推定方法 のサンプル条項

推定方法. 本節では夫の家事育児参加の規定要因についてデータを用いた計量分析を行う。被説明変数には，夫の家事育児参加を表す各変数（夫の週あたり家事育児協力回数を夫婦の週あたり家事育児回数（合計値）で除した値）や，それらの諸変数か hM = wM hF wF . （6） ら抽出された主成分を使用する。また，説明変数としては，以下の 3 つのグループを考える。第一 ただし，σ ≡ 1 1− ρ である。以上より，夫婦間の に，男女間の労働市場における比較優位性を表す 家計内労働分担比率と市場における賃金格差の間には負の関係があることがわかる。男女間賃金格差が大きいほど，夫が市場で働いた方が単位時間あたりで多く稼ぐことができるので，夫の家計内労働分担比率は低下する。また，この単純なモデルでは，夫婦間の家計内労働分担比率は，労働市場における男女間賃金格差のみで決まる。 わが国を含む多くの先進諸国において，男女間賃金格差が縮小傾向にあることはよく知られた事実である。このとき，上述のモデルによれば，夫の家事育児協力は進むはずであるが，図 2 で見たように，わが国の夫の家事育児協力は未だ非常に低い水準にとどまっている。この理由として，モデルでは考慮しなかった外部要因，たとえば夫が 正社員として勤務しているために，労働時間 nMに下限制約が存在していること，あるいは，「家事や育児は女性がやるべき」といった性別役割分担意識が，夫の家事育児協力を妨げていることが考えられる。 男女間賃金格差のみが家計内労働分担比率を規定しているのであれば，夫の家事育児協力を促進するには男女間賃金格差を縮小させる政策が有効である。また，女性の高学歴化が進み，労働市場での経験の蓄積もあって，男女間賃金格差は実際に縮小の方向に向かっている。しかしその他の要因が夫の家事育児協力に影響を与えているとするならば，必要な政策も異なってくる。有効な政策 変数として，夫婦間賃金格差，夫婦間学歴格差の 2 つの変数を用いる。ここで，夫婦間賃金格差は，夫の賃金と妻の賃金の対数差分として算出され，夫婦間学歴格差は，夫の修学年数と妻の修学年数の対数差分として算出される。調査票は，最終学歴を「高卒」「大卒」といった選択肢で回答させる形式であるが，ここでの修学年数とは，例えば「高卒」という回答については，小中高あわせて 12 年間修学していたものとして，12 という数値を当てはめたものである。これらの変数は，前節のモデルで示したように，夫が，家事育児協力を行う場合の機会費用を考慮した変数であり，これらの変数の数値が高いほど，家事育児協力が少なくなる方向へ動くと考えられる。第二に，時間制約を表す変数として，就業形態ダミーの 2 変数（正規雇用ダミー，自営業ダミー）と夫の労働時間，夫の通勤時間を用いる。第三に，性別役割分担意識を表す変数として，性別役割分担に関連する設問項目の回答結果を用いる。調査票では， 「仕事は男性、家庭は女性」「育児は女性」といった設問に対して，「そう思わない」「どちらかといえばそう思わない」「どちらともいえない」「どちらかといえばそう思う」「そう思う」という選択肢が設けられている。分析では，これらの選択肢に－2，－1，0，1，2 の数値を当てはめ，説明変数に加えることとする。 なお，被説明変数である，夫の家事育児参加を 夫の家事育児参加と出産行動 455 トービット分析 表 5 夫の家事育児参加の規定要因 主成分 家事協力 育児協力 レ ベ ル 育 児 食事準備 食事片付 買 い 物 洗 濯 掃 除 遊 ぶ 世 話 （比較優位）夫婦賃金格差 夫婦学歴格差 －0. 353 ［3. 53］*** 0. 154 ［0. 69］ －0. 032 ［0. 61］ －0. 058 ［0. 49］ －0. 049 ［1. 74］* －0. 034 ［0. 54］ －0. 048 ［1. 79］* 0. 013 ［0. 22］ －0. 018 ［0. 88］ 0. 033 ［0. 72］ －0. 076 ［1. 80］* 0. 057 ［0. 57］ －0. 061 ［2. 19］** －0. 006 ［0. 09］ －0. 026 ［1. 72］* 0. 009 ［0. 25］ －0. 049 ［2. 79］*** －0. 008 ［0. 21］