556 地点	3 地点 (0.5%)	0.26pg-TEQ/L	0.011～110pg-TEQ/L
土壤 $ ^{*4} $	921 地点	0 地点 (0%)	3.6pg-TEQ/g	0～230pg-TEQ/g

また、26年度の一日摂取量調査において、25年度に人が一日に食事及び環境中から平均的に摂取したダイオキシン類の量は、体重1kg当たり約0.59pg-TEQと推定されました（図5-3-5）。※食事からのダイオキシン類の摂取量は0.58pg-TEQです。この数値は経年的な減少傾向から大きく外れるものではなく、耐容一日摂取量の4pg-TEQ/kg/日を下回っています（図5-3-6）。
図5-3-5 日本におけるダイオキシン類の1人1日摂取量(平成25年度)

資料：厚生労働省・環境省資料より環境省作成

図5-3-6 食品からのダイオキシン類の1日摂取量の経年変化

資料：厚生労働省「食品からのダイオキシン類一日摂取量調査」

## (2) ダイオキシン法等に基づく対策

ダイオキシン類対策は、「ダイオキシン対策推進基本指針（以下「基本指針」という。）」及びダイオキシン類対策特別措置法（平成11年法律第105号。以下「ダイオキシン法」という。）の2つの枠組みにより進められています。

平成11年3月に策定された基本指針では、排出インベントリ（目録）の作成、測定分析体制の整備、廃棄物処理・リサイクル対策の推進などを定めています。

ダイオキシン法では、施策の基本とすべき基準（耐容一日摂取量及び環境基準）の設定、排出ガス及び排出水に関する規制、廃棄物焼却炉に係るばいじん等の処理に関する規制、汚染状況の調査、土壌汚染に係る措置、国の削減計画の策定などが定められています。

基本指針及びダイオキシン法に基づき国の削減計画で定めたダイオキシン類の排出量の削減目標が達成されたことを受け、平成24年に国の削減計画を変更し、新たな目標として、当面の間、改善した環境を悪化させないことを原則に、可能な限り排出量を削減する努力を継続することとしました。我が国のダイオキシン類の排出総量は年々減少しており、平成25年における削減目標の設定対象に係る排出総量は、目標量を下回っており、排出削減目標は達成されたと評価されます（図5-3-7）。

図5-3-7 ダイオキシン類の排出総量の推移

对平成9年削減割合

基准年	平成10年	平成11年	平成12年	平成13年	平成14年	平成15年	平成16年	平成17年
49.0～51.9	60.6～62.6	68.8～68.9	75.2～75.3	87.7～88.1	95.1～95.2	95.5	95.6
基准年	平成18年	平成19年	平成20年	平成21年	平成22年	平成23年	平成24年	平成25年
96.1～96.2	96.2～96.3	97.2～97.3	97.9～98.0	98.0	98.2	98.2～98.3	98.3～98.4

注：平成9年から平成19年の排出量は毒性等価係数としてWHO-TEF（1998）を、平成20年以後の排出量は可能な範囲でWHO-TEF（2006）を用いた値で表示した。資料：環境省「ダイオキシン類の排出量の目録（排出インベントリー）」（平成27年3月）より作成