Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
第8表－5－2 都道府県別入院外医療給付対象者の受診動向（受診した医療機関の数別、受診日数階級別の患者割合）

区分 入院外

平成28年03月

福井県
(患者割合 79.0%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	88.1%	58.2%	23.7%	5.5%	0.7%	0.0%
6～10日	8.1%	1.7%	3.1%	2.1%	0.9%	0.3%
11～15日	2.4%	0.8%	0.8%	0.5%	0.2%	0.1%
16～20日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.0%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	61.0%	28.0%	8.4%	2.1%	0.6%

山梨県(患者割合 79.7%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	90.0%	56.5%	25.7%	6.6%	1.1%	0.1%
6～10日	7.0%	0.9%	2.4%	2.1%	1.0%	0.5%
11～15日	2.0%	0.6%	0.6%	0.4%	0.2%	0.1%
16～20日	0.6%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.1%
21～25日	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	58.2%	29.2%	9.3%	2.5%	0.8%

長野県
(患者割合 80.8%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	92.1%	59.5%	25.2%	6.3%	1.0%	0.1%
6～10日	5.8%	0.9%	2.0%	1.7%	0.9%	0.4%
11～15日	1.6%	0.6%	0.4%	0.3%	0.1%	0.1%
16～20日	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
21～25日	0.1%	0.0%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	61.1%	27.8%	8.5%	2.0%	0.6%

岐阜県(患者割合 83.0%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	87.4%	54.6%	25.5%	6.3%	0.9%	0.0%
6～10日	8.7%	1.4%	3.1%	2.5%	1.1%	0.4%
11～15日	2.6%	0.7%	0.8%	0.6%	0.3%	0.2%
16～20日	0.8%	0.1%	0.3%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.2%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	57.0%	30.0%	9.8%	2.5%	0.7%

静岡県
(患者割合 81.7%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	88.8%	52.6%	27.0%	7.8%	1.3%	0.1%
6～10日	7.6%	0.9%	2.6%	2.4%	1.2%	0.5%
11～15日	2.4%	0.6%	0.8%	0.5%	0.3%	0.2%
16～20日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	54.3%	30.7%	11.1%	3.0%	0.9%

愛知県(患者割合 82.5%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.1%	50.8%	26.1%	7.1%	1.1%	0.1%
6～10日	9.6%	1.3%	3.4%	3.0%	1.4%	0.5%
11～15日	3.4%	0.8%	1.1%	0.8%	0.4%	0.2%
16～20日	1.2%	0.1%	0.4%	0.4%	0.2%	0.1%
21～25日	0.5%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	53.1%	31.3%	11.5%	3.2%	1.0%
第8表－5－2 都道府県別入院外医療給付対象者の受診動向（受診した医療機関の数別、受診日数階級別の患者割合）

区分 入院外

平成28年03月

三重県
(患者割合 82.6%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	87.7%	52.8%	26.1%	7.4%	1.2%	0.1%
6～10日	8.2%	1.2%	2.7%	2.5%	1.3%	0.5%
11～15日	2.5%	0.7%	0.8%	0.6%	0.3%	0.2%
16～20日	0.9%	0.1%	0.3%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.5%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.2%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	55.0%	30.2%	10.8%	3.1%	0.9%

滋賀県
(患者割合 81.3%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	89.1%	56.7%	25.5%	6.0%	0.8%	0.0%
6～10日	7.3%	1.1%	2.7%	2.2%	1.0%	0.3%
11～15日	2.3%	0.7%	0.7%	0.5%	0.2%	0.1%
16～20日	0.7%	0.1%	0.3%	0.2%	0.1%	0.0%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	58.6%	29.4%	9.1%	2.3%	0.6%

京都府
(患者割合 80.5%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.9%	54.4%	24.4%	6.1%	0.9%	0.1%
6～10日	9.3%	1.6%	3.3%	2.6%	1.3%	0.5%
11～15日	2.9%	0.8%	0.9%	0.7%	0.3%	0.2%
16～20日	1.0%	0.2%	0.4%	0.3%	0.1%	0.1%
21～25日	0.6%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	57.1%	29.2%	10.0%	2.8%	0.9%

大阪府(患者割合 83.2%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	80.6%	46.1%	25.4%	7.7%	1.3%	0.1%
6～10日	12.3%	2.3%	3.9%	3.5%	1.8%	0.8%
11～15日	4.3%	1.0%	1.3%	1.0%	0.6%	0.4%
16～20日	1.6%	0.2%	0.5%	0.5%	0.3%	0.2%
21～25日	0.8%	0.2%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.5%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	49.8%	31.5%	13.0%	4.2%	1.6%

兵庫県
(患者割合 83.0%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	83.9%	48.4%	26.1%	7.9%	1.4%	0.1%
6～10日	10.5%	1.5%	3.3%	3.2%	1.8%	0.8%
11～15日	3.4%	0.8%	1.1%	0.8%	0.5%	0.3%
16～20日	1.2%	0.1%	0.4%	0.4%	0.2%	0.1%
21～25日	0.6%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	51.0%	31.2%	12.5%	4.0%	1.4%

奈良県(患者割合 82.3%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	87.7%	51.0%	27.3%	8.1%	1.3%	0.1%
6～10日	8.6%	1.2%	2.7%	2.6%	1.5%	0.6%
11～15日	2.5%	0.7%	0.7%	0.5%	0.3%	0.2%
16～20日	0.7%	0.1%	0.3%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	53.0%	31.1%	11.5%	3.2%	1.1%
第8表－5－2 都道府県別入院外医療給付対象者の受診動向（受診した医療機関の数別、受診日数階級別の患者割合）

区分 入院外

平成28年03月

和歌山県
(患者割合 83.8%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.7%	51.0%	25.9%	7.4%	1.3%	0.1%
6～10日	9.8%	1.7%	3.2%	2.8%	1.5%	0.6%
11～15日	3.0%	0.9%	0.9%	0.6%	0.4%	0.2%
16～20日	0.8%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	54.0%	30.5%	11.1%	3.3%	1.1%

鳥取県
(患者割合 80.9%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	91.0%	58.5%	25.5%	6.2%	0.8%	0.1%
6～10日	6.5%	0.9%	2.3%	2.0%	0.9%	0.3%
11～15日	1.8%	0.6%	0.6%	0.4%	0.2%	0.1%
16～20日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%
21～25日	0.2%	0.0%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	60.1%	28.6%	8.7%	2.0%	0.5%

島根県
(患者割合 83.5%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	90.6%	55.9%	26.9%	6.7%	1.0%	0.1%
6～10日	6.9%	1.1%	2.4%	2.0%	1.0%	0.4%
11～15日	1.6%	0.5%	0.5%	0.3%	0.2%	0.1%
16～20日	0.5%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
21～25日	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	57.8%	30.1%	9.3%	2.3%	0.6%

岡山県(患者割合 82.6%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	87.4%	55.0%	24.8%	6.6%	1.0%	0.1%
6～10日	8.8%	1.9%	3.0%	2.4%	1.1%	0.4%
11～15日	2.6%	0.8%	0.8%	0.5%	0.3%	0.2%
16～20日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.2%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	58.0%	29.0%	9.7%	2.5%	0.8%

広島県
(患者割合 83.5%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	80.9%	48.1%	24.3%	7.1%	1.2%	0.1%
6～10日	12.2%	2.1%	4.1%	3.4%	1.8%	0.7%
11～15日	4.3%	1.1%	1.3%	1.0%	0.5%	0.4%
16～20日	1.4%	0.2%	0.4%	0.4%	0.2%	0.2%
21～25日	0.7%	0.2%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.5%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	51.8%	30.5%	12.2%	3.9%	1.5%

山口県(患者割合 82.2%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.2%	49.1%	26.3%	8.1%	1.5%	0.1%
6～10日	9.7%	1.4%	3.0%	2.9%	1.6%	0.8%
11～15日	3.1%	0.7%	0.9%	0.8%	0.4%	0.3%
16～20日	1.0%	0.1%	0.3%	0.3%	0.2%	0.1%
21～25日	0.6%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.4%	0.0%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	51.5%	30.8%	12.3%	3.9%	1.5%
第8表－5－2 都道府県別入院外医療給付対象者の受診動向（受診した医療機関の数別、受診日数階級別の患者割合）

区分 入院外

平成28年03月

徳島県
(患者割合 82.0%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.0%	53.6%	24.0%	6.2%	1.0%	0.1%
6～10日	9.8%	2.2%	3.3%	2.5%	1.3%	0.5%
11～15日	3.6%	1.2%	1.1%	0.7%	0.3%	0.2%
16～20日	0.9%	0.1%	0.3%	0.3%	0.1%	0.1%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	57.4%	29.0%	9.8%	2.9%	1.0%

香川県
(患者割合 82.6%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	82.8%	50.7%	24.4%	6.6%	1.1%	0.1%
6～10日	11.1%	2.4%	3.9%	2.9%	1.4%	0.5%
11～15日	3.7%	1.1%	1.1%	0.8%	0.4%	0.2%
16～20日	1.2%	0.3%	0.4%	0.3%	0.2%	0.1%
21～25日	0.7%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.5%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	54.8%	30.1%	10.9%	3.2%	1.0%

愛媛県
(患者割合 81.8%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.1%	52.2%	24.8%	6.8%	1.1%	0.1%
6～10日	9.9%	1.8%	3.5%	2.7%	1.3%	0.5%
11～15日	3.1%	0.9%	1.0%	0.7%	0.3%	0.2%
16～20日	1.0%	0.2%	0.3%	0.3%	0.1%	0.1%
21～25日	0.6%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	55.3%	29.9%	10.8%	3.0%	1.1%

高知県
(患者割合 78.7%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	87.6%	55.2%	24.6%	6.6%	1.1%	0.1%
6～10日	8.3%	1.6%	2.9%	2.2%	1.1%	0.5%
11～15日	2.8%	0.9%	0.9%	0.6%	0.3%	0.2%
16～20日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	58.0%	28.9%	9.7%	2.6%	0.9%

福岡県
(患者割合 83.0%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	81.9%	46.7%	25.6%	8.0%	1.4%	0.1%
6～10日	11.2%	1.5%	3.6%	3.4%	1.9%	0.8%
11～15日	4.3%	1.0%	1.3%	1.0%	0.6%	0.4%
16～20日	1.5%	0.2%	0.4%	0.4%	0.2%	0.2%
21～25日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.5%	0.0%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	49.6%	31.3%	13.2%	4.3%	1.6%

佐賀県(患者割合 84.2%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	81.8%	49.2%	24.5%	6.9%	1.1%	0.1%
6～10日	11.2%	2.0%	3.9%	3.2%	1.6%	0.6%
11～15日	4.1%	1.0%	1.3%	1.0%	0.5%	0.3%
16～20日	1.5%	0.2%	0.5%	0.4%	0.2%	0.2%
21～25日	0.8%	0.2%	0.3%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.6%	0.1%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	52.6%	30.6%	11.8%	3.6%	1.3%
第8表－5－2 都道府県別入院外医療給付対象者の受診動向（受診した医療機関の数別、受診日数階級別の患者割合）

区分 入院外

平成28年03月

長崎県
(患者割合 84.2%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	82.1%	47.9%	25.0%	7.7%	1.3%	0.1%
6～10日	11.6%	1.7%	3.8%	3.5%	1.8%	0.8%
11～15日	3.9%	0.7%	1.0%	1.0%	0.6%	0.4%
16～20日	1.3%	0.2%	0.3%	0.4%	0.2%	0.2%
21～25日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
26日～	0.5%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%
総計	100.0%	50.7%	30.4%	13.0%	4.2%	1.7%

熊本県
(患者割合 82.6%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	85.5%	51.9%	25.2%	7.1%	1.2%	0.1%
6～10日	9.4%	1.7%	3.1%	2.6%	1.3%	0.6%
11～15日	3.3%	1.0%	1.0%	0.7%	0.4%	0.2%
16～20日	1.0%	0.2%	0.3%	0.3%	0.1%	0.1%
21～25日	0.5%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.3%	0.0%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	54.9%	29.8%	11.0%	3.2%	1.1%

大分県
(患者割合 82.4%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	87.6%	54.9%	24.7%	6.7%	1.1%	0.1%
6～10日	8.6%	1.7%	3.0%	2.2%	1.2%	0.5%
11～15日	2.5%	0.8%	0.7%	0.5%	0.3%	0.2%
16～20日	0.7%	0.1%	0.2%	0.2%	0.1%	0.1%
21～25日	0.4%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	57.8%	28.8%	9.8%	2.7%	0.9%

宮崎県(患者割合 82.5%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	86.6%	53.1%	25.1%	7.1%	1.2%	0.1%
6～10日	8.5%	1.5%	3.0%	2.2%	1.2%	0.6%
11～15日	3.1%	0.9%	1.0%	0.7%	0.3%	0.2%
16～20日	1.0%	0.2%	0.3%	0.3%	0.1%	0.1%
21～25日	0.5%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%
26日～	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%
総計	100.0%	55.8%	29.7%	10.4%	3.1%	1.0%

鹿児島県
(患者割合 81.8%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	84.6%	53.6%	23.3%	6.4%	1.2%	0.1%
6～10日	10.1%	2.4%	3.4%	2.5%	1.2%	0.6%
11～15日	3.7%	1.1%	1.1%	0.8%	0.4%	0.3%
16～20日	1.0%	0.2%	0.3%	0.3%	0.1%	0.1%
21～25日	0.5%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
26日～	0.3%	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	57.5%	28.2%	10.2%	3.0%	1.1%

沖縄県(患者割合76.5%)	受診した医療機関の数
総計	1件	2件	3件	4件	5件以上
受診日数	5日以下	89.6%	54.6%	25.7%	7.8%	1.4%	0.1%
6～10日	7.4%	1.0%	2.3%	2.2%	1.3%	0.7%
11～15日	2.1%	0.7%	0.6%	0.4%	0.2%	0.2%
16～20日	0.5%	0.1%	0.2%	0.1%	0.1%	0.1%
21～25日	0.3%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
26日～	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
総計	100.0%	56.5%	28.9%	10.5%	3.0%	1.1%
参考 2 統計表の第 8 表－5 の患者割合の算出に使用した平成28年 3 月の加入者数

市町村国保	後期高齢者
全国計	31,822,403	16,236,819
北海道	1,322,564	766,045
青森	374,630	201,027
岩手	307,877	210,515
宮城	542,883	292,823
秋田	247,759	189,086
山形	257,380	192,258
福島	490,045	292,528
茨城	825,206	372,699
栃木	534,526	245,168
群馬	538,294	265,643
埼玉	1,910,238	767,921
千葉	1,652,272	698,105
東京	3,451,418	1,401,344
神奈川	2,184,221	972,789
新潟	527,414	361,434
富山	224,479	167,494
石川	259,406	155,881
福井	169,714	115,646
山梨	227,918	120,638
長野	520,175	333,890
岐阜	518,114	282,094
静岡	949,905	501,337
愛知	1,756,687	840,979
三重	432,043	251,237
滋賀	310,634	162,275
京都	623,838	331,733
大阪	2,307,071	1,005,789
兵庫	1,329,489	704,467
奈良	351,918	184,463
和歌山	287,342	152,917
鳥取	133,499	90,167
鳥根	147,812	123,559
岡山	439,723	272,033
広島	635,774	382,925
山口	333,859	230,638
徳島	175,236	121,357
香川	228,759	145,599
愛媛	356,249	218,705
高知	193,678	122,857
福岡	1,225,334	631,572
佐賀	199,355	120,252
長崎	373,547	211,026
熊本	475,012	274,533
大分	281,836	180,915
宮崎	304,730	170,378
鹿児島	427,990	262,655
沖縄	454,550	137,423
平成29年7月27日 印刷

平成29年8月4日 発 行

平 成 27 年 度

医療給付実態調査報告

編集・発行 厚生労働省保険局

印刷 大和綜合印刷株式会社
## 論文

# 通勤時間が夫婦の時間配分に与える影響 $ ^{*} $

小原 美紀・関島 梢恵**

## <要旨>

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する。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する。この調査では、妻だけでなく夫の時間配分がわかる。また、市場労働時間を推定する際に重要となる勤務先の状況と、家事労働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の双方を同時に把握できる。さらに、同一家計を追跡したパネル調査であることを利用して、観察されない個人や家族の異質性の存在を考慮できる。これらにより、通勤時間が時間配分の決定に与える純粋な影響を明らかにする。共働き世帯を対象とした分析の結果、夫と妻ともに、本人の通勤時間が長くなれば自身の市場労働時間が長くなり、家事労働時間は短くなることが示される。加えて、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る。推計値の詳細を見ると、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、妻の家事労働供給は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弾力性は夫で大きいことが示される。また、夫が配偶者の通勤時間に反応して家事労働時間を変化させることは1990年代には見られておらず、2000年代に変化した日本家計の特徴であることがわかる。

JEL Classification Codes : D13, J22, R41

Keywords：家計生産、夫婦內時間配分、市場労働時間、家事労働時間、通勤時間
# The Effect of Commuting Time on Married Couples' Time Use

By Miki KOHARA and Kozue SEKIJIMA

## Abstract

This paper analyzes the effects of changes in commuting time on the market and household labor supply of wives and their husbands. We use the Japanese Panel Survey of Consumers (JPSC), conducted by the Institute for Research on Household Economics, for the period 1994–2015. This is a unique panel survey compiling the daily time allocation of both wives and husbands. In addition, it includes information on work circumstances, which are important to estimate market labor hours, and on household characteristics and the number of family members, which are essential to consider the decision on housework. The panel dataset enables us to control for unobserved heterogeneity of individuals and households and clarify the causal impact of commuting time on time allocation within the family. The results of the analysis on dual income households show that an increase in own commuting time raises the market labor hours and decreases the housework hours both for a wife and the husband. In addition, an increase in one spouse's commuting time decreases the spouse's own market labor hours and increases their housework hours. Further estimation shows that wives' market labor hours react to their own and their spouse's commuting time more than their own housework hours, and that husbands' market labor hours react to their own and their spouse's commuting time more than wives' market labor hours. This responsiveness in husbands' time allocation is a recent phenomenon in Japanese families which was not observed in the 1990s.

JEL Classification Codes: D13, J22, R41

Keywords: household production, time allocation within the household, market labor time, household production time, commuting time
### 1. はじめに

長時間通勤の存在は、日本人の時間配分の決定にどのような影響を与えているのだろうか。日本の特徴とされる既婚男性の家事時間の短さや、既婚女性の市場労働時間の短さは、通勤時間の長さから影響を受けているのだろうか。そもそも、日本における夫婦内での時間配分はどのように決定されているのだろうか。本研究では、通勤時間の長さに注目しながら家計内時間配分の決定要因を明らかにし、これらの疑問に答える。

家計内時間配分の決定メカニズムの解明は、家計や家族の経済学の研究分野において高い関心を集めているテーマの一つである。しかしながら、計量分析によりこのメカニズムを解明することは容易ではない。分析が困難である理由の一つは、家計内の情報とくに時間配分に関する情報が入手しにくいことにある。また、仮に時間配分の情報を入手できたとしても、時間決定には分析者には観察できない様々な要因が影響するため、各要因を識別して因果効果を抽出するのが難しいこともある。

そのような中で、さまざまな工夫が施されながら、時間配分決定の計量分析は進められてきた。比較的新しい研究として、Connelly & Kimmel (2009)は、アメリカのTime Use Survey (2003年～2006年）を用いて夫婦の相対賃金や労働時間、その他の生活時間といった配偶者の属性が余暇や育児の時間、家計生産に与える影響を分析している。実際の配偶者の時間配分はわからないため、配偶者の年齢や教育、人種などの情報を利用して傾向スコアマッチング等による推計を行い、妻の家事時間と夫の市場労働時間に負の関係があることや、妻の労働時間と夫の育児時間に正の関係があること、余暇時間や家事時間は配偶者間で補完的であることを明らかにしている。

日本ではとくに、「夫の家事労働時間」の決定と「妻の市場労働時間」の決定に注目した研究が多い。日本の既婚男性の家事労働時間が他国と比べて著しく短いと言われることや、既婚女性の労働時間が他国と比べて著しく短いことが背景にあるだろう。馬（2006）は、「慶應義塾大学家計パネル調査」（2004年～2006年）を用いて、夫の労働時間が長いほど妻の労働時間が短いこと、そして、夫の長時間労働が夫の家事参加および妻の就業を阻害することを明らかにしている。水落（2006）は、2001年の「社会生活基本調査」（総務省）の都道府県データを用いて、家計の時間配分行動と父親の育児時間や育児分担の関係を分析し、父親自身の長時間労働が育児参加を阻害する可能性を指摘している。

中野（2009）は、「職業と家庭生活に関する全国調査」（労働政策研究・研修機構）の1991年の個票データを用いて、二変量プロビットモデルの推定により夫の家事・育児行動と妻の就業決定の間にある同時性を考慮した下で、夫の家事・育児参加が妻の就業率を高めることを示している。同様の結果は鶴・久米（2016）でも得られている。彼らは、「平成26年度正社員・非正社員の多様な働き方と意識に関するWeb調査」（経済産業研究所）の個票データを用いて、妻の就業決定に関するプロビットモデルの推定を行い、夫の家事・育児参加を内生変数とした操作変数法の分析により、夫の家事・育児時間量は妻の就業に正
で有意な影響を与えることを明らかにしている。

小葉・安岡・浦川（2009）は、「家族についての全国調査、2004」（日本家族社会学会）の個票データを用いて夫の家事育児協力の要因を分析している。男女間の労働市場における比較優位性（夫婦間賃金格差、夫婦間学歴格差）、時間制約（就業形態、夫の労働時間、夫の通勤時間）、性別役割分担意識（「仕事は男性、家庭は女性」「育児は女性」などへの同意の程度）に着目し、家事育児協力には、比較優位性が重要であることや、性別役割分担意識の強い家庭では時間制約の緩和が夫の家事育児協力を促す効果が大きいことを示している。また、育児協力については労働に関する時間制約が重要な説明要素であることが示されている。ここでは、夫の労働時間だけではなく通勤時間の長さも、夫の家事育児協力の阻害要因であることが示されている。

時間配分の決定に、通勤時間が影響を与えるかどうかは別の研究でも議論されてきた。小原（2000）は、1994年の「消費生活に関するパネル調査」（家計経済研究所）の個票データを用いて、夫の通勤時間の増加が妻の家事労働時間を増やし、市場労働時間を抑制することを示している。一方で、夫の家事労働時間は、妻の通勤時間の増加に反応していない。すなわち、夫婦間で家事労働時間の決定が異なるという結果となっている。

通勤時間が労働時間の配分に与える影響は、日本だけではなく他の先進諸国でも分析されている。Solberg & Wong（1992）は、アメリカのFamily Time Use Survey（1977年、1978年）を用いて共働き家庭の夫婦を研究し、夫と妻のどちらについても、家事時間は通勤時間が増加するにつれて下がること、同時に通勤時間の増加は夫婦ともに余暇時間を下げること、通勤時間の増加は夫婦ともに市場労働時間を増加させることを明らかにしている。Gutierrezi & Ommeren（2010）は、ドイツのSocio-Economic Panel（1997～2007年）を用いて、職場移転による外生的な通勤距離の変化に着目し、通勤距離が伸びると市場労働時間が増加することや、その影響が男性より女性で大きいことを示している。

本研究でも、通勤時間に着目し、通勤時間が夫婦それぞれの市場労働時間と家事労働時間の決定に与える影響を分析する。とくに、日本における先行研究で特徴的に見られる夫婦間の時間配分決定や、その要因の差に注目する。分析には、公益財団法人家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」を用いる。この調査を用いることの利点は、第一に、夫婦それぞれの時間配分がわかることである。個人の時間配分を尋ねた調査はいくつか存在するが、夫婦それぞれの時間配分を調査したものは極めて珍しい。本研究では、既婚女性の時間配分について、配偶者の情報を考慮しながら分析する。

第二の利点は、労働状況と家庭内の状況が同時にわかることである。市場労働時間の決定には通勤時間以外にも勤務先の状況が影響している可能性が高い。一方で、家事労働時間の決定には勤務先の状況以外にも家庭の状況が影響し得る。この調査はこれらをすべて同時に把握できる特異なデータセットになっている。

第三の利点は、このような時間配分に関する情報がパネルデータとして利用できることである。時間配分の情報がパネルデータの形で入手できることは世界的にも稀である。こ
れにより、時間データは測定誤差を持ちやすいという問題に対処できる。同一個人の追跡パネルデータであることを利用して個体効果の存在を考慮した分析を行えば、個人特有の測定誤差が推定値にバイアスを与える可能性を取り除くことができる。また、先行研究も指摘する通り、時間配分の推定においては、別の時間決定が内生変数となる問題を持ちやすい。これに対しても、パネルデータを使用することで、観察できない家計や夫婦の異質性が複数の時間決定に同時に与える影響を取り除いた分析を行うことができる。

分析は共働き世帯を対象に行う。分析の結果、自分の通勤時間が長くなれば、自らの市場労働時間を長くして、家事労働時間を短くすることがわかる。加えて、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る。これらは夫、妻ともに確認される。ただし、夫婦間あるいは時間配分間で推計値の大きさを吟味すると、通勤時間の増加による配偶者の労働供給抑制効果に加えて、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る。さらに、夫が配偶者の通勤時間に反応して自らの時間配分、とくに家事労働時間を変化させることは1990年代には必ずしも観察されておらず、2000年代以降に変化した傾向であることがわかる。

本研究の貢献は以下の3つである。第一に、家計内の時間配分決定という関心が高くも計量分析が難しいテーマについて、分析に最適なデータを利用しながら実態を把握していることである。先に述べた通り、家計内時間配分については、夫婦内の時間決定に関する情報が入手できるだけではなく、複数の時間決定の同時性や内生性の問題に対処することが必要となる。本研究では使用データがパネルデータとなっていることを利用した計量分析が行われる。

第二に、長時間通勤という日本の特徴を捉えて、それが家計内の最適な時間配分の決定に与える影響を分析している点である。既婚女性の市場労働時間と既婚男性の家事労働時間の決定に与える影響を分析することで、女性の市場労働参加率の低さと、男性の家事参加率の低さという日本家計の2大特徴についても言及できる。また、通勤時間の分析は、とくに2000年以降において重要である。後で見るように、2000年以降、家族世帯についても都心回帰・職住接近が見られるようになった。これらの層では通勤時間は減少したはずである。これにより、既婚女性の市場労働時間は変化したのか、あるいは既婚男性の家事労働時間は変化したのかについては、関心が持たれるところである。

第三の貢献は、得られた分析結果の新しさにある。推定結果から、本人のみならず配偶者の通勤時間に反応して、夫が家事労働時間を増減させているという実態が示される。妻の通勤時間が増えた時に夫が家事労働時間を増やすことは自明ではない。理論モデルで説明する際には、何らかの形で配偶者の通勤時間が相手の時間配分に影響するメカニズムを入れなければならない。また、配偶者にかかわる市場労働のコストが増えた時に自らの家事時間を増やすという実証結果は、「男は外、女は内で働くべき」といった価値観が強い日本のような国では観察されにくいはずである。実際、先行研究によれば、夫が妻の通勤時
間に反応して家事労働を増やすことは1990年代のデータでは観察されていなかった。本研究の分析結果は、日本の夫婦内時間配分に関する新しい実態を示している。

本研究の構成は以下の通りである。2章では理論モデルの枠組みと推定モデルをまとめる。3章では使用データを紹介し、推定結果を4章で示す。全体を5章でまとめる。

## 2 ．理論モデルの枠組みと推定モデル

夫と妻の市場労働時間と家事労働時間の決定は、家計内生産モデルで説明されることが多い。夫と妻はそれぞれの時間と財を投入して家計内生産を行う。たとえば、家計内労働とは家事や育児などを指し、家計内生産物とは調理された食事や清掃された家の状態、養育された子供の状態などを指す。夫婦は一日のうち与えられた時間を市場労働、家事労働、余暇時間に分ける。ただし、市場労働には通勤時間がかかるので、「一日のうち与えられた時間」とは24時間から通勤時間を引いたものとなる。夫婦は与えられた賃金率に直面し、市場労働により所得（賃金率×労働時間）を得る。

夫婦は互いの余暇時間と家計全体の消費、家計生産物からなる家計の効用を、予算制約、家計生産関数、および二人それぞれの時間制約について最大化する。得られる最適解は、効用関数や家計生産関数を形成する選好パラメターを所与として、通勤時間や賃金率、市場労働にかかる固定費用や非労働所得からなる関数としてかける。

単純な家計生産モデルのもとで導出される家事労働時間と市場労働時間の最適解については、比較静学により次のインプリケーションが得られる。夫婦それぞれの通勤時間の増加はどちらの家事時間にも影響しないが、余暇が正常財である限りどちらの余暇時間も減少させる。市場労働時間は通勤時間の増加分と余暇時間の減少分の相対的な大きさで決まるので、通勤時間が増えた者の市場労働時間の変化は理論的に一意には定まらない。通勤時間が変化しなかった者は、自分の時間制約は変わらないので余暇時間が減った分だけ市場労働時間は増加する。

しかしながら、モデルの設定を変えれば、通勤時間が家事時間や市場労働時間に与える影響も変わってくる。たとえば、家事労働時間から不効用を得るモデルや、通勤時間が増加すると疲労などにより家計生産の生産性が低下するモデルを描写すれば、通勤時間の増加により本人の家事時間が減ることになる。さらに、家計生産の中には回避することができない必要な生産時間があるという下限制約をモデルに取り入れるならば、通勤時間の増加が本人の家事時間を減少させると同時に、その減少を補うように相手の家事時間が増えることになる。すなわち、通勤時間は、それが変化した本人だけでなく配偶者の家事時間を変え、市場労働時間を変え得る $ ^{1} $ 。

このように、通勤時間の影響は理論的に一意に定まらない。また影響の大きさは理論モデルからはわからない。そこで計量分析を行うことで影響の方向や大きさを計測すること
になる。家計 i の夫（h）と妻（w）について、市場労働時間（L）と家事労働時間（H）の推定式を、

$$ L_{i j t}=\beta_{h}^{L}t_{i h t}+\beta_{w}^{L}t_{i w t}+\boldsymbol{X}_{i j t}\boldsymbol{\gamma}^{L}+\varepsilon_{i j t}^{L} $$

$$ H_{i j t}=\beta_{h}^{H}t_{i h t}+\beta_{w}^{H}t_{i w t}+\boldsymbol{X}_{i j t}\boldsymbol{\gamma}^{H}+\varepsilon_{i j t}^{H} $$

と書くとする $ (j=h,w) $ 。ここで、 $ t_{iht} $ と $ t_{iwt} $ は夫と妻それぞれの通勤時間を指す。 $ X_{ijt} $ は家計iの個人jに関する説明変数群を表す。Xには、理論モデルにおいて予算制約や時間制約に入る通勤時間以外の制御変数（夫と妻の賃金、非労働所得、子供の存在など労働コストを表す変数）や、家計生産関数および効用関数の形状に影響する個人や家計の選好（年齢や学歴、職場環境など）が含まれる。

$\varepsilon_{ijt}^{L}$ と $\varepsilon_{ijt}^{H}$ は誤差項であり、それぞれ、$\varepsilon_{ijt}^{K} = \mu_{ij}^{K} + u_{ijt}^{K}$ と書くとする（便宜上、K は労働時間 L か、家事時間 H とする）。誤差項の第二項は $u_{ijt}^{K} \sim \mathrm{iid}(0, \sigma_{u}^{2})$ であり、$E(u_{ijt}^{K} | \mathbf{X}) = 0$ と仮定する。誤差項の第一項 $\mu_{ij}^{K}$ は観察できない家計 i の個人 j の個体効果を表す。この項の存在は個人の時間配分を分析する際に重要な部分となる。たとえば、市場労働時間（や家事労働時間）は市場労働に対する意欲の高い人や、職場での勤労に高い価値を置いている人で長くなる（家事労働時間は短くなる）と考えられる。しかしながらこれらは変数として観察されないことが多い。問題はこれらが通勤時間などの説明変数と相関する可能性が高いことである。たとえば労働意欲の高い人は通勤時間が長くても長時間働く可能性がある。このとき、通勤時間が労働時間を長くしているわけではないのに両者に関係があるように見えてしまう。通勤時間と労働時間に因果効果はないにもかかわらず、正の相関が現れてしまう。このような個人の異質性をコントロールするためにパネル分析を行う。すなわち、非確率変数と仮定して固定効果モデルによる推定、あるいは、$\mu_{ij}^{K}$ を確率変数として、$\mu_{ij}^{K} \sim iid(0, \sigma_{\mu}^{2})$、$E(\mu_{ij}^{K} | X) = 0$、$E(\mu_{ij}^{K} u_{ijt}^{K} | X) = 0$ を仮定した変量効果モデルによる推定を行う。

本論文で注目するパラメタ一はβで、夫の通勤時間が自分の市場労働時間（あるいは家事労働時間）に影響していなければ $ \beta_{h}^{L}=0 $ となり、妻の通勤時間が自分の市場労働時間（あるいは家事労働時間）に影響していなければ $ \beta_{w}^{L}=0 $ となる。通勤時間は一見変化しないように思われるかもしれないが、次節で見るように、多くの分析対象者が前年から10分から30分以内の通勤時間の変化を経験している。通勤時間は、たとえば、交通網や交通手段が変わることで変化すると考えられる。鉄道の廃止、地下鉄の開通、バス路線の変更、高速道路の開通・閉鎖、自動車の利用可能性の変化などが背景にあるかもしれない。これらは頻繁に変化するわけではないが、工事による迂回や普段使っている交通網が一時的に利用不可能になること、時刻表の変更などは頻繁に起こる。通勤時間は、また、勤務先事業所の変更や移転によっても変化する。近隣市町村にある店舗や支店、営業所に配属が変わったといったことはよく聞かれることである。これらはすべて本人が選択することができない外生的な変更である。
同時に、通勤時間は居住地選択や職場選択によっても変わる。これらは自らの選択であり、通勤時間の変化の背景が転居や転職であれば、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生じてしまう。たとえば、長時間働きたい人が職場の近くに転居したり、夫の労働時間が長いために妻が通勤時間の短い勤務先に転職したりするような場合、通勤時間が労働時間に与える純粋な影響を捉えられない。しかしながら、後で見るように、引越しや転職は頻繁に起こるわけではない。本研究の推定では、夫と妻の時間配分の決定に影響する観察できる要因を共変量として落とさないようにコントロールし、かつ、観察されない要因を誤差項として捉えた上で、残された通勤時間の部分は外生変数と考える。ただし、引越しや転職による通勤時間の変化である可能性はゼロではないので、以下で示す推定では、推定値が引越しや転職による通勤時間の変化の内生性の問題によりバイアスを受けていないかどうかについても確認する。

モデルの特定化についてはいくつかの留意点がある。第一に、既婚女性では市場労働時間がゼロの者が存在する。このことはとくに日本家計に当てはまる。市場労働時間がゼロの点に張り付いていることや、市場労働時間がゼロの者とそうでない者において家事労働時間が乖離している可能性（家事労働時間についてもある点で切断されている可能性）があることは、推定モデルを複雑にする。そもそも、市場労働時間がゼロの者は、そうでない者と行動要因が大きく異なる可能性もあり、同じ特定化のモデルでは分析できないかもしれない。そこで、以下の分析では、市場労働時間が夫と妻ともに正の者に限定する。働いていない妻や夫の分析については今後の課題としたい。

モデルの特定化に関する第二の留意点は、市場労働Ｌと家事労働Ｈの同時決定の可能性についてである。同時決定の場合、たとえばＨの推定の説明変数にＬを取り入れ、Ｌに操作変数を使ったパネル操作変数法による推定が考えられる。結果の節でも述べるが、今回は十分に良い操作変数を見つけることができなかったため、操作変数法による分析結果は示さない。

類似の留意点として、第三に、固定効果モデルや変量効果モデルの推定だけでは、通勤時間が内生変数となる問題は解決できていない可能性がある。これについても操作変数法を利用することが考えられるが、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ためこの論文では行っていない。ただし、先にも述べた通り、市場労働時間は必ずしも自分で選択できる変数ではなく外生変数として扱う研究も多い。通勤時間についてはなおさらで、居住地と勤務先は簡単に変えられないものとして外生変数と扱われる場合がほとんどである。本研究の分析は、先行研究の多くと類似の仮定を置いた下で行っている、あるいは、複数の時間決定が互いに内生変数となる問題があるとしても、家計の異質性の存在をパネル分析により処理していると解釈されたい。
### 3. 使用データ

本研究は、公益財団法人家計経済研究所の「消費生活に関するパネル調査」(Japanese Panel Survey of Consumers; 以下 JPSC) の個票データを使う。JPSC は 1993 年に 24 歳〜34 歳の女性を対象として調査を開始し、ほぼ 5 年毎に新たな対象者（24 歳〜28、29 歳）を加えられながら毎年調査されている。分析には 1995 年から 2015 年までのパネルデータを用いる。ただし、同じ推定モデルで行動を描写できる者として、共働きで同居している夫婦にサンプルを限定する。

この調査を用いると、回答者である妻とその夫の市場労働時間や家事時間、通勤時間がわかる。JPSCは夫婦それぞれについて、ふだんの平日と休日の生活時間の内訳を訳ねている。平日の行動のうち、「仕事」を労働時間、「家事・育児」を家事時間、「通勤・通学」を通勤時間として利用する。推定には各変数の対数値をとる。

時間配分の回答については2つの留意点がある。一つ目に、本研究では、休日（しごとのない日）の時間配分は考慮に入れない。男性の家事については休日にまとめて行われることもあり平日（しごとのある日）の分析だけでは完全ではないかもしれない。しかしながら、日常的に必要な家事は休日にまとめてできないものも多い。また、夫と妻どちらにとっても1日は24時間であり、労働時間の決定を考える際には、しごとがある1日の時間制約を考えることが重要である。

二つ目に、JPSC の回答者は妻であり、夫の時間配分についても回答者は妻である。夫の時間配分を妻が回答していることについては、回答の精度が低いと批判されることが多い。しかしながら、本研究では、パネル分析により回答者の特徴を取り除いた分析をするので、推定値にはバイアスはかからないと考えられる。夫の家事時間について過少に回答する妻が存在したとしても、同じ妻である限りそのような回答の特徴はどの調査年についても同じように現れるため、パネル分析により取り除かれる。

通勤時間以外の説明変数として、夫と妻の就業状況や世帯状況をコントロールする。就業状況については、職場の規模と業種、賃金に関する変数を夫婦双方について以下のように作成して入れる。まず職場の規模は、勤め先の会社全体の従業員数を回答した8段階のカテゴリー変数を利用する。1が「1～4人」、2が「5～9人」、3が「10～29人」、4が「30～39人」、5が「100～499人」、6が「500～999人」、7が「1000人以上」、8が「官公庁」となっており、数字が大きくなるにつれて規模が大きくなる。次に、第1次産業ダミー（農林業、漁業・水産業、鉱業）と第2次産業ダミー（建設業、製造業）、第3次産業ダミー（卸売・小売業、金融・保険・不動産業、運輸・通信業、電気・ガス・水道・熱供給業、サービス業、公務）を作成し、第3次産業を基準にして第1次産業ダミーと第2次産業ダミーを入れる。さらに、調査月の前の月（9月）の手取り収入（収入総額から税金、社会保险料などを差し引いた額）を用いて、時間当たり賃金をコントロールする。これは、通常週の労働時間をカテゴリーで尋ねた回答を使って、各カテゴリーの階級値を4倍することで