Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
1 ヶ月間の労働時間を作成し、収入をこの労働時間で割ったものである。推定にはその対数をとったものを1年ずつずらして使い、前年の時間当たり賃金をコントロールしている。世帯状況に関しては、夫の年齢と夫と妻の教育年数の対数値、長子が就学しているかどうかを表すダミー変数、夫や妻の親と同居しているかどうかを表すダミー変数を入れて、世帯属性をコントロールする。夫と妻の年齢は相関が高いため、夫の年齢のみを入れて多重共線性の問題を回避している。また、世帯の豊かさを表す指標として、9月の総支出額の対数値を加える。

これらの説明変数は、先行研究の多くで使われているものに準拠している。賃金を加えるかどうかは判断が難しいが、教育年数などでは捉えられない労働生産性の差も存在するため、明示的に取り入れる。なお、ここでの推定対象は共働き世帯であるので、賃金が観察できない女性は存在しない。よって潜在的な賃金を推定するといった推定賃金は用いない。また世帯消費は、各世帯にとって、時間配分と同時に決める選択変数であり、外生変数として説明変数に取り入れるのは適切でないかもしれないが、世帯の豊かさをコントロールするものとして説明変数に取り入れる。これについては結果の解釈でも述べるが、次節で見る通り、ほとんどの推定において消費支出のパラメターは統計的に有意にはならず、取り入れなくても結果は大きく変わらない。

前年の数値を含め、全ての変数を推定で使えるのは1995年以降のデータである。そのため1995年～2015年の非バランスパネルを分析する。無回答や桁あふれの回答を除くと、観測数は、最大1443世帯8511となる。被説明変数を変えて行う各推定での観測数は、結果表の下部に記載する。表1は妻の市場労働時間を被説明変数とした推定サンプルでの記述統計を示している。

分析結果を示す前に、日本の通勤時間の傾向と変遷について、マクロデータも使いながら整理しておきたい。政府の大規模標本調査である「社会生活基本調査」（総務省）によると、日本の有業女性の通勤時間は、1991年から2011年にかけて20代後半と40代で推移が大きく異なる。20代は2000年以降に通勤時間が減少し、40代では通勤時間が増加している。これは、20代の多くはフルタイム労働者であるのに対して40代の半数以上がパートタイム労働者であるという日本の女性労働の異なる特徴を捉えているためだと考えられる。20代女性に代表されるフルタイム労働者は2000年代に入り通勤時間が減少し、40代女性に代表されるパートタイム労働者は2000年代に通勤時間が増加していることが示唆されている。2000年以降、中心市街地活性化政策や、都市部の住宅市街地整備が進められた。これにより、とくに共働き世帯の都心回帰が見られるようになったと言われる。20代後半の通勤時間の減少はフルタイム労働者での職住接近を示していると思われる。

推定標本における各時間の回答値の統計は表2の通りである。妻の平均通勤時間は42分、夫の平均通勤時間は66分であり、先に見た「社会生活基本調査」によるマクロ統計の平均値とほぼ同じである。ところで、JPSCにより、通勤時間の前年からの変化を見ると、推定標本のうち約半数が前年から通勤時間は変化していない。言い換えれば、残りの半数
は通勤時間の変化を経験している。具体的には、30分未満の変化を経験した妻が約35%、夫が約25%存在している。通勤時間が変化した背景を確認したのが表3である。JPSCはパネル調査であり、前年から調査年までの間に個人や世帯が経験した出来事を尋ねた質問項目がある。この情報を用いて、通勤時間が10分以上変化した世帯に起こった出来事を見ると、通勤時間が変化した背景として大きい理由は、転職、事業所の移転、引越しとなっている。

表 1. 記述統計

变数名	平均	標準偏差	最小值	最大值
妻市場労働時間對數值	5.9678	0.5371	0	6.9847
夫市場労働時間對數值	6.3569	0.4633	0	7.2724
妻家事時間對數值	5.3270	0.8362	0	7.0901
夫家事時間對數值	1.9571	2.0922	0	6.5793
妻余暇時間對數值	6.5660	0.1991	4.094345	7.1546
夫余暇時間對數值	6.5714	0.3568	0	7.2724
妻通勤時間對數值	3.3114	1.0929	0	5.9402
夫通勤時間對數值	3.7833	1.1267	0	6.1738
夫勤務先從業員規模	4.7061	2.1331	1	8
夫第1次產業	0.0136	0.1160	0	1
夫第2次產業	0.4020	0.4903	0	1
夫第3次產業	0.5842	0.4929	0	1
夫賃金	2.7778	0.4212	0.1278	5.1180
妻勤務先從業員規模	4.5541	2.1968	1	8
妻第1次產業	0.0086	0.0922	0	1
妻第2次產業	0.1697	0.3754	0	1
妻第3次產業	0.8212	0.3832	0	1
妻賃金	2.3433	0.4325	0	5.1279
世帯人員数	4.2478	1.4897	2	12
夫年齡對數值	3.7108	0.1861	3.1781	4.2047
夫教育年数對數值	2.5813	0.1720	2.1972	2.8904
妻教育年数對數值	2.5777	0.1200	2.1972	2.8904
長子就学	0.7262	0.4459	0	1
親と同居	0.3152	0.4646	0	1
世帯総消費対數值	5.4690	0.4530	1.3863	6.9048

注．推定標本として、共働きで同居している夫婦に限定した場合の記述統計。観測数は8511。

表2．夫と妻の通勤時間

变数名	平均	標準偏差	最小值	最大值
妻市場労働時間(平日·分)	421.1315	126.8068	0	1080
夫市場労働時間(平日·分)	601.3289	127.3418	0	1440
妻家事時間(平日·分)	252.6918	136.8493	0	1200
夫家事時間(平日·分)	37.1343	60.95538	0	720
妻余暇時間(平日·分)	724.0736	137.3573	60	1280
夫余暇時間(平日·分)	735.4565	132.9154	0	1440
妻通勤時間(平日·分)	42.10316	37.07609	0	380
夫通勤時間(平日·分)	66.08037	51.26673	0	480

注. 表1と同じ標本を使用。
表 3．通勤時間が前年から10分以上変化した者が経験した出来事

| | 妻の通勤時間が前年と比べて10分以上 | | |

3 節で述べた通り、転居や転職が通勤時間の変化の理由であれば、通勤時間が内生変数となる問題が生じる。しかしながら、一番大きな理由である転職でも、約10%しか存在していない。このことは、通勤時間の変化が、転職や転勤といった個人の選択によるもの以外で生じている可能性を示唆している $ ^{2} $ 。それ以外の理由とは何であろうか。交通網の変化、工事、交通機関の時刻表の変更による通勤時間の変化などが考えられる。国土交通省による「都市鉄道の整備：都市鉄道の現状」報告によると、2001年以降、ほぼ毎年、いずれかの鉄道・地下鉄路線が延伸開通されている。同省の「道路・開通情報」を見ると、平成28年の1年だけでも関東で47件、近畿で385件の道路やバイパスの開通変更が報告されている。通勤時間の変化は、本人の選択の結果とは考えにくい勤務先（事業所）の変更や、交通手段に係る変更により生じた外生的なものであると考えられる。

もう一度、表2に戻り、推定サンプルが示す通勤時間以外の時間配分についても見てみると、家事時間は妻で圧倒的に長く、約4時間となっている。夫の家事時間は約37分である。「社会生活基本調査」（総務省）によると、2011年における平日の家事時間の平均は、30代の有業・有配偶女性で4時間半程度、40代の有業・有配偶女性で4時間程度であり、30代男性で30分、40代男性で16分程度となっている。JPSCの標本における妻の家事時間はマクロ統計に極めて近く、夫についても大きく違わない。JPSCは妻が回答者であるため夫の家事時間が過少に評価されているのではないかと思われがちであるが、実際にはマクロ統計に極めて近く、少なくとも男性（夫）の家事労働が過小に評価されていることはない。

表 2 において、市場労働時間は妻で約 7 時間、夫で約 10 時間となっている。「社会生活基本調査」によると、2011 年における平日の市場労働時間は 30 代、40 代の有業・有配偶女性で 5 時間半程度、同男性で 10 時間弱となっている。女性について、推定サンプルが示す市場労働時間が長いのは、分析対象を推定対象期間中に共働きであった家計に限定しているためであろう。パートタイム労働者も含まれているが、継続して共働きであることを条件にすると、妻の労働意識の高い女性が過度に含まれているかもしれない。この点については、結果を解釈する際に注意したい。
### 4. 推定結果

### 4 −1. 主要結果

表4は、夫婦の通勤時間がそれぞれの市場労働時間に与える影響を分析した結果である。

(1) 欄で妻の市場労働時間に与える影響を見ると、夫婦それぞれの通勤時間の影響の符号は固定効果モデルと変量効果モデルで同じであり、統計的な有意性も変わらない。また、最後の行に示す通り Wu-Hausman 検定の結果は変量効果モデルの特定化の妥当性を棄却している。

(2) 欄で夫の市場労働時間の推定結果を見ても、Wu-Hausman 検定結果は固定効果モデルを支持している。そこで、以下では、固定効果モデルに注目して推定結果を解釈する。

表4(1)の左欄で固定効果モデルの推定結果を見ると、妻は自分の通勤時間が1％長くなるとき、市場労働時間を0.19％増やす（時間の変数はすべて対数をとったものである）。一方、夫の通勤時間が1％長くなると、妻は自分の市場労働時間を約0.05％減少させる。これらはともに1％の有意水準で有意となっている。(2)の左欄で固定効果モデルの推定結果を見ると、夫は自分の通勤時間が1％長くなるとき、市場労働時間を0.20％増やす。一方、妻の通勤時間が1％長くなると、夫は自分の市場労働時間を0.06％減少させる。これらはともに1％の有意水準で有意となっている。

表 5 は、夫婦の通勤時間がそれぞれの家事労働時間に与える影響を分析した結果である。

(1) 欄における妻の家事労働時間の推定でも、

(2) 欄における夫の家事労働時間の推定でも、

固定効果モデルと変量効果モデルによる夫婦それぞれの通勤時間の推計値の大きさはほぼ同じであり、統計的な有意性も変わらない。また、Wu-Hausman 検定の結果は固定効果モデルの特定化を支持している。そこで、家事労働時間についても固定効果モデルの推定結果に注目して解釈する。

表 5(1) の左側に示す固定効果モデルの推定結果によると、妻は自分の通勤時間が 1% 長くなると、家事労働時間を 0.07% 減らす。夫の通勤時間が 1% 長くなったときには、家事時間を 0.07% 増やす。これに対して、(2) の左側に示す固定効果モデルの推定結果によると、夫は自分の通勤時間が 1% 長くなると家事労働時間を 0.21% 減らし、妻の通勤時間が 1% 長くなったときには、家事労働時間を 0.14% 増やす。

表6は、余暇時間に与える影響を分析した結果である。これまで通り、(1)欄に妻、(2)欄に夫の推定結果を示している。妻は自分の通勤時間が1％長くなると0.03％余暇時間を削り、夫は自分の通勤時間が1％長くなると0.04％余暇時間を削っている。これらはともに1％の有意水準で確認される。配偶者の通勤時間の影響の推定値は極めて小さく、10％の有意水準では有意となっていない。

以上の結果は、共変量として、夫や妻の勤務先の状況、それぞれの学歴や年齢などの個人属性、子供の就学状況や親との同居、消費水準などの世帯属性をコントロールした上で得られたものである。表4・5・6の結果は、また、観察されない個人や家族の属性をパネル推定により取り除いた上で得られる結果である。すなわち、夫婦の市場労働時間や家事
労働時間に与える観察される個人属性や家族属性をコントロールし、観察されない個人・家族属性の存在により通勤時間が内生変数となる可能性を取り除いたとしても、通勤時間は夫婦の時間決定を左右すると言える。

表 4．市場労働時間の決定

被說明変数:市場労働時間(対数値)

(1)妻	(2)夫
FE	RE	FE	RE
通勤時間
夫通勤時間対数値	-0.0463***	-0.0665***	0.203***	0.0671***
(0.0109)	(0.00699)	(0.0408)	(0.00526)
妻通勤時間対数値	0.192***	0.200***	-0.0572***	-0.0384***
(0.0325)	(0.00669)	(0.0129)	(0.00546)
夫の就業状況
夫勤務先従業員規模	0.00663	-0.00264	-0.00514	0.000890
(0.00730)	(0.00494)	(0.00738)	(0.00273)
夫第1次産業	-0.105	0.0497	-0.0729	0.0432
(0.0975)	(0.0795)	(0.0575)	(0.0462)
夫第2次産業	0.0338	2.67e-05	-0.0282	-0.0128
(0.0284)	(0.0197)	(0.0337)	(0.0106)
妻の就業状況	賃金	0.0307	-0.00173	-0.0939***
(0.0191)	(0.0160)	(0.0158)	(0.0136)
妻勤務先従業員規模	0.00532	0.00968***	0.00209	0.00318
(0.00510)	(0.00367)	(0.00412)	(0.00253)
妻第1次産業	-0.139	-0.0347	-0.0708	0.0921
(0.224)	(0.0828)	(0.0730)	(0.0580)
妻第2次産業	0.0966***	0.0913***	-0.0282	0.0267**
(0.0302)	(0.0218)	(0.0375)	(0.0136)
世帯状況	賃金	-0.0267	-0.0208	0.00521	0.0124
(0.0375)	(0.0166)	(0.0161)	(0.0129)
世帯人員数	-0.0420***	-0.0310***	-0.00235	0.00220
(0.00987)	(0.00674)	(0.00808)	(0.00487)
夫年齢対数値	0.884*	0.201***	-0.291	-0.00317
(0.468)	(0.0687)	(0.451)	(0.0350)
夫教育年数対数値	-0.229**	0.267***
(0.0908)	(0.0346)
妻教育年数対数値	0.0547	-0.0780
(0.123)	(0.0504)
長子就学	0.0385	0.0356*	-0.000344	-0.0168
(0.0302)	(0.0185)	(0.0278)	(0.0154)
親と同居	0.0835***	0.0974***	-0.0195	-0.0104
(0.0258)	(0.0228)	(0.0244)	(0.0139)
世帯総消費対数値	0.0534***	0.0518***	0.0242*	0.0423***
(0.0175)	(0.0132)	(0.0133)	(0.0121)
定数項	2.180	5.062***	6.779***	5.760***
(1.613)	(0.387)	(1.482)	(0.174)
F検定(定数項以外のパラメター=0)	4.46***	2.27***
F検定(個体効果=0)	5.7***	1.58***
決定係数	0.07	0.02
Wald検定(定数項以外のパラメター=0)	1124.14***	323.36***
B-PLM Test(個体による誤差の分散=0)	2245.40***	0.00
Wu-Hausman検定(変量効果モデルの特定化が正しい)	120.80***	300.51***

注．観測数は8511。年ダミーを入れてコントロールしている。
通勤時間以外の変数についても結果を簡単にまとめておく。表4の市場労働時間の推定において固定効果モデルで10%の有意水準で有意になっている変数を見ると、夫の賃金が高いほど、世帯人員数が多いほど、長子が就学しているほど、消費水準が高いほど妻の市場

表 5. 家事労働時間の決定

被說明変数: 家事労働時間(対数値)

(1)妻	(2)夫
FE	RE	FE	RE
通勤時間
夫通勤時間対数値	0.0720***	0.0748***	-0.206***	-0.202***
(0.0217)	(0.0109)	(0.0419)	(0.0254)
妻通勤時間対数値	-0.0743***	-0.0921***	0.141***	0.155***
(0.0192)	(0.0106)	(0.0356)	(0.0245)
夫の就業状況
夫勤務先従業員規模	-0.00978	-0.0136*	-0.0338	-0.0262
(0.0135)	(0.00700)	(0.0318)	(0.0171)
夫第1次産業	0.222	0.0976	-0.0866	-0.190
(0.135)	(0.115)	(0.294)	(0.278)
夫第2次産業	-0.0170	-0.00412	0.182	0.0788
(0.0498)	(0.0278)	(0.157)	(0.0681)
賃金	0.0158	0.0533**	0.131*	0.129**
妻の就業状況	(0.0331)	(0.0258)	(0.0787)	(0.0589)
妻勤務先従業員規模	-0.0107	-0.0136**	0.0133	0.0350***
(0.00743)	(0.00564)	(0.0171)	(0.0132)
妻第1次産業	0.207	-0.188	0.520	-0.231
(0.128)	(0.123)	(0.550)	(0.292)
妻第2次産業	-0.0607	-0.0509	0.111	0.148*
(0.0531)	(0.0327)	(0.132)	(0.0777)
賃金	-0.0571	-0.0956***	0.0629	0.216***
世帯状況	(0.0357)	(0.0263)	(0.0739)	(0.0607)
世帯人員数	0.128***	0.154***	0.266***	0.277***
(0.0184)	(0.0104)	(0.0377)	(0.0243)
夫年齢対数値	1.472	-0.579***	-2.071	-2.180***
(0.902)	(0.0886)	(1.946)	(0.225)
夫教育年数対数値	0.201*	-0.249
(0.109)	(0.287)
妻教育年数対数値	-0.142	0.501
(0.149)	(0.392)
長子就学	-0.0678	0.0455	-0.411***	-0.432***
(0.0429)	(0.0295)	(0.104)	(0.0676)
親と同居	-0.256***	-0.314***	-0.414***	-0.467***
(0.0548)	(0.0339)	(0.127)	(0.0810)
世帯総消費対数値	-0.0325	-0.00306	-0.0502	-0.0870*
(0.0297)	(0.0216)	(0.0630)	(0.0489)
定数項	0.389	7.029***	8.561	7.964***
(3.020)	(0.479)	(6.548)	(1.242)
F検定(定数項以外のパラメター=0)	4.66***	4.71***
F検定(個体効果=0)	4.15***	6.52***
決定係数	0.01	0.11
Wald検定(定数項以外のパラメター=0)	556.56***	482.70***
B-PLMTest(個体による誤差の分散=0)	4090.08***	7421.81***
Wu-Hausman検定(変量効果モデルの特定化が正しい)	85.81***	73.31***

注．観測数は8511。年ダミーを入れてコントロールしている。
労働時間が長いことがわかる。夫が第1次産業に従事している場合や年齢が高い場合、消費水準が低い場合には夫の市場労働時間は短い。表5の家事労働の推定において10％の有意水準で有意になっている変数を見ると、妻の賃金が高く、夫の年齢が高いほど妻の家事

表 6. 余暇時間の決定

被說明変数:余暇時間(対数値)

(1)妻	(2)夫
FE	RE	FE	RE
通勤時間
夫通勤時間対数値	-0.00494	-0.000452	-0.0449***	-0.0399***
(0.00392)	(0.00249)	(0.00746)	(0.00454)
妻通勤時間対数値	-0.0307***	-0.0304***	0.0102	0.00888**
(0.00392)	(0.00240)	(0.00662)	(0.00441)
夫の就業状況
夫勤務先従業員規模	-0.00434	-8.53e-05	-0.00274	-0.0106***
(0.00268)	(0.00170)	(0.00367)	(0.00294)
夫第1次産業	0.0466	0.0177	0.0635*	0.0275
(0.0411)	(0.0275)	(0.0334)	(0.0482)
夫第2次産業	-0.0113	0.00452	-0.00583	0.0243**
(0.0123)	(0.00676)	(0.0114)	(0.0117)
賃金	0.00372	0.0124**	0.0271*	0.0408***
妻の就業状況	(0.00680)	(0.00576)	(0.0158)	(0.0107)
妻勤務先従業員規模	-0.00130	-0.00292**	0.00130	0.000664
(0.00190)	(0.00130)	(0.00232)	(0.00235)
妻第1次産業	-0.0403	-0.00486	0.0686*	0.0148
(0.0271)	(0.0289)	(0.0397)	(0.0513)
妻第2次産業	-0.0258**	-0.0232***	0.00313	0.00939
(0.0116)	(0.00766)	(0.0114)	(0.0137)
賃金	-0.00506	-0.0136**	-0.0124	-0.0113
世帯状況	(0.00787)	(0.00595)	(0.00845)	(0.0109)
世帯人員数	-0.0178***	-0.0266***	-0.00802	-0.00774*
(0.00399)	(0.00239)	(0.00564)	(0.00432)
夫年齢対数値	-0.194	0.134***	-0.00847	0.101***
(0.185)	(0.0226)	(0.243)	(0.0375)
夫教育年数対数値	0.0478*	-0.0708
(0.0290)	(0.0464)
妻教育年数対数値	-0.125***	-0.0286
(0.0396)	(0.0637)
長子就学	0.0166	0.0135**	0.0247**	0.0255**
(0.0108)	(0.00662)	(0.0102)	(0.0122)
親と同居	0.0280**	0.0365***	0.00434	0.0188
(0.0125)	(0.00799)	(0.0130)	(0.0142)
世帯総消費対数値	-0.0158***	-0.0215***	-0.0318***	-0.0355***
(0.00555)	(0.00477)	(0.0110)	(0.00893)
定数項	7.501***	6.595***	6.916***	6.786***
(0.629)	(0.125)	(0.835)	(0.204)
F検定(定数項以外のパラメター=0)	4.07***	6.95***
F検定(個体効果=0)	6.13***	5.41***
決定係数	0.01	0.02
Wald検定(定数項以外のパラメター=0)	455.88***	231.75***
B-PLM Test(個体による誤差の分散=0)	5666.69***	13336.54***
Wu-Hausman検定(変量効果モデルの特定化が正しい)	83.92***	45.92

注．観測数は8511。年ダミーを入れてコントロールしている。
労働時間は短い。同時に、世帯人員数が少なく、就学児童や同居の親がいるほど妻の家事時間は短い。世帯人員数や就学児童・同居の親の存在が家事労働決定に与える影響は夫についても同じ結果である。表6の余暇時間の決定では、世帯人員数が多いほど、妻個人の余暇時間は短くなる。ただし、親と同居しているほど、妻個人の余暇時間は長くなる。このことは、同居の親が家事負担をしていることを示唆している。同居の親が夫婦の家事を代替してくれることで、親と同居していない場合よりも、余暇時間を確保できている可能性がある。実際に、表5では、親と同居する場合に妻と夫両方の家事時間が短くなっている。言い換えれば、親と同居していない女性は、自らの余暇を短くして家事を行っている。

特記すべき点として、夫の家事労働時間の推定において、夫や妻の賃金率の係数が正となっていることが挙げられる。賃金率の正の係数は変量効果モデルでは10％の有意水準で有意となっている。通常、賃金率の高さは、家事労働（や余暇）の機会費用の高さを意味するため、家事労働時間を減少させるはずである。ただし、賃金率の高さが効用関数（余暇や消費への満足度）や家事生産関数の形状に影響するのであれば、家事労働時間の推計において賃金率の高さは負となるとは限らない。ここで得られた正の係数は、賃金率が高い有配偶男性ほど余暇よりも家計生産に対する選好を持つ可能性や、家事生産性が高い可能性を示唆しているのかもしれない。

ここで、もう一度、表4、5、6で得られた結果を整理しておこう。表7は通勤時間の推計値だけを取り出して影響をまとめたものである。本人の通勤時間が長くなれば、夫と妻それぞれの市場労働時間が長くなり、家事労働時間は短くなる。このとき、夫も妻も自分の余暇時間が短くなる。配偶者の通勤時間が長くなれば自分の市場労働時間は短くなり、家事時間は長くなる。なお、配偶者の通勤時間が余暇時間に与える影響はほぼ0であり、10％の有意水準で有意な結果にはならなかった。

表 7. 通勤時間 1% 増加の影響（表 4～6 の固定効果モデルでの通勤時間の係数の再掲）

市場労働時間の変化	家事労働時間の変化	余暇時間の変化
夫(平均601分)	妻(平均421分)	夫(平均37分)	妻(平均253分)	夫(平均735分)	妻(平均724分)
本人の通勤時間1%の増加	+0.20%	+0.19%	-0.21%	-0.08%	-0.04%	-0.03%
配偶者の通勤時間1%の増加	-0.06%	-0.05%	+0.14%	+0.07%	(+)	(-)(-0.005%)

注．10％の有意水準で有意となっていない結果（配偶者の通勤時間が余暇時間に与える影響）については（）を付けて示している。

得られた結果の頑健性を確かめておきたい。繰り返し述べている通り、通勤時間の変化が転居や転職によるものであれば、時間配分の推定において通勤時間が内生変数となる問
題が大きくなる。そこで、転居経験のない夫婦にサンプルを限定してこれまでと同じ推定を行った。その結果、市場労働、家事労働、余暇のすべての時間について、推定値は非常に近く、また統計的な有意性も変わらないことがわかった。つぎに、転職経験のないサンプルに限定した推定を行ったが、ここでも推定値は大きく変わらず、統計的有意性とそのインプリケーションは全く同じであった $ ^{3} $ 。

以上の結果は次のように説明される。理論モデルの枠組みで簡単に触れたように、通勤時間が長くなると家計生産の生産性が落ちるとすれば、自分の通勤時間が長くなると家事労働時間は減少する。ここで、家事はある程度までは必ず夫と妻で時間を投入して行わなければならない（一定時間未満にはできず、市場でサービスを購入することもできない家事労働が存在する）とすると、通勤時間が変化しなかった方が家事労働時間を補完する形で増やす。さらに、通勤時間が長くなった方は、通勤時間が増加した以上に家事と余暇の時間を減少させ、市場労働時間を増やす。通勤時間は市場労働に付随して発生する時間コストであるため、通勤時間が長くなった方が市場労働時間を増やした方がよい。これに対して、通勤時間が変化しなかった方は、補完的に家事時間を増やした方がよい。このとき、彼（彼女）は家事時間を増やしたほどには余暇時間を減らさず、市場労働時間を減らす。

推定モデルの定式化については、再検討の余地があるかもしれない。計量分析では、理論モデルの予算制約や時間制約に入る制御変数、夫婦の効用を形成する選好パラメターを誤差項に落とさないように慎重に説明変数に取り入れた。また、家計内の個人のデータに基づいた計量分析を行う時にしばしば問題となる、観察されない家族や個人の異質性による内生性の問題に対処するためパネル分析を行った。しかしながら、モデルの説明で述べた通り、市場労働時間や家事時間の同時決定の考慮はできていないかもしれない。これらの同時決定モデルを推定するために、操作変数を使うことで市場労働時間を内生変数とした家事労働時間の決定モデルの分析も試みたが、残念ながら1段階目の推定をサポートする十分な操作変数は見つからなかった。また、通勤時間が内生変数となる問題も依然として残っているかもしれない。これについても操作変数法の採用が考えられるが、通勤時間を説明する十分な操作変数が見つからなかった。これらについては今後の課題としたい $ ^{4} $ 。

## 4 −2．結果のインプリケーション

表 7 の結果からいくつかの興味深い示唆が得られる。第一に、日本でも通勤時間の増加は配偶者の労働時間を減少させる。このことは夫についても妻についても当てはまり、配偶者の通勤時間に反応して（配偶者の家事労働時間の減少を補完するために）自らの市場
労働を減少させるという「通勤時間の長時間化による配偶者の労働供給抑制効果」が存在する。

第二に、妻について見ると、通勤時間の増加に対する家事労働時間の反応は、彼女の市場労働時間の反応よりも大幅に小さく、非弾力的であると言える。妻の通勤時間の増加に対する本人の市場労働時間の増加は0.19%であり、夫の通勤時間の増加に対する妻の市場労働時間の減少は0.05%である。これらに対して、家事時間の反応を見ると、本人の通勤時間の増加に対する妻の家事時間の減少は0.08%であり、夫の通勤時間の増加に対する妻の家事時間の増加は0.07%となっている。通勤時間の1％の増加による市場労働時間の変化は、本人であれ配偶者であれ、夫と妻でほぼ同じであるのに対して、本人の通勤時間増に対する妻の家事時間の反応は夫の0.38倍、配偶者の通勤時間増に対する妻の家事時間の反応は夫の0.5倍となっている。妻の家事労働供給の反応は市場労働供給と比べて反応しにくい、すなわち、「妻の家事労働時間の非弾力性」が指摘される。

第三に、本人や配偶者の通勤時間の増加が、家事労働時間の変化に与える影響の弾力性、すなわち、通勤時間1％の増加に対して家事労働時間は何%変化するかは、夫の方が妻よりも大きい。本人の通勤時間の1％の増加は、妻の家事時間を0.08%、夫の家事時間を0.21%減少させる。配偶者の通勤時間の1％の増加は、妻の家事時間を0.07%、夫の家事時間を0.14%増加させる。夫の家事時間の通勤時間に対する弾力性は大きいと言える。

最後に示した「夫の家事時間の通勤時間に対する弾力性が大きい」ことは、必ずしも、通勤時間の変化が各労働時間を変化させる「変化幅」が夫で大きいことを意味しない。なぜなら、夫の家事時間は平均的に短いため、仮に0.14%増加したとしてもその増加分は大きくないと予想されるからである。これを見るために、パーセント変化（弾力性）ではなく、分を単位にした影響の大きさを確認してみよう。表8は、夫婦それぞれの通勤時間が10分増えた時に、それぞれの時間が何分変化するかを計算した結果である。値は、表4、5、6のパーセント変化（表4、5、6の通勤時間の係数）と、各時間の平均時間に基づき計算した。たとえば、夫の通勤時間の10分の増加は夫の平均通勤時間の15.133%にあたる。この15.133%の増加は、夫の市場労働時間を $ 0.20\times15.133\%=3.072\% $ 増加させる。この3.072%は夫の平均市場労働時間（601.3分）で考えれば、 $ 0.03072\times601.3=18.473 $ 分増加させると言える。

表8でも、先にみた「通勤時間の増加による配偶者の労働供給抑制効果」が確認される。配偶者の通勤時間が10分増加すると夫の市場労働時間は8.17分、妻の市場労働時間は2.95分減少する。表8はまた、先に見た「通勤時間の変化に対する妻の家事労働供給の反応は市場労働供給の反応と比べて非弾力的」であることも示している。妻は自分の通勤時間が10分長くなると市場労働を19.20分増加させ、夫の通勤時間が10分長くなると市場労働時間を2.95分減少させる。これに対して、妻の家事労働時間は、本人の通勤時間が10分長くなっても4.46分しか減らない。夫の通勤時間の10分の増加に対しては家事労働時間を2.75分しか増やさない。このように、妻の家事時間は通勤時間の変化に対して反応しにく
い。日本の場合、妻の家事時間は極めて長いため、家事時間を増やす程度が小さいのは当然かもしれないが、市場労働時間が20分以上長くなる時に、家事労働時間が5分弱しか減らないという具合に、減らす時にも反応が小さくなっている。この背景に何があるのかはこの分析ではわからない。女性が家事を減らしたくないという選好があるとか、女性は家事をすべきであるという価値観が強くて家事を減らせない、男性にはできない家事が存在しているなどが理由なのかもしれない。

表 8 で夫の家事時間の変化を見ると、妻の通勤時間 10 分の増加に対して、夫は 1.24 分家事を増加させている。表 7 で見た通り、夫の家事時間の方が、配偶者の通勤時間の変化に対して弾力的ではあるが、もともとの家事時間が短いため、変化分でみるとさほど大きくない。ただし、夫の通勤時間の 10 分の増加に対する妻の家事時間の変化も 2.75 分に過ぎず、夫の家事時間の変化が小さすぎるという批判は妥当ではないだろう。ここでは、配偶者の通勤時間に対して、妻だけでなく夫も反応しているということを強調しておきたい。

なお、本研究の分析対象は共働き世帯に限定されていることに注意が必要である。夫婦がそれぞれ互いの通勤時間に同じように反応するという結果や、夫が家事労働時間を柔軟に変化させるという結果は、共働き世帯に限られたものかもしれない。社会全体を見れば、夫の通勤時間が長いために働くことを断念している妻も存在している。通勤時間の長さが妻の市場労働参加に与える影響の検証については、今後の分析課題として残されている。

表 8．通勤時間 10 分增加の影響

市場労働時間の変化	家事労働時間の変化	余暇時間の変化
夫(平均601分)	妻(平均421分)	夫(平均37分)	妻(平均253分)	夫(平均735分)	妻(平均724分)
夫の通勤時間10分の増加(夫の平均通勤時間66.08分)	18.47分	▲2.95分	▲1.16分	2.75分	▲5.00分	---
妻の通勤時間10分の増加(妻の平均通勤時間42.10分)	▲8.17分	19.20分	1.24分	▲4.46分	---	▲5.28分

注．表4、5、6の通勤時間の係数および市場労働・家事労働時間・余暇時間の平均時間に基づき計算したものである。夫の通勤時間の10分の増加は、夫の平均通勤時間（66.08分）の15.133%、妻の通勤時間の10分の増加は、妻の平均通勤時間（42.10分）の23.751%にあたる。表4、5、6および7で見た通り、配偶者の通勤時間が余暇時間に与える影響については、10%の有意水準で有意ではなかったため、ここでは0と考え、計算していない。
## 4 －3．現代日本における通勤時間の影響の特徴

以上で見てきた通勤時間に対する日本の家計の反応は、1990年代から2010年代にかけて変化してきたのであろうか。表9は、これまでの推定を1995年～2000年までと、2001年～2015年に分けて推定した結果を示している。1990年代と2000年代を比較すると、配偶者の通勤時間の変化に対する反応が、2000年代に入り夫婦で似た傾向を持つようになったことがわかる。たとえば、(i)において90年代の固定効果モデルの結果を見ると、妻は夫の通勤時間が1％増加した時に0.09％市場労働時間を短くして、0.04％家事労働時間を長くしていた（ただし後者については10％の有意水準で有意ではない）。これに対して夫は妻の通勤時間の増加について0.01％市場労働時間を短くして、0.02％家事労働時間を長くしていた（ただしどちらも10％の有意水準では有意でない）。このように、1990年代は、妻は夫の通勤時間に対して反応していたが、夫は反応していなかった。

続いて、(ii) において 2000 年代を見ると、夫も妻も、配偶者の通勤時間の増加に対して、市場労働時間を 0.2% 程度減少させ、家事労働時間を増加させている。2001 年以降、夫も妻と同様に、配偶者の通勤時間の増加に対して自らの市場労働時間を減らし、家事時間を増やすようになったと言える。1990 年代に、夫の家事時間は通勤時間に反応していなかったことは小原（2000）でも示されていた。そこでは、1994 年の JPSC 調査を用いて夫の家事時間の推定を行っており、通勤時間の推定値はゼロに近く統計的に有意ではなかった。本研究で得られた、夫の家事時間が配偶者の通勤時間に反応して変化するという結果は、2000 年代以降に見られるようになったと言える。

最後に、通勤時間に対する夫婦の反応が、世帯属性によって異なるかどうかについて言及しておきたい。ここで注目するのは、子供がいるかどうかである。子供の存在により、時間配分の様子が異なると考えるのは自然であろう。表10は子供の有無別に推定を行った結果である。(i)欄の子供有りグループと、(ii)欄の子供無しグループで結果を比較すると、通勤時間に対する夫婦の時間配分の反応が大きく異なることがわかる。具体的に言うと、子供がいない世帯では、夫婦どちらの市場労働時間も家事労働時間も、自分や配偶者の通勤時間に対して反応していない。ただし、自分の通勤時間が増加した時には、余暇時間を減らし、市場労働時間を長くすることで、家事時間を減らす（妻の家事時間については統計的に有意な結果にはなっていない）。本研究の主要結果であった表4、5、6の結果（表7、8に整理した結果）は、子供のいる家計で見られるものであると言える $ ^{5} $ 。
(i) 1995年-2000年	(ii) 2001年-2015年
(1) 妻	(2) 夫	(3) 妻	(4) 夫
FE	RE	FE	RE	FE	RE	FE	RE
パネルA. 被説明変数: 市場労働時間(対数値)
夫通勤時間対数値	-0.0851**	-0.0993***	0.0462	0.0392***	-0.0423***	-0.0646***	0.230***	0.0987***
(0.0412)	(0.0148)	(0.0704)	(0.0109)	(0.0114)	(0.00792)	(0.0499)	(0.00690)
妻通勤時間対数値	0.189*	0.187***	-0.0117	-0.0270***	0.210***	0.218***	-0.0594***	-0.0493***
(0.107)	(0.0139)	(0.0270)	(0.0104)	(0.0354)	(0.00774)	(0.0145)	(0.00707)
観測数	1491	1491	1491	1491	7080	7080	7080	7080
Wu-Hausman検定	39.04***	29.55**	118.36***	312.03***
パネルB. 被説明変数: 家事労働時間(対数値)
夫通勤時間対数値	0.0399	0.0832***	-0.0462	-0.181***	0.0943***	0.0813***	-0.236***	-0.230***
(0.0344)	(0.0297)	(0.0930)	(0.0651)	(0.0269)	(0.0115)	(0.0487)	(0.0275)
妻通勤時間対数値	0.0139	-0.0348	0.0218	0.117*	-0.0811***	-0.105***	0.154***	0.167***
(0.0514)	(0.0279)	(0.0664)	(0.0606)	(0.0201)	(0.0114)	(0.0389)	(0.0270)
観測数	1491	1491	1491	1491	7080	7080	7080	7080
Wu-Hausman検定	28.11*	24.79	101.32***	68.72***
パネルC. 被説明変数: 余暇時間(対数値)
夫通勤時間対数値	0.000390	-0.000521	-0.0445***	-0.0525***	-0.00357	0.00216	-0.0371***	-0.0346***
(0.00761)	(0.00571)	(0.0129)	(0.00557)	(0.00505)	(0.00305)	(0.0117)	(0.00537)
妻通勤時間対数値	-0.0294***	-0.0379***	-0.00235	0.00389	-0.0318***	-0.0301***	0.00990	0.00758
(0.00752)	(0.00531)	(0.00662)	(0.00517)	(0.00479)	(0.00302)	(0.0101)	(0.00534)
観測数	1491	1491	1491	1491	7080	7080	7080	7080
Wu-Hausman検定	38.85***	35.84***	71.60***	51.39***

表 9. 年代別推定
(i) 子ども有り夫婦	(ii) 子ども無し夫婦
(1) 妻	(2) 夫	(3) 妻	(4) 夫
FE	RE	FE	RE	FE	RE	FE	RE
パネルA. 被説明変数: 市場労働時間(対数値)
夫通勤時間対数値	-0.0492***	-0.0679***	0.192***	0.0623***	0.00638	-0.0279**	0.309**	0.0917***
(0.0114)	(0.00780)	(0.0442)	(0.00580)	(0.0270)	(0.0134)	(0.151)	(0.0127)
妻通勤時間対数値	0.185***	0.204***	-0.0602***	-0.0383***	0.110*	0.109***	-0.0533*	-0.0351***
(0.0349)	(0.00745)	(0.0147)	(0.00610)	(0.0641)	(0.0133)	(0.0303)	(0.0120)
観測数	7375	7375	7375	7375	1196	1196	1196	1196
Wu-Hausman検定	-412.56	288.28***	89.00***	181.26***
パネルB. 被説明変数: 家事労働時間(対数値)
夫通勤時間対数値	0.0689***	0.0728***	-0.227***	-0.223***	0.0785	0.0461	-0.226*	-0.236***
(0.0227)	(0.0106)	(0.0444)	(0.0271)	(0.0700)	(0.0374)	(0.127)	(0.0619)
妻通勤時間対数値	-0.0762***	-0.0907***	0.181***	0.190***	0.0687	-0.00959	0.0975	0.117*
(0.0196)	(0.0104)	(0.0374)	(0.0263)	(0.0663)	(0.0365)	(0.100)	(0.0612)
観測数	7375	7375	7375	7375	1196	1196	1196	1196
Wu-Hausman検定	71.34***	133.15***	72.72***	30.39
パネルC. 被説明変数: 余暇時間(対数値)
夫通勤時間対数値	-0.00106	0.00246	-0.0353***	-0.0352***	-0.00774	0.00193	-0.0737***	-0.0676***
(0.00466)	(0.00300)	(0.0102)	(0.00471)	(0.00739)	(0.00528)	(0.0143)	(0.00667)
妻通勤時間対数値	-0.0282***	-0.0279***	0.00879	0.00823*	-0.0663***	-0.0624***	-0.000774	-0.00111
(0.00416)	(0.00292)	(0.00913)	(0.00477)	(0.0102)	(0.00522)	(0.00676)	(0.00664)
観測数	7375	7375	7375	7375	1196	1196	1196	1196
Wu-Hausman検定	55.57**	13.92	58.94***	92.34***

表 10. 子どもの有無別推定
### 5. おわりに

本研究では、通勤時間の変化が夫婦の市場労働および家事労働の供給に与える影響を分析してきた。分析には、公益財団法人家計経済研究所による「消費生活に関するパネル調査」の1995年から2015年までのデータを使用した。この調査では、妻だけでなく夫の時間配分（とくに平日における市場労働時間と家事労働時間の配分）がわかる。加えて、夫と妻それぞれの勤務先の状況も知ることができる。さらに、家事時間の決定を考える上で必要不可欠となる家計や世帯員の属性とその変化も把握できる。

分析には、家計生産に関する理論モデルで制御変数とされる夫婦や家族の属性をできる限り説明変数としてコントロールするように注意した。また、個人の時間配分の決定を計量分析する際に必ず議論される、観察されない個人や家族の属性の存在により説明変数が内生変数となる問題に対処するために、パネルデータを利用して個人の異質性が推定結果にバイアスを与える可能性を取り除きながら推定した。これにより、クロスセクションの時間データを用いた分析でしばしば批判される測定誤差の問題にも対処していた。このようにデータの利点を活かして、通勤時間と時間配分の間にある見せかけの相関を排除した分析を行った。

分析は共働き世帯に限定して行われた。その結果、本人の通勤時間が長くなれば夫婦それぞれが市場労働時間を増やして、家事労働時間を減らすことや、配偶者の通勤時間が長くなれば自分の市場労働時間を減らし、家事時間を増やすことがわかった。推計値をさらに吟味すると、通勤時間の増加による配偶者の労働供給抑制効果だけでなく、妻の家事労働供給が彼女の市場労働供給と比べて非弾力的であることや、通勤時間に対する家事時間の変化の弾力性は夫で大きいことが示された。最後の点については、とくに、妻の通勤時間の増加に対して夫の家事労働時間が増加することが注目された。この傾向は1990年代には観察されていなかった。2000年代に入り、妻と同じように、夫が配偶者の通勤時間に反応して家事時間を変化させるようになったと言える。

日本の通勤時間は他の先進諸国と比べて顕著に長いとされる。本研究で得られた分析結果によれば、長時間通勤は自らの市場労働供給を助長し、家事労働供給を抑制してしまう。長時間通勤は、さらに、配偶者の市場労働供給を抑制する原因ともなる。これに対して、近年は日本でも、とくにフルタイム労働者において通勤時間が短縮化した可能性があると言われている。本研究の分析結果によれば、通勤時間の短縮化は、妻の市場労働を喚起させる効果を持つ。このとき、妻の家事労働時間は減少し、夫が補完的に家事労働時間を増加させると考えられる。近年の職住接近が、共働き世帯の夫婦間の市場労働時間や家事労働時間のバランス確保につながった可能性がある。

残された課題は3つある。一つ目に、分析を共働き夫婦以外に拡張する必要がある。社会には、夫の通勤時間が長いために市場労働参加自体を諦めている既婚女性も存在している。今後は、妻の働くかどうかの決定も取り入れた分析が必要であろう。また、妻の働き
方については、フルタイム・パートタイム労働者、正規・非正規労働者などが混在している。働き方は多くの者で変化しないので、パネル分析により影響は取り除かれていると考えられるが、より厳密な分析のためには、働き方の変化に注目することも必要だろう。二つ目に、労働時間や残業時間に関する制度変更が時間配分に与えた影響を明らかにすることも必要だろう。働き方改革は社会的にも注目が集まる重要課題である。制度変更による労働環境の変化が夫婦の時間配分に与えた影響を明らかにすることが求められている。三つ目に、計量分析上の課題として、通勤時間の内生性の考慮や、市場労働と家事労働時間の同時決定の考慮などにより、結果の頑健性について確認する必要があるだろう。

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水落正明（2006）「家計の時間配分行動と父親の育児参加」『季刊社会保障研究』Autumn 149-164.

労働政策研究・研修機構（2015）「夫の家事分担比率が妻の労働参加に与える影響」資料シリーズ No.160『労働力需給の推計のための基礎研究－「社会生活基本調査」を用いたマイクロデータ分析－』.
課題名 2A-1102 「いぶき」観測データ解析により得られた温室効果ガス濃度の高精度化に関する研究

課題代表者名 森野 勇 （独立行政法人国立環境研究所地球環境研究センター衛星観測研究室）

研究实施期间 平成23～25年度

累計予算額 191,492千円（うち25年度58,169千円）

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワード 温室効果ガス観測技術衛星、「いぶき」、GOSAT、二酸化炭素、メタン、解析アルゴリズム、検証、エアロゾル、巻雲、ライダー、放射計、高精度温室効果ガス観測

研究体制

(1) 長期間検証データの評価、「いぶき」データ検証とアルゴリズム改良に関する研究（独）国立環境研究所）

(2)重点サイトにおける巻雲・エアロゾル光学特性観測に関する研究（国土交通省気象庁気象研究所）

(3)重点サイトにおける高精度温室効果ガス観測に関する研究(（独）宇宙航空研究開発機構）

## 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

地球温暖化は最も重要な環境問題の一つであり、原因となる温室効果ガス濃度の実態把握、地球温暖化による自然生態系・人間社会への影響評価、温暖化対策が必要である。全球の温室効果ガスの時間・空間変動を把握するためには、全球にわたり高頻度の観測が可能な人工衛星を用いた分光観測が最も有効である。このため環境省、国立環境研究所(NIES)、宇宙航空研究開発機構(JAXA)は、温室効果ガスの状況を把握する「温室効果ガス観測技術衛星(GOSAT)プロジェクト」を共同で実施することとなった。本プロジェクトは、地球大気中の二酸化炭素やメタンの高精度観測を本格的に目指すもので、この衛星（「いぶき」）に搭載されたフーリエ変換分光計(TANSO-FTS)で観測されたスペクトルの解析によって温室効果ガス濃度を推定するが、地表面反射率、巻雲・エアロゾルの光学的厚さ・分布・種類等から生じる系統的な誤差（バイアス）を補正する必要がある。

「いぶき」は2009年1月23日に、宇宙航空研究開発機構種子島宇宙センターから打ち上げられた。「いぶき」打ち上げ後、衛星及び観測装置の動作確認が行われ、初期校正検証観測期間を経て通常観測モードに移行し、2014年5月現在も順調に全球観測を継続している。「いぶき」の推定結果には最初15 ppm程度の負のバイアスが見られたが、TANSO-FTSの装置関数補正や輝度精度向上、アルゴリズム改良及び初期値改訂と初期検証を繰り返すことにより、明らかに異常値である温室効果ガス濃度データの数は飛躍的に減少した。初期検証結果により、二酸化炭素 $ CO_{2} $ の場合9 ppm程度の負のバイアスと4 ppm程度のばらつきが存在すること(不確かさで10 ppm程度)が明らかとなり、「いぶき」の温室効果ガス濃度データは一般に公開された。しかしながらこれでは世界研究者の高い評価には至らない精度であり、インバースモデル解析による温室効果ガス収支を含む科学的利用に活用されるためには不十分である。

そこでより高い精度の実現を目指すには、より長期間の検証データを取得しそれらを用いた継続的な検証を行って季節変動や経年変動についても評価する必要がある。また地上設置高分解能FTSによる観測と同時に地上の高精度観測装置を用いて巻雲・エアロゾル光学特性を取得し、「いぶき」の温室効果ガス濃度データとの相関解析等を行い、この結果を解析アルゴリズムの改良と初期値の改良などに反映させ、「いぶき」観測データの解析により得られた温室効果ガス濃度の高精度化を行うことが必要である。