投稿論文

女性就業の地域差に関する考察†――集計データを用いた正規雇用就業率の分析

安部 由起子（北海道大学大学院経済学研究科 准教授）
近藤 しおり（東日本旅客鉄道株式会社）森 邦恵（下関市立大学経済学部 准教授）てはいない。本稿では、正規雇用就業率の年齢

1. はじめに階級別（５歳刻み）のデータを用い、年齢階級
日本の女性就業選択に関する実証分析においにかかわらず強く存在する女性の正規雇用就業て、地理的な意味での地域差について明確な考察に影響を与えうる地域固有の要因に焦点を当てをしたものは、筆者らの知る限り比較的少ない。

る。

日本のマイクロデータを用いた女性の就業選択の本稿が正規雇用に対象を絞る理由は２点ある。

実証分析では、都市部に居住しているかそれ以外

第１に、本稿の分析は都道府県かつ年齢階級別のか、といった形でのコントロールがなされている

データを用いる。都道府県×年齢階級別の賃金デ場合が多いが（例えば、Ogawa and Ermischータは、公表されている範囲では賃金センサスの1996; 阿部 2001; 小原 2001; Sasaki 2002; Nawata

一般労働者（フルタイム労働者）についてのみ得and Ii 2004）、地理的な地域差の影響を考慮してられるので、正規雇用賃金を就業と関連づけるこ

１）いるものはきわめて少ない 。

とは自然である。第２に、日本の女性就業についしかしながら本稿で示されるように、実際にはては、無業・パート雇用就業・正規雇用就業の選

女性の就業行動にはきわめて大きな地域差が存在

択肢が考えられることが多いが、無業からパートしている。本稿では学歴分布・男性所得・男女間

雇用就業への参入は多く行われる半面、無業から賃金比・三世代同居率が女性就業の地域差とどの

正規雇用就業への（再）就業は困難とされているようにかかわるのか、また地域固有の要因はそれ（Ueda 2007; Abe 2008）。つまり、女性の就業形

らの要因をコントロールした上でも存在している態において、無業とパート雇用就業を行き来するのかを、公表集計データを用いて検証する。

グループと、正規雇用グループとの差異は小さく

日本の女性就業や家計の時間選択について都

ないと理解できる。したがって、人口を分母とす

道府県別の集計データを用いた先行研究として、る正規雇用就業率に注目した分析を行うことは、

Yamada and Yamada（1986, 1987）、Yamada女性が後者の正規雇用を選択する決定要因を明ら

et al.（1987）、水落（2006）がある。これらはかにするという意味において、意義のあるものと地域の属性について特に注目するというよりは、考えられる。

女性就業や家計の時間選択に影響を与えると考本稿は以下のように構成されている。２節でえられる諸要因の地域差を利用して、それらのは、女性就業と男女間賃金比（女性の賃金／男性要因の影響を計測する試みである。これらの分の賃金）のパターンを単純集計の形で示す。３節

析では、本稿が強調する地域差は回帰分析の残では、回帰分析の結果を紹介する。４節は内容の差として扱われ、特定の地域が女性の就業など

まとめと考察を行う。

について特殊な傾向をもっていることに注目し64

女性就業の地域差に関する考察

2. 都道府県別の女性の正規雇用就業２）もあり約２倍となっている。
第２は、多くの都道府県において、女性の正規

本節では、女性の正規雇用就業と男女間賃金比

雇用就業率は、「M字型」ではなく、いったん20にかかわる単純集計結果を紹介し、正規雇用就業

歳代後半で上昇した後に急激に低下し、それよりには地域差が大きいこと、その一方で正規雇用就も高い年齢ではほとんど上昇が見られない「きり業率が高い地域で女性の賃金が高くないことを示ん型」であることである６）。女性の正規雇用就業す。

率が高い県においては、30歳代前半からの正規雇用就業率の低下度合いが小さく、一部の県（新（1）年齢別正規雇用就業率の地域差

潟・福井）では、就業パターンがわずかにではあ

本稿では女性就業の指標として、就業構造基本

るがM字型に近い形の場合もある。女性が中年期調査（2002年、以下就調と略す）の「男女、従業に正規雇用で労働市場に再参入することは難し

上の地位、雇用形態、所得、年齢別有業者数」か

く、それが多くの地域で正規雇用就業率を「きり３）ら、正規雇用就業率（女性正規雇用就業者数 をん型」にしていると考えられるが、特に女性就業女性の人口で割ったもの）を用いる。年齢計の正の高い地域においては、ほかの地域と比較して30

規雇用就業率には顕著な地域差が見られ、山形・歳代における正規雇用就業率の低下度合いが小さ新潟・富山・石川・福井・島根・鳥取・高知でく、女性のライフサイクルのなかでの正規雇用の20％を超え、特に北陸の３県では25％近くに達す

就業継続が他地域よりも一般的である可能性があるが、近畿地域および東京を除く首都圏では17％る７）。

程度にとどまっている。北陸地方で女性の就業率（あるいは労働力率）が高いことはこれまでも指（2）地域別の男女間賃金比

摘されている（例えば、労働省女性局 1998）。し以下では、都道府県別の正規雇用者の男女間賃

かし、北陸地方に限らず山形県から島根県に至る

金比（１時間あたりの賃金の男女比）がどのよう

日本海側地域は、女性の正規雇用就業率がその他な地域差をもっているのかを、賃金センサスの公４）の地域と比較して高い 。本稿ではこの「日本海表集計データを用いて検証する８）。具体的には、側地域」を女性就業の高い地域と位置づける。

2002年の男女正規雇用者の年収（賞与込み）と時

女性の就業に関しては、ライフサイクルの中で間あたり賃金を以下のように定義し、それを用いどのように就業形態が変化していくのか、が重要て都道府県×年齢階級別の男女間賃金比を導出しな視点である。年齢別の女性の労働力率は、「Mた。

字型」のパターンを示すことはよく知られているが、以下で示されるように、「M字型」に類する

平均年収＝12×所定内給与＋年間賞与

年齢階級別の就業パターンも、都道府県別に異なっている。
図表−１は2002年における都道府県別の年齢階
級別の就業パターンを、特に注目すべき都道府県について抽出し、女性正規雇用就業率を示したものである５）。正規雇用就業率の地域差に関して注
目すべき点は、以下の２点である。

時間あたり賃金＝平均年収/（12×月間平均労働時間）
女性正規雇用者の時間あたり賃金
男女間賃金比＝―――――――――――――――――
男性正規雇用者の時間あたり賃金
このうち、年間賞与は2003年のデータから「前
年の年間賞与」となっているものをとって用いた９）。

第１に、正規雇用就業率には大きな地域差があ

都道府県×年齢階級別の男女間賃金比は図表−る。例えば、35〜49歳までの年齢において、正規２に示されている。賃金の男女間格差は、20歳代

雇用就業率は埼玉・神奈川・大阪などでは20％程

では小さく年齢が上昇するにつれて拡大するが、度であるものの、山形・富山・福井では40％程度

女性就業の高い日本海側の県では、男女間賃金比65

季刊家計経済研究 2008 AUTUMN No.80

図表--1 年齢階級別女性正規雇用就業率（女性全体）─2002年
日本海側地区

首都圏
正規雇用就業率

正規雇用就業率
80%

80%

70%

70%

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%

0%

0%
15〜19

25〜29

35〜39

45〜49

55〜59

65歳以上

15〜19

25〜29

35〜39

年齢階級
山形

新潟

富山

石川

45〜49

55〜59

65歳以上

年齢階級
福井

鳥取

島根

埼玉

千葉

東海・近畿地区

東京

神奈川

その他特徴的な動きをした県
正規雇用就業率

正規雇用就業率
80%

80%

70%

70%

60%

60%

50%

50%

40%

40%

30%

30%

20%

20%

10%

10%
0%

0%
15〜19

25〜29

35〜39

45〜49

55〜59

65歳以上

15〜19

25〜29

愛知

京都

大阪

35〜39

45〜49

55〜59

65歳以上

年齢階級

年齢階級
奈良

高知

沖縄

出所： 2002年就業構造基本調査（総務省統計局）
から筆者作成が低いことがわかる。一方、賃金の男女間格差がの縮小には寄与していないことになる10）。

年齢とともに広がらないのは沖縄・北海道・東
京・京都・高知などであり、このうち女性就業率が高いのは高知のみである。東京は、大都市圏の3. 回帰分析

中でやや異なる特徴を示している。例えば、40〜

前節で示されたように、日本における女性の正44歳の男女間賃金比は東京で0.72であるが、愛知

規雇用就業率には大きな地域差が存在している。

では0.64、大阪では0.68である。東京と比較する

このことから、女性の就業を予測する分析においと、女性就業の高い県では男女間賃金格差が年齢ては、地域変数をどのように扱うかが重要なポイとともにより大幅に拡大している。もっとも、女ントになりうる。以下ではまず、女性の就業に関性就業の高い県で特に拡大しているというわけでする実証分析の先行研究において、地域変数がどはなく、女性正規雇用就業率の低い愛知や大阪とのように取り入れられてきたかをまとめる。次に、同程度である。このことから、人口の中で女性の本稿で用いる地域変数について説明する。最後

正規雇用就業率が高いことは、男女間の賃金格差に、都道府県×年齢階級別の女性正規雇用就業率66

女性就業の地域差に関する考察

図表--2 年齢階級別時間あたり男女間賃金比（25歳以上）─2002年
日本海側地区

首都圏

賃金比率（女/男）賃金比率（女/男）

1.0

1.0

0.9

0.9

0.8

0.8

0.7

0.7

0.6

0.6

0.5

0.5
25〜29

30〜34

35〜39

40〜44

45〜49

50〜54

55〜59歳

25〜29

30〜34

35〜39

年齢階級
山形

新潟

富山

石川

40〜44

45〜49

50〜54

55〜59歳

年齢階級
福井

鳥取

島根

埼玉

千葉

東海・近畿地区

東京

神奈川

その他特徴的な動きをした県賃金比率（女/男）賃金比率（女/男）

1.0

1.0

0.9

0.9

0.8

0.8

0.7

0.7

0.6

0.6

0.5

0.5
25〜29

30〜34

35〜39

40〜44

45〜49

50〜54

55〜59歳

25〜29

30〜34

愛知

京都

大阪

35〜39

40〜44

45〜49

50〜54

55〜59歳

年齢階級

年齢階級
高知

奈良

沖縄

出所： 2002、2003年賃金構造基本統計調査（厚生労働省）から筆者作成を被説明変数とする回帰分析の結果を紹介し、地まったく含めない、のいずれかのかたちで導入さ域変数の導入方法が男女間賃金比・男性所得・三れている場合が多く、図表−１で示されたような世代同居率といった変数の係数にどのような影響

地域的特徴、特に日本海側で就業率が高いというを与えるかを示す。

傾向を明示的に取り入れているものは存在しない12）。また、地域変数の入れ方について唯一の標（1）
先行研究における地域変数と本稿での地域変数

準的な方法がとられてきているともいい難い。さ

図表−３は、女性の労働供給にかかわる代表的らに、地域変数以外の説明変数についても、どのな先行研究において、地域変数がどのように用いような変数を用いるかは研究によってまちまちでられてきたか、またその他の説明変数としてどのある。とりわけ、労働需要要因と考えられる産業

ような変数が用いられているかをまとめている。

構造や失業率といった変数を含めるかどうかにつこれらの先行研究では、地域変数は（1）大都

いては、先行研究の間でも違いが存在している。

市・市部・それ以外（もしくは都市とそれ以外）、

本稿では、図表−１で見られた傾向を参考に、（2）地域ブロックに対応するダミー変数11）、（3）

これらの先行研究とは異なる地域変数を作成し、67

季刊家計経済研究 2008 AUTUMN No.80

図表--3 先行研究における地域変数と説明変数
被説明変数

分析手法

地域変数の入れ方
地域

他の説明変数

大都市・ブロック 市部・なし 使用データと参考事項

労働供給要因 労働需要要因

ダミー それ以外
Yamadaet al.
（1987）

集計データの 就業形態
多項ロジットOgawa& Ermisch 多項ロジット（1996）
阿部（2001）
小原（2001）
Sasaki（2002）

プロビッ
ト

就業

ロジッ
ト

（2007）

得・学歴・就業形態
学 歴 、結 婚 、

消費生活に関する

夫年収・世帯財
産所得有・学歴・（個票データ）

家族構成

パネル調査
消費生活に関する

労働力参加

○

パネル調査
（個票データ）家族従業含まず）

出産・育児

失業率

親との 同 居 、
経験年数
学 歴 、資 格 、賃金

社会生活基本調査、賃金構造基○ 本統計調査、国勢調査、社会福

育児・労働時間雇用者率（ 有配偶男
育児資源

祉施設等調査報告、保育白書

女20〜34歳の就業者に占める雇用者の割合）

社会生活基本調査、賃金構造基

フリッシュ
弾性値の

の数・属性、夫の所

パネル調査（個票データ）プロビッ
ト （失業・自営業・業に勤める雇用者の割合）○○

女の製造業・卸売業･小売

親との同居、子供

就業構造基本調査

消費生活に関する（失業含まず、

産業構造（1980年市部男
学歴○

自営業含む）

加重最小（市部のみ）（個票データ）

それ以外）

○

国勢調査、
集計データ

Mainichi Survey

（大都市・

労働力参加

（2006） 二乗法

黒田・山本

就業形態

雇用就業

（2004）
水落

○

**
（2）

プロビッ
ト

Nawata
& Ii

○

*
（1）

労働時間、
就業

○

推計

本統計調査、就業構造基本調査、消費者物価指数、家計調査、国勢

賃金

失業率

調査、県民経済計算、労働力調査

注：被説明変数の記号内容* 就業形態（1）：正規雇用、
パート雇用、
失業、
労働力非参加** 就業形態（2）：正規雇用、
パート雇用、
自営業者または家族従業者、
無業

それを回帰分析で用いる。女性就業に関する実証含む）を用いた場合の推計結果を報告する。この分析では男性所得や女性の賃金といった経済変数

地域変数は、女性就業が高い日本海側の県を一つの係数の大きさが主な関心の対象であるが、それのまとまりとしてとらえるほか、人口の多い都道

らが地域変数の入れ方とどのようにかかわるのか

府県、日本海側以外の地域で女性の就業率が特にを、回帰分析によって検証する。

高い県（高知）または特殊なパターンがみられる

具体的には本稿では女性就業の地域性を意識し県（奈良、沖縄）に固有の県ダミー変数を割り当た地域変数として、てて作成されている。この16個のダミー変数（以・女性就業の高い日本海側の県（山形、新潟、富下の［1］）を用いる場合を含め、地域変数に関し

山、石川、福井、鳥取、島根で１をとるダミーて以下の５つの異なる定式化を用いて推計を行っ変数）た（以下の表記ではベースグループも含めた地域

・北海道、埼玉、千葉、東京、神奈川、静岡、愛の数を表記している）。

知、京都、大阪、兵庫、奈良、高知、福岡、沖［1］女性就業の地域差を意識した16の地域に対応

縄の合計14の都道府県に対応するそれぞれの14するダミー変数個の県ダミー［2］全国を12の地域ブロックに分けて、それぞれから構成される16個のダミー変数（ベースグルーに対応するダミー変数

プはそれ以外の地域、16個にはベースグループも［3］地域ダミーを全く含めない68

女性就業の地域差に関する考察

雇用就業率を被説明変数

図表--4 分析に用いたサンプルの記述統計量
変数

都道府県別データ

都道府県×都市規模区分別データとする回帰分析の結果を

平均

標準偏差

平均

標準偏差

0.262

0.086

0.262

0.089

男女間賃金比

0.716

0.124

0.716

0.124

得られる都道府県別の女

男性正規雇用者年収

15.5260.218

15.5260.217

性の就業率を被説明変数

三世代同居率

0.095

0.049

0.094

0.058

日本海側７県ダミー

0.060

0.239

0.060

0.238

とする回帰分析を行った先

北海道ダミー

0.046

0.210

0.046

0.210

行研究としてYamada and埼玉県ダミー

0.057

0.233

0.057

0.233

千葉県ダミー

0.049

0.216

0.049

0.216

Yamada（ 1986, 1987）、

東京都ダミー

0.099

0.300

0.099

0.299

Yamada et al.
（1987）
が神奈川県ダミー

0.070

0.256

0.070

0.255

あるが、本稿で用いるデー

静岡県ダミー

0.029

0.169

0.029

0.169

愛知県ダミー

0.057

0.231

0.057

0.231

タは以下の点でそれらの京都府ダミー

0.021

0.143

0.021

0.143

先行研究で用いられたもの

大阪府ダミー

0.072

0.259

0.072

0.259

兵庫県ダミー

0.045

0.207

0.045

0.207

よりも詳細なものとなってい奈良県ダミー

0.012

0.108

0.012

0.108

高知県ダミー

0.006

0.077

0.006

0.077

福岡県ダミー

0.040

0.196

0.040

0.196

正規雇用就業率報告する。集計データからる。第１に、
７つの年齢階級別のデータを使っている

沖縄県ダミー

0.010

0.100

0.010

0.100

ために地域特性を検証可

日本海側７県ダミー*（30〜54歳ダミー）

0.043

0.204

0.043

0.204

能になっていること、第２13大都市ダミー

−

−

0.567

0.496

市部ダミー
（13大都市以外）

−

−

0.229

0.421

に、都道府県別の女性の

サンプル数

329

728

注： 1）
都道府県×都市規模区分別データでは、
都道府県×大都市または市部またはそれ以外×年齢階
層別推計女性人口が5000人を下回るケースはサンプルから除かれている2）
都道府県別データは図表−5の回帰分析の
［1］
［2］
,
［3］
,
［5］
,
で用いられたサンプル、
都道府県×
都市規模区分別データは、
図表−5の回帰分析の［4］で用いられたサンプルである
出所： 就業構造基本調査（2002年）、
賃金センサス（2002年および2003年）
から筆者集計学歴分布が４つの学歴のシェアという形で使用されていることである。
回帰分析の被説明変数
は正規雇用就業率、説明
変数は男女間賃金比、男［4］大都市、大都市以外の市部、それ以外の地域

性正規雇用者年収（女性と同一の年齢階級のもに対応するダミー変数（地理的な情報は用いない）のを用いる）、三世代同居率15）、地域ダミー、女［5］47の都道府県ダミー

性就業の高い地域と年齢30〜54歳の交差項16）、

このうち、［4］については都道府県別に集計さ年齢と４つの学歴シェアの交差項である。これれたデータでは分析できないので、都道府県デー

らの説明変数を選択した理由は以下のとおりで

タと就調（2002年）の地域編に収録されている13ある。ここでは、女性就業を労働供給要因によ

大都市のデータ、各都道府県の市部のデータかって説明することを試みている。そのため、説ら、13大都市・大都市以外の市部（都道府県

明変数は労働供給にかかわる要因である、男女別）・それ以外の地域（都道府県別）に対応する間賃金比・男性所得・年齢階級別の学歴分布・データを作成したものを用いる13）。また、日本海

三世代同居率に限定し、労働需要にかかわる変側の地域で正規雇用就業率が高いのは、主に30歳数（例えば、失業率や地域の産業構造等）を含代以降であることを考慮し、日本海側７県のダミめることはしない。言い換えると、労働需要要

ーと年齢が30歳から54歳までで１をとるダミー変因は賃金を通じて労働供給に影響を与える可能

14）数との交差項を説明変数に含めている 。

性はあるが、それ以外のかたちで女性の就業に影響することは想定していないことになる。こ（2）女性正規雇用就業率の回帰分析
以下では、都道府県×年齢階級別の女性の正規れは、ここでの推計式を労働供給関数としてとらえる意味では標準的な想定である17）18）。
69

季刊家計経済研究 2008 AUTUMN No.80

図表--5 女性正規雇用就業率の回帰分析
都市ダミー ［5］47都道府県ダミー［1］16地域ダミー ［2］地域ブロックダミー ［3］地域ダミーなし ［4］

説明変数

0.044 （0.055） 0.097 （0.052） −0.129 * （0.063） −0.073 （0.048） 0.106 （0.061）

男女間賃金比−0.160 **（0.031） −0.092 * （0.041） −0.238 **（0.032） −0.191 **（0.021） 0.034 （0.069）

男性正規雇用者年収
三世代同居率0.160 **（0.058） 0.440 **（0.065） 0.416 **（0.052） 0.464 **（0.042）−

0.034 **（0.009）

−

−

−

−

（14地域ダミー、ベースグループは 北海道−0.040 **（0.008）

−

−

−

−

ダミーが作成されていない地域） 埼玉−0.032 **（0.008）

−

−

−

−

千葉

−0.038 **（0.008）

−

−

−

−

東京

0.034 **（0.013）

−

−

−

−

神奈川

−0.027 * （0.011）

−

−

−

−

静岡

0.011 （0.010）

−

−

−

−

愛知

−0.014 （0.012）

−

−

−

−

京都

−0.025 * （0.010）

−

−

−

−

大阪

−0.020 （0.012）

−

−

−

−

兵庫

−0.029 **（0.008）

−

−

−

−

奈良

−0.060 **（0.010）

−

−

−

−

高知

0.087 **（0.011）

−

−

−

−

福岡

−3.2E−04 （0.008）

−

−

−

−

沖縄

−0.022 （0.020）

−

−

−

−

東北

−

0.020 （0.010）

−

−

−

−

0.003 （0.009）

−

−

−

東京

−

0.074 **（0.012）

−

−

−

関東甲信越

−

0.004 （0.011）

−

−

−

北陸

−

0.049 **（0.013）

−

−

−

中部

−

0.009 （0.012）

−

−

−

近畿

−

−0.005 （0.009）

−

−

−

大阪

−

0.016 （0.011）

−

−

−

中国

−

0.056 **（0.011）

−

−

−

四国

−

0.059 **（0.012）

−

−

−

九州

−

0.038 **（0.008）

−

−

−

−

含める

女性就業の地域ダミー 日本海側７県地域ブロックダミー（ベースグループは北海道） 東京以外首都圏３県

47都道府県ダミー−−−

大都市ダミー−−−

0.004 （0.009）

市部ダミー

−

−

−

−0.008 （0.005）

−

−

−

日本海側７県*年齢30-54歳
北陸ダミー*年齢30-54歳
R２

0.053 **（0.012）−

0.046 **（0.012）

0.940

−
−
0.054 **（0.011）

−

−

−

0.936

0.860

0.814

0.957

男女間賃金比の弾力性

0.120

0.264

−0.353−0.2000.290

男性正規雇用者年収の弾力性−0.612−0.353−0.910−0.731

0.130

注： 1）
サンプル数は
［1］
［2］
,
［3］
,
［5］
,
については329、［4］については728。
（ ）内は標準誤差を表す
2）*は 5%有意水準、**は１%有意水準を表す
3）
［1］
、
［2］
、
［3］
、
［5］
のサンプルには年齢階層ダミーと各年齢階層の都道府県別女性の学歴シェアの交差項が含まれている。
［4］
のサンプル
には、
各都道府県の大都市・市部・それ以外の地域別×年齢階層別の女性の学歴シェアと年齢階層ダミーの交差項が含まれている。都道
府県×大都市または市部またはそれ以外×年齢階層別推計女性人口が5000人を下回るケースはサンプルから除いた
4）
弾力性の計算は、
男女間賃金比については男女間賃金比の平均値と女性正規雇用就業率の平均値で、男性正規雇用者年収（対数）については女性正規雇用就業率の平均値で評価している
出所： 就業構造基本調査（2002年）、
賃金センサス（2002年および2003年）
から筆者集計

推計にはlinear probability modelを用い、被説ルの記述統計量は図表−４に示されている。

明変数に不均一分散があることを考慮して、係数ここで注目するのは、男性雇用者年収と男女間の標準誤差は分散不均一にロバストな推計値を用

賃金比の係数、および、地域変数の影響である。

いている。さらに、回帰式は女性人口でウエイト

とりわけ、地域変数の入れ方を先行研究と異なるづけを行っている。回帰分析に用いられたサンプものにすることによって、男性雇用者年収や男女70女性就業の地域差に関する考察

間賃金比の係数がどう影響されるかに注目する。
結果は図表−５に示されている。

要であることが示唆される。
男性所得の影響は、地域要因をコントロールし地理的なかたちで地域変数を入れない場合

たもとでも、おおむね所得効果と整合的なものと（［3］、［4］のケース）には、男女間賃金比の係数理解できる。ただしここでも、地理的な意味でのは−0.1程度の値をとっており、これは女性正規雇

地域変数を含めない場合には、係数の絶対値が大用者の賃金が高い地域や年齢階級で女性の正規就きく推計される傾向がある。

業割合が低いことを意味する。一方、地理的な考

図表−５の列［1］の推計値を用いると、女性正慮から地域ダミーを入れた場合（
［1］
、
［2］のケ

規雇用就業率の男女間賃金比の弾力性は0.12、男ース）および、47都道府県ダミーを入れた場合

性所得弾力性は−0.61となる（被説明変数の平均（［5］のケース）にはこの係数の推計値は正の値値で、また男女間賃金比については説明変数の平をとるものの、統計的に有意にゼロと異ならない。

均値で評価した場合）。Yamada et al.（1987）でしたがって、男女間賃金比の地域間要因をコントは、本稿とは異なる定式化による推計から、女性ロールすれば、賃金が低い地域で正規雇用就業がの正規雇用就業率の女性正規雇用者賃金弾力性を19）高いという相関はなくなる 。とはいえ、ここで0.16、男性賃金率の弾力性を−0.67と計測してお推計された係数は、賃金が低いと正規雇用就業率

り、弾力性の推計値は本稿とかなり近いものとなが低下するという関係を積極的に支持する符号を

っている。

20）

もっているわけではない 。

三世代同居率の係数は、三世代同居の多い地域

男性正規雇用者年収の係数は、47都道府県ダミ

で女性の正規雇用就業率が高いことを示していーを入れた場合を除き、−0.09から−0.24の範囲のる。この係数は地域変数の入れ方にかかわらず統値をとっており、高い男性の所得が女性の正規雇

計的には正で有意であるが、係数の大きさは地域

用就業を抑制するという、所得効果と整合的な傾変数の入れ方によって異なっている。例えば先行向がみられる。ここでも、地理的な形で地域変数研究で用いられた地域変数の導入方法であると、を入れない［3］、［4］のケースには、係数の絶対

三世代同居率の係数が、女性就業を意識した16地

値が大きくなる傾向がある。47都道府県ダミーを

域ダミーを導入した場合（図表−５、列［1］）と入れた場合には、係数の標準誤差がそれ以外のケ

比較して、２倍以上の大きさとなっている。

ースの２倍以上になっており、精度の高い推計値

男性所得や学歴分布、三世代同居率をコントロが得られておらず、符号も正の値をとっているールした場合でも、日本海側地域の女性正規雇用

が、係数の絶対値は小さい。年齢階級ダミーと学

就業率は、30歳から54歳の年齢で他地域と比較し歴分布の交差項に加えて、人口の少ない地域も含５％程度高くなっている。これは、正規雇用就業

めて47個の都道府県ダミーを入れるために、効率率の平均値が24.6％（30〜54歳の女性）であるこ的な推計ができていないものと考えられる。

とを考えると、小さくない影響である。本稿の回

地域変数を地理的なかたちで入れない場合、男

帰分析は集計データを用いたものであるが、広範

女間賃金比の係数は負の方向へのバイアスをもつ囲の地域からのサンプルを含むミクロデータを用可能性が高い。例えば、女性の正規雇用就業が年いて女性の就業関数の推計をする際にも、地域変齢を問わず高い日本海側の地域では一般に女性の数の取り扱いが賃金や男性所得の係数に影響を与賃金が男性の賃金と比較して低いため、その地域える可能性はある。図表−５の結果によると、地要因をコントロールしない場合に、女性の低い賃

域変数の入れ方によって男女間賃金比の係数は符金が女性の高い正規雇用就業へとつながっている

号が変化している。具体的には、地域変数を入れという推論がなされてしまう場合もあるかもしれない（図表−５、列［3］）・都市ダミーを入れるない。このことからも、日本における女性の就業（図表−５、列［4］）といった推計では男女間賃金について考察する際には、地域要因への配慮は重比の係数は負で統計的に有意であり、また弾力性
71

季刊家計経済研究 2008 AUTUMN No.80の値としても（絶対値で）大きな値となっている。このように地域変数の扱いは、労働供給関数の主要な変数の係数の推計値に大きな影響を与え国）プロジェクト」（文部科学省私立大学研究高度化推進事業）から、森の研究は、下関市立大学特定奨励研
究費から助成を受けている。感謝申し上げたい。残る誤りは筆者らのものである。

る可能性がある21）。日本における女性の労働供給関数の推計においては、地域の変数の扱いは推計
値に大きな影響を与えうるため、詳細な吟味が必要と考えられる。

4. 結論
本稿では、都道府県別に女性の正規雇用就業率
がどのように異なるかを、就調の集計データから推計した。女性の正規雇用就業率には都道府県間で大きな違いが存在し、とりわけ一部の日本海側の県で35〜49歳の女性正規雇用就業率は、東京を除く首都圏３県の２倍程度にも達する。また、単純な集計からは、女性就業の高い県で男女間の賃金格差が小さいという傾向は観察されない。
回帰分析の結果は以下の傾向を示している。男
女間賃金比が高いことが女性の正規雇用就業率を上昇させるという傾向はみられない。一方、男性
雇用者年収が高いことは、女性の正規雇用就業率を下げる傾向があり、男性雇用者年収が10％上昇
すると女性の正規雇用就業率が1.6％程度低下する。また、地域的要因の説明力は高く、男性所得や女性の学歴分布、地域における三世代同居率をコントロールしたもとでも、日本海側の７県では30〜54歳時における女性の正規雇用就業率が、他地域の同年齢の女性と比較して５％高い。さらに、地域変数の用い方を変更することによって、男性所得や男女間賃金比の係数の値が大きく変化するケースもある。地域変数の用い方は経済的変数（賃金や所得）の係数にも影響を与えることから、女性就業において地理的要因の影響は重要でありうる。
†本稿の作成にあたり、奥井めぐみ、玄田有史、酒井正、
塩路悦朗、菅桂太、高木真吾、水落正明の各氏、北海道大学のセミナー参加者、および本誌レフェリーからは、貴重なコメントや示唆をいただいた。安部の研究
は、 日本学術振興会科学研究費（ 基盤研究 C−
17530188）および法政大学大学院エイジング総合研究所の「高齢化に関する国際共同研究（日本、中国、韓72

注1）地理的な地域を分けた集計は、特に全体のサンプル数があまり多くないデータセットでは、信頼性が保てないため行えないといった事情もあると思われる。近年、日本でもさまざまな労働に関する個票データセットが学術研究のために利用可能になってきている。しかしながら、47の都道府県単位で地域の比較をすることが可能なデータセットは、例外的な場合に限られている。
そのため、本稿のような地域別分析にあたっては、公表データを用いることが有効な代替手段の一つである。
また、女性就業の地域的側面に着目した数少ない研究として武石（2007）がある。本稿の分析は賃金や所得の影響を重視している点が武石（2007）と異なる。
2）２節・３節で報告されている集計内容のより詳しい結果は、以下のホームページで参照可能である。
http://www.econ.hokudai.ac.jp/˜abe/3）雇用者のうち、正規の職員・従業員の数を採用した。
4）この点の追加的結果は、注２に記載のホームページで参照可能である。
5）結果は示されていないが、国勢調査による検証も行った。国勢調査では、正規就業者数・非正規就業者数はわからないものの、就業者数と人口は都道府県×年齢
階級別に公表されている。就調から得られる年齢階級別の女性就業率と、国勢調査から得られる同様の数字を比較したところ、類似のパターンがあることが確認された。特に、女性就業率が日本海側の地域で高いという傾向は、2000年国勢調査でも確認された。
6）大卒女性の年齢階級別労働力率が「きりん型」である
ことは、これまでも指摘されてきた（例えば、労働省
女性局 2000）。また、女性の年齢階級別正規雇用就業率（正規雇用就業者の人口に対する比率）は、大卒以外の学歴の場合にも「きりん型」に近いことも、指摘されてきた（Abe 2008）。
7）賃金センサスでは、都道府県別に一般労働者の平均勤続年数が報告されている。2002年のデータを用いて女性一般労働者の平均勤続年数を被説明変数とし、年齢要因をコントロールするとともに、本稿の図表−５［1］で用いられている地域変数を含めて推計を行ったとこ
ろ、日本海側の地域での女性の勤続年数はベースグループと比較して1.1年程度長いことがわかった。しかしこの１年程度の差が、日本海側で就業継続の傾向が強いためなのか、それとも就業中断後の再参入が容易なためなのかは、勤続年数の平均値から推論することは難しい。
8）ここで、就調は世帯を調査しており、一方、賃金セン
サスは労働者の勤務地に対応する事業所を調査しているため、勤務地と居住地では所属する都道府県が異なる可能性があることに注意が必要である。

女性就業の地域差に関する考察

9）上記で算出された時間あたり賃金は、労働時間でウエ
イト付けされた時間あたり賃金に対応している。
10）男女間賃金比にも実は大きな地域差が存在しており、それは男女の平均勤続年数の比をコントロールしたもとでも存在している。しかしながらその地域差のパターンは、正規雇用就業率とは異なっており、日本海側地域において男女間賃金比が高くなってはいない。一方で、男女間賃金比が高くなる傾向が強いのは、北海
道・京都・高知・沖縄であった。
11）地域ブロックとは、北海道、東北、東京以外の首都圏（埼玉・千葉・神奈川）、東京、関東甲信越、北陸、東海、大阪を除く近畿、大阪、中国、四国、九州といったかたちでの地域の分類のことを指す。
12）このうち、小原（2001）は地域ブロックダミーと大都市・市部のダミーの両方を含めている。
13）
ただしこの場合に、賃金センサスからのデータは大都
市・市部別にとることはできないので、該当する都道
府県レベルの賃金のデータを当てはめて用いる。
14）［2］の地域ブロックの推計の際には、日本海側７県との交差項ではなく、北陸地域で30〜54歳であるダミー変数を用いた。
15）三世代同居率は、就調（2002年）のデータから、都道
府県別に２人以上構成員のいる一般世帯数を分母とし、夫婦、子供と親から成る世帯を分子として算出した。
大都市・市部についても同様の方法で算出した。ただし、この比率は年齢階級別には集計されていない。
16）年齢階級ダミーと学歴シェアの交差項（７つの年齢階級について４つの学歴のシェアを交差させた28の変数に対する27個の変数）を含めて推計した場合のこの変数の係数が、同一の年齢階級についてはすべて等しいというワルド検定を行ったところ、それらの係数が等しいという仮説は棄却された。したがって正規雇用就
業率の回帰分析では、この交差項を説明変数に含めている。
17）労働需要要因は賃金に影響するかたちでのみ労働供給に影響を与える、という定式化については、例えば
Ham and Reilly（2002）に具体的な説明がある。また、先行研究でどのような説明変数が用いられてきたかについては、図表−３を参照。
18）
本稿の最大の特徴は、年齢階級別のデータを用いて女性の正規雇用就業の地域差を分析したことである。本来は、賃金変数として正規雇用者賃金のみでなく、パート賃金も含めることが望ましいかもしれない。しかしながら、賃金センサスで得られる都道府県別のパー
ト賃金は年齢階級計のもののみである。地域と年齢階
級別の賃金の変動を用いて弾力性を推計することが本稿の主眼であるので、パート賃金は推計に含めていな
い。ただ、賃金センサスの女性パート賃金（年齢階級計）のデータと本稿で用いた女性の賃金（年齢階級別）の相関を年齢階級別に調べたところ、７つの年齢階級
すべてにおいて、相関係数は0.897以上であった。
19）例えば、高い賃金が労働供給を増やすという代替効果
や、妻の賃金が夫の賃金に比較して高いときに妻の就業が促されるといった家庭内分業仮説を前提とすると、女性の賃金が高いことは女性の労働供給を増やすはずである。女性の賃金が相対的に低い（ここで用いている男女間賃金比の指標の値が小さい）地域で女性の正規雇用就業率が高いことは、代替効果や家庭内分業仮説とは逆の方向の相関を示していることになる。
20）本稿では既婚女性のサンプルを用いていないことから、
男女間賃金格差が家庭内分業仮説を支持する変数として実際には反映していない可能性も否定できない。しかし、1997年については、有配偶者のサンプルでの推計も可能である（ただし、有配偶者に限った学歴シェ
アについての変数が集計データでは得られないため、定式化が若干異なる）。その推計結果の主要なパターン
は、女性全体のデータを用いた推計と大きくは変わらなかった。
21）1997年の就調の集計データを用いた推計も行った。こ
の年のデータについても、地域変数の加え方によって男女間賃金比や男性所得の係数の値が影響を受けていた。その一方でバイアスの方向に関しては、1997年と2002年とでは結果が異なっている部分もあった。
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あべ・ゆきこ 北海道大学大学院経済学研究科 准教授。主な論文に The Effects of the 1.03 Million
Yen Ceiling in a Dynamic Labor Supply Model。
（Contemporary Economic Policy, forthcoming, 2008）
労働経済学専攻。
（abey@econ.hokudai.ac.jp）
こんどう・しおり 東日本旅客鉄道株式会社勤務。
もり・くにえ 下関市立大学経済学部 准教授。主な論文に「観光産業におけるサービスの質に関する実証分析」（『都市学研究』43，2006）。応用ミクロ経済分析専攻。
（mori-k@shimonoseki-cu.ac.jp）