Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ところで，労働供給関数の計測結果は，そのままでは変数の測定尺度もしくは測定単位によってパラメターの値が変るから，上記のような効果を測定単位の異る変数間，異る時点間，標本グループ間，あるいは国々の間などで比較することは難しい。この欠点を補うためにわれわれは回帰係数をそのまま表示するだけでなく，それらの弾性値をも併せて表示することとする。

たとえば(12)式の場合，簡単のために添字を無視すれば，各効果の弾性値は次式のように算定できる。

$$ \left.\begin{aligned}\eta_{w}&=(\partial H/\partial w)(W/H) 賃金効果 \\\eta_{y}&=(\partial H/\partial I)(I/H) 所得効果 \\\eta_{s}&=\eta_{w}-\eta_{y}(W\cdot H/I) 代替効果 \end{aligned}\right\} $$

なお，われわれの用いる『就業構造基本調査』には残念ながら家計の非勤労所得が報告されていない。もっとも，家計調査等の資料によっても，われわれの分析対象である勤労者家計においては家計所得に占める非勤労所得の比重は小さい。したがって，世帯主の場合は別として，妻をはじめその他の家計構成員の場合には本人以外の所得を非勤労所得と同等に扱うことが適当であろうと思われる。Cain and Watts（1973）はこの考え方にしたがい，総所得概念を用いて多くの研究における所得弾性値を再計算し，異った所得の定義による多くの研究の問での比較を可能にしている。また，Masters and Garfinkel（1977）も，所得源泉の違いによる所得効果の相違を考慮しなくてはならないという煩雑さを避けるため，所得効果は本人以外の全ての所得を合計した総所得概念を用いて計算している $ ^{1} $ 。

しかし，こうした総所得概念による単純化は家計員間の交差代替効果が無いかきわめて小さい場合には妥当であるが，交差代替効果が無視しえないほど大きい場合には非勤労所得概念を本人以外の総所得概念で置きかえることによって，各家計員自身の代替効果（ $ S_{ii} $ ）の値が，夫と妻の間など家計員間の相互依存関係あるいは影響関係のあり方や強さによって変る可能性があることに注意する必要がある $ ^{2} $ 。

## B 就業 - 非就業選択モデル

就業行動には就業 - 非就業という二者択一的な不連続の選択と連続的な労働供給時間における最適時間の選択という二つの側面がある。この二側面を，就業の意思決定における二段階と考える分析仮説については前節IIで紹介した³）。しかしながら，主体均衡図式に沿って考えるなら，各供給主体は与えられた賃金率のもとで選好する最適供給時間をもっているから，そのほかに就業行動を規制する制約条件がなければ，主体はその最適時間を選択するはずである。逆に言えば，選好される最適時間が実際に選択されて労働供給時間として実現しないのは，賃金率のほかに指定労働時間のような制度的制約が課せられるからであると考えられる。制度的な指定労働時間は，雇主側の労務管理上の要請や労働基準法の規制などによって決められるが，これらの場合に限らず，より，一般的には産業や仕事の技術的条件そのものから適当な労働時間が指定されてくることが多い。その意味では，自営業者や短時間就業者（パートタイム労働者など）にとっても労例時間はまったく自由ではなく，それなりの指定もしくは制約を受けているわけである。

このように考えると，まずはじめに就業 - 非就業の二者択一的選択が行われ，その後に最適就業時間を決めるという形で，就業の意思決定をあたかも二段階で行われるかのように概念化することは必ずしも適切でない。むしろ，意思決定はひとつであるがそれが賃金率，指定労働時間，家計内の
分業関係もしくは家計員間の相互依存関係などの制約下で行われるために，主体の選好する最適供給時間が必ずしも実際にば選択されえずに，これらの制約条件と所得余暇選好場の形状によっては，一定の条件下での就業かあるいは非就業かの二者択一的選択を余儀なくされる場合がでてくると考える方がより自然であろう。

このような考え方を小尾（1978）の図解にしたがって整理してみよう。

図III - 2 の（A）は前出の図III - 1 と同じ所得 - 余暇選好場の図式に，家計内における分業関係や指定労働時間などの制度的条件を考慮したものである，同図（B）は最低供給価格に応じた人員の分布を示す。

図III - 2（A）では，夫と妻から成る世帯が想定されている。横軸 $ TA_{1} $ は就業時間がゼロでも得られる所得を意味する。例えば妻の就業選択を考えた場合， $ TA_{1} $ は夫の所得と考えてもよい。これを核所得と呼ぶ。夫（核所得者）と妻（非核所得者）の制度的な分業関係はこのように図式化される。この妻に対して指定労働時間 $ h_{1} $ の就業機会が与えられたとする。

図III - 2 人員単位の労働供給分析の図解

（A）制度的制約下の所得 - 余暇選好場

(B) 最低供給価格（w）の分布

出所：小尾（1978a）p.29

注：われわれの図解の目的に応じて単純化してある。
このとき，妻が就業するか否かが無差別である賃金率は $ w_{1} $ で示される。すなわち非就業の点 $ A_{1} $ でも就業の点aでも効用度 $ u_{1} $ は同一であるからである。賃金率がこれより高ければこの指定時間の下での効用示度が高まるから彼女は就業を選択する。それは例えば点bの効用示度 $ u_{2} $ によって示される。逆に責金率が低ければ，例えば，C点のように効用示度が低下するから彼女はこの就業機会を選択しない。このように指定労動時間の下は，就業選択は二者択一的な性格をもつことが示される。

この場合，賃金率 $ w_{1} $ が最低供給価格となる。家計によって所得－余暇選好は異なるであろうから，最低供給価格は人々の間でちらばりをもつであろう。たとえば核所得が同じ妻の集まりを考えると，彼女等の最低供給価格は一定のちらばりをもつであろうが，それが図III－2（B）のような分布であらわされると考えよう。市場賃金率 $ w^{*} $ が与えられたとき，最低供給価格がそれより低い人々はそれを受諾するから，図の斜線部分の分布全体の面積に対する比率が妻の労働力率をあらわすことになる。このような図式によって，指定労働時間の下での人員単位の就業決定メカニズムが説明される。

図III - 2（A）によれば，指定労働時間が $ h_{1} $ から $ h_{2} $ へ短縮された場合には最低供給価格が低下し，労働供給確率が高まることも図解される。また，生存のための所得ならびに余暇の最低必要量をOY，OHであらわすならば，非勤労所得がたとえば $ TA_{0} $ のように最低必要所得に満たない核所得者の最低供給価格が $ w_{0} $ のように低下せざるをえないことが図解される。このことは核所得者の労働力率が高くならざるをえないことを説明する。この図にもとづいて，さらに所得保障政策の労働供給に及ぼす効果や，あるいは所得造出曲線の概念を導入して自営業と雇用労働の選択，内職の選択などの分析図式を発展させることができるが，ここでは立入らない $ ^{4} $ 。

以上のように小尾図式を援用して，いくつかの制度的制約条件下での経済合理的な就業-非就業の選択行動を図解することができる。小尾（1969），Obi（1980）は，このような就業選択行動を主体均衡理論にもとづく人員タームの労働供給理論によって解明するために，所得-余暇選好場の特性を推定する方向で分析を進めている。所得-余暇選好場の特性が明らかになり，したがって最低供給価格の分布が明らかになれば，人員タームの労働供給メカニズムが解明され，集計的な労働力率の決定も解明されることになる。

就業選択の不連続的性格を認めた上で，われわれは，しかしながら異った接近を試みる。それは(10)ないし(11)式で示される労働供給関数の従属変数として，就業（1），非就業（0）というダミー変数を用いることである。こうすることによって労働供給関数を独立変数の値の相違に応じた就業確率を説明する関数と考えることができる。たとえば二項型の従属変数をLと書き，簡単のために他の家計員を無視すれば，(11)式は次のように書きかえられる。

$$ \begin{aligned}Li&=Li(Wi,I)\\ ただし \quad&\begin{cases}L_{i}=1& 就業の場合 \\ L_{i}=0& 非就業の場合 \end{cases}\end{aligned} $$

(iは家計員をあらわす添字である。)

けれども，この関数の場合の就業選択の確率（ $ Pr\{L_{i}=1\mid w_{i},I\} $ ）のようにある事象が起きる確率が従属変数となるモデルに通常の最小自乗法を適用するには難点がある。たとえば，関数を次のような線型式に特定化するとしよう。（簡単のために家計をあらわす添字を無視する。）

$$ L_{i}=b_{0}+b_{1}W_{i}+b_{2}I $$

(18)式のように定式化されたモデルを一般に線型確率モデル（linear probability model）と呼ぶが，この線型確率モデルを通常の最小自乗法で推定したのでは右辺 $ b_{0}+b_{1}W_{i}+b_{2}I $ の値
が0以上1以下という条件を必ずしも満さないから不適切である。したがって，われわれは線型確率モデルの計測結果については参考として掲げるにとどめることとする。

上述のような難点を回避する方法として， $ 0 \leq F(x) \leq $ | という性質をもつ，任意の分布関数（distribution function）を用いて(18)式の右辺を変換することが考えられる。

$$ L_{i}=F(b_{0}+b_{1}W_{i}+b_{2}I) $$

ここで分布関数として漂準正規分布 $ N(0, 1) $ の分布関数を用いたモデルをプロビットモデル (Probit model)，ロジスティック関数（ロジスティック分布の分布関数）を用いたモデルをロジットモデル（lgit model）という。いま，ある家計員 i が就業を迷択する確率を $ P_{i} = P_{r} \{L_{i} = 1 \mid W_{i}, I\} $ とすれば労働供給選択確率のロジットモデルは次のように書きあらわされる。 $ ^{5} $

$$ \log e\frac{P_{i}}{1-P_{i}}=b_{0}+b_{1}W_{i}+b_{2}I $$

(20)式の左辺は $ P_{i}=0 $ のとき-∞， $ P_{i}=1 $ のとき∞の値をとるから， $ W_{i} $ ，Iはどのような値をとっても不都合はない。

ロジット分析による説明変数のパラメターは最尤法によって推定される。われわれはその推定値を偏微係数に変換することにより，説明変数の値における1単位の変化が就業選択の確率をどれだけ変化させるかを算定する。回帰分析における上述の難点を別にすれば，この値は線型確率モデルにおける係数と同等の意味をもつ。またわれわれはロジット係数を弾性値に変換することにより，弾性値タームによって時間モデルをも含め他の諸研究の計測結果とその比較を試みる。ロジット分析の偏微係数ならびに弾性値の解析的意味については附録3-Aを参照されたい。

また 1 - 0 モデルの回帰分析ならびにロジット分析における代替弾性の算出は，所得効果はその源泉が違っても不変であるという仮定にもとづき，次式により求められた**。

$ \eta_{s}=\eta_{w}-\eta_{y} $ （総所得に占める本人所得

$$ のシェア ) $$

（ただし $ \eta_{s} $ ， $ \eta_{w} $ ， $ \eta_{y} $ はそれぞれ代替，

賃金，所得弹性）

## 3 分析の枠組と方去

以上の理論設定にもとづいて，労働供給関数の分析を進めるが，本節では分折の枠組と方法について説明する。説明は，家計類型ならびに家計員の種類，労働供給関数の特定化，従属変数，独立変数の順で行う。

## A 家計類型ならびに家計員の種類

われわは家計をいくつかの類型に分け，その各々について労働供給関数を推計する。われわは，Douglas（1934）以来の研究蓄積をふまえ，家計を就業に関する意思決定の主体でありかつ独立の単位であると見なしている。主体均衡論に従えば家計主体はそれぞれ所得と余暇の選択に際して固有の選好場をもっていると想定される。このような所得－余暇選好場の特性は当然家計間で異なる。選好場の特性に家計間でのバラツキがあるとすれば，家計ごとの特性値はなんらかの分布をもつであろう。その分布と家計の属性との間にはなんらかの系統的な関係があるのではないかというのが，われわれの関心である。家計の主たる就業態様，家族構成，ライフステージ，社会経済的地位などにおける相違は，家計の行う所得と余暇の選択のあり方について系統的な相違をもたらさずにはおかないように思われる。これが家計類型を区別して分析を行う基本的な理由である。

しかしながら，われわれの分析では，家計類型が所得－余暇選好場の形状に系統的な影響を及ばしているかどうかを具体的に明らかにすることはできない。そうするためには所得と余暇に関する家計の選好関数を特定化し，そのパラメターを測定する必要があるが，そうした分析は本報告の範囲を超える。本報告の目的は，異なった家計類型ごとにどのような就業行動の特性が見られるか観測事実を整理して提示することにある。

家計類型の相違は次のような次元で捉えら
れる。ア・就業形態（雇用者世帯であるか自营業世帯であるかなど），イ・家族構成（核家族か複合家族かなど），ウ・ライフ・ステージ（世帯主の年令あるいは本人の年令），エ・社会経済的地位（学歴，職業，勤務先）などを挙げることができよう。これらのうち，就業形態，家族構成，ライフ・ステージなどの相違に即して標本を分割するが，社会経済的地位の要素は供給関係に独立変数として加えその影響をコントロールすることとする。なお本報告では，雇用者世帯のみに関する分析結果に報告を限定し，自营業世帯に関する分析は別の機会に譲る。

（夫），その配偶者（妻），世帯主または配偶者の父親および母親，世帯主の満15歳以上の息子および娘の6種類を区別することにする。これらはいずれも世帯主から見た家族の続柄の相違による区別であるが，それは同時に，就業行動から見た各家計員の家計における地位のちがいに相応するものでもある。

これら家計員の種類別に労働供給関数は推計されるが，われわれは就業の意思決定が基本的には家計を単位として行なわれるものと考えるから，個々の家計員の就業は他の家計員の就業から独立ではない。そのことは，前節(10)式あるいは(11)式に示したように，ある家計員の労働供給量の

家計員の種類として，われわれは，世帯主

注)5) Theil (1971), Schmidt-Strauss (1976)

1 - 0 モデルの回帰分析ならびにロジット分析における弾性値の算出において，賃金弾性$\eta_{w}$，所得弾性$\eta_{y}$については，

$\eta_{w}=\frac{\partial LS}{\partial W}\cdot\frac{\overline{W}}{LS}$

$\eta_{y}=\frac{\partial LS}{\partial Y}\cdot\frac{\overline{Y}}{LS}$

（ここでLSは労働供給確率，Wは賃金率，Yは他の世帯員所得，$\overline{LS}$，$\overline{W}$，$\overline{Y}$はそれぞれのグループ平均値を表わす。）

イ）式により求められるが，代替弾性$\eta_{s}$については，本文(16)式$\eta_{s}=\eta_{w}-\eta_{y}\cdot(W\cdot H/I)$では，1 - 0分析の故に供給時間$H$がとれず求めることができない。従ってここではMasters and Garfinkel（1977）の方法に沿って代替弾性を算出した。彼らは，

$LS=a+bNEY+c\ln W+dZ+U$

口）

(NEYは非勤労所得，Zは他の独立変教，Uは攪乱項)

の推定パラメターを使用し，所得効果はその源泉が異なっても不変であるという仮定により所得弾性を$\eta_{y}(3)$式の様に定義した。

$\eta_{y}=\frac{\partial LS}{\partial TY/TY}=\frac{\partial LS}{\partial NEY}\cdot\frac{\partial NEY}{\partial TY}\cdot\frac{TY}{LS}=b(TY/LS)$

（TYは総所得を表わす。すなわち$TY=NEY+$本人所得+他の世帯員所得，従って$\frac{\partial NE}{\partial TY}=1$である。）

ここで木文(12)式のスルツキ一方程式を導入し二）式とする。

$\frac{\partial H}{\partial W}=S+\frac{\partial H}{\partial I}\cdot H$

（Hは労働供給時間，Sは代替効果，IはNEYと同じである。）

二）式の両辺にW/H，右辺第二項にTY/TYを掛けて八）式を使えば弾性値にて表示できる。

$\eta_{w}=\eta_{s}+(W\cdot H/TY)\cdot\eta_{y}$

または$\eta_{s}=\eta_{w}-(W\cdot H/TY)\cdot\eta_{y}$

ところでW·Hは本人所得と考えられるからW·H/TYは総所得における本人所得のシェアにほかならない。すなわち代替$\eta_{s}$はホ）式を書き換えて

$\eta_{s}=\eta_{w}-$（総所得における本人所得シェア）·$\eta_{y}$

のように解釈することができる。

我々はこのシェアの考え方を採用して代替弾性を算出した。なお計算過程では所得弾性$\eta_{y}$については，供給時間分析における所得弾性との比較のためにそれと同じ定義すなわらイ）式により計算した。
決定に本人の賃全率のみでなく他の家計員の賃金率も影響を及ぼすことを意味する。この点の取り扱いについては供給関数の特定化との関連で後述する。

## B 労働供給関数の特定化

前節の理論モデルにしたがい，労働供給関数の基本型は次のように与えられる。

$$ \begin{aligned}&LS_{ij}=LS(W_{ij},W_{kj},Y_{j},Z_{ij})\\& ただし \quad i=1,\ldots,m;k=1,\ldots,m;\\&\quad j\neq k;j=1,\ldots,n\\ \end{aligned} $$

ここでLSは労働供給指標，Wは賃金率，Yは家計の非勤労所得，Zは家計ならびに個人の特性をあらわす独立変数であり，添字iならびにkは家計員を，そしてjは家計をあらわすものとする。

前述の家計類型（雇用者世帯の核家族および複合家族）ならびに家計員の種類（世帯主＝夫，配偶者＝妻，世帯主または配偶者の父親または母親，世帯主の息子または娘）そして，供給者本人の年令階層にしたがって区別されたグループごとに，(21)式で一般的に表記される労働供給関数が推計される。

労働供給関数は線型に特定化される。線型に特定化する主たる理由は計測上の便宜性であり，またそれ以外の形式に特定化しなくてはならない特別の根拠がないことである。もともと，家計主体の均衡分析において分析上の自立度（autonomy）の高い，いわゆる構造方程式としての所得－余暇選好関数もしくは効用関数をわれわれは特定化せずに適当な一般型を前提としているから，そこから導かれる労働供給関数の型式もとくに特定化されない。効用関数を特定化せずにその誘導型の一種である労働供給関数を線型で適当に特定化して得られたパラメター推定値からは，したがってより自律度の高い効用関数の構造パラメターを推計することができない。われわれの計測結果にはこのような限定が加えられることに留意しておかねばならない。

独立変数として，本人の賃金率 $ W_{ij} $ と並んで他の家計員の賃金 $ W_{kj} $ が加わることは，家計内における家計員の就業決定が互いに独立でないことを前提としている。意思決定における家計員の相互依存関係を前提とするなら，相互依存関係を看過することによるバイアスを回避するため，理論モデルも同時方程式体系の形にするとともに推計方法もそれに即した方法を採用する必要がある。しかしながら，そこには2つの方法的困難がある。ひとつは，後述するようなわれわれの推計賃金率データは分散が乏しいため，複数の家計構成員の賃金率を並べて独立変数に用いると，多重共線性によって結果が著しく不安定になる。いまひとつは就労時間モデルには問題はないが，不連続的選択の1-0モデルついては，同時方程式体系によるロジット分析等の方法はわれわれの分析にはまだ応用てきなかったことである。したがって，われわれのモデルでは他の家計員の賃金率 $ W_{kj} $ の代りに所得 $ Y_{kj} $ を用い，それらの所得と就労行動との関連を観測することとした。

## C 従属変数

前節（III - 2）で述べたように，われわれは連続約選択と不連続的選択の双方のモデルを用いる。従属変数としては連続的選択の場合には労働時間，不連続的選択の場合には就業 - 非就業の 1 - 0 変数を用いる。

## ア連続変数 - 労働時間

連続的選択のモデルでは労働時間が従属変数として用いられるが，それには以下のような問題点があることに留意しておく必要がある。第1は，選択された労働時間が，果して主体にとっての最適労働供給時間であるかどうかという問題である。労働時間を従属変数に用いるモデルでは，従属変数すなわち選択されて実現した労働時間は供給主体が選択した最適供給時間であるという前提がおかれている。このことは供給主体が自分の最適な就業時間を選択できるということを暗黙裡に仮定していることにほかならない。しかしながら，前節で述べたよう
に，制度的ないし技術的な指定時間の下では，人々の選択は所与の賃金率ならびに労働時間の組合せから成る就業機会を受容するか否かの二者択一的なものとなる。制度的条件がこのようなものであるとすれば，最適労働時間の連続的選択の図式は，必ずしも適当でない。しかしながら，この欠点は労働供給時間の単位観測期間を長くとることによってある程度緩和され得る。すなわち，半年や1年といった長い期間内には，指定労側時間はあっても，実際の就労時間は，欠勤，休暇，休日出勤，残業等々をつうじて事実上供給主体にとって最適の労働供給時間に近くなる可能性があるということである。前章（II）で展望したアメリカの研究の多くは，年間の実労働時間を従属変数として採用し，この欠陥を補っている。われわれの研究でも，従属変数としての労働時間には年間就労時間を用いる。

第2は，労働供給時間の尺度として就労時間のみを用いることが適当か否かという問題である。労働供給の理論概念にしたがえば，失業中もしくは求職中の時間は労働供給時間に含まれる。しかしながら『就業構造基本調査』には失業あるいは求職期間の情報がないので，われわれは労働供給の尺度としてはもっぱら就労時間を用いる以外にない。このことは失業中の人々の労働供給時間をゼロとみなすわけだから，独立変数の影響を過大（絶対値で）に評価することになる。ただし，この偏り（バイアス）は，失業者を標本に含めた場合には生ずるが，就業者に焦点を絞れば生じない。就労時間を従属変数とするわれわれの計測では，就業者のみを対象とするから，失業者の労働供給時間を無視することによる偏りは避けられるが，しかしそれは次に述べる問題につながる。

第3は，観測対象（標本）を就業者に限定するか，無業者をも含めるかという問題である。就業者に限定することは，就業選好上にある特性をもったグループに限定することであり，人口一般について母集団を想定するのであれば，得られた推計値は偏りをもつことになる。もっとも，男子壮年層のように無業者がむしろ例外的に異質な存在である場合には，就業者に限定する方がより正常で安定的な結果が得られるかもしれない。けれども，女子，高年者，若年者層など無業者を正常な状態で多く含む階層では無業者をもまた分析の視野に加えるべきであろう。『就業構造基本調査』では，直接労働時間の情報が得られるのは規則的な就業者のみについてであるから，われわれの推計結果か人口一般のありうべき特性にくらべれば，大きな偏りをもつであろうことは想像に難くない。

第4は，推計労働時間の問題である。年間所得を賃金率で除すことによって推計年間労働時間（ $ H=Y/w $ ）を求めることができる。『就業構造基本調査』では労働時間データが直接得られるのは規則的就業者だけであるが，この方法によれば年間所得と賃金率が得られる限り，不規則就業者であっても年間就業時間を推定することができる。前章（II）で紹介したアメリカの研究では，このような方法による推計労働供給時間が多く用いられている。アメリカの場合，このような推計法を採用する最大の理由は，測定誤差の少ない推計賃金率を用いて労働時間を推定するという点にある $ ^{6} $ 。『就業構造基本調査』には賃金率のデータはないので，われわれもまた『賃金構造基本統計調査』を用いて推計賃金率を求め，これによって労働時間を推定する。しかし，われわれの主目的は，規則的就業者だけでなく，より多くの人々についての分析を可能にするために年間労働時間の推計を行うことにある。
## イ 不連続変数 - 就業・非就業

不連続的選択のモデルでは就業 - 非就業の二者択一的選択の不連続型変数が用いられる。具体的には就業 = 1，非就業 = 0 といった不連続値をとる変数である。このような不連続型従属変数を用いることについて若干のコメントをしておこう。

第1は，指定労働時間制の下で，就業選択が二者択一的性格をもつとすれば，不連続型変数を従属変数とする選択モデルには，連続的選択モデルのような無理がないことである。

第2は，就業選択に関する意識を考慮できることである。労働供給概念は本来就業状態だけでなく，求職状態やたしかな就業希望の状態をも含んでいる。『就業構造基本調査』は就業に関する意識をも調査しているので，それらの情報を不連続型選択変数に次のように取り入れることとした。すなわち，

労働供給指標I(L1):

就業 = 1 ，それ以外 = 0

労働供給指標II（L2）：

就業 + 求職 = 1 ，それ以外 = 0

労働供給指標III（L3）

$$ \begin{aligned}& 就業 + 求職 + 就業希望 =1\\& それ以外 0\end{aligned} $$

労働供給指標としては指標I（L1）は狭義であり，指標III（L3）は広義である。これらのうちでは指標II（L2）が経済理論上の労働供給概念にもっとも近い。

第3は，上記からも明らかなように，不連続型の従属変数の場合には，観測対象を就業者に限定する必要はなく，ひろく多様な状態（求職中，失業中，希望中など）にある無業者を含みうる。

## D 独立变数

労働供給行動の説明要因として労働供給関数に含まれる独立変数のうち主要なものは次の通りである。

## ア 家計所得

イ 本人の期待賃金率

ウ 本人以外の家計員の就業状況

工家族構成

オ 家計の社会経済的地位

力地域特性

これらの独立変数のうち，われわれの一般的な主体均衡理論によって指定されるのは，ア．家計所得，イ．本人の期待賃金率，ウ．他の家計員の賃金である。一方，エ．家族構成ならびに，オ．家計の社会経済的地位は，家計の就業選好パターンになんらかの系統的な影響を及ぼすと想定される変数である。さらに，カ．地域特性はとくに労働需要条件等における地域的格差などをあらわすものであるが，これは回帰方程式における攪乱項に含まれる系統的影響をもった要素を拾い出す意味で加えられる。

## ア 家計所得

前節 2 の理論モデルによれば，労働供給関数に独立変数として含まれる所得は家計の非勤労所得である。余暇が正常財であるような所得 - 余暇選好場の下では，この所得は労働供給に対して負の効果をもつことが理論的に期待される。

ところで,『就業構造基本調査』からは非勤労所得のデータは得られない。したがって,われわれは家計所得変数には,本人以外の家計員の勤労所得 $ ^{7} $ を充当する。世帯主の配偶者やその他家計員の労働供給関数では世帯主所得によって家計所得を代理する。世帯主の場合にはその他家計員の所得を家計所得とみなす。本人以外の家計員の勤労所得は,一定の条件の下では,その本人にとっては家計の非勤労所得と同等
のものとみなすことができる。その条件とは，本人の就業が本人以外の家計構成員の就業に影響を及ぼさない場合である。一般的には，家計構成員間では彼等の就業行動になにがしかの相互依存関係があると考えられるから，本人以外の勤労所得を家計の非勤労所得とまったく同一視することはできない。けれども，本人の就業行動が他の家計員の就業に及ぼす影響が量的に小さければ，本人以外の勤労所得を家計の非勤労所得とほぼ同様にみなしても大過はない。このような考え方にもとづき，勤労所得をも加えた家計総所得概念による分析もCain-Watts（1973）をはじめいくつか行われている。けれども，厳密に言えば，家計員間の交差代替効果そのものがどれほどの強さであるかを確認することが実証分析の重要な課題であって，それを微小と想定して行われるわれわれの計測はしたがって第一次的なものである。

## 期待賃金率

期待賃金率は本人が労働市場で獲得できると期待する賃金率である。われわれの依拠する理論モデルでは，賃金率が労働供給に対して正の影響をもたらすか，負の影響をもたらすかをあらかじめ決めることはできない。唯一の条件は代替効果が非負であるということであり，その限りにおいて，就業時間に及ぼす賃金効果はいかなる値をもとりうる。

期待賃金率の指標としては，被調査者が回答した賃金率や労働者の属性をもとにして推計された推計賃金率などが考えられる。回答賃金率に計量分析上の難点が多い。ひとつは，被調査者の記憶や報告にともなう誤差であって，このような計測誤差は賃金効果を過小推定させるおそれがある。いまひとつは，実際に就業している者についてしか回答賃金率は得られないから，無業者や就業希望者を分析の範囲外に置くことになるという欠点である。推計賃金率はこれらの欠点を回避することができる。

『就業構造基本調査』からは回答賃金率は得られない。したがって他の適当な資料から期待賃金率を推計しなくてはならないが，われわれは『賃金構造基本調査』に依拠し，性，年令階層，学歴別等の平均賃金率を期待賃金率と見なして用いる。これは賃金表による一種の推計賃金率といってもよいが，その詳細は次節に述べる。

## ウ 本人以外の家計員の就業状況

この変数は，家計構成員の間で，就業行動に影響関係があるかどうかを推測するために導入される。前節2の埋論モデルは，本人以外の家計員の賃金率によって家計員間の影響関係を推測することを意図している。けれども，既述のように，賃金率の使用にはデータ上の難点があるため，本人以外の家計員の所得を用いて影響関係を推理する。

## 工家族構成

家族構成については，標本分割の方法によってその就業行動への影響を考慮することをすでに述べた。すなわち，核家族，複合家族，その他の3類型に分けて，家族構成の影響を調べるわけである。大まかな分け方であるとはいえ，一応この方法によって家族構成の影響は分析されるので，労働供給関数の独立変数としてはもっぱら幼児や学齢児童の有無に焦点を絞り，その影響をとりわけ既婚女子の就業行動について吟味する。

## オ 家計の社会経済的地位

家計の社会経済的地位が就業行動に及ぼす影響の理論的意味については，標本分割の説明の一環として既述した。世帯主の学歴，職業，企業規模（雇用者の場合）など社会経済的地位を代理すると思われる指標にしたがって標本を分割することはひとつの方法であるが，これを労働供給関数に独立変数として加えその影
響を推計することもできる。独立変数として加える場合の特定化については次節で述べる。

## 力 地域の需要条件

就業機会のあり方は地域によって異ることが多い。人々の就業行動自体が身辺の就業機会のあり方によってなんらかの系統的な影響を受けるとすればそうした地域差による影響をコントロールしておく必要がある。地域が都市であるか否か，失業率あるいは求人求職倍率などはそうした差違の代理指標となるであろう。

## 4 分析資料と変数の特定化

## A 分析資料

本分析で用いる主要な資料は総理府統計局『就業構造基本調査』昭和52年の個票データである。そのほかに補足的資料として労働省『賃金構造基本統計調査』ならびに労働省『職業安定業務統計』などを用いる。

『就業構造基本調査』は『国勢調査』や『労働力調査』とならんで，国民の就業，不就業状態を明らかにする統計調査であるが，他の調査に見られない次のような特徴がある。第1に，労働力状態別の人口や従業者数などの基本的事項のほかに，学歴，家計の属性，就業日数，時間，収入，就業に対する有業者，無業者の希望意識など就業行動を分析する上で有用な多くの情報を収録していること，第2に，調査時点（一週間）における労働力状態（いわゆるactual status）でなく，年間をつうじての通常の労働力状態（いわゆるusual status）を調べていることである。収入や就業態様などについてもしたがって1年間の状態が報告されている。労働供給行動の分析資料としては収入に関する情報が粗くかつ乏しいという大きな限界があるが，既存の統計資料のうちでは上記の特性をもった『就業構造基本調査』はわれわれの研究目的にもっとも適してしているということができる。

昭和52年『就業構造基本調査』は昭和52年7月1日午前零時現在に実施。調査対象はわが国の全世帯及びその世帯に常住する15オ以上の全員を母集団とする標本である。標本は，昭和50年『国勢調査』の23,200調査区から全国総世帯数の約 $ ^{1}/_{100} $ にあたる339,728世帯を抽出し，その世帯に属する865,353人が選定された。われわれの分析は，集計値ではなく，個票の情報を磁気テーブから直接利用する形で行われた。テーブの設計（標本グループ，世帯レコード等）ならびに編集後の変数リストの詳細については付録1-を参照されたい。

一方，『賃金構造基本統計調査』（昭和52年）は，『就業構造基本調査』には含まれていない賃金率データを推計するために補足的に用いられた。各個人の期待市場賃金率は，賃金構造統計から得られる性，年令階層，学歴，及び地域別平均賃金率をそれに相当するものとみなして充当した。賃金率算定の詳細については附録1・ウを参照されたい。

さらに『職業安定業務統計』から，われわれは地域の需要条件をあらわす変数として有効求人倍率を用いる。われわれの用いるデータは労働省職業安定局『労働市場年報』（昭和52年）に収録されているものである。府県別データは附録1 - 工に再録した。

## B 变数の特定化

ア類型分割に用いられた変数と地位別分割分析対象グループ $ ^{8} $ はまず家計及び家族類型に従ってテープ分割し，次に世帯上の地位及びライフサイクル毎に再度小分割して作成した。分割に用いた変数内容及び各グループの標本数を示しておこう。

なお以下の項目名，変数番号，変数名は附録1-イの編集後変数リストによる。

## a 家計の類型（就業形態）

（世帯主項目（33）世帯主従業上の地位を使用）
雇用者世帯 - 上記項目の回答が常雇，臨時雇，日雇，役員の世帯（グループIとII）

自営業世帯 - 上記項目の回答が自営業（設備有り，無し）の世帯（グループIIIとIV）

## b 家族類型

（世帯項目（42）家族類型（11区分）を使用）

核家族世帯⁹）- 上記項目の回答が「夫婦のみ」「夫婦と子」

¹⁰）の世帯（グループⅠとⅢ）

複合家族世帯 - 上記項目の回答が「夫婦と親」「夫婦と親と子」の世帯（グループⅡとⅣ）

## C 標本分割（地位別分割）

実際の計測をするに当っては世帯上の地位ごとに，またそのライフサイクルごとにさらに標本を分割した。

・世帯上の地位（基本項目(7)世帯上の地位を使用）

世帯主，配偶者，親（父，母），子（息子，娘）

(ただし親と子については基本項目(8)性別により分けた)

·年令

世帯上の地位ごとに，在学，子育て，定年，年金などに関連するライフサイクルを考慮し次表の様に標本を年令階層に分け最終分析グループ $ ^{11} $ とした。

繞柄・年齢	サンプル数
グループ(I)	主 婦	25 - 34	41,006
35 - 49	52,192
50 -	20,709
世帯主	55 - 59	5,616
60 - 64	3,276
65 -	2,864
グループ(II)	主 婦	25 - 34	4,990
35 - 49	11,797
50 -	5,334
世帯主	55 - 59	1,280
60 - 64	815
65 -	726
父	55 - 59	75 416
60 - 64	341 786
65 - 69
70 -	3,234
母	55 - 59	1,298
60 - 64	2,746
65 -	12,840
グループ(I) + (II)	息子	15 - 18	13,675
19 - 22	7,288
23 - 30	9,254
娘	15 - 18	13,296
19 - 22	8,659
23 - 30	7,369

## イ 従属変数の特定化

分析としては，就業（あるいは供給）か否かを示す二者択一的な指標と就業時間の様な連続的な指標を従属変数とする2通りが考えられる。

## a 1 - 0 指標

指標I（L1）（狭義の供給指標）（基本項

目(11)有業無業を使用）有業であれば1，それ以外は0

指標Ⅱ（L2）（(11)及び無業者項目

(27) 就業希望意識 (29) 求職活動の有無を使用）有業である者，及び無業でも就業を希望し，かつ求職活動をしている者を1，それ以外を0
指標III（L3）（広義の供給指標）((11)

及び（27）を使用）有業である

者，及び無業でも就業を希望し

ている者を1，それ以外を0

供給の尺度を示す上記3変数の概念を図示しておこう。

b 就業時間指標

推計労働時間（Y/W）

（個人項目（74）年間本業収入，基本項目(13)賃金率を使用）

次の式により算出した。

年間労働時間（Y/W）= 年間本業収入

（Y：万円）× 10,000/賃金率

（W：円/時）

回答労働時間（HR）

（有業老項目(19)年間就業日数(21)週間就業時間を使用）

年間労働時間（HR）= 週間就業時間×年間就業週数

の式により算出したが，就調では，(19)，(21)ともに階級値で回答されているので日数を週数に変更するのと同時に以下の置換を行った。

(19)年間就業日数→年間就業週数

1. 50日未満 → 8 週

2. 50 ~ 99 → 12 "

3. 100 ~ 149 → 20 "

4. 150 ~ 199 → 29 "

5. 200 ~ 249 → 37 "

6. 250日以上 → 46 "

(21)週間就業時間数

1．5時間未満 → 15時間

2．15～34 → 25

3．35～42 → 38

4．43～48 → 45

5.49~59 → 55

6．60時間以上 → 65 ∥

労働日数6日を1週間とし，階級においてはその中央値を目途とした。

また(21)週間就業時間の項目は年間200日以上就業している人，及び200日未満就業者のうちの規則的就業者（有業者項目(20)年間就業形態）の両者のみが回答することになっているため，就労時間の分析においては，その対象グループを年間200日以上就業者と年間200日未満就業者のうち規則的に就業している者に限定せざるを得なかった。

なお，いずれかの就労時間が年間3,000時間を超える様な長時間勤務者は除いた。

ウ 独立変数の特定化

所得 YHD：世帯主本業 + 副業収入（万円/年）

（世帯主項目（39）世帯主本 + 副業所得を使用）

分析に際してはこの項目が2,000万円を超える世帯は対象から除いた。

所得 YOH：核夫婦及び当人以外の世帯員収入計（万円/年）

(有業者項目(22)本 + 副業所得を使用)

核夫婦及び当人以外の世帯員の各所得を合計したもの。

所得 YOHW：主婦の収入（万円/年）

（世帯員項目（51）配偶者の所得（本＋副業）を使用）

所得 YOHP：親の収入（万円/年）

（世帯員項目（55）（58）親の所得

（本 + 副業）を合計使用。）

所得 YOHC：子の収入（万円/年）

(世帯員項目 (61)(65)(69) 子の所得 (本 + 副業) を合計使用。)

ただし，本人所得は上記所得変数から除いた。
推計賃金率 W：推計市場賃金率（性，年令，学歴，地域別）（円/時）

推計賃金率 W'：推計市場賃金率（性，年令，一地域別）（円/時）

推計賃金率 WHR：推計市場賃金率（年間収入/年間就業時間）（円/時）

ただしこの3種の賃金率の考え方，データ，推計式については附録1 - ウ及び2 - イを参照

幼児ダミーKID：6 オ未満の未就学児童がいれば1，いなければ0（世帯項目（43）世帯人員0～5 オ数を使用。）

幼児についてはその限界的な効果よりも，いるかいないかの事実が供給行動に対して決定的な影響を及ぼすと考えられるため本分析ではダミー変数として扱うことにした。

世帯主学歴ダミーEDHD：世帯主が大卒であれば1，それ以外は0（世帯主項目（36）世帯主学歴を使用。）

世帯主職業ダミーOCC：世帯主がホワイトカラー $ ^{12} $ 労働者であれば1，それ以外は0。

（世帯主項目（37）世帯主職業大分類を使用。）

世帯主の企業規模ダミーFIRM：世帯主の勤務先の従業員規模が1,000人以上，あるいは官公庁であれば1，それ以外は0。

（世帯主項目（38）世帯主企業規模を使用。）

都市地域ダミーR：当該世帯が10大都市内にあれば1，以外は0。

（基本項目（3）10大都市区分を使用。）

有効求人倍率U：県別，性別有効求人倍率

有効求人倍率については附録1 - 工を参照のこと。

## 第IV章 計測結果

計測結果の叙述は次の順序にしたがって行なわれる。まず標本特性ならびに労働供給関数の計測結果の報告と検討を家計上の地位グループ別に順次行い，最後に，それらの計測結果から得られる労働供給の所得，賃金ならびに代替の各弾性値を総括して吟味する。

家計における地位別に区別されるグループは，主婦（有配偶女子），世帯主（男子），父親（世帯主または配偶者の同居中の父親），母親（世帯主または配偶者の同居中の母親），息子（同居中の世帯主の満15オ以上の息子），娘（同居中の世帯主の満15オ以上の娘）である。本報告は雇用者世帯のみに関するものであるが，なお，家計類型としては核家族と複合家族の区別がある。ここでは，この区別を適用するのは主婦だけとし，息子と娘の場合にはこのような類型の区別を行わない。父親と母親は定義的に複合家族世帯に限られる。また，分析は，前章で述べたように，各グループをさらに年令階層別に適宜分割して行われており，したがって，計測結果の提示も年令階層別に行われる。さらに，労働供給関数の計測は前章で述べたとおり連続的な労働時間の最適値を選択するモデル（以下，労働時間モデルと略称）と不連続的な就業-非就業選択のモデル（以下1-0モデルと略称）のタイプに分けて行われるので，結果の解説もまたそれらの双方について行われる。
主婦に関する計測結果は，核家族と複合家族の場合とを対比させつつ紹介する。

表IV - 1 は計測に用いられた主婦の標本の特性を，家計類型と年令階層別に 6 グループに分けて示したものである。

年令階層は主婦本人の年令を25～34オ，35～49オ，50オ以上の3階層に分けた。これはそれぞれ，幼児をかかえて育児に多くの時間を割かれる時期，育児の負担が軽くなり就業がふえる時期，そして高令期に相当する。いいかえれば女子有業率のM字型といわれるライフサイクルパターンの谷，2度目の山，そして最後の下り坂に相当する時期である。

標本規模そのものも，またそれが代表する母集団も核家族の場合がはるかに大きく，複合家族の5倍ほどである。年令階層別には両家計類型とともに35-49オ層が最も多いが25-34オ層の比重は核家族の場合の方が大きい。

有業率には3種類の指標が採用されている。指標Iは狭義の有業率であり，過去1年間の常態として就業した者の比率である。指標IIは，指標Iに求職中の無業者を加えたもので理論上ならびに統計上の「労働力」の概念にもっとも近い指標である。指標IIIは指標IIに加えて積極的な求職活動はしないが就業を希望している無業者を足したもので，きわめて広義の労働力概念とも言いうるものである。

表IV - 1 標本特性表

主婦（有配偶女子）

年 龄 階 層	核 家 族	複 合 家 族
25-34	35-49	50以上	25-34	35-49	50以上
標 本 規 模	41006	52192	20709	4990	11797	5334
母 集 団 人 口	4881218	5595268	2073449	511659	1100855	485617
有 業 指 標 I	25.5	44.1	34.8	49.0	61.6	39.0
指 標 II	38.5	56.6	40.3	58.7	68.6	42.9
指 標 III	70.8	75.1	51.9	81.3	81.1	53.4
推計労働時間 Y/W 時間	1495.1	1454.1	1449.3	1632.0	1621.7	1514.0
回答労働時間 HR 時間	1696.5	1687.8	1807.1	1822.6	1816.6	1872.4
YHD 平均年万円	249.3	305.3	264.0	246.4	302.8	260.0
(SD)	(103.9)	(162.5)	(207.6)	(99.5)	(161.9)	(206.0)
YOHW 平均年万円	25.2	46.9	38.8	52.98	77.57	47.7
(SD)	(57.6)	(91.6)	(83.1)	(73.08)	(103.97)	(96.39)
YOHC 平均年万円	0.06	22.01	73.85	0.15	29.54	203.9
(SD)	(3.13)	(61.94)	(115.20)	(4.45)	(72.01)	(178.2)
YOHP 平均年万円	-	-	-	26.35	9.72	1.32
(SD)	(73.99)	(51.82)	(14.92)
本人賃金率平均円/時間	735.3	689.1	703.8	699.4	672.4	665.4
(SD)	(166.7)	(217.2)	(260.5)	(158.9)	(216.0)	(243.4)
世帯主大卒比率	24.1	18.2	15.2	18.0	17.9	12.8
世帯主大企業比率	36.9	39.5	28.1	38.5	42.0	25.2
世帯主ホワイトカラー比率%	31.2	38.2	42.6	32.1	42.5	44.1
大都布圈比率	22.1	20.3	21.8	14.2	14.2	13.0
幼 児 比 率	71.3	12.1	1.1	68.1	10.5	35.9

注（1）（☐）内標準偏差
これらの有業率指標を見ると，核家族の主婦にくらべて複合家族の主婦の有業率の水準が格段に高いことが判る。その差は年が若いほど著しい。また，指標IIIに見られるような就業希望率と指標Iの狭義の有業率との差は年が若いほど著しいが，とくに複合家族にくらべて核家族の方がその差は大きい。

就業時間については，年間所得を『賃全構造基本調査』から得られる平均賃金率で除して求めた推計労働時間（Y/W）と規則的な就業者について年間就業期間と週当り労働時間とを掛け合せて得られる回答労働時間（HR）の2種類の指標を採用した。

推計労働時間は，僅かの差ではあるが，年令の若い方が長く，その傾向は両家計類型をつうじて共通している。回答労働時間は推計労働時間よりも1～2割長い。この格差は，推計労働時間（Y/W）の算定に用いた『賃金構造基本統計調査』の労働者属性別賃金率データが属性別グループの平均値であるために，分散の大きい個票データに充分対応しないことにあるていど帰因するものと思われる。とはいえ『賃金構造基本調査』と『就業構造基本調査』のデータ上の不適合性がどれだけの推定上の誤差を生むかについて判断する材料をわれわれはもっていない。回答時間の場合には，高年者の労働時間が最も長いという推計時間とは逆の傾向が見出されるのが興味を惹く点である。なお年間平均労働時間は推計時間も回答時間も共通に複合家族の主婦の方がいずれの年令階層でも核家族の主婦よりも長い。年間平均労働時間におけるこの格差は有業率における格差にも符合するものである。

所得については，子供の所得は主婦の年令階層が高いほど大きく，世帯主もしくはその配偶者の親の所得は年令階層が高いほど小さい。

世帯主が大卒である比率は1～2割てい

どであるが，年が若いほどその比率が高く

核家族の方が複合家族の場合よりも高い。

世帯主が大企業に勤務したり，ホワイトカラーであったりする比率は3～4割である。

核家族の2割以上は大都市地域に居住しているが，複合家族の場合には13～14パーセントに過ぎない。幼児が存在する比率は，核家族の場合には当然のことながら主婦の年令階層が高まるにつれて規則的に著減するが，複合家族の場合には主婦の年令階層が高くなると一転して高まる傾向がある。

さて労働供給関数の計測結果に焦点を移そう。表IV - 2 ~ 5がそれである。表IV - 2とIV - 3は核家族の主婦に関するもので各々労働時間モデル，1 - 0モデルの計測結果である。また表IV - 4とIV - 5は複合家族の主婦に関するもので，やはり各々労働時間モデルと1 - 0モデルの計測結果を示している。

労働供給関数に用いられた独立変数は，所得，賃金率，幼児の有無，家計の社会経済的地位，地域特性などの種類に分けられる。これらのうち，われわれの最大の関心はいうまでもなく所得ならびに賃金の労働供給に及ぼす効果にある。

所得の効果については次のような事実が認められる。労働時間モデルにおける世帯主所得の結果を見ると，回答時間（HR）についてはおおむね期待どおり負の効果が認められるが，特に核家族に関しては安定的な結果が得られた。尚かつその傾向は年令階層が上かるにつれて-0.8，-0.3，-0.1と所得効果が弱まっている，複合家族のHRでは結果は不安定であり，係数も小さく核家族世帯にくらべ所得の効果が判然としない。Y/Wの場合には結果が不安定であるだけでなく，理論的符号条件を満さないものが多い。Y/W指標については，推計上の測定誤差も懸念されるのでその結果は参考にとどめるべきであろう。

一方，1－0選択モデルの結果は，世帯主所得（YHD）が妻の就業選択に対しておむね負の効果をもつことを示しており，われわれの理論的な期待に合致する。ここで掲げたロジット分析による各独立変数の効果の偏微係数と，回帰分析の回帰係数とは前章で
主婦 核家族

推 定 方 法	推 計 時 間 Y/W	回 答 時 間 HR
独 立 变 数	25-34才	35-49才	50-才	25-34才	35-49才	50-才
CONST.	1284.(44.1)	1233.(70.0)	1168.(41.0)	1861.(45.4)	1797.(80.2)	1768.(47.1)
YHD	-0.470***(-5.39)	0.197(0.45)	0.420***(6.52)	-0.815***(-9.91)	-0.338***(-7.94)	-0.138***(-2.11)
YOH	-	0.573***(7.31)	0.116(1.44)	-	0.470***(6.16)	-0.022(-0.27)
W	-	-	-	0.108***(2.05)	0.0156(0.527)	0.173***(3.76)
WHR	0.432***(27.3)	0.383***(37.2)	0.333***(21.0)	-	-	-
KID	-38.0**(-2.45)	-54.6***(-3.49)	131.4(1.21)	-54.3***(-3.72)	-100.0***(-4.69)	302.0***(2.74)
EDHD	37.87*(1.84)	-98.89***(-5.56)	-195.6***(-5.62)	80.41***(3.94)	11.85(0.64)	-93.99***(-2.51)
FIRM	184.2***(10.3)	-42.08***(-3.64)	-12.11(-0.53)	216.5(0.16)	-87.90***(-7.82)	-74.94***(-3.21)
OCC	149.3***(7.76)	30.26**(2.38)	-16.75(-0.76)	88.1***(4.84)	59.31***(4.77)	47.00**(2.07)
R	-226.9***(-10.8)	-238.4***(-16.5)	-155.8***(-6.52)	-105.0***(-4.86)	-114.9***(-7.77)	-62.71**(-2.48)
U	-93.73**(-2.32)	34.31(1.27)	57.02(1.22)	-136.9***(-3.59)	-27.83(-1.06)	-60.50(-1.28)
R²	0.163	0.105	0.120	0.028	0.020	0.009
残差の標準偏差	640.03	612.23	601.18	603.30	595.22	610.21
標 本 数	6901	14591	4530	6901	14591	4530

注（1）（___）内 t-值

(2) 以下の結果表に使用する変数の表記法は次の通りである。

CONST. : 定数項

YHD : 世帯主所得（万円/年）

YOH : 核夫婦及び本人を除く世帯員所得合計（万円/年）

YOHC : 子供の所得（本人所得は除く）（万円/年）

YOHP : 親の所得（"）(万円/年）

W : 期待賃金率（賃金構造基本調査より）（円/時）

WHR : " （年収÷年間労働時間）（円/時）

KID : 幼児ダミー（6才未満の子供がいれば1，以外は0）

EDHD : 世帯主学歴ダミー（世帯主が大卒なら1，以外は0）

FIRM : 世帯主企業規模ダミー（世帯主勤務先が大企業または官公庁なら1，以外は0）

OCC : 世帯主職業ダミー（世帯主ホワイトカラーなら1，以外は0）

SCHOOL : 在学ダミー（本人が在学中なら1，以外は0）

R : 都市ダミー（その世帯が10大都市圏なら1，以外は0）

U : 有効求人倍率（倍）

なお各変数の内容詳細については前III章Bを参照のこと。

(3) また結果数字の*印は両側t検定による有意水準を示す。* 10% ** 5% *** 1%