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## 附録 1 データ作成について

アテープの設計 - 標本の分割 $ ^{1} $

所得 - 余暇の選択行動は家計類型や家族構成により異なるであろうという基本的な考えにより，我々はサンプルを次の5つのテーブグループに分割した。

グループ	(家計類型)	(家族類型)
I	雇用者世帯	核家族世帯
II	雇用者世帯	複合家族世帯
III	自营業者世帯	核家族世帯
IV	自营業者世帯	複合家族世帯
V	上記以外世帯（単身赴任など）

分割に当り，農地のある家計の就業パターンは異質であると考えられるため，グループI

~ IVでは農業就業者のいる世帯は除外してある。また単身世帯，世帯主が有配偶でない世帯，世帯主が女性である世帯などはグループVに含めた。

## 变数编集

就調のオリジナルテーブ収録変数の中には当人以外の世帯員に関する情報としては世帯主に関する数項目が収録されているだけである。この段階で我々は世帯毎にテーブを読み込むことにより，世帯主の配偶者，親，子の情報（性，年令，所得，学歴）を各レコードに追加した。こうしておけば各世帯からどの続柄のレコードを抽出しても他の世帯員情報が得られ，分析に際してすこぶる便利である。同時にオリジナル変数の取捨選択を行い，次の様な変数フォーマットに編集しなおした。

変数リスト（編集後） 昭和52年『就業構造基本調査』

变数	内容
基本項目	(1) 西暦
(2) 県番
(3) 十六都市区分
(4) 集計用乗率
(5)	"77"
"1" ~ "47"
札幌,東京,横浜,川崎,名古屋,京都,大阪,神戸,北九州,福岡,以外
NNNNN.NNNNNNNNN
"01" ~ (01は世帯主)
世帯主,世帯主の配偶者,子,孫,父母,祖父母,兄弟姉妹,他の親族,その他
男,女
"15" ~ (本調査の調査対象は15才以上)
在学中,小中卒,高卒,大卒,在学したことがない。
有業,無業
未婚,有配偶,死離別
~円/時間
有業者項目	(14) 仕事の主従
(15) 従業上の地位
(16) 産業大分類
(17) 職業大分類
(18) 従業員規模
(19) 年間就業日数
(20) 年間就業形態
(21) 週間就業時間²)
(22) 本業+副業所得	有業(仕事が主,仕事が従),無業
常雇,臨時雇,日雇,役員,自営(雇い人有,無),家族従業者,内職(最初の4項目を回答した者=雇用者)
農林,建設,製造,卸小売,サービス,その他,分類不能
専門的技術的職業,管理的職業,事務(以上ホワイトカラー),販売,農林漁業,採鉱採石,運輸通信,技能工生産工程,単純作業,保安職業,サービス,分類不能
1人,2~4人,5~9人,10~29人,30~49人,50~99人,100~299人,300~499,500~999人,1,000人以上,官公庁
50日未満,50~99日,100~149日,150~199日,200~249日,250日以上
不規則的,季節的,規則的
15時間未満,15~34,35~42,43~48,49~59,60時間以上
~万円/年
変数	内容
基本項目	(23)就業希望意識(24)就業希望理由3)	継続希望,追加就業希望,転職希望,休止希望一時的についた,収入少,将来性,定年,負担大,知識技能を生かしたい,時間あり,健康上,その他短時間,普通勤務,自営,家業,内職,その他"1"~(年)
無業者項目	(27)就業希望意識(28)希望形態5)(29)求職活動の有無5)(30)離職理由5)	希望あり,希望なし短時間,普通勤務,自営,家業,内職,その他求職活動している,していない人員整理・倒産など,一時的だった,収入少,労働条件,転勤,定年,病気,結婚育児,その他
世帯主項目	(31)性別(32)有業・無業(33)従業上の地位(34)産業大分類(35)年令(36)学歴(37)職業大分類(38)勤務先規模(39)本業+副業所得(40)配偶関係	男,女有業(自営業主,家従,雇用者,地位不詳),無業(世帯内有業者有り,無し)常雇,臨時,日雇,役員,自営業(設備有り,無し),家従,内職農林,建設,製造,卸小売,サービス,その他,分類不能~才在学中,小中卒,高卒,大卒,在学したことがない専門的,技術的,管理的,事務,販売,農林漁業,採鉱採石,運輸通信,技能,単純,保安,サービス1人,2~4,5~9,10~29,30~49,50~99,100~299,300~499,500~999,1,000人以上,官公庁~万円/年末婚,有配偶,離死別
世帯項目	(41)世帯構成(4区分)(42)家族類型(11区分)(43)世帯人員(0~5才)(44) "6~14)(45)15才以上親族人口(46)合計親族世帯員数(47)親族有業者数(48)農業就業者の有無(49)世帯所得	核家族,その他の親族世帯,単身世帯,非親族世帯夫婦のみ,夫婦と子,男親と子,女親と子,夫婦と親,夫婦と親と子,夫婦と子と他,夫婦と親と子と他,その他,単身,非親族~人~人~人~人~人~人~人~人~人~万円/年
世帯員項目	配偶者	配(50)年令(51)所得(52)学歴(53)性別(54)年令(55)所得(56)性別(57)年令(58)所得(59)(63)(67)性別(60)(64)(68)年令(61)(65)(69)所得(62)(66)(70)学歴
变数	内容
個人項目	(71) 推計労働時間Y/W7)	~ 時間/年
(72) 他の世帯員収入計7)	~ 万円/年
(73) 回答労働時間HR7)	~ 時間/年
(74) 本業収入	~ 万円/年
(75) 副業収入	~ 万円/年
(76) 有効求人倍率	~ 倍

## ウ 賃金率Wについて

## (a) 算定に使用したデータ及び算定式

52年『賃金構造基本統計調査』の年令階級 $ ^{*} $ 別の以下のデータを使用し賃金率を計算した。

(1) (2) (3)

所定内実労 超過実労働 きまって支給

働時間数 時間数 する現金給与

(月間) (月間) (月額)

Reg. T OVR. T WAGE

(4) (5)

年間賞与その 労働者数

他特別給与

（年額）

BONUS WORKERS

個人に外生的に与えられる市場賃金率（県別，性別，学歴別，年令別）。現在有業であるか無業であるかを問わず，ある属性をもつ個人が労働供給をした場合に得ることのできる平均的賃金率という意味からデータはすべて全産業平均，企業規模平均の数値を使用した。

時間賃金率= $ \left(\text{WAGE}+\text{BONUS}/12\right)/\left(\text{Reg.T}+\text{OVR.T}\right) $

## (b) 算定の考え方

『賃金構造基本統計調査報告』では学歴別集計 $ ^{*} $ がなされているのは全国データのみであるため，以下の方法により県別の学歴別賃金プロファイルを算定した。

(1) 全国の平均時間賃金率（性別，学歴別，年令別）のプロファイルを（a）の算定式により計算し基本賃金率表とする。

(2) 第i県の対全国賃金比率（全国=1）を算出。（但し全国及び第i県について性別，全年令平均，全学歴平均のデータから平均賃金率を計算し，両者の比率をとった）

(3) (1)の賃金表に(2)の比率を乗じて第i県の学歴別賃金表を咋成。

(4) 個人の属性（性，県，学歴，年令）により該当の賃金率を呼び出しその人の賃金率Wとした。

## $ ^{*} $ 年令階級

52年『賃金構造基本統計調查出における年令区分は次の11区分である。

イ）17オ以下 ロ）18～19 ハ）20～24 二）25～29 ホ）30～34 へ）35～39 ト）40～44 へ）45～49 ト）50～54 チ）55～59 リ）60オ以上

**学歴区分

『賃金構造基本統計調査』の学歴区分イ）小・中卒 口）旧中・新高卒 八）短大・高専卒 二）旧大・新大卒 『就業構造基本調査』の学歴区分

## 二 ）短大·大学卒

上記の様に両調査の区分が異なるため各区分の対応を以下の様に調整した。

(就調) (賃金構造)

イ）小中卒

ホ）在学した →イ）小・中卒の賃金率を適用

ことがない

ハ）高卒 →口）旧中新高卒の"

→ハ）短大・高専卒二）旧大・

二）短大・大学卒 新大卒の原データを加重平均し算出した賃金率を適用

イ）在学中と回答した者については，
18オ未満ならば小・中卒の，18オ以上ならば旧中・新高卒の賃金率をそれぞれ適用した。

## エ 有効求人倍率について

地域ごとの需要条件の強さに応じて各個人の供給行動がどの様な影響を受けるかを調べるために，性別，県別有効求人倍率を各標本に追加した。数字は次式により算出した。

有効求人倍率（倍）= 有効求人数÷有効求職者数

資料出所：労働省職業安定局『労働市場年報52年』有効求人数，求職者数は当年平均，学卒パートを除く一般の数字を使用

昭和52年計算結果

都道府県	男	女	都道府県	男	女
1	北海道	0.50	0.30	21	岐阜	0.98	0.85
2	青森	0.14	0.18	22	静岡	1.04	0.65
3	岩手	0.57	0.55	23	愛知	1.46	0.81
4	宮城	0.68	0.39	24	三重	0.69	0.45
5	秋田	0.17	0.23	25	滋賀	0.74	0.53
6	山形	0.33	0.33	26	京都	0.49	0.33
7	福島	0.53	0.52	27	大阪	0.52	0.35
8	茨城	1.03	0.69	28	兵庫	0.45	0.27
9	栃木	0.99	0.91	29	奈良	0.60	0.50
10	群馬	0.96	0.65	30	和歌山	0.43	0.49
11	埼玉	0.82	0.40	31	鳥取	0.53	0.66
12	千葉	0.91	0.43	32	鳥根	0.66	0.55
13	東京	0.85	0.43	33	岡山	0.70	0.58
14	神奈川	0.79	0.35	34	広島	0.57	0.39
15	新潟	0.75	0.64	35	山口	0.53	0.43
16	富山	0.74	0.47	36	徳島	0.40	0.42
17	石川	0.61	0.53	37	香川	0.88	0.74
18	福井	0.52	0.51	38	愛媛	0.47	0.45
19	山梨	0.88	0.90	39	高知	0.18	0.11
20	長野	0.97	0.70	40	福岡	0.28	0.19
都道府県	男	女	都道府県	男	女
41	佐賀	0.29	0.26	46	鹿児島	0.30	0.22
42	長崎	0.48	0.43	47	沖縄	0.09	0.10
43	熊本	0.38	0.30	総計	0.62	0.41
44	大分	0.45	0.35
45	宮崎	0.35	0.23

注 1）分割に使用した変数内容については本文III - 4 - Bのアを参照のこと。

２）この項目の対象は200日以上就業者全員，及び200日未満就業者のうち規則的に就業している者である。

３）この項目の対象は有業者のうち追加転職希望者である。

４）この項目の対象は有業者のうち現在の仕事を１年以上継続している者である。

5)この項目の対象は無業者のうち就業を希望する者である。

6）この項目の対象は無業者のうち1年前に有業だった者である。

7）内容については本文III - 4 - Bのイ及びウを参照のこと。
## 附録 2 計測手続きに関する覚書

実際に計測作業をすすめるにあたっては，最終分析方法を特定化する為に種々の試みを行って検討した。それらの試みのうち主なものを紹介しておこう。

## ア 所得フィルター

計測をする場合 分析グループに不適当なサンプル（例えば誤解答とか，分析目的からはずれる様な所得階層など）が混入していると計測結果にバイアスがかかると考えられるため，それらを除いてグループを作るべく何らかの規準をもうけてフィルターをかけてやる必要がある。

時間あたり市場賃金率（W）と回答された年間労働時間（HR）を掛け合わせて得られる平均的所得 $ Y^{*} $ と回答された所得Yとのクロス分布を雇用者核世帯の主婦のうち規則的就業者について従業上の地位別に観察してみた。その結果，かなり広範囲にわたって分散しているものの，雇用者として働いてる者はYと $ Y^{*} $ の対応が比較的うまくいっているが，自営業主・内職者（家族従業者は原則として無給の者となっているので除いた。）については，Y軸に近い位置に偏在しており平均市場賃金率よりもかなり低い賃金率で就業していることがわかった。雇用者について対応がうまくいっているのは平均市場賃金率のデータ出所『賃金構造基本統計調査』の調査対象が従業員10人以上の事業所に勤務する雇用者であることを考慮すれば当然の結果と言えるかもしれない。従って労働時間の分析についてば規則的に働く雇用者（不規則的就業者には週間就業時間を尋ねていない。）を対象とするのが適当と思われる。

上記の分布を参考にしながら，次の3つの所得フィルターを択一的に実施してみた。

a 実際の年問所得 Yが 5 万円～700万円のサンプルにて分析する。

(高額所得者は除いて計測する。)

b 実際の年問所得 Y と平均的所得 $ Y^{*} $ が $ 0.5Y^{*} \leq Y \leq 1.5Y^{*} $ となるサンプルにて分析する。

（つまり現実に稼得している賃金率が平均より50％以上高すぎたり低すぎたりするサンプルを除いて計測する。）

c aとbのフィルターを同時にかける。核世帯の主婦について。a, b, cを計測した結果，aが最も安定的な結果であり，理論的にも期待される符号が得られた。（bとcは全く同じサンプルとなった。）このテストの結果より，主婦の供給分析ではフィルターを採用することにした。（但し，他の世帯員分析においては標本数の確保という意味からこのフィルターはかけなかった。）

## イ 賃金率データについて

本文III - 3（4）のイで述べた通り期待賃金率に関する情報は『賃金構造基本調査』に依拠したが，その算定方法についてa，bの試みを実施した。また有業者のみを対象とする労働時間分析においては『就業構造基本調査』から得られる情報を使って実際の賃金率を算定するcの方法も試してみた。

## a W

本分析における賃金率 Wは，附録1 - ウにて詳述した様に性・学歴・年令別の全国賃金プロファイルに，県別比率（各県平均賃金/全国平均賃金）を掛け合わせて個人の賃金率とした。『賃金構造基本統計』の県別報告書は学歴別の集計がなされていないのでこうした方法をとったが，それは，県別学歴別賃金プロファイルが全国のそれと同じ形状をしているという仮定が前提となる。賃金率データとしては他に以下の2種類も考えられる。

## b $ W^{*} $

『賃金構造基本統計調査報告書』の県別の原データをそのまま使って賃金率を算定する方法。この方法では集計値をそのまま使うので数字の信頼度は高いと言えるが，上述した通り県別集計では学歴区分が捨象さ
れている。従ってこの場合各県の賃金プロファイルには学歴間格差はないという仮定が前提となる。

## c WHR（労働時間分析の時）

上記 W や W^{*} の賃金率は市場における平均的な機会賃金率という考え方であるが，それらは有業者にとっては実際に稼得している賃金率とは異なっているはずである。実際の賃金率を WHR と表わせば，それは

WHR = Y/HR（年収÷年間労働時間）によって求められる。すでに就業している人が各自の賃金率として認識しているのはこのWHRであって，その変化に従って，労働時間を調整するといえるかも知れない。

核世帯の主婦25～34才層について3つの賃金率について計測してみると，推計労働時間Y/WについてはWHR，回答労働時間HRについてはWを使用した計測において比較的良好な結果が得られた。W*の結果についてはWの方が良好であり，賃金の学歴間格差を無視するW*の仮定は現実にそぐわないことが示唆されたため以後W*は使用しないこととした。

## ウ 個票再集計データの試み

本分析においては個票データを使い，就業非就業（1 - 0）分析を行なっているが，もう一つの方法として標本を地域別，特性別の小グループに分割し，そのグループ別平均値をサンプルとして計測するやり方が考えられる。この方法による結果は，従来から多くなされている地域別集計データによる労働力率研究との比較を可能にし，同時に同一地域内を更に特性別にも分割することにより，単なる地域平均値では相殺されてしまう分散の内容をも分析可能にすると考えられた。また個票分析よりも安定的な結果が期待された。

実際の試算では

賃金率 W 499円以下，500～599，600～699，700～799，800～999，

1,000円以上（時間あたり）

世帯主所得 YHD 149万円以下，150～

199,200～249,250～299,300

～399,400万円以上（年間）

の２つの区分をクロスさせ，各セルにおける全標本の各変数の平均値を計算し，１つの標本として計測した。

通常の個票データによる計測との結果比較をしてみると符号条件は同じであったが，係数の安定性においては予想に反して集計による改善はみられなかった。通常の個票データによる1-0分析の結果は非常に安定しており，以後の分析では個票をそのまま使用することとした。
## 附録 3 - A ロジットモデルにおける 偏微係数と弾性値の導き方

ある事象が起こる確率をP, 影響を及ぼす独立変数を $ x_{i} $ で表わせば, ロジット変換式は次式の様になる。

$$ \begin{aligned}\log\frac{\mathcal{P}}{1-\mathcal{P}}=&f(x_{1},x_{2},\cdots\cdots,x_{n})\\=&\beta_{0}+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i}x_{i}\end{aligned} $$

この変換により図1のように $ 0 \leq P \leq 1 $ なるPについて $ \log \frac{P}{1 - P} $ はすべての値をとり得る。

上式をPについて解けば

$$ P=\frac{\exp\left(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i}\right)}{1+\exp\left(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i}\right)} $$

となる。

ア 偏微係数 (partial derivative)

$ x_{i} $ に関する偏微係数 $ \frac{\partial P}{\partial x_{i}} $ は基本式を $ x_{i} $ に

ついて偏微分して次の様に求められる。線型回帰の係数とほぼ同じような値となることが期待される。

例 $n = 1$ の場合 ($\beta_{1} > 0$)

$$ l o g\left(\frac{P}{1-P}\right)=\beta_{0}+\beta_{1}\boldsymbol{x} $$

$$ \begin{aligned}\frac{\partial P}{\partial x_{i}}=&\frac{\beta_{i}exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i})(1+exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i}))-\beta_{i}exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i})exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i})}{(1+exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i}))^{2}}\\=&\frac{\beta_{i}exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i})}{(1+exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i}))^{2}}\end{aligned} $$

これはある点で説明変数 $ x_{i} $ が微小変化したときの，確率Pの変化の大きさを示す。すなわち $ a=(a_{1},a_{2},\ldots,a_{n}) $ という点で，i番目の変数 $ x_{i} $ が $ \Delta a_{i} $ だけ変化して $ (a_{1},a_{2},\ldots,a_{i}+\Delta a_{i},\ldots\ldots a_{n}) $ になったとすれば，確率Pの変化分 $ \Delta P $ はほぼ

$ \Delta P=\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\bigg|a\cdot\Delta a_{i} $

である。( $ \left|\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\right|a\cdot\Delta a_{i} $ は偏微分の値を a で計算することを表わす。)

実際の分析ではこの偏微係数の値を平均値 $ \overline{\boldsymbol{x}} = (\overline{x_{1}}, \overline{x_{2}}, \cdots, \overline{x_{n}}) $ で評価して参考とする。それは平均的に変数 $ x_{i} $ が P に与える影響の大きさを示すもので， $ P \not\sim x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n} $ の $ P \not\sim x $ の関係はロジットモデルでは図 2 のようになる。 $ \overline{x} $ での接線の傾きが平均値 $ \overline{x} $ における偏微係 $ \left.\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\right|_{\overline{x}} $ となる。
線型回帰モデルとの対比のために図3を掲げておこう。両モデルが一致する点たとえば $ x' $ は必ずしも $ \overline{x} $ とはならないがよく似た値をとることがわかる。

## 徳

$ x_{i} $ に関するPの弾性値は

$$ \begin{aligned}\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\bigg/\frac{P}{x_{i}}=&\left(\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\right)\cdot x_{i}\cdot\frac{1+exp(\beta_{e}+\sum\beta_{i}x_{i})}{exp(\beta_{e}+\sum\beta_{i}x_{i})}\\=&\left(\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\right)\cdot x_{i}\cdot\left\{1+\frac{1}{exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}x_{i})}\right\}\end{aligned} $$

により求められる。実際の分析ではこれを平均値で評価したものを参照した。

$$ 弹性值 =\left(\frac{\partial P}{\partial x_{i}}\Big|\overline{x}\right)\cdot\overline{x}_{i}\cdot\left(1+\frac{1}{exp(\beta_{0}+\sum\beta_{i}\overline{x}_{i})}\right) $$

回帰モデル

図3

なお,この附録3-Aは新居玄武氏の協力によるものである。
## 附録 3 - B 労働供給モデルにおける 所得効果と代替効果

労働供給の意思決定が家計においてなされるという観点からいえば，家族内の分業関係及び構成員相互の影響関係を考えることは妥当である。所得効果を推定する上で必要となる不労所得のデータは『就業構造基本調査』では得られない。またかりに得られたとしてもそれが家計所得に占める割合は概して小さいと考えられる。そこで不労所得の定義に，当該労働供給者以外の構成員による勤労所得を加えることによって，不労所得の占める割合は大きくなり，それだけ精度の高い分析が期待される。

妻と夫が相互に影響し合い労働供給決定を行なうモデルを考える。労働供給量をL，賃金率をW，不労所得をYとすれば

$$ \begin{aligned}L_{1}&=L_{1}(W_{1},W_{2},W_{2}L_{2},+Y)\\&=L_{1}(W_{1},W_{2},X_{1})\\L_{2}&=L_{2}(W_{1},W_{2},W_{1}L_{1},+Y)\\&=L_{2}(W_{1},W_{2},X_{2})\\\left(\begin{array}{l} ただし X_{i}=W_{j}L_{j}+Y(i\neq j), 添字の 1\\ は妻 ,2 は夫を表す \end{array}\right)\\ で示される。\end{aligned} $$

このモデルでは所得の変数を外生変数として扱うことはできない。妻の労働供給を考えると $ W_{1} $ のもたらす所得効果は

$$ d X_{1}=L_{1}d W_{1}-\ W_{2}\Biggl(\frac{\partial L_{2}^{S}}{\partial W_{1}}\Biggr)d W_{1} $$

（ただし添字Sは代替効果を表わす。）を生むから，この場合の妻の代替効果は次のようになる。

$$ \begin{aligned}\frac{\partial L_{1}{}^{S}}{\partial W_{1}}&=\frac{\partial L_{1}}{\partial W_{1}}-\frac{\partial L_{1}}{\partial X_{1}}\Bigg(\frac{\partial X_{1}}{\partial W_{1}}\Bigg)\\&=\frac{\partial L_{1}}{\partial W_{1}}-\frac{\partial L_{1}}{\partial X_{1}}\Bigg\{L_{1}-W_{2}\Bigg(\frac{\partial L_{2}{}^{S}}{\partial W_{1}}\Bigg\}\end{aligned} $$

$ W_{1} $ の変化による $ L_{2} $ の代替効果は $ W_{2} $ の変化による $ L_{1} $ の代替効果に等しいから $ \frac{\partial L_{2}^{S}}{\partial W_{1}}=\frac{\partial L_{1}^{S}}{\partial W_{2}} $ を使って代替弾力性 $ \eta $ は次式で定義できる。

$$ \begin{aligned}\eta_{1_{W_{1}}}^{S}&=\eta_{_{1_{W_{1}}}}-\eta_{_{1_{X1}}}\bigg(\frac{W_{1}L_{1}}{X_{1}}\bigg)\Big(1-\eta_{_{1_{W2}}}^{S}\Big)\\&\left( ただし \quad\eta_{_{1_{W2}}}^{S}=\frac{\partial L_{1}^{S}}{\partial W_{2}}\bullet\frac{W_{2}}{L_{1}},\eta_{_{1_{X1}}}\right.\\&\left.\quad=\frac{\partial L_{1}}{\partial X_{1}}\bullet\frac{X_{1}}{L_{1}}\right)\end{aligned} $$

もし妻の労働が夫の賃金変化による代替効果を有する場合，即ち$\eta_{1}^{S}W_{2}\neq0$ である限り妻の代替弾力性の大きさは所得効果に不労所得を使った場合とは異なる。労働供給における夫$\leftarrow\rightarrow$ 妻の間に存在する影響関係の程度が$\eta_{1}w_{2}$ の符号と大きさを決定する。

なお，この附録３－Ｂは古郡鞆子氏の協力によるものである。
附録 4 計測結果例（ロジットによる 1 - 0 分析）

結果表をみる上での注意

(1) 最上段は，偏微係数（partial deriva-

附表 1 計測結果 主婦（核家族）25～34才

標本数 41,006件

徐本数 41,000件
徐属变数	L1	L2	L3
CONST.	0.0933
(2.69)	0.356
(11.4)	0.792
(24.6)
YHD	-0.315E-3
(18.5)	-0.281E-3
(18.1)	-0.239E-3
(17.4)
-0.308	-0.182	-0.084
YOHC	-0.627E-5
(0.02)	0.331E-3
(0.812)	-0.224E-3
(0.57)
-0.148E-5	0.517E-4	-0.191E-4
W	-0.289E-4
(2.82)	-0.275E-4
(2.84)	-0.503E-5
(0.53)
-0.083	-0.053	-0.005
KID	-0.103
(36.8)	-0.103
(36.8)	-0.0406
(13.5)
-0.280	-0.191	-0.041
EDHD	-0.00785
(2.04)	-0.0159
(4.37)	-0.0274
(7.85)
-0.007	-0.010	-0.009
FIRM	-0.0359
(11.7)	-0.0331
(11.6)	-0.0193
(6.86)
-0.052	-0.032	-0.010
OCC	0.0270
(8.10)	0.0118
(3.71)	-0.00910
(2.91)
0.033	0.010	-0.004
R	-0.0471
(12.1)	-0.0378
(10.6)	-0.0206
(6.01)
-0.041	-0.022	-0.006
U	0.0802
(11.2)	0.0788
(11.3)	0.0756
(10.3)
0.141	0.091	0.048

tives)，最下段は弾性値。

(2) $ L_{1} $ ， $ L_{2} $ ， $ L_{3} $ はそれぞれ労働供給指標Ⅰ，

II，IIIによる二者択一変数である。

(3) （ ）内はt-値

(4) 定数項の上段はロジット係数である。

附表 2 計測結果 主婦（核家族）35～49才

標本数 52,192件

徐本数 52,192件
徐属变数	L1	L2	L3
CONST.	0.157
(7.43)	0.448
(21.4)	0.790
(34.0)
YHD	-0.266E-3
(26.7)	-0.280E-3
(29.4)	-0.232E-3
(26.9)
-0.184	-0.151	-0.094
YOHC	0.433E-4
(2.36)	-0.743E-4
(4.00)	-0.185E-3
(10.0)
0.002	-0.003	-0.005
W	0.682E-5
(1.01)	0.136E-4
(2.06)	0.257E-4
(3.90)
-0.011	-0.017	-0.024
KID	-0.117
(30.3)	-0.100
(28.4)	-0.0300
(8.34)
-0.032	-0.021	-0.005
EDHD	-0.0349
(9.35)	-0.0374
(10.5)	-0.0328
(9.32)
-0.014	-0.012	-0.008
FIRM	-0.0362
(14.5)	-0.0308
(12.5)	-0.0204
(8.10)
-0.034	-0.022	-0.011
OCC	0.00936
(3.37)	0.00381
(1.39)	-0.0114
(4.03)
0.008	0.003	-0.006
R	-0.0575
(17.9)	-0.0433
(14.1)	-0.0321
(10.4)
-0.026	-0.015	-0.009
U	0.102
(16.7)	0.0920
(14.8)	0.0819
(12.3)
0.104	0.073	0.049
附表 3 計測結果 主婦（核家族）50才以上 標本数 20,709件

従属变数	L1	L2	L3
CONST.	-0.417
(13.7)	-0.275
(9.34)	-0.0192
(0.67)
YHD	-0.233E-4
(2.17)	-0.373E-4
(3.51)	-0.471E-4
(4.63)
-0.018	-0.024	-0.024
YOHC	-0.328E-4
(2.04)	-0.223E-4
(1.41)	-0.580E-5
(0.37)
-0.007	-0.004	-0.001
W	0.459E-4
(5.13)	0.498E-4
(5.66)	0.557E-4
(6.44)
0.093	0.087	0.076
KID	-0.0618
(3.34)	-0.0619
(3.46)	-0.0423
(2.50)
-0.002	-0.002	-0.001
EDHD	-0.0725
(11.0)	-0.0711
(11.1)	-0.0748
(12.3)
-0.032	-0.027	-0.022
FIRM	-0.0414
(9.68)	-0.0358
(8.57)	-0.0197
(4.85)
-0.034	-0.025	-0.011
OCC	-0.0273
(6.34)	-0.0369
(8.72)	-0.0410
(9.84)
-0.033	-0.039	-0.034
R	-0.0443
(8.93)	-0.0382
(7.93)	-0.0382
(8.15)
-0.028	-0.021	-0.011
U	0.0940
(9.71)	0.0871
(9.05)	0.0686
(7.12)
0.122	0.098	0.060

附表 4 計測結果 主婦（複合家族）25～34才 標本数 4,990件

従属变数	L1	L2	L3
CONST.	0.710
(7.97)	0.853
(9.48)	1.212
(11.2)
YHD	-0.212E-3
(4.94)	-0.216E-3
(5.15)	-0.126E-3
(3.11)
-0.107	-0.091	-0.038
YOHP	-0.313E-3
(5.22)	-0.301E-3
(5.37)	-0.157E-3
(3.33)
-0.017	-0.014	-0.005
YOHC	-	-	-
W	-0.147E-3
(4.98)	-0.125E-3
(4.30)	-0.706E-4
(2.37)
-0.210	-0.149	-0.061
KID	-0.0542
(6.82)	-0.0551
(6.77)	-0.0283
(3.18)
-0.075	-0.064	-0.024
EDHD	-0.0251
(2.21)	-0.0336
(3.03)	-0.0345
(3.10)
-0.009	-0.010	-0.008
FIRM	-0.0131
(1.65)	-0.992E-2
(1.25)	-0.822E-2
(0.97)
-0.010	-0.007	-0.004
OCC	0.0237
(2.67)	0.0156
(1.75)	-0.0116
(1.24)
0.015	0.009	-0.005
R	-0.0979
(7.86)	-0.0883
(7.55)	-0.0529
(4.67)
-0.028	-0.021	-0.009
U	0.0666
(3.42)	0.0786
(3.96)	0.0583
(2.65)
0.064	0.063	0.034
附表 5 計測結果 主婦（複合家族）35～45才 標本数 11,797件

従属变数	L1	L2	L3
CONST.	0.482
(10.6)	0.644
(13.7)	0.992
(18.4)
YHD	-0.267E-3
(13.4)	-0.276E-3
(14.1)	-0.236E-3
(13.1)
-0.131	-0.122	-0.088
YOHP	0.289E-3
(5.21)	0.298E-3
(5.03)	0.298E-3
(4.27)
0.005	0.004	0.004
YOHC	-0.120E-3
(3.52)	-0.173E-3
(5.09)	-0.212E-3
(6.25)
-0.006	-0.007	-0.008
W	0.367E-4
(2.57)	0.315E-4
(2.21)	0.786E-5
(0.55)
0.040	0.031	0.007
KID	-0.0834
(10.8)	-0.0777
(10.2)	-0.0367
(4.54)
-0.014	-0.012	-0.005
EDHD	-0.0480
(6.41)	-0.0503
(6.80)	-0.0361
(4.86)
-0.014	-0.013	-0.008
FIRM	-0.0281
(5.39)	-0.0184
(3.47)	-0.679E-2
(1.22)
-0.019	-0.011	-0.004
OCC	-0.539E-2
(0.92)	-0.914E-2
(1.54)	-0.0196
(3.15)
-0.004	-0.006	-0.010
R	-0.0986
(13.1)	-0.0796
(10.8)	-0.0520
(7.11)
-0.023	-0.016	-0.009
U	0.0965
(7.27)	0.107
(7.81)	0.111
(7.52)
0.074	0.073	0.065

附表 6 計測結果 主婦（複合家族）50 才以上

標本数 5,334 件

従属变数	L1	L2	L3
CONST.	-0.334
(5.15)	-0.228
(3.56)	0.0681
(1.07)
YHD	0.704E-4
(3.51)	0.600E-4
(2.99)	0.362E-4
(1.81)
0.047	0.036	0.018
YOHP	0.524E-3
(1.94)	0.451E-3
(1.68)	0.309E-3
(1.15)
0.002	0.001	0.001
YOHC	-0.942E-4
(4.30)	-0.120E-3
(5.42)	-0.136E-3
(6.21)
-0.049	-0.057	-0.052
W	0.700E-4
(3.76)	0.717E-4
(3.85)	0.748E-4
(4.01)
0.119	0.111	0.093
KID	-0.0466
(5.91)	-0.0471
(6.01)	-0.0399
(5.18)
-0.043	-0.039	-0.027
EDHD	-0.0915
(6.86)	-0.0910
(6.91)	-0.0842
(6.60)
-0.030	-0.027	-0.020
FIRM	-0.0565
(6.48)	-0.0487
(5.68)	-0.0348
(4.15)
-0.036	-0.029	-0.016
OCC	-0.743E-2
(0.90)	-0.0171
(2.08)	-0.0326
(3.99)
-0.008	-0.018	-0.027
R	-0.0358
(3.13)	-0.0365
(3.23)	-0.0366
(3.30)
-0.012	-0.011	-0.009
U	0.0594
(3.16)	0.0668
(3.57)	0.0431
(2.31)
0.075	0.077	0.040
附表 7 計測結果 父親（複合家族）55～59才 標本数 75件

従属变数	L1	L2	L3
CONST.	-1.545
(1.91)	-0.856
(1.09)	-0.702
(0.78)
YHD	0.821E-3
(1.47)	0.738E-3
(1.33)	-0.171E-3
(0.31)
0.366	0.274	-0.058
YOH	-0.360E-4
(0.11)	-0.267E-3
(0.82)	-0.256E-3
(0.77)
-0.005	-0.033	-0.029
W	0.107E-3
(0.59)	0.360E-4
(0.21)	0.257E-3
(1.18)
0.204	0.057	0.372
KID	0.158
(2.13)	0.0362
(0.50)	0.0152
(0.20)
0.214	0.041	0.016
EDHD	-0.0620
(0.63)	-0.0562
(0.60)	-0.120
(1.24)
-0.017	-0.013	-0.025
FIRM	0.466E-2
(0.07)	0.0564
(0.80)	0.0287
(0.40)
0.004	0.042	0.019
OCC	-0.0434
(0.57)	-0.0820
(1.07)	-0.0320
(0.42)
-0.026	-0.041	-0.014
R	0.0169
(0.16)	-0.0396
(0.39)	-0.0861
(0.85)
0.004	-0.008	-0.016
U	0.0122
(0.10)	0.122
(1.00)	0.143
(1.11)
0.015	0.126	0.134

附表 8 計測結果 父親（複合家族）60 才 ~ 64 才 標本数 341 件

従属变数	L1	L2	L3
CONST.	-0.712(2.58)	-0.619(2.24)	-0.236(0.86)
YHD	0.993E-4(0.75)	0.934E-4(0.69)	-0.441E-5(0.03)
0.064	0.050	-0.002
YOH	0.105E-3(0.60)	0.127E-3(0.72)	0.418E-4(0.24)
0.019	0.019	0.006
W	0.431E-4(0.57)	0.725E-4(0.93)	0.469E-4(0.60)
0.084	0.119	0.066
KID	-0.0123(0.43)	-0.669E-2(0.24)	0.219E-2(0.008)
-0.019	-0.008	0.002
EDHD	0.0507(1.22)	0.0501(1.19)	0.0361(0.86)
0.022	0.018	0.011
FIRM	-0.0488(1.64)	-0.0251(0.86)	-0.0333(1.15)
-0.051	-0.022	-0.025
OCC	-0.236E-2(0.07)	-0.0236(0.69)	0.514E-2(0.15)
-0.002	-0.016	0.003
R	0.436E-3(0.01)	0.0354(0.79)	0.0442(0.97)
0.0001	0.010	0.011
U	0.109(2.13)	0.0859(1.68)	0.0586(1.15)
0.187	0.124	0.073