OSIPP Discussion Paper: DP-2002-J-020「公務員および教員の男女間賃金格差
公務員および教員の男女間賃金格差−大卒者男女の場合−」

September 01, 2002

妹尾 渉 （SENOO, Wataru）
大阪大学大学院経済学研究科 博士後期課程
松繁 寿和 (MATSUSHIGE, Hisakazu)
大阪大学大学院国際公共政策研究科（ＯＳＩＰＰ）

助教授

梅崎 修 (UMEZAKI, Osamu)
政策研究大学院大学（日本学術振興会特別研究員）【キーワード】男女間賃金格差、公務員賃金、教員賃金、大卒【要約】本稿は、入学時に高い偏差値を持つある国立大学文学部を卒業した男女のアンケ
ート調査を用いて、公務員および教員（小中高専門学校教員、大学教員）の労働市場における男女間の賃金格差を実証分析したものである。年齢、勤続年数、就学中のパフォーマ
ンス等、個人属性の違いを考慮して賃金関数の推定および賃金格差の要因分析を行った。
結果、いずれの職種においても男女間に明確な賃金格差は存在していないことがわかった。
これら非営利部門の労働市場においても差別的な男女間の賃金待遇が生じている可能性はあるが、その差は非常に小さいもので、個人の属性等をコントロールした場合、男女間の賃金格差はほとんどないものと考えられる。

本研究プロジェクトの立案・企画と調査の設計・実施は松繁と梅崎が、本稿の執筆と分析は主に妹尾が行った。
連絡先：

松繁寿和

matusige@osipp.osaka-u.ac.jp

1．はじめに
一般に「女性が一生仕事をしようと思うなら公務員か教員をめざせ」と言われるように、公務員や教員の労働市場は生涯に渡って仕事を続けようとする女性にとっては非常に働きやすい環境であると考えられている。その理由としては、他の職業に比べて女性勤労者の割合が多い、育児休暇等が充実している、結婚・出産後の職場復帰が容易である、などが挙げられる。しかしながら、一方で単純な統計上の比較では男女間の賃金格差が確認されたり、昇進の格差が指摘されている。はたして現実の公務員や教員の労働市場においては
男女間に待遇の差が生じているのであろうか。本論文はこのような観点から、入学時偏差値の高い大学を卒業しその後就業した男女の個票データを用いて公務員および教員の男女間賃金格差についての実証分析を行うものである。2 章では、それぞれの業種の労働市場の特色とその現状について述べる。3 章では先行研究と分析の概要について、4 章では使用したデータの概要、5 章では実証分析の結果を述べる。最後に 6 章では、結論と今後の課題について述べる。
2．公務員および教員の労働市場の特色とその現状
公的・非営利的な性格を持つ公務員および教員の労働市場には民間企業に見られるようなコース別雇用管理制度、つまり、総合職や一般職といった結果的に男女の就業形態の違いを生み出すような仕組みは存在していない。したがって、入職時において既に男女別の昇進のルートが決定されている場合がある民間企業とは異なり、男女とも同等に昇給・昇進が可能である。このことから仮に男女の能力に大きな相違がないと仮定すれば、男女は同一の賃金カーブ上に乗るので女性が結婚や出産で一度労働市場から退出する分を割り引
けば、ほぼ同水準の賃金を受け取っているはずである。公務員に関しては男女別の統計が公表されていないケースが多くこの点に関して判断を行うことは難しいが、教員に関して
は『賃金構造基本統計調査』から私立学校教員の平均給与を男女別に比較できる（表１）。
ここでは、高等学校教員、大学教授、大学助教授の職種に関して比較が可能であるが、全ての職種において男性の平均給与のほうが女性のそれよりも高い。特に、大学教授、大学助教授に関しては女性の勤続年数のほうが男性よりも長いのにも関わらずである。また、公務員に関して、藤しず江(1995)は千葉県の自治体を具体的に採り上げ、その統計的有意性にはふれていないものの、データから昇進に関して男女差別が行われている可能性を指摘し、これが男女間賃金格差を生じさせる要因である可能性が高いことを報告している。最近では、人事院の『平成 13 年次報告書（いわゆる公務員白書）』が国家公務員に関しても同様の傾向があることを示しており、このことが男女間の賃金格差を生み出していることは想像に難くない。昇進に関して言えば、教員でも、女性が管理職の上位に就くことは少ない1。もともと教える教育水準が高くなる教育機関ほど女性労働者の比率が下がるという1

坂東(1996)は、近年、女性の大学進学率が上昇しているわりには、大学における女性教員の比率や管理職の割合が諸外国に比べ低いことを指摘している。

1

要因はあるのだが（図 1）、図 2（小中高等学校）、図 3（大学）は、教育水準が高い教育機
関ほど女性の管理職の比率が下がることを示している。綿密な議論をするためにはもちろん男女の能力属性等も考慮にいれなければならないが、このような現状を見ると、公務員や教員の労働市場において男女差別が存在しないという一般論は非常に疑わしいように思われてくる。また、冨田(2001)は、大卒女性のアンケート調査をもとに、職場の種類別にみたキャリア意識と職場環境を分析しており、この中で公務員・教員の職に就いている女性の就業意識や他の職種と比較した際の特徴が伺える。就業意識としては、他の職業と比較して、結婚・出産後も働き続けようと考えている人が多いこと、この仕事には専門的知識・技術が必要と考えている人が多いこと、男女同じような仕事をしていると思っている人が多いこと、仕事にやりがいがあると感じている人が多いこと、昇進の可能性があると思っている人が少ないこと、などがわかる。特徴としては、役職に就いている人の割合が低い
こと、若い世代ほど公務員教員の職に就いている比率が下がる傾向にあること、結婚している人のほうが月収が高くなる傾向があること、子供がいると逆に月収が低くなる傾向があること、などが挙げられている。
3．先行研究と分析の概要
近年、アメリカや日本では男女間の賃金格差は縮小する傾向にあり、そのことを示す研究もいくつかなされている。しかしながら、依然として個々人の能力だけでは説明できな
い男女間の賃金格差の部分は残り、いわれなき男女差別が現在も存在していることが示唆されている2。日本においてもこのような研究は盛んに行われているが、一方で、職業を考慮した男女間賃金格差の問題となると、これまで日本ではほとんど分析がなされてこなかった。実際に男女間の賃金格差を分析する際には、労働者が同じ仕事に従事しているか否かということは非常に大きな問題となる。現実には男性と女性では職業分布が異なることが知られているが、これまでのような職業分類を伴わない、あるいは伴っても非常に簡略化されている賃金格差の分析においては、男女間の職業分布の差が推定に影響を与えていた可能性は否定できないからである。欧米においては、Gunderson(1989)が、男女間の生産性の差をもたらす要因である、学歴、勤続年数、就業経験年数等をコントロールしても男
女差別の結果として疑うべき賃金格差が生じていることを確認したが、同一事業所で同じ職種に就いている男女間には大きな賃金格差がみられないことから、男女間の賃金格差は事業所間や職種間の賃金格差に大きく影響を受けている可能性を示唆した。

2

堀(1998)によると、日本の場合、1980 年代以降、特に中小企業においてその格差が縮小しており、その要因を能力以外で説明できない賃金格差が縮小していることから、賃金における男女差別がなくなりつつあるのではないかと指摘している。また、三谷(1996)は 1986 年の男女雇用機会均等法施行後の男女間賃金格差の分析を行っている。それによると、30〜40 歳代でその格差が縮小しており、特に若年層は短期勤続者で、長期雇用者は大企業の大卒でその格差が縮小していると考察している。また、樋口(1991)は労働省『賃金構造基本調査報告書』の個票を使用してこれを分析し、個人の属性等をコントロールすることで男女間賃金格差の大部分が説明可能であることを示した。しかしながら、依然として個々人の能力だけでは説明できない男女間の賃金格差の部分は残ることが報告されており、男女差
別的な待遇が存在していることが示唆されている。

2

日本においては、Kawashima and Tachibanaki(1986)、冨田(1992)、堀(1996)が一部職
種を考慮にいれた男女間の賃金格差を検証している。Kawashima and Tachibanaki(1986)
は、競争的な産業と非競争的な産業を区別し、同時にホワイトカラーとブルーカラーのそれぞれの男女間賃金格差を検証した。その結果、賃金格差が生まれる背景には性別の違い
よりも産業間の違いが影響を与えている可能性を示唆した。一方で、冨田(1992)は、これまでの賃金格差の実証分析において、職種が事務・管理・技術労働者のホワイトカラーと生産労働者であるブルーカラーのせいぜい 2 つにしか分けられていないことを指摘し、より緻密な分析として 8 職種での分析を行った3。結果としては、やはり属性をコントロールしても男女差別と疑われる賃金格差が残ることを示した。ここでは、男女間の賃金格差のほ
とんどは勤続年数や経験年数で説明されてしまうが、職種構成の男女差でもその格差の 4.5〜8.6％を説明することが示された。さらに、冨田は男性と比べ女性では管理職であるかど
うかが賃金に大きな影響を与えていることに注目したが、一方で女性が専門職・技術職になることでその影響はある程度まで緩和されることを指摘した。
堀(1996)はさらに細かな分類で職種別の男女間賃金格差の分析を行っている。堀は、労働者の属性等をコントロールしたとしても、異なる仕事をしている男女の賃金を比較するのは難しいことを指摘し、属性と同時に職種もコントロールすることで男女間賃金格差の推定を行った。具体的には、『賃金構造基本調査』を利用して、男女で比較可能な職種のうち18 職種を対象に賃金関数の推計を行い、男女間賃金格差を検証した4。その結果、ほとんどの職種で、教育年数、勤続年数が正で有意であり、なおかつ男女間の賃金格差が統計的に有意な水準で確認され、そこでは、属性や学歴等をコントロールしても、推定を行った職種で平均して男性に比べ女性の賃金は約 20％も低いことがわかった5。残念なことに、この分析のなかで高等学校教員や大学教員等については言及されていないが、各種学校・専修
学校教員に関してはその差が 7.5％であることを示し、教員の労働市場においても男女間の賃金格差は存在するものの、その差は他の職種に比べて小さいものであると指摘している。
これらの先行研究から、日本においても属性や職種をコントロールしてもやはり差別的な要因と考えられる男女間の賃金格差が確認された。一方で、富田が指摘しているように女性がより専門的・技術的な職業に就くことによって、この問題は多少回避できることが予想される。堀の研究においてもプログラマー、薬剤師、各種学校・専門学校教員等の専
3

ここでもちいられた 8 分類は次のようなものである。専門・技術的職業従事者、管理的職業従事者、運輸・通信従事者、一般事務従事者、技能工・生産工程作業者、保安職業従事者、サービス職従事者、販売従事者。ただし、分析の対象は卸・小売業に限定している。これは、卸・小売業が、女性が多く働く産業であることや、製造業やサービス業に比べより細かい産業分類でみても仕事内容がかなり同質であり、1 つの集団として扱うことができると考えたからである、とその理由を述べている

4

分析を行った 18 職種は次のものである。プログラマー、用務員、パン・洋菓子製造工、横編みメリヤス工、ミシン
縫製工、通信機器組立工、ラジオ・テレビ組立工、百貨店店員、販売店員、家庭用品外交販売員、保険外交員、調理師見習い、給仕従業者、理容師、娯楽接客員、ビル清掃員、薬剤師、各種学校・専修学校教員。

5

職業別にみると、その格差が大きいものから順に、ミシン縫製工(41.2％)、ラジオ・テレビ組立工(32.1％)、横編み
メリヤス工(31.6%)、家庭用品外交販売員(30.6%)、用務員(29.3%)、通信機器組立工(27.3%)であった。逆に、保険外
交員、娯楽接客員は統計的には賃金格差が確認できず、有意ではあるがその差が小さかったものは、順に、プログラ
マー(4.5%)、薬剤師(7.5%)、各種学校・専修学校教員(7.5%)、百貨店店員(12.5%)であった。

3

門的な職業において男女間の賃金格差が小さいことからもこのことを裏付けていることがわかる。本論文の分析は、公務員と教員の労働市場における男女間賃金格差を検証するものとなる。この論文のひとつ目の特徴は、公務員や教員といった特定の職種ごとに分析を行っていることで先行研究において言及されたような問題、つまり職種間や産業間の賃金格差が男女間の賃金格差に影響している度合いを回避していることである。もうひとつの
特徴は、もし大学入学前あるいは在学中のパフォーマンスが個々人の能力と十分相関を持っていると想定するならば、同じ大学を進学・卒業した男女のアンケート調査をもとにした分析なので個々人の能力をかなりの程度コントロールしていると考えられる点である。
以上のような点を踏まえ、次章から実際に実証分析を行っていく。
4．使用したデータについて使用したデータは、入学時に高い偏差値を持つある国立大学文学部を卒業した男女のア
ンケート調査である。このアンケート調査は、1998 年 8 月に行われ、対象が文学部卒業生であったため、女性に関する個票データが豊富であった。ここでは、就業の有無、就業していればフルタイムかパートタイムか、前年の所得、現在の会社・団体の主たる業種、大学在学中の成績などを聞いている。今回の分析に用いるのは、現在、26〜60 歳でかつフルタイムの官公庁職員、小中高専門学校教員、大学教員の 3 業種で働いている、118 名の男女の個票データである。
国家公務員の給与は毎年度、人事院の勧告により決定される。また、地方公務員の給与もほぼこの勧告に準じて決まるのが通例である。人事院の『平成 9 年次報告書（いわゆる公務員白書）』(1998)をもとに、公務員の年間の平均給与を求めると、公務員全体では約 636万円であり、主に事務職となる行政職(一)では約 589 万円である（表 2、表 3 を参照）
。本
論文に用いたデータでは約 597 万円であるからほぼ変わらない（表 5 を参照）
。ただ、本論文で用いたデータのほうが、『公務員白書』と比較して若干、勤続年数が短いことから、大卒の中でも能力の高い男女が多く含まれている可能性がある。『公務員白書』においては、
男女別の賃金が調査されていないので、残念ながら男女別の比較はできない。しかしながら、本論文に用いたデータは、男女別の平均給与がわかる。表 5 では、公務員の男女間に賃金格差が存在している可能性があることを示唆している。同様に、教員の平均給与に関しては、公立学校の教員に関しては上記の『公務員白書』で、私立学校教員に関しては厚生労働省の『平成 9 年賃金構造基本統計調査』(1998)で確認できる。先ほどと同じように、『公務員白書』では男女間の比較はできないものの、『賃金構造基本統計調査』においては、
私立学校教員に限定されるが、男女間の比較が可能である。表 1 と表 5 をみると、双方のデータにおいて教員にも男女間の賃金格差が存在している可能性が示唆されている。次章以降では、このような男女間の賃金格差が統計的に有意なものなのかどうか分析していくことにする。また、このアンケート調査では、「その他」を含む 41 業種の中から就職活動中に希望していた業種を第 1 希望から第 3 希望まで聞いている。これをまとめたものが表 44である。用いたデータが文学部卒業者のアンケートということもあるが、公務員や教員という業種が実際に大卒の女性に人気の業種であることがこの表からも覗える6。
5．分析と推定結果
ここでは、これまで観てきたような公務員、小中高専門学校教員、大学教員における記述統計上の男女間賃金格差が、はたして統計的に有意なのかどうかを調べるために賃金関数を推定する。分析は、全業種と各業種ごとの説明変数に女性ダミーを含む賃金関数を推定し、これが有意となるか確認する。次に、年齢、勤続年数等を説明変数にする男女別の賃金関数を推定し、各説明変数の係数を男女で比較する。被説明変数は前年の所得に自然対数をとったものを用いる。説明変数としては、女性ダミー（男性であれば 0、女性であれば 1）、勤続年数、年齢を用いる。また、公務員、教員を合わせた業種のサンプルで推定は個々人の能力をコントロールしより精緻な分析を行うために、個人の能力を代理する変数
として、大学在学時における能力、「出席率」、「専門科目の成績」、「クラブ・サークル活動
ダミー（クラブ・サークル活動をしていれば 1、していなければ 0）」を説明変数に加えてこれを推定してみた7。
結果は、表 6 から表 10 のようになった。まず、女性ダミーに関しては、符号は負となっているものの全業種、各業種ともに有意とならず、男女間には明確な賃金格差が生じていないことを示唆している。また、全業種においては、在学中のパフォーマンスを示す説明
変数はいずれも有意にならなかった。したがって、すでにこのアンケートの標本を用いた
時点で個々人の能力はかなりの程度コントロールされていたことが確認される。さらに、各業種ごとに男女別の勤続・年齢の係数を比較してみても、それほど大きな差は生じていない。公務員、小中高専門学校教員、大学教員の勤続年数および年齢の 1 年あたりの評価の差を係数より計算すると、それぞれ 42 円、112 円、20 円となり、その値は非常に小さいものとなる。したがって、女性ダミーが有意となるほどに男女に明確な賃金格差が生じていない状況であると考えられる。ここでは、公務員および教員の労働市場においては、能力や勤続年数を考慮すればほほ男女間に賃金格差が存在していないことが示唆される8。

6
第 1 志望や第 2 志望では、小中高専門学校教員や大学教員が上位にある一方で、同じ教育職であっても塾・予備校
その他の教育職はランクの圏外である。これは、学校教員というものが教育職というよりは公務員などと同類の職種、つまり比較的安定した職種として見なされているだけで本当に教職に就こうという意識は低いのではないだろうか。これは、デモシカ先生を思い出させる。また、もし実際にそうであるのならば、今後の日本の教育環境においては憂慮すべき問題であろう。また、稲毛教子(1996)は、大学生のアンケート調査から教職を目指す女子学生とその他の女子学生を比較すると前者のほうが、旧来の観点における性別役割分担に関して非常に保守的であることを指摘している。
7

ただし、これらの説明変数は自己申告のアンケートで、かつ過去を追想しているというものを参考としているために正確さに欠けるという問題点は残るであろう。

8全ての業種において男女間に構造上の変化が存在しないという帰無仮説は chow テストにて採択された。また、ここで注意しなければならないのは、先の表 4 でも示した通り、女性にとって公務員や教員といった職業は非常に人気の業種であるので、実際にそのような職業に就く女性は能力が高い可能性があるということである。つまりは、ここでの推計が平均的能力を持っている男性と能力の高い女性の係数の比較を行ってしまっている可能性が考えられる。そこで、フルタイムで働く男女と公務員や教員の職に就いた男女の大学在学中の専門科目における優の割合、出席率、入学前の予想合格率、クラブ・サークル加入率等のパフォーマンスの比較してみた（表 11）。表からは男女ともに公務員や教員の職に就いている人のほうがフルタイムで就業している男女全体の平均よりも成績が良かったことがわかる。さらには、

5

次に Oaxaca(1973)とその拡張である Neumark(1988)、Oaxaca and Ransom(1994)にならい、さきほどの男女別の賃金関数の推定結果をもとに男女間賃金格差を以下のように能力による部分と男女差別による部分とに分解した。下の式の W は平均賃金、 X は個人の属性の平均、α、βは賃金関数を推定した際の定数項および個人の属性の係数、さらに、β*は男女差別がない場合の個人の属性に関する係数を表す。また、添え字の m、f はそれぞれ男性、女性を指すものとする。左辺が平均賃金の男女格差であり、右辺の第一項は実際には観測されなかった要素を含む男女の定数項の差、第二項は男性が優遇されていることで生じる格差、第三項は女性が冷遇されていることで生じる格差、第 4 項が男女の能力や属性により生じる格差となる。

W m − W f = (αm −αf ) + X m (βm −β* ) + X f (β* −βf ) + ( X m − X f )β*

その結果を表 12 に示す。ここからは、賃金格差のほとんどは勤続年数や年齢で説明されてしまうことがわかる。一方でこれらの業種で最も男女の平均賃金の差が大きい大学教員に関しては、25.8％が男女差別によるものと示唆されている。
6．結論と今後の課題
以上、これまで観てきたように、公務員および教員の労働市場では男女間の賃金格差は観測されなかったが、全ての職種において、勤続年数・年齢に関する係数は女性より男性のほうが有意に大きく、それは、個々人の能力をコントロールした上でも観測された。しかしながら、その差は非常に小さく、それぞれの労働市場において男女の賃金待遇が差別的になっている可能性はあるがそれほど大きな問題とならない程度であると考えられる。
男女間に有意な賃金の差は認められなかったということは、他の業種と比較して、女性にとってこれらの職業は能力により公平な評価がなされている職業であることを意味している。女性の職業選択の点からみると、フルタイムで就業しようとする女性にとって、公務
員、教員、薬剤師は人気の職業である。また、実際に、これらの職業が他の職業と比べて女性の就業割合が多いということもそのことを覗わせる。特に教員や薬剤師は専門職であり、女性自身がこれまで述べてきた結果をしっかりと認識してキャリア選択を行っているのかもしれない。もっとも、本論文の分析に用いたデータは、大卒者のなかでも高い能力を持っていた可能性がある男女のデータを使用したために、このような分析結果が生じた可能性があることを注意されたい。また、標本数がそれほど多くない故の推定上の制約等もあり、賃金格差の具体的な要因（例えば昇進格差など）の分析までは至らなかった。し公務員や教員の男女の在学中のパフォーマンスは女性のほうが若干良い。したがって、より詳細に分析を行うためにヘックマン補正を用いて公務員および教員に就業している男女とそれ以外の業種に就いている男女のサンプルで賃金関数を推定したが、各職種別の結果は有意なものではなくこれによって大きな変化はなかった。ヘックマン補正後の詳細な結果は筆者に問い合わされたし。

6

かしながら、今回確認されたような能力や属性をコントロールした上での男女の待遇格差がなぜ生じるのか、今後この分野においてはその要因のより緻密な分析が待たれる。

参考文献
・稲毛教子(1996)、『固定的性別役割分担意識の分析』、東京国際大学論叢 人間社会学部編、2 号、
・冨田安信(1992）、『職種を考慮した男女間賃金格差の分析』、大阪府立大学経済研究、
Vol.37、p101-114
・冨田安信(2001)、「外資系で働く、官公庁で働く」、脇坂明・冨田安信編『大卒女性の働き方』、日本労働研究機構、p67-82
・坂東久美子(1996)、『国際的視点からみた女性と高等教育』、現代の高等教育（IDE）、377
号、p49-55
・樋口美雄(1991)、「女子の学歴別就業経歴と賃金構造」、『日本経済と就業行動』、東洋経済
新報社、
・藤しず江(1995)、『自治体職員の賃金体系と男女差別〜千葉県を例として〜』、女性労働問題研究、28 号、p53-56
・堀春彦(1996)、『職種別男女間賃金格差』、JIL サーチ、No.25、p36-39
・堀春彦(1998)、『男女間格差の縮小傾向とその要因』、日本労働研究雑誌、Vol.456、p4151
・三谷直紀(1995)、『女性雇用と男女雇用機会均等法』、「日本の雇用システムと労働市場」、
日本経済新聞社、p201-227
・労働厚生省、『賃金構造基本統計調査』
・文部科学省『学校基本調査報告書』
・人事院、『年次報告書（公務員白書）』
・Gunderson(1989), “Male-female wage differentials and policy responses”, Journal of
Economic Literature, Vol.27, 46-72
・Kawashima and Tachibanaki(1986), “The Effect of Discrimination and of Industry
Segmentation on Japanese Wage Differentials in Relation to Education”,
International Journal of Industrial Organization, vol.4, p43-68
・Neumark(1988), “Employers’ Discriminatory Behavior and the Estimation of Wage
Discrimination”, Journal of Human Resources, Vol.23, 279-295
・ Oaxaca R.,(1973), “Male-Female Wage Differentials in Urban Labor Markets”,
International Economic Review, Vol.14, 693-709
・Oaxaca R., and Michael R. Ransom(1994), “On Discrimination and the Decompositionof Wage Differentials”, Journal of Econometrics, Vol.61, 5-21

7

表 1 私立学校教員の平均給与計（年換算） 平均
単位；万円
年齢
高等学校教員（男）高等学校教員（女）大学教授（男）大学教授（女）大学助教授（男）大学助教授（女）

828.3
726.4
1174.11061.51062.2
818.9

勤続年数

44.2
41.7
58.4
58.3
46.8
47.6

16.3
14.7
15.2
20.0
12.2
13.0

決まって支給 年間賞与そする現金給与 の他の特別額（月額/千円） 給与額
468.8
2441.8421.92201.1668.3
3721.3600.73406.3644.0
2893.9478.82443.8（「賃金構造基本統計調査」より参照、「計（年換算）」に関しては作成）
注）「計（年換算）」は、「決まって支給する現金給与額」12 ヶ月分に「年間賞与その他の特別給与額」を加えたものとして算出

図 1 学校別の女性教員の割合

女性の割合（本務教員）

（％）
70

62.5

60

51.4

50

40.6

40

38.3
26.1

30
20

14.1

10
0
小学校

中学校 高等学校（平成 13 年度学校基本調査報告より作成）

大学

専修学校 各種学校

8

図 2 職名別の女性の割合（小中高等学校）

女性の割合（小中高等学校）

（％）
100.0
90.0
80.0
70.0
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0

80.5
72.4
64.8

64.0
54.0
48.6
42.8

39.7
22.5

21.9
12.5
2.5 2.6

校長

小学校
中学校
高等学校

6.4
3.4

教頭

教諭

助教諭

講師

（平成 9 年度学校基本調査報告より作成）

図 3 職名別の女性の割合（大学）女性の割合（大学）
（％）
50.0
40.0
30.0
20.0

15.5

18.0

11.1
10.0

5.4

2.2

6.6

0.0
学長

副学長

教授

助教授

講師

助手

（平成 9 年度学校基本調査報告より作成）

9

表 2 俸給表の適用範囲
俸給表の種類行政職俸給表(一)
教育職俸給表(一)

適用を受ける職員の範囲
他の俸給表の適用を受けない全ての職員（ただし、非常勤職員を除く。
）
大学及びこれに準ずるもので人事院の指定するものに勤務する教授、助教授、講師、助手その他の職員で人事院規則で定めるもの
高等学校及びこれに準ずるもので人事院の指定するものに勤務する校長、教頭、教諭、養護教諭、助教諭、実習助手その他の職員で人事院規則で定めるもの
中学校、小学校、幼稚園及びこれらに準ずるもので人事院の指定するものに勤務する校長、園長、教頭、教諭、養護教諭、助教諭その他の職員で人事院規則で定めるもの
高等専門学校及びこれに準ずるもので人事院の指定するものに勤務する校長、教授、助教授、講師、助手その他の職員で人事院規則で定めるもの

教育職俸給表(二)教育職俸給表(三)教育職俸給表(四)（公務員白書より抜粋）

表 3 公務員の俸給表
平均
年齢
40.1
39.1
45.2
40.9
39.1
45.4

全俸給表
行政職俸給表(一)
教育職俸給表(一)
教育職俸給表(二)教育職俸給表(三)教育職俸給表(四)

平均
経験年数
18.8
18.5
21.5
18.4
16.4
22.1

俸給
（月額）
337,365
309,392454,277
377,076
350,627
426,323

扶養手当（月額）12,145
11,954
16,064
10,531
10,962
14,519

調整手当（月額）
19,237
18,86921,48020,147
11,449
5,356

計
（月額）
368,747
340,215
491,821407,754
373,038
446,198計（年換算）
6,360,886
5,868,709
8,483,912
7,033,757
6,434,906
7,696,916（公務員白書より抜粋、「計（年換算）」に関しては作成）
注）「計（年換算）」は、「計（月額）」12 ヶ月分に平成 9 年次の「期末・勤勉手当」5.25 ヵ月分を加えたものとして算出

表 4 就職活動中に希望していた業種（女子）
第 1 志望第 2 志望（人）

第 3 志望男性（参考）
新聞・放送・出版

1位
2位
3位
4位
5位
6位

新聞・放送・出版70

小中高専門学校教員

小中高専門学校教員

小中高専門学校教員

59

サービス

官公庁

小中高専門教員

官公庁

32

新聞・放送・出版

銀行/新聞・放送・出版

大学教員

その他

28

官公庁

商社

官公庁/その他

大学教員

23

商社

塾・予備校その他の教育職

電気製品

商社

15

電気製品

サービス

7位

銀行

11

その他

鉄道

8位

食品

8

銀行

大学教員/その他製造/その他

9位

空運/サービス

7

空運

通信

10 位

卸・小売

6

鉄道

・
・
・
塾・予備校その他の教育職

・
・
・
1

電気製品
・
・

塾・予備校その他の教育職

大学教員

・
・
・
・

・
・
・
・
・
・
・
・
塾・予備校の教育職

合計

290

190

118

183

10

表 5 基本統計量（26 歳〜60 歳までのフルタイム）

官公庁
全体

小中高専門学校教員（男性） （女性）

全体

大学教員

（男性） （女性）（全体） （男性） （女性）

平均年収

547.3

477.1

570.7

716.3

755.5

682.5

955.6

1030.9

767.1

平均年齢

35.0

31.6

36.1

40.4

42.1

39.0

47.4

48.9

43.6

平均勤続

10.5

7.0

11.6

14.4

15.9

13.1

13.4

14.7

10.0

標本数

28(100) 7(25.0) 21(75.0)22(53.7)

49(100)35(71.4)

14(28.6)41(100) 19(46.3)

表 6 推定結果（全職種）

被説明変数

係数（P 値）＝ln(所得)-.063 (0.315)-.100 (0.509)-.098 (0.192)-.054 (0.406)

---

---

---

.036（0.000）

勤続年数.031 (0.000).025 (0.000).030（0.000）

小中高教員ダミー.213 (0.008).265 (0.070).195（0.035）.163（0.042）

大学教員ダミー.471 (0.000).577 (0.000).421（0.000）.089（0.331）

勤続年数×女性ダミー---.010 (0.149)

---

---

小中高教員×女性ダミー----.042 (0.808)

---

---

大学教員×女性ダミー----.178 (0.309)

---

---

大学での出席率-------.001 (0.585)-.002 (0.145)

大学での成績(専門)

---

---

.002 (0.216).001 (0.466)

大学でのクラブ活動ダミー

---

---

-.021 (0.776)-.077 (0.237)

5.948（0.000）

5.182（0.000）

女性ダミー
年齢

---

定数項

5.919 (0.000)

5.917 (0.000)

標本数

118

118

100

100

修正済み決定係数

0.559

0.561

0.532

0.650

F値
Prob > FF( 4, 113) = 38.13 F( 7, 110) = 22.40
0.000

0.000

F( 7, 92) = 17.06
0.000

F( 7, 92) = 27.30
0.000

11

表 7 推定結果（全職種/男女別）
被説明変数

係数（P 値）＝ln(所得)

男性

女性

勤続年数

.025（0.000）.035（0.000）

小中高教員ダミー.265（0.075）.223（0.023）

大学教員ダミー.577（0.000）.399（0.001）

定数項

5.917（0.000）

5.817（0.000）

標本数

61

57

修正済み決定係数

0.514

0.536

F値

F( 3, 57) = 22.13

Prob > FF( 3, 53) = 22.54

0.000

0.000

表 8 推定結果（官公庁）
被説明変数

係数（P 値）＝ln(所得)

男性

女性

---

---

女性ダミー

-.102 (0.538)

勤続年数.050 (0.000).054 (0.004).050 (0.000)

定数項

5.742 (0.000)

5.715 (0.000)

5.648 (0.000)

標本数

28

7

0.559

0.801

修正済み決定係数
F値
Prob > FF( 2, 25) = 18.10
0.000

F( 1, 5) = 25.11

21
0.530
F( 1, 19) = 23.58

0.004

0.000

男性

女性

---

---

表 9 推定結果（小中高専門学校教員）
被説明変数

係数（P 値）＝ln(所得)女性ダミー-.014 (0.820)

勤続年数.026 (0.000).032 (0.000).021 (0.000)

定数項

6.174 (0.000)

6.074 (0.000)

6.218 (0.000)

標本数

41

19

0.534

0.576

修正済み決定係数
F値
Prob > FF( 2, 38) = 23.95
0.000

F( 1, 17) = 25.46
0.000

22
0.503
F( 1, 20) = 22.26
0.000

12

表 10 推定結果（大学教員）
被説明変数

係数（P 値）＝ln(所得)

男性

女性

---

---

女性ダミー

-.101 (0.169)

年齢.038 (0.000).038 (0.000).036 (0.000)

定数項

5.028 (0.000)

5.000 (0.000)

4.977 (0.000)

標本数

49

35

14

0.740

0.662

0.851

F( 1, 33) = 67.57

F( 1, 12) = 75.10

修正済み決定係数
F値

F( 2, 46) = 69.44

Prob > F

0.000

0.000

0.000

表 11 大学在学中のパフォーンマンス
説明変数

公務員＆教員

フルタイム全体（平均値：単位%）

男性

女性

男性

女性

専門科目(優)

62.7

61.4

54.1

56.4

出席率

74.9

80.8

71.5

78.9

入学前の成績

65.9

72.3

66.6

68.1

クラブ・サークル

62.7

83.3

59.1

84.9

表 12 賃金格差の内訳
賃金格差

定数項の差

男性優遇の格差

女性冷遇の格差

勤続年数・年齢の差

官公庁-0.1300.067(-51.8%)

0.027(-21.0%)

0.008(-6.1%)-0.232(178.9%)

小中高専門学校教員

0.086-0.144(-167.2%)

0.100(116.4%)

0.057(66.7%)

0.072(84.2%)

大学教員

0.302

0.023(7.5%)

0.029(9.5%)

0.049(16.3%)

0.201(66.6%)

13