資格専門職と賃金

中野 あい
August 2016
Discussion Paper No.1619

GRADUATE SCHOOL OF ECONOMICS
KOBE UNIVERSITYROKKO, KOBE, JAPAN

資格専門職と賃金

神戸大学大学院経済学研究科
研究員 中野あい

要旨
日本では、大卒者など高学歴者の供給が増えているが、学歴間賃金格差は海外ほど拡大しなかった。IT 化など技術進歩により、今後、機械などに代替されない労働力の雇用や賃金が影響を受けにくいとされている。労働需要側に着目すると、高齢化や核家族化などにより、医療・福祉分野等において需要が高まっているといえる。一方、労働供給側については、大学に在籍しながらホワイトカラー系の資格の取得を志す者や、大卒者や社会人経
験を経てからの資格取得者、医療・福祉系学部などの大学進学者が増大しており、労働供
給側も、業務に関連した知識や技能を身に付けようとする姿勢が高まっている。
本稿では、おもに資格などを必要とする専門職者が、専門的な業務に従事することの賃金に与える影響について検証した。その結果、本稿の分析対象となった医療職のほとんどの職種において、製造業などと比べて有意に正の値が確認された。一方、福祉関連職については有意に負の値が確認された。また、「法務関連専門職」や「経営関連専門職」など難関ホワイトカラー系専門職についても有意に正の効果が示された。

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資格専門職と賃金1
神戸大学大学院経済学研究科研究員 中野あい
１．はじめに労働者の賃金は、スキルや学歴、年齢、性差などによって決まるとされるており、最近
では、仕事（タスク）によって賃金や雇用が決まることが着目されている。
本稿では、おもに資格専門職に従事することが賃金に与える影響について実証的に分析する。
海外では IT 化とともにスキル偏向的技術進歩がおこり、高学歴者への需要が高まることによって、学歴間賃金格差が拡大したことが示された。それに対して日本では、アメリカ
やイギリスなどに比べて学歴間の賃金格差が顕著ではないといえる。この理由として、玄田（1994）によると、労働者の高学歴化および中高年齢化は、学歴間賃金格差や年齢間賃金格差を縮小させていることを示した。また、1990 年代から 2000 年代にかけて大卒者など高学歴者が増加したことにより、学歴などグループ間の賃金格差が縮小していることが明らかにされている(Kambayashi et al. (2008)）。そもそも日本においては、主に企業においてであるが、学校教育による人的資本よりは、経験や企業内訓練による人的資本に対して評価がされる傾向にあるといわれている（三谷（2010））。乾ら（2012）は、大卒者や大学院卒者など高学歴者がスキルや能力に見合った仕事につけない場合が多く、高学歴者が、より低い学歴しか求められない仕事についている（学歴過剰）ような、学歴過剰の高学歴者については、より低い賃金しか受けとれないことを示している。
近年では、海外の研究とともに、日本における研究においても、労働者の学歴や年齢、経験など供給側の要因でなく、仕事や業務に関連した需要側の要因が賃金や雇用に影響を与えていることが明らかにされている。これは、賃金を説明する要因として、学歴や年齢といったスキルに関連した要因から、仕事や作業に関連した職種による変数で捉えることが必要であるとされている（三谷・森本（2010）、三谷・小塩（2012））。
Autor,Levy and Murnane (2003)は、コンピュータ技術など IT 化やオフショアの増大など需要側の背景により、労働力が IT などと代替的か補完的かによって、「労働市場の二極化」という現象がもたらされることを示した（ALM 仮説）。ALM 仮説によれば、労働者は、
非定型的・分析業務（Nonroutine Analytic)と非定型的・相互業務（Nonroutine interactive
tasks）、定型的認識業務（Routine cognitive）、定型的手仕事業務（routine manual tasks）、

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本稿の二次分析にあたり東京大学社会科学研究所 附属社会調査・データアーカイブ研究センターSSJ データアーカイブから「ワーキングパーソン調査 2012」と「ワーキングパー
ソン調査 2014」（ともにリクルートワークス研究所）の個票データの提供を受けました。こ
こに記して、感謝申し上げます。
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非定型的手仕事業務（Nonroutine manual tasks）の 5 つのタイプに分類され、それらは大きく、非定型的・肉体的業務、定型的業務、非定型的・抽象的業務の 3 つに分類されている。このなかでも、定型的な業務を遂行する労働者は、機械などによって代替されることが可能であることが示されている。
上記のように、需要側の要因として特徴的なことは、第一に、IT 化やオフショアの進展にともなって、機械などと代替的な、定型的な仕事が代替されていくことである。したがって、逆に言えば、仕事が IT と補完的である仕事や、非定型的・創造的・精神的な仕事（法曹、医師、科学者、経営者など）である仕事、IT にスキルを代替されないような仕事は、雇用や賃金が、需要側の構造変化による影響を受けにくいと考えられる。
日本における ALM 仮説を検証した研究としては、池永（2009）がある。池永は、日本
において高スキル業務と低スキル業務が増加し中間的業務が減少していることに着目し、定型業務集約的な産業ほど IT が代替し、非定型分析業務は IT と補完していることを示している。
需要側の構造変化として本稿で着目したいのは、人口の高齢化にともなう保健・医療・福祉分野での需要の拡大である。上述の池永の研究においても、1995 年から 2007 年まで
労働投入が増加した職業のうち、高齢者と関わることが多い職種である介護支援専門員（ケアマネジャー）やホームヘルパー、理学療法士・作業療法士、福祉施設介護員がトップ 5に入っており、人口高齢化にともなう業務需要の増加がみられたためと考えられる。池永（2011）はさらに、高齢化の進展や世帯規模の縮小が、非定型手仕事業務の増加の背景にあることを示した。
人口高齢化は、医療依存度の高い高齢者が増えることによって医療サービス従事者への需要が増大し、高齢者の増加はさらに福祉サービスの需要拡大につながる。近年では、IT化や人口高齢化など需要構造が変化しており、賃金や雇用は、学歴などスキルだけでなく、仕事（タスク）など需要側の要因で決まる側面が強いといえる（三谷・小塩（2012））。
一方、供給側の特徴として、労働者の高学歴化や高年齢化がみられている。それとともに近年は、保健医療学部や福祉系の学部・養成校に進学し、医療系資格や衛生技術、保育などの資格取得をする者が増えていることが特徴的である（図表１）。また、大学卒業後に、法曹や公認会計士、税理士などの資格取得を志す者がいる。このほか、大学卒業後に専修学校等へ入学し、新たにスキルを獲得すると考えられる者も多い（図表 2）。
本稿では、仕事（タスク）のなかでも、専門的なスキルを必要とし、業務を行うにあたり、資格の有無によって選別されている資格専門職に着目したい。資格専門職は、医師や薬剤師、看護師、弁護士、公認会計士など、その資格がなければ業務を行うことができな
い業務独占資格がある。多くの仕事（タスク）は、業務を行う場合には、資格や免許が必要とされている。一般的に、保健・医療系資格を取得するためには、まず資格の受験資格を得るため、それらの資格が取得できる高等教育機関（大学、短期大学、専修学校・各種学校など）で修業し、試験を受けるなどして資格を取得する。弁護士や公認会計士、税理
3士なども、試験に合格することが必要とされている。これらの資格専門職は、大学等で学んだスキルが職業と強く関連しており、スキルが需要と合致しやすいと考えられる。
本稿では、学歴というスキルでなく、仕事と関連が強い資格専門職としてのスキルを持ち、そのスキルに関連した業務に従事することが賃金に与える影響を分析する。スキルの専門性や業務内容の違いにより（資格により）、賃金がどのように評価されるか。また、分析の結果をふまえて、賃金決定の背景にある、資格専門職というタスクへの需要（IT 化、
人口構造の変化、仕事の内容）と、資格保持者の供給（供給者数、資格取得費用の高さ、業務従事者の性差など）についても考察したい。
本稿の構成は以下のとおりである。続く第 2 章では、先行研究について概観する。第 3章では使用データについて説明し、第 4 章では、説明変数を述べる。第 5 章では、推計結果とその解釈を述べ、第 6 章で結論と課題を述べる。
２．先行研究のレビューと資格制度の概観
日本では、実に様々な資格（国家資格、都道府県資格、民間資格など）が存在する。国
家資格とは、国の法律に基づいて、各種分野における個人の能力、知識が判定され、特定の職業に従事すると証明される資格であり、法律によって一定の社会的地位が保証されるので、社会からの信頼性は高いとされる（文部科学省 HP）。1999 年時点で、国家資格は 280
資格 ある（総務庁行政監察局「規制行政に関する調査結果報告書―資格制度等」（2000））。
国家資格のうち、対象は医療、工事、旅客の運転・整備に関わるものが大半である（河野（2008））。さらに国家資格は、法律で設けられている規制の種類により、「業務独占資格」と「名称独占資格」、「設置義務資格」、「技能検定」に分類される。
「業務独占資格」とは、弁護士、公認会計士、司法書士のように、有資格者以外が携わることを禁じられている業務を独占的に行うことができる資格であるのに対し、「名称独占資格」とは、栄養士、保育士など、有資格者以外はその名称を名乗ることを認められていない資格、「設置義務資格」とは、特定の業務を行う際に法律で設置が義務づけられている資格をいう（文部科学省：前掲）。
たとえば「業務独占」においては、免許取得者以外は特定の業務を行えない。また、「名称独占」においては、その業務を行う際に専門家として名乗ることができる。免許制度については法的根拠をもとに特定の業務を行うことができ、一種の参入規制とする見方もある。
日本の労働市場における資格の効用を検証したものとして、阿形（1998）がある。阿形では、有職者において資格の有無による収入に差があるかどうか検証したところ、男性では収入差が確認されなかったのに対し、女性では 40 歳代以上で有意な差があることを示した。資格取得後の活用について検証した阿形（2005）は、中学校学歴の者は資格を活用する確率が高く、初職就業以後に資格を取得した場合は、初職就業以前または同時に取得し4た者よりも活用する確率が低いことを示している。今野・下田（1995）は、「税理士」や「中小企業診断士」など、おもに大卒者をターゲットにしたホワイトカラー向け資格については、資格の効用があることを示している。それに対して小倉（1998）では、首都圏に住む 40～59 歳男性を対象に、資格の有無が収入に与える効果を検証している。その結果、中高年男性の収入は年齢や学歴、従業上の地位などによって決まり、資格の有無による効果は確認されなかった。さらに小倉では、上位 19 の資格に絞り込み、取得の難易度や実際の業務を行うにあたって必須かどうかから資格を 5 つにグループ化して検証した結果、食品衛生管理者と公害防止管理者、宅地建物取引主任者といった「管理・監督グループ」においてのみ、年収が高いことが示された。阿形（1995）では、職業資格は男性の収入を増加させる効果は認められないが、女性においては、40 歳以上で収入増加の効果があると示されている。とくに看護師や調理師、美容師など 3 つの「伝統型」資格は他の代表的資格の中でも収入は低いが、高卒女性に限定すると収入増加をもたらす意味のある資格である
ことが示された。阿形（2010）は、『SSM 日本調査』の個票データをもとに、アクセス可能で一般的な資格とされる資格取得者が多い、上位 20 位の資格に焦点を当て、それらの資格所有が収入や従業上の地位（常勤か非常勤か）に与える効果を検証した。その結果、資格を持つことが収入増にもたらす効果は確認されなかった。また、同研究で、資格所有が常雇いの確率を高める効果は確認されておらず、業務独占資格や必置資格、名称独占資格であっても従業上の地位に与える効果は確認されなかった。
資格の保有が正規就業・非正規就業かどうかの関連を検証した阿形（2011）では、資格を保有する者は有意に「正規一貫」であることが多く、「非正規一貫」が少ないことが示されている。特に学歴が高卒以下の場合に、資格保有は「正規一貫」を促進する効果を見出した。戸田（2011）は、『ワーキングパーソン調査』2010 年の個票データを用いて、労働者を「特定の専門分野・領域を生かしたスペシャリスト・プロフェッショナル」か「特定の専門分野・領域はない、ジェネラリスト」に分け、資格が不可欠あるいは資格を取る
ことが強く推奨されている人ほどスペシャリストとなる確率が高いことを示した。さらにスペシャリストであることと年収との関連を検証した結果、正社員・非正社員のどちらのケースでも、スペシャリストと職種経験年数の相互作用は正で有意であり、特定の仕事を継続して経験することにより年収が高まることが示された。
上述の先行研究から、日本においては、資格所有の雇用や賃金に対する効果が一様でない。
これらの資格専門職の賃金を決める要因について、次のように考えられる。
第一に、法律で規定された業務内容という需要側と、資格保持者の数という供給側の関係で決まると考えられる。業務の需要が大きくなるほど雇用や賃金は影響を受けるが、これに対して、資格保持者が増えることによる供給側の要因によっても雇用や賃金は影響を受けると考えられる。
第二に、供給側の資格取得要件のハードルの高さである。例えば、医師や歯科医師、獣5

医師、薬剤師の資格を取得するためには、6 年の大学基礎教育を修了しなければならない。
例えば医師の免許を取得するためには、6 年間の大学教育の後、卒業試験および医師国家試
験に合格し、厚生労働大臣より医師免許を交付される必要があることにあわせて、診療に従事する場合には、2 年以上の臨床研修が義務付けられている（河口（2009））。弁護士な
ど法曹となるには、原則として、法科大学院を修了した後、新司法試験に合格し、1 年間の司法修習を終えることが必要である（裁判所 HP）。公認会計士資格制度では、公認会計士試験に合格し、2 年以上の業務補助を行い、実務補修を修了し、日本公認会計士協会が実施する修了考査に合格しているという 4 つの要件を満たすことが必要である（日本公認会計士協会会計大学院協会『会計専門職人材調査に関する報告書』（2015））2。このように、難関資格を取得するためには、多くのハードルを越えなければならない。
最近は、多くの大学生が、資格や知識、技能の習得のために大学に在籍しながら専門学校に通う「ダブルスクール」を行っている。河野（2008）は、経済・経営・商学系の学部を持つ私立大学の中から抽出された 185 校について「大学案内」を参照し、どのような資格・検定が取得支援の対象となっているか検討した。河野によれば、最も多くの大学が挙げたのは、公的資格である「簿記検定」であり、2 位に「情報処理技術者」（名称独占の国
家資格）、3 位は語学関連の民間資格である TOIEC、4 位は公的資格である販売士検定である。また、12 位に税理士、15 位に公認会計士、社会保険労務士など難関国家資格が挙げられている。
ここで、需要側（企業）からの資格取得へのニーズを見てみよう。労働政策研究・研修機構による 2015 年の調査（『企業における資格・検定等の活用、大学院・大学等の受講支援に関する調査』）では、「資格・検定の保持」を重視する企業の割合は、他職種と比べて高いのは医療福祉職であることが示されており、正社員新卒採用では 75.6%、正社員の中途採用では 85.4%、非正社員の採用において 65.9%である。正社員の中途採用に限ると、医療福祉職のほか、建設業や教育・学習支援業においても重視すると答えている企業が多い。
このように、医療福祉業で働く際には、「資格の保持」が重視される傾向にあることが特徴的である。医療福祉系資格は、供給側のスキルを示すだけにとどまらず、資格が業務と結びつき、需要側から大きく必要とされている資格といえる。また、近年の高齢化・核家族化という人口構造の変化により、ニーズ（需要）が拡大している業種であるといえる。
しかし一方で、医療福祉系資格の多くは、当該職種の国家資格等の受験資格を得るための指定学校で、決められた年数以上修業することが必要であり、他分野の学部に在籍する大学生が「ダブルスクール」を行うことによって取得するのは、きわめて困難といえる。
このように、資格取得には、時間や経済的費用、取得のための努力費用、資格取得のためのスキルの形成期間においては労働に従事できないことによる機会費用、資格取得難易
公認会計士試験の合格率は 2003 年で 8.9%、2014 年で 10.1%、2015 年で 10.3%となっている（金融庁 HP）。
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度（大学等偏差値、試験の合格率など）が高いために生じる（取得できない）リスクなどが発生する。これらの費用によって、資格取得におけるハードルの高さが測られるとすれ
ば、ハードルが高いほど、報酬としての賃金水準が高くなければ制度が成り立たない。例
えば、資格取得において発生する費用が、その後の便益（賃金、社会的評価など）よりも低いとみなされた場合には、当該資格取得者が減少するだろう。さらにこのような場合、能力の高い者ほど、より便益が高い他の職種を選択するようになり、当該資格の質の確保が難しくなるだろう。いいかえれば、取得するのにハードルが高い資格ほど、賃金水準は上昇することが考えられる。
第 3 に、職種の女性比率である。労働市場において、男女の違いにより従事する職種の傾向が大きく異なることがある。日本において、女性労働者が受け取る賃金は男性労働者の場合よりも低い水準である。労働市場全体で見ても女性労働者の賃金水準は低いが、Blau
and Kahn（2000）ら多くの研究は、女性比率が高い職種ほど低賃金水準であることが示されている。看護職（保健師、助産師、看護師、准看護師）や保育士など多くの医療福祉職
は女性比率が高い職種であり、学歴や年齢などを考慮しても、これらの職種に従事する労働者の賃金水準は低い傾向を示す可能性が考えられる。
第 4 に、資格取得のために形成された知識やスキルの専門性が高いほど、他職種への移動が困難になることの効果が考えられる。さらに、当該業務の経験年数が長いほど、知識やスキルが蓄積され、年齢が上昇することもあり、他職種への転職が困難となる。このよ
うに職種間移動が難しい場合、労働者が企業から、生産性に比べて不適切に低い賃金のオファーを受けても、より好待遇の他職種への転職は困難であり、労働者の生産性と賃金水
準とのかい離が生じる可能性がある。
本章の最後に、供給側である資格取得者の傾向について概観する。近年は、大学生や大卒者など高学歴者が資格取得する場合が増えている。医療福祉系資格については、医師・歯科医師・薬剤師は大学においてしか取得できないが3、看護職や福祉職も大卒者など高学歴者が増えている。看護師は高校卒で取得可能であるが、近年、看護系大学が急速に増えており、看護系大学数は 1992 年には 14 大学（入学定員 558 人）であったものが、2012
年には 203 大学（入学定員 16,876 人）となっている（文部科学省高等教育局『医学教育を巡る諸課題』（2013 年））
。福祉系については、日本社会福祉教育学校連盟が 2010 年から
2011 年に福祉系学科・コース等を設置している学校を対象とした調査を実施している。調査課から、有効回答が得られた 203 学校の中で、4 年制大学は 157 校、短期大学は 13 校、専門学校は 33 校であり、福祉系の大学・短期大学は増加し、専門学校は減少していることが示されている4。また、厳しい雇用環境から、他分野の大学や短期大学卒業後、いったん法律改正により、2006 年より、薬剤師養成のための教育は、学部の修業年限が 4 年から6 年に延長された。
4 調査対象の学校のうち、4 年制大学について、社会福祉士受験資格が得られる大学は 215
校、介護福祉士資格は 36 校、精神保健福祉士受験資格は 134 校、保育士資格は 42 校、社会福祉主事任用資格は 215 校、児童指導員資格は 160 校、教員免許資格は 164 校であった。
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社会人経験を経てから、看護師養成校など医療系の学校に進学する者も増えている。一方、医師と並んできわめて高度な業務資格である法曹については、原則として、専門職大学院である法科大学院の課程を修了（終了年限は 3 年（未修者コース）と 2 年（既修者コース））した者が新司法試験を受験できる制度となっている5。
このように、高学歴者のうち資格・検定を求める者が増えているとともに、中学卒や高校卒で取得できる資格についても大卒者など高学歴者が増えている。労働者は、業務遂行に必要な技能を形成するだけでなく、学歴などスキルをともなうようになっており、近年は、業務に従事するための労働者の資本投入（コスト）が増大していると考えられる6。
本稿では、『ワーキングパーソン調査』の 2012 年と 2014 年の 2 つのデータを用いて、資格専門職に従事していることが賃金水準に与える影響を検証する。以下では、本稿で用いるデータ、分析結果等について述べる。
３．使用データについて
本稿の分析で用いるのは、リクルートワークス研究所が実施した『ワーキングパーソン
調査』の 2012 年と 2014 年のデータ（クロスセクションデータ）をマッチしたものである。
ワーキングパーソン調査は 2000 年より 2 年おきに調査されており、人々の働き方の実態や個人の意識等に関して詳細に尋ねられている。対象者は、首都圏（東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県）で、正規職員、非正規職員の男女労働者である。これらの調査は、（株）インテージの協力をもとに、インターネットモニター調査の方法により、対象者から回答を受けている。2014 年調査では、役職についている労働者を対象にした「マネジャー追跡調査」が行われている。
2012 年調査については 9,790 名（男性 5,631 名、
女性 4,159 名）、
2014 年については 9,857
名（男性 5,600 名、女性 4,257 名）の回答が得られている。
４．説明変数について
以下では、実証分析で使用する説明変数について述べる。変数の記述統計は、図表 3 に示されている。

法科大学院修了後 5 年以内で、その間に 3 回まで受験できる。新司法試験の概要と現状、問題点については、吉田（2010）にて詳細に述べられている。
6 労働政策研究・研修機構の調査によれば、企業が資格取得を支援するかどうかについて、受講料などの費用を支援する「費用支援型」、受験や講習会の際に時間を配慮する「時間配慮型」、特に何も支援しない「無支援型」に分類した。多くの資格は「費用支援型」である
が、ケアマネジャーや社会福祉士、介護福祉士は「時間配慮型」、薬剤師や自動車運転免許、看護師といった資格は「無支援型」であると示している（労働政策研修・研究機構『企業における資格・検定等の活用、大学院・大学等の受講支援に関する調査』（2015））。
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まず被説明変数は、労働者（男女）の賃金である。これは、回答者が答えた「昨年の年収」を消費者物価指数により実質化し、対数をとった値を使用した。また、サンプルを「正社員」と「非正社員」に分け、「正社員」については回答者の現在の就業形態が「正社員・正職員」であるものとし、「契約社員・嘱託」や「フリーター」、「パートタイマー」、「派遣」、「業務委託」である場合には「非正社員」としている。
説明変数については、次のとおりである。
○性別：「男性」と答えたものを 1 とする性ダミーである。
○年齢：回答者の回答時点での「現在の年齢」である。
○婚姻状態：現在、回答者に「配偶者がいる」場合に既婚ダミーを作成した。
○子ども有り：現在子どもがいるかどうかについて、「いる」場合に 1 の値となるダミー変数を作成した。
○学歴：回答者の最終学歴について、「中学校」か「高等学校」、「専修各種学校」、
「短期大
学」
、
「大学」
、
「大学院」のどれか尋ねられている。本研究では、「中学卒」と「高校卒」、「短大・専修各種学校・高専卒」、「大学卒」、「大学院卒」について、それぞれダミー変数を作成した。
○経験年数；回答者が現在の職種に従事している経験年数としている。また、賃金関数の推計では、経験年数とともに経験年数の二乗項も推計に入れる。
○企業規模：回答者の現在の勤務先の従業員数について、階級値を作り、ダミー変数を作成した。
○産業：回答者の現在の勤務先の業種について、記述統計（図表 3）に示されるように 13の産業に分け、ダミー変数を作成した7。
○職種：「ワーキングパーソン調査」の 2012 年と 2014 年調査票では、回答者の「現在の職種」について詳細に尋ねられている。回答者の職種のうち、まず、「医師、歯科医師、獣医師」である場合の変数と、「薬剤師」の変数を作成した。また、回答者が「保健婦、助産婦」
や「看護士・看護婦・看護助手」と答えた場合に、「看護職」ダミー変数を作成した。さら
に、「医療技術者（診療放射線技師、臨床検査技師、理学療法士など）」や「その他の保健医療専門職（栄養士、マッサージ、カウンセラーなど）」の場合は「医療技術職」ダミーを作成した。回答者の職種が「社会福祉専門職（福祉相談指導専門員、保母、介護士など）」とした場合には「福祉専門職」ダミーとしている。なお、多重共線性を避けるため、上記の産業ダミーについて、「保健福祉業」ダミーは作成せず、当該職種の各専門職ダミーが保健医療福祉業従事者を表すものとしている。
上記の専門職のほか、回答者が「弁護士、弁理士、司法書士など」と答えた場合の変数を「法務関連専門職」ダミーとしている。また、回答者が「公認会計士、税理士など」と

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回答者の勤め先業種について、「他に分類されないもの」と答えたものを「公務・その他」に含めた。また、業種は「保健福祉業」であるが、職種ダミーで、医療福祉専門職種に含まれなかった者についても、「公務・その他」ダミーに含めた。
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答えた場合の変数として「経営関連専門職」ダミーを作成した。なお、「法務関連専門職」である者について、産業が「卸売・小売業」と「サービス業」に就いている者がいたため、多重共線性を避けるため、該当者を産業の「卸売・小売業」ダミーや「サービス業」ダミーの変数から削除した。また、「法務関連専門職」については、「金融・保険業」と「サービス業」がみられたため、「金融・保険業」ダミーや「サービス業」ダミーから削除した。
上記の専門職に就いては、特に「資格」の有無について尋ねられていないが、資格を必要とする仕事が多い職種であるといえる。
○役職あり：回答者が現在の勤務先で役職に就いている場合に、「役職あり」とした。
○2014 年ダミー：2014 年回答者については、年ダミー（「2014 年ダミー」）とした。
分析の記述統計は、図表 3 に示されている。欠損値などを除き、分析の対象となったサ
ンプル数は 12,150 である。
5．推計結果労働者の賃金の分析では、労働者の性別や年齢、婚姻状況など基本属性を含め、さらに、資格職など専門職種に従事しているかどうかの変数を加えて、賃金関数を推計する（ミンサー型賃金関数）。
正社員の賃金水準を示した結果が図表 4（男女計）と図表 5（男性）に示されている。労働者（男女計）の賃金水準を上昇させるのは、まず、「男性であること」や「年齢が高いこと」、「既婚であること」、「子どもがいること」、学歴が高校卒を基準として「大学卒」や「大学院卒」であることである。学歴が大学院の場合は、大学卒に比べてさらに賃金が上昇する可能性が示されている。さらに、経験年数の上昇や、勤め先の企業規模が大きくなることによっても、正社員男女の賃金は上昇する可能性があると示されている。
産業ダミーを見ると、「製造業」を基準として、「建設業」や「運輸業」、「卸売・小売業」、「飲食店・宿泊業」、「サービス業」では賃金が有意に低く、「金融・保険業」や「教育業」
では賃金が有意に高いことが示されている。
（資格）専門職種については、「医師・歯科医師・獣医師」の場合には有意に正であり、本研究における専門職種のなかで最も賃金が高い職種ということがわかる8。
「薬剤師」や「看護職」である場合にも有意に正の値を示している。ただし、「薬剤師」や「看護職」は「医師・歯科医師・獣医師」など医療専門職よりも賃金は低く、「薬剤師」は「看護職」よりも有意に賃金が高い傾向にあることが示されている。「看護職」は、正社員では多くの場合、年収が病院での夜勤手当を含む給与額となっている可能性が高いため、看護職に従事すると賃金は上昇するといえるものの、夜勤があることを考慮すると、基本的な給与額は決し

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ただし、吉田（2010）や森・後藤（2012）などにおいて、多忙な医師の働き方などについて示されている。
10て高くないと考えられる9。
「医療技術職」については、統計的に有意な結果が得られなかった。
保育士や介護士、相談員など「福祉専門職」については、有意に負の値が示された。「福祉専門職」については、第 2 章でも示したとおり、保育士や社会福祉士、介護福祉士、精神保健福祉士など国家資格を持つものが多い職種である。介護労働者についても、勤続 20年までは、勤続年数が長くなるほど資格取得割合が高くなることが示されている（介護労働安全センター「平成 21 年度介護労働実態調査」）10。福祉専門職については、多くの従事者が資格を持つにもかかわらず、製造業などと比べても賃金が低い職種であるといえる。
近年の高齢化や核家族化により、保健医療福祉職は需要が高い職種であることは冒頭で述べたことであるが、「福祉専門職」については、需要が高く、供給側も資格保持者が多い職種であるにもかかわらず、賃金は低い職種であることが示された。
「看護職」については、専門職種に従事することによる賃金プレミアムが確認されたものの、多くは夜勤手当等を含んだ金額であることを考慮する必要がある。また、「医療技術職」については統計的有意な結果が得られなかった。
次に、医療福祉職以外の、その他専門職として、ホワイトカラー系資格者が多く従事する「法務関連専門職（弁護士、司法書士など）」や「経営関連専門職（公認会計士、税理士など）」の効果をみてみる。「法務」については、全サンプルを用いた推計では、有意な結果が得られていない。ただし、「法務関連専門職」では年収 1 万円のサンプルがひとつあったため、そのサンプルを除去して同様に推計すると、有意に賃金が高い結果が得られた。
「法務関連専門職」と同じくホワイトカラー系難関資格者を多く含む「経営関連専門職」についても、有意に賃金が高い結果が示された。図表 4 の第 2 列目の結果から、「法務関連専門職」と「経営関連専門職」の係数を比べると、どちらもほぼ同じ値を示している11。
推計サンプルを男性に限定した推計結果をみると（図表 5）、「建設業」や「運輸業」、「飲
食店・宿泊業」に従事すると（製造業と比較して）賃金は低く、「金融・保険業」や「教育業」では有意に賃金が高い。男性の医療福祉専門職のなかでは、「医師・歯科医師・獣医師」
である場合には最も係数が大きく、次いで男性「薬剤師」であることは有意に賃金が高い。
男性「看護職」については有意でないが、看護職は女性が多い女性職種であるため、サン
プル数が少ないことも考えられる。そして、男性においても、「福祉専門職」は有意に賃金が低い結果が示されている。ホワイトカラー系資格をみると、「法務関連専門職」についてフルタイム正規職員、非管理職の看護師の平均賃金額（2013 年）は、平均年齢 35.1 歳で、給与総月額 35 万 2,157 円、基本給月額は 25 万 4,589 円である（日本看護協会『2012 年病院勤務の看護職の賃金に関する調査』）。
10 同調査によると、介護福祉士国家資格取得者は勤続 15 年以上 20 年未満で 53.5％である。
11 「法務関連専門職」のサンプルは 30 人であり、年収 1 万円のサンプルを除いたサンプル（29 人）の年収の平均値は、634.48 万円であった（最小値 100 万円、最大値 3,000 万円）。
「経営関連専門職」は 47 名おり、年収の平均値は 600.23 万円（最小値 313.25 万円、最大
値 1,500 万円）。
911

年収 1 万円のサンプルを除去した場合には、「法務関連専門職」と「経営関連専門職」の変数は、どちらも賃金が有意に上昇することがわかる。
年度ダミーについては、2012 年と比べて、2014 年は有意に賃金が低い結果が示されており、労働者が受け取る給与額が下がっている可能性が考えられる。
次に、サンプルを「医療福祉専門職」だけとした推計も行った（図表 6）。その結果、性別が男性であることや年齢が上昇すること、経験年数が上昇すること、勤め先企業（機関）が大規模であること、役職についていることにより、賃金が上昇する可能性が示された。
どの専門職かどうかも賃金を決める要因であり、「薬剤師」を基準とすると、「医師・歯科医師・獣医師」である場合には有意に賃金が正の値を示し、「看護職」や「医療技術職」、「福祉職」である場合には、「薬剤師」を基準とすると、有意に負である可能性が示された。
これに対して、学歴の効果は「中学卒」を除いて有意でない12。医療福祉職の場合、高学歴
かどうか（大学卒や大学院卒であること）であることは賃金を決める要因ではなく、むしろ、資格や業務などの専門性の違いによって賃金の水準が決められている可能性が示されている。これは、学歴など供給者のスキルの高さではなく、業務の内容である需要側の要因によって、賃金が決まっている可能性が考えられる13。
医療福祉専門職や、法務や経営といった一部のホワイトカラー系専門職においては多くの場合、資格を必要とする専門職である。上記の結果から、多くの専門職では、その専門職に従事することにより、賃金プレミアムがあることが示された。ただし、「福祉専門職」
においては、賃金は製造業などと比べて有意に低い可能性が示された。
それでは、賃金は業務の内容とみあっているのかどうか考察したい。福祉職については、
特に介護福祉士については、2009 年で、介護福祉士の資格取得者は 81.1 万人であるが、介護等の業務に従事していない「潜在介護福祉士」は 27.5 万人いるとされている（日本介護福祉協会『介護士等を取り巻く現状について』）。保育士については、保育士登録者数は 2015
年で 119 万人いるとされ、保育士資格を持ち登録されているが社会福祉施設等で勤務していない「潜在保育士」は約 76 万人いるとされる（『保育士等に関する関係資料』（2015））。
看護職者についても、就労看護職員は約 154 万人であるのに対し、潜在看護職者は約 71 万人いるとされる（厚生労働省『看護職員の現状と推移』（2014））。医師に関しては、医師不足について議論したものに吉田（2010）があるが、需要に対して医師総数が足りないという主張は内部収益率を見る限り正しくないとしており、女性医師の増加と診療科間の医師のミスマッチが指摘されている14。
12

学歴は、中学卒業後取得可能な「准看護師」など一部の職種であることが賃金を上げている可能性がある。
13

ただし、各専門職の基礎教育年数の違いなど、供給側の知識や技術といったスキルの違いもあると考えられる。
14 吉田（2010）によると、女性医師は男性医師の 5 分の 1 しか外科系診療科を選択せず、外科医師の供給に大きな支障をきたすことになると指摘している。
12

このように、需要が高いにもかかわらず、供給側が「働かない、働けない」現状があり、その要因のひとつとして、賃金水準が低いことが考えられる。これらの専門職は需要が高いものの、その業務内容に見合った賃金（資格者等に対する所得）が保証されていないた
めに、有資格者等が当該職種から離職し、潜在化していく可能性が考えられる。
一方、法曹や公認会計士などホワイトカラー系資格については、資格を取得あるいは試
験に合格しても当該専門職種に就職できないことや、供給数の大幅増加により、十分な所得が保証されない状況が生じうる。例えば法曹については、木下（2010）が、法曹の供給量が急速に増えたときに, そのサービス価格が低下して弁護士所得が低落する危険性を指摘している。法曹と並ぶ難関資格である公認会計士については、合格しても当該専門職種（監査法人等）に就職できない「待機合格者」問題が発生している15（日本公認会計士協会・
会計大学院協会『会計専門職人材調査に関する報告書』（2015））。
上記の推計において、「医師・歯科医師・獣医師」はもっとも賃金が高い専門職種である可能性が示された。それに対して、「福祉専門職」は低い賃金であることが示された。このように専門職種による賃金の違いは、次のような要因が考えられる。
第一に、法律で定められた各専門職の業務内容と基礎教育（年数）の違いである。
第二に、需要に対して、供給数が増大する職種においては、賃金が低落することや、業
務内容が多様化・高度化しても賃金が下げとどまる可能性が考えられる。日本において、大卒者など高学歴・高スキル労働者が増大したが、学歴間賃金格差はそれほど顕著でなかったとされている。需要側（タスク）においても、労働者が業務遂行に必要な知識や技能を身に付けても、専門職に従事する供給者が増えており、一部の資格専門職に関しては、業務（タスク）が賃金をそれほど説明できるかどうか、検証する必要があると考えられる。
現状では、規制緩和の影響により、資格養成学校が増加するとともに、資格取得者や試
験合格者が増大している。賃金が低落している業種や、業務内容に対して十分な賃金水準が保証されない職種においては、有資格者の潜在化が顕著であると考えられる。
第 3 に、女性が多い女性職種においては、賃金が低い傾向にあることが考えられる。職種（常勤労働者）の女性比率を見ると、医師は 21.2%と男性が多い。これに対し、女性比率が高い職種として、看護師は 93.8%、保育士は 95.3%、ホームヘルパーは 83.8%、福祉施設介護員は 68.6%である（厚生労働省『平成 21 年賃金構造基本統計調査』）。これらの女性比率が高い職種は、多くはケア労働である。家庭内で行われる家事や育児といった「ケア」は無償労働であるが、職業としての「ケア」を担うのは多くは女性であり、これらのケア労働は、本稿の分析結果からも、共通して賃金が低い傾向にあると考えられる。1990
年代には、一般常用労働者の男女間賃金格差が縮小したことが指摘されているが（川口

同調査によると、過去最高の合格者を輩出した 2008 年度において、試験合格者の約 1割にあたる 300 人程度が監査法人等に就職できず（待機合格者）、実務等による資格取得要件を満たせない状況が発生した。また、2009 年度においては、前年度の待機合格者の影響もあり、待機合格者は約 700 人に達した。
1513

（2005））、女性職種の賃金は依然として低い傾向にあることが考えられる。上記で述べたとおり、福祉専門職などは有償のケア労働であり、女性が多い職種である16。そして女性が多い職種は、生産性やスキルの高さ、資格や専門性の有無にかかわらず、賃金が低い傾向であると考えられる。
男女間賃金格差の経済的分析の一つとして、労働市場は第一次労働市場（ Primarymarket ）と第二次労働市場（ Secondary market ）があるとされる（Reich et al. (1973)）。
Primary market では、安定的雇用や高い賃金、高い昇進可能性など良好な環境であり、Secondary market においては、不安定な雇用、低い賃金など劣悪な環境であるとされる。
そして女性など少数派のグループは、低賃金で条件が悪い Secondary market に従事する割合が高いとされている。なぜ福祉専門職などケア労働が低賃金の傾向にあるかは十分に検証する必要があるが、女性が多い女性職種であり、女性は結婚や育児などによって就業継続が困難であることや、世帯主である男性から独立して職業を選ぶことが難しいため（地域移動などが難しいことなど）、雇用主が労働者の生産性やスキルよりも低い賃金しか提示しない可能性が考えられる17。
本章の最後に、本稿の分析は正社員を対象としたものであった。近年、労働者の非正規化が進んでいる状況のなか、正社員に就けるかどうか（容易に正社員に就くことができるかどうか）についても考慮する必要がある。例えば本研究では、教育業において賃金が高い結果が得られたが、一方で、教育職は「非正規一貫」労働者が多い職種であると示されている（阿形（2011））。資格専門職であることが、正社員雇用確率にどのように影響するかの検証も必要であると考えられる18。
6．おわりに

16

女性のケア労働についての文献として、ラザビ（2010）や山根（2010）などがある。また、ケア労働としての看護職についての研究として廣森（2001）が、家政婦労働を研究したものとして齋藤（2006）がある。
17 医療的ケア労働である看護師の労働について研究した角田（2007）によれば、看護師は病院などに就労の場が限定されることや、多くの女子労働者は（夫や子どもなど）家族の状況に制約されるため、よりよい労働条件を求めて地域移動することが難しく、労働市場
は需要独占の状態となっており、看護師の賃金は雇用主により安く買い叩かれていると指摘されている。
18 本稿の研究においても、正社員か非正社員かどうかの確率についてプロビット分析を行った。結果は割愛するが、男性労働者については、学歴（中学卒）や業種（運輸業、情報通信業、卸売・小売業、不動産業、飲食店・宿泊業、教育業、サービス業）、司法関連専門職で正社員就業率が負であり、大学卒や大学院卒では正社員就業率が有意に正である結果が得られた。未婚・子どもがいない女性のサンプルでは、学歴（中学卒）や業種（運輸業、卸売・小売業、飲食店・宿泊業、教育業、サービス業）で正社員就業率が有意に負であり、大学卒や大学院卒では正社員就業率が有意に正である結果が得られた。また、未婚・子どもがいない女性においては、看護師・医療技術職・福祉専門職では、正社員就業率が有意に正である結果が得られた。
14

本稿では、まず、資格専門職の現状について先行研究などともふまえながら概観した。
高齢化などにより医療福祉分野の需要が増大しており、供給側の現状では、保健医療福祉の大学等が増え、タスク（業務）に対応した知識や技能を持つ大卒者が多くなっていることが考えられる。労働者は、学歴とともに、資格なども求めるようになっているといえる。
分析では、個票データをもとに、資格職が多いと考えられる専門職種が、専門業務に従事することによって賃金がどのように決定されるかについて検証した。分析の結果、「医師・歯科医師・獣医師」や「薬剤師」、「看護職」といった医療職については製造業などと比べて高い賃金であることが示された。ただし、医師や看護職は夜勤や当直手当を含むことに注意を要する。
一方、「福祉専門職」は、多くの場合に資格を保有している専門職であるにもかかわらず、
有意に負の影響が示された。
他方で、文系ホワイトカラー系専門職である「法務関連専門職」や「経営関連専門職」
については、賃金が正であることが示された。
最後に本稿の今後の課題を述べる。第一に、本稿で使用した専門職ダミーについて、個別の資格保有が賃金に与える影響を厳密に検証できなかった。今後は、よりサンプル数の多いデータ等を用いて、資格保有が与える影響についても検証する必要がある。第二に、需要に対応した知識や技能の取得に対して、学費や教育年数、機会費用など多くのコストが要することから、資格取得の収益率の分析が必要であると考えられる。費用面では、とりわけ日本では、多くの企業で新卒一括採用を行っているため、資格試験をあきらめた場
合に、退出するタイミングの時期により、機会費用が大きく異なる（退出のタイミングが遅いほど、非正規労働など低賃金労働に従事する確率が高くなると考えられる。つまり、
機会費用が生涯に及ぶリスクがある）また、労働者がリスク愛好的かどうかについても考慮する必要がある。今後はそれらのコストと、資格取得後の便益を比較し、資格取得の収益率を考慮した分析が必要と考えられる。

15

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18

図表 1 大学学部別入学者数の推移（保健・医療・福祉系分野）

図表 2 専修学校入学者のうち大学等卒業者（2015 年）

19図表 3 記述統計
正社員男女計
説明変数
年収
性別
年齢
婚姻状態
子どもの有無学歴

サンプル数 平均値
標準偏差 最小値
最大値
12150 552.170 317.120
0.973
6018.5
男性
12150
0.715
0.451
0
1
12150 40.336
10.567
18
69
既婚
12150
0.574
0.494
0
1
子どもあり
12150
0.461
0.498
0
1
中学卒
12150
0.004
0.065
0
1
高校卒
12150
0.155
0.362
0
1
（基準＝高校卒）
短大・専修各種学校・高専卒
12150
0.173
0.378
0
1
大学卒
12150
0.570
0.495
0
1
大学院卒
12150
0.098
0.298
0
1
経験年数
12150 10.023
9.062
0
48
経験年数２乗12150 182.590 289.565
0
2304
企業規模
～9人
12150
0.081
0.273
0
1
10～99人
12150
0.231
0.422
0
1
100～999人
12150
0.287
0.453
0
1
1000人以上
12150
0.336
0.472
0
1
公務
12150
0.065
0.246
0
1
産業
製造業
12150
0.218
0.413
0
1
農林業・鉱業
12150
0.002
0.045
0
1
建設業
12150
0.047
0.213
0
1
電気・ガス・熱供給・水道業
12150
0.013
0.114
0
1
情報通信業
12150
0.144
0.351
0
1
運輸業
12150
0.054
0.225
0
1
卸売・小売業
12150
0.080
0.272
0
1
金融・保険業
12150
0.062
0.242
0
1
不動産業
12150
0.025
0.156
0
1
飲食店・宿泊業
12150
0.014
0.116
0
1
教育業
12150
0.044
0.205
0
1
サービス業
12150
0.099
0.298
0
1
その他 (公務を含む)
12150
0.144
0.351
0
1
医療福祉専門職種 医師・歯科医師・獣医師
12150
0.007
0.083
0
1
薬剤師
12150
0.005
0.072
0
1
看護職
12150
0.013
0.112
0
1
医療技術職
12150
0.011
0.103
0
1
福祉職（保育士、介護士、相談員など）
12150
0.017
0.131
0
1
その他専門職
法務関連専門職（弁護士、司法書士など）
12150
0.002
0.045
0
1
経営関連専門職（公認会計士、税理士など）
12150
0.004
0.062
0
1
役職あり
12150
0.418
0.493
0
1
２０１４年ダミー
12150
0.485
0.500
0
1

20

図表 4 推計結果：正社員男女
正社員男女計
全サンプル
Coef.
男性
0.199 ***
0.012 ***
既婚
0.095 ***
子どもあり
0.032 ***
中学卒
0.010
短大・専修各種学校・高専卒
0.021
大学卒
0.101 ***
大学院卒
0.229 ***
経験年数
0.020 ***
経験年数２乗-0.001 ***企業規模
10～99人0.138 ***
（基準＝～9人）
100～999人
0.247 ***
1000人以上
0.377 ***
公務
0.394 ***
産業
農林業・鉱業
0.121（基準＝製造業)
建設業-0.084 ***電気・ガス・熱供給・水道業-0.084 **情報通信業-0.023 *運輸業-0.062 ***卸売・小売業-0.036 **金融・保険業0.037 **
不動産業
0.051 *
飲食店・宿泊業-0.147 ***教育業
0.101 ***
サービス業
-0.064 ***その他（公務を含む）-0.064 ***医療福祉専門職種 医師・歯科医師・獣医師
0.614 ***
薬剤師
0.193 ***
看護職
0.096 ***
医療技術職
0.031
福祉職（保育士、介護士、相談員など）-0.205 ***その他専門職
法務関連専門職（弁護士、司法書士など）-0.020
経営関連専門職（公認会計士、税理士など）
0.184 ***
役職あり
0.270 ***
２０１４年ダミー-0.030 ***地域ダミー（都道府県）
4.982 ***
Number of obs
FProb>F
Adj R2
説明変数
性別
年齢
婚姻状態
子どもの有無学歴（基準＝高校卒）

法務：年収1万円を除去
Std.Err
Coef.
Std.Err
0.010
0.202 ***
0.010
0.001
0.012 ***
0.001
0.011
0.094 ***
0.011
0.011
0.032 ***
0.011
0.061
0.009
0.061
0.014
0.020
0.014
0.012
0.101 ***
0.012
0.017
0.229 ***
0.017
0.001
0.020 ***
0.001
0.0004-0.001 ***0.00040.016
0.144 ***
0.016
0.016
0.253 ***
0.016
0.016
0.385 ***
0.016
0.024
0.380 ***
0.023
0.087
0.131
0.086
0.020
-0.074 ***
0.020
0.035
-0.075 **
0.035
0.013
-0.0140.014
0.019-0.053 ***
0.019
0.017
-0.026 *
0.016
0.018
0.046 ***
0.018
0.027
0.061 **
0.026
0.035
-0.137 ***
0.035
0.021
0.114 ***
0.021
0.015
-0.054 ***
0.015
0.016
-0.034 **
0.016
0.048
0.623 ***
0.048
0.055
0.201 ***
0.054
0.037
0.110 ***
0.036
0.039
0.042
0.039
0.031
-0.183 ***
0.031
0.081
0.200 **
0.082
0.064
0.190 ***
0.063
0.009
0.270 ***
0.009
0.008
-0.031 ***
0.008
Yes
Yes
0.028
4.964 ***
0.028
12,15012,149140.93142.78
0.000
0.000
0.44
0.44

注）***は 1％水準で、**は 5％水準で、*は 10％水準で有意であることを示す。

21

図表 5 推計結果：正社員男性
男性
全サンプル
Coef.
0.013 ***
既婚
0.133 ***
子どもあり
0.067 ***
中学卒
-0.097
短大・専修各種学校・高専卒-0.001
大学卒
0.074 ***
大学院卒
0.200 ***
経験年数
0.019 ***
経験年数２乗-0.001 ***企業規模
10～99人0.137 ***
（基準＝～9人）
100～999人
0.257 ***
1000人以上
0.399 ***
公務
0.388 ***
産業
農林業・鉱業
0.057（基準＝製造業、建設業-0.069 ***
公務、その他）
電気・ガス・熱供給・水道業-0.071 *情報通信業-0.022
運輸業-0.069 ***卸売・小売業-0.033 *金融・保険業0.092 ***
不動産業
0.052
飲食店・宿泊業-0.170 ***教育業
0.083 ***
サービス業
-0.074 ***その他（公務を含む）-0.064 ***医療福祉専門職種 医師・歯科医師・獣医師
0.617 ***
薬剤師
0.181 **
看護職
-0.001
医療技術職
0.034
福祉職（保育士、介護士、相談員など）-0.250 ***その他専門職
法務関連専門職（弁護士、司法書士など）
0.004
経営関連専門職（公認会計士、税理士など）
0.210 **
役職あり
0.249 ***
２０１４年ダミー-0.028 ***地域ダミー（都道府県）
定数項
5.147 ***
Number of obs
FProb>F
Adj R2
説明変数
年齢
婚姻状態
子どもの有無学歴（基準＝高校卒）

法務：年収1万円を除去
Std.Err
Coef.
Std.Err
0.001
0.013 ***
0.001
0.014
0.130 ***
0.014
0.013
0.068 ***
0.013
0.066
-0.0970.066
0.018-0.0020.018
0.014
0.074 ***
0.014
0.019
0.198 ***
0.019
0.002
0.019 ***
0.002
0.0005-0.001 ***0.00000.021
0.137 ***
0.021
0.021
0.224 ***
0.021
0.021
0.297 ***
0.021
0.029
0.432 ***
0.029
0.104
0.063
0.103
0.024
-0.064 ***
0.023
0.039
-0.067 *
0.038
0.015
-0.0180.015
0.021-0.065 ***
0.021
0.020
-0.0280.019
0.022
0.096 ***
0.022
0.032
0.058 *
0.032
0.041
-0.1650.041
0.026
0.089 ***
0.026
0.018
-0.069 ***
0.018
0.019
-0.046 ***
0.019
0.055
0.620 ***
0.054
0.080
0.183 **
0.079
0.092 -0.0003
0.091
0.052
0.036
0.051
0.044
-0.253 ***
0.044
0.085
0.242 ***
0.086
0.075
0.212 ***
0.074
0.011
0.248 ***
0.010
0.009
-0.030 ***
0.009
Yes
Yes
0.033
5.140 ***
0.033
8,685
8,684
95.86
97.68
0.000
0.000
0.41
0.42

注）***は 1％水準で、**は 5％水準で、*は 10％水準で有意であることを示す。

22

図表 6 推計結果 医療福祉専門職のサンプル
医療福祉専門職
説明変数
性別
年齢
婚姻状態
子どもの有無学歴（基準＝高校卒）

経験年数
経験年数２乗企業規模（基準＝～9人）

医療福祉専門職種（基準＝薬剤師）

男性
既婚
子どもあり
中学卒
短大・専修各種学校・高専卒
大学卒
大学院卒

10～99人100～999人
1000人以上
公務
医師・歯科医師・獣医師
看護職
医療技術職
福祉職（保育士、介護士、相談員など）

役職あり
２０１４年ダミー
地域ダミー（都道府県）
定数項
Number of obs
FProb>F
Adj R2

全サンプル
Coef.
0.172 ***
0.006 **
0.061
-0.0082.438 ***
0.066
0.075
0.022
0.020 ***
-0.001 ***0.150 **
0.200 ***
0.333 ***
0.305 ***
0.445 ***
-0.211 ***-0.232 ***-0.425 ***0.153 ***
-0.110 ***5.363 ***

男性
Std.Err
Coef.
Std.Err
0.043
－
－
0.003
0.003
0.004
0.050
0.112
0.080
0.053
0.038
0.083
0.482
0.087
0.104
0.131
0.086
0.065
0.121
0.111
-0.0210.146
0.007
0.044 ***
0.010
0.0002-0.001 ***0.00020.075
0.323 **
0.113
0.071
0.374 ***
0.108
0.078
0.509 ***
0.118
0.107
0.246
0.159
0.082
0.411 ***
0.108
0.080
-0.346 **
0.135
0.079
-0.411 ***
0.108
0.076
-0.522 ***
0.107
0.047
0.173 ***
0.065
0.037
-0.082
0.054
Yes
Yes
0.162
5.510 ***
0.236
646
284
27.13
18.88
0.000
0.000
0.51
0.60

注）***は 1％水準で、**は 5％水準で、*は 10％水準で有意であることを示す。

23