2022 年 6 月号

東アジアへの視点【所員論考】

政令指定都市における女性就業率の特徴と影響要因
アジア成長研究所主任研究員

田村一軌

要旨
日本の子育て世代の女性就業率は上昇傾向にあるが，2020 年において OECD の 38ヵ国中12 番目の水準であり，一方で男性の就業率が 2 番目に高いことを考えると，さらに改善の余地がある。また日本においては，子育て世代の女性就業率がその前後の年齢と比べて低下することが知られており，女性の活躍を実現するためには，子育て世代の女性就業率を引き上げる必要がある。
本稿では，統計データを用いて，政令指定都市の子育て世代女性就業率の特徴とその影響要因について分析した。その結果，都市ごとの子育て世代女性就業率の絶対的な差は，年を経るごと縮小しているものの，相対的な順位にはそれほど大きな変化が見られないことがわかった。さらに最新のデータを用いて統計分析を行ったところ，特に 35〜49 歳の女性就業率に，3 世代世帯比率や保育所等定員率といった子育て環境の充実度が強く影響していることが確認された。

1. はじめに我が国では，近年の少子高齢化にともない，生産性の高い労働人口の不足が顕在化している。
これは日本社会の構造的な問題を背景としており，その解決は容易ではないが，期待されている対策のひとつとして「女性の活躍」を挙げることができる。しかしながら，今のところ日本の女性就業率は，先進諸国と比べるとそれほど高くない。2020 年における生産年齢人口（15〜64 歳）
就業率をみると，男性が 83.8％で，OECD の 38ヵ国の中でスイス（83.9％）に次ぐ 2 番目の水準である。これに対して，女性の生産年齢人口就業率は 70.6％で，38ヵ国の中で 13 番目（1 位はスイスの 75.9％）である。図 1 に示す，性別生産年齢人口就業率の推移をみると，日本の女性就業率は 1990 年以降一貫して上昇傾向にあり，2011 年以降は特に顕著な上昇が見られる。しかしOECD の多くの国でも同様に上昇傾向にあり，女性就業率の相対的な水準としては，日本の女性就業率に大きな変化は観察されない。
また，日本の女性就業率については，特に結婚・出産・育児年齢層の女性就業率が低いことが指摘されている。日本においては，新卒時の女性就業率は世界的に見ても高い水準にあるが，結婚・出産・育児の年齢になると就業率が低下し，その後再び就業率が上昇するという，他国にあ17

2022 年 6 月号

東アジアへの視点

東アジアへの視点
東アジアへの視点 2022
2022 年年 66 月号
月号
図
国別性別生産年齢人口就業率の推移（1960〜2020年，単位：％）年，単位：％）
図111 国別性別生産年齢人口就業率の推移（1960〜2020
図国別性別生産年齢人口就業率の推移（1960〜2020年，単位：％）（注）OECD
加盟ヵ国のデータ（赤色線が日本）（注）ヵ国のデータ（赤色線が日本）
OECD 加盟
3838（注）OECD
加盟
38ヵ国のデータ（赤色線が日本）（出所）OECD『OECD.Stat』より作成（出所）『』より作成OECD
OECD.Stat（出所）OECD『OECD.Stat』より作成

図2 国別年齢階級別女性就業率（2020 年，単位：％）
図国別年齢階級別女性就業率（2020年，単位：％）年，単位：％）
図22 国別年齢階級別女性就業率（2020（注）OECD 加盟国 38 ヵ国のデータ（赤色線が日本）（注）OECD
加盟国
38 ヵ国のデータ（赤色線が日本）（注）OECD 加盟国
38ヵ国のデータ（赤色線が日本）（出所）OECD『OECD.Stat』より作成（出所）OECD『OECD.Stat』より作成（出所）OECD『OECD.Stat』より作成

近年，女性の進学意欲と就業意欲の向上だけでなく，近年，日本の女性就業率が上昇した背景には，日本の女性就業率が上昇した背景には，女性の進学意欲と就業意欲の向上だけでなく，まり見られない特徴を持っている（図2）。この年齢別の女性就業率をグラフに描くと，アルファ
政府による女性の社会進出への様々な支援策があった。就業率が上昇したとはいえ，特に大都政府による女性の社会進出への様々な支援策があった。就業率が上昇したとはいえ，特に大都「M 字カーブ」と呼ばれている。
ベットの「M」字形の曲線を描くことから，市など就労者が集中している地域を中心に，結婚・出産・育児年齢層の女性からは，その就労市など就労者が集中している地域を中心に，結婚・出産・育児年齢層の女性からは，その就労
近年，日本の女性就業率が上昇した背景には，女性の進学意欲と就業意欲の向上だけでなく，環境に関して多くの不満の声が上がっていることは事実である。また，図1，2
環境に関して多くの不満の声が上がっていることは事実である。また，図1，2 を見ると，日本を見ると，日本政府による女性の社会進出への様々な支援策があった。就業率が上昇したとはいえ，特に大都市の女性就業率には，まだ上昇する余地があるといえる。さらに，スイスの例からもわかるようの女性就業率には，まだ上昇する余地があるといえる。さらに，スイスの例からもわかるよう

2218

2022 年 6 月号

東アジアへの視点

東アジアへの視点 2022 年 6 月号に，男性の就業率と女性の就業率は必ずしもトレードオフの関係にあるわけではなく，男性就など就労者が集中している地域を中心に，結婚・出産・育児年齢層の女性からは，その就労環境業率が高いからといって，女性就業率が低いことを受け入れる必要があるわけではない。
に関して多くの不満の声が上がっていることは事実である。また，図 1，2 を見ると，日本の女性本稿では，日本における女性の更なる活躍を後押しするために，日本の地域別に見た女性就就業率には，まだ上昇する余地があるといえる。さらに，スイスの例からもわかるように，男性業率について，その特徴と影響要因について検討する。特に「M字カーブ」が形成される要因の就業率と女性の就業率は必ずしもトレードオフの関係にあるわけではなく，男性就業率が高いである，結婚・出産・育児年齢層の女性就業率に着目し，政令指定都市による女性就業率の差からといって，女性就業率が低いことを受け入れる必要があるわけではない。
を，年齢階級別に分析・考察する。
本稿では，日本における女性の更なる活躍を後押しするために，日本の地域別に見た女性就業率について，その特徴と影響要因について検討する。特に「M 字カーブ」が形成される要因である，結婚・出産・育児年齢層の女性就業率に着目し，政令指定都市による女性就業率の差を，年2．政令指定都市における女性就業率の特徴
齢階級別に分析・考察する。

図 3 および表 1 は，政令指定都市を一覧にしたものである。現在日本には 20 の政令指定都市が存在しているが，その多くは太平洋ベルトに位置している。人口規模は最大の横浜市（約2. 政令指定都市における女性就業率の特徴378 万人）から最小の岡山市（約 72 万人）まで，およそ 5 倍の差がある。最初の政令指定都市

は，横浜市・名古屋市・京都市・大阪市・神戸市の5 市で，1956 年に政令指定都市に移行した。
図 3 および表 1 は，政令指定都市を一覧にしたものである。現在日本には20 の政令指定都市が1963年に移行した北九州市は 6 番目の政令指定都市である。最も新しいのは熊本市で，政令指存在しているが，その多くは太平洋ベルトに位置している。人口規模は最大の横浜市（約378 万定都市に移行したのは2012 年である。
人）から最小の岡山市（約72 万人）まで，およそ 5 倍の差がある。最初の政令指定都市は，横浜
本稿で使用するデータは「政府統計の総合窓口（e-Stat）『国勢調
年に政令指定都市に移行した。
市・名古屋市・京都市・大阪市・神戸市の 5 市で，1956 」から入手した。就業率は，
1963 年査』における政令指定都市別・性別・年齢階級別の就業者数，完全失業者数，非労働力人口かに移行した北九州市は 6 番目の政令指定都市である。最も新しいのは熊本市で，政令指定都市にら算出した（就業率＝就業者数／（就業者数＋完全失業者数＋非労働力人口）×100）。1985〜移行したのは 2012 年である。
2015 年までのデータを整理した。
」から入手した。就業率は，『国勢調査』
本稿で使用するデータは「政府統計の総合窓口（e-Stat）
図
政令指定都市の位置
図33 政令指定都市の位置

表11 政令指定都市の人口・移行年月日
政令指定都市の人口・移行年月日
表

道府県
北海道
宮城県
埼玉県
千葉県
神奈川県

新潟県
静岡県
愛知県
京都府
大阪府
兵庫県
岡山県
広島県
福岡県
熊本県319政令市
札幌市
仙台市
さいたま市
千葉市
横浜市
川崎市
相模原市
新潟市
静岡市
浜松市
名古屋市
京都市
大阪市
堺市
神戸市
岡山市
広島市
北九州市
福岡市
熊本市

人口

移行年月日

1,973,395 1972 年 4 月 1 日
1,096,704 1989 年 4 月 1 日
1,324,025 2003 年 4 月 1 日
974,951 1992 年 4 月 1 日
3,777,491 1956 年 9 月 1 日
1,538,262 1972 年 4 月 1 日
725,493 2010 年 4 月 1 日
789,275 2007 年 4 月 1 日
693,389 2005 年 4 月 1 日
790,718 2007 年 4 月 1 日
2,332,176 1956 年 9 月 1 日
1,463,723 1956 年 9 月 1 日
2,752,412 1956 年 9 月 1 日826,161 2006 年 4 月 1 日
1,525,152 1956 年 9 月 1 日
724,691 2009 年 4 月 1 日
1,200,754 1980 年 4 月 1 日
939,029 1963 年 4 月 1 日
1,612,392 1972 年 4 月 1 日
738,865 2012 年 4 月 1 日

2022 年 6 月号

東アジアへの視点

東アジアへの視点 2022 年 6 月号
図4

政令指定都市の年齢階級別女性就業率の変化（1990〜2020）

図 4 政令指定都市の年齢階級別女性就業率の変化（1990〜2020 年，単位：％）（注）
20 政令指定都市のデータ（赤色線は北九州市）（注）20
政令指定都市のデータ（赤色線は北九州市）（注）20
政令指定都市のデータ（赤色線は北九州市）（出所）総務省統計局『国勢調査』より作成（出所）総務省統計局『国勢調査』より作成（出所）総務省統計局『国勢調査』より作成

政令指定都市の子育て世代女性就業率の順位変動
図図5 5 政令指定都市の子育て世代女性就業率の順位変動（出所）総務省統計局『国勢調査』より作成（出所）総務省統計局『国勢調査』より作成（出所）総務省統計局『国勢調査』より作成

420

2022 年 6 月号

東アジアへの視点

における政令指定都市別・性別・年齢階級別の就業者数，完全失業者数，非労働力人口から算出。1985〜2015 年ました（就業率＝就業者数÷（就業者数＋完全失業者数＋非労働力人口）× 100）でのデータを整理した。
図 4 は，1990〜2020 年までの 30 年間における 10 年ごとの政令指定都市の年齢階級別女性就業率を図示したものである。これを見ると，①政令指定都市においても女性の就業率は「M 字カーブ」を描いている。② M 字の深さ（20 代後半から 30 代における就業率の落ち込み）は年を経るごとに小さくなっている。③就業率のピークが 20 代前半から 20 代後半に変化している。またこれに呼応するように，M 字の谷底に当たる年齢階級が 30 代前半から 30 代後半へと変化している。
④都市による就業率のばらつきは，徐々に小さくなっているとはいえ，依然として存在している，という特徴を確認することができる。
さて，今見たように，都市による女性就業率の絶対的な差は小さくなっている。そこで，次に都市による女性就業率の相対的な差に注目しよう。図 5 は，政令指定都市別の子育て世代女性就業率の順位変動をグラフにしたものである。この図では，上に位置する都市ほど，相対的に子育て世代女性就業率が高いことを意味している。これをみると，過去 30 年間において，都市ごとの相対的な女性就業率には，あまり大きな変化がないことがわかる。子育て世代の女性就業率が相対的に高い都市は，新潟市・静岡市・浜松市・岡山市・熊本市など，人口規模が小さく，比較的最近政令指定都市に移行した都市であることがわかる。一方で，女性就業率が低い都市としては，首都圏に位置している千葉市・さいたま市・横浜市に，堺市・神戸市を加えた 5 市を挙げることができ，これらの 5 市は過去 30 年間にわたって下位に低迷していることが見て取れる。
図 4 および図 5 に見られるような女性就業率の変化や，都市ごとの差異の要因としては，女性の進学率の上昇，晩婚化・少子化といった女性のライフスタイルや価値観の変化だけでは説明が難しく，多くの要因が影響していると考えられる。次節では，政令指定都市のデータを用いた統計分析によって，子育て世代女性就業率の影響要因を探る。

3. 政令指定都市の子育て世代女性就業率の要因分析
3.1 既往研究の整理
地域による女性就業率の差異とその影響要因の統計的な検証に関する研究には蓄積がある。ここでは，日本を対象として集計データを用いて地域による女性就業率の差異を分析した研究のうち，比較的新しいものをいくつか紹介する。安部・近藤・森（2008）は，都道府県別の女性の正規雇用就業率を分析し，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ること，日本海側の県では女性の正規雇用就業率が他地域と比較して高いことを示した。宇南山・山本（2015）は，都道府県パネルデータを用いて保育所の整備状況が女性の労働力率に与える影響を計測した結果，保育所の整備のみでは女性の労働力率を引き上げる効果に限界があるとしている。朝井・神林・山口（2016）は，都道府県内の保育所定員率の変化が母親の就業率の変化に与える影響を分析し，平均的には保育所定員の上昇は母親の就業率に影響を与えていないと結論21

2022 年 6 月号

東アジアへの視点づけている。その上でこの理由を，祖父母による保育が保育所による保育に置き換わったためとしている。平河・浅田（2018）は，東京都の市区町村を対象に，学童保育の利用可能性が女性就業率に与える影響を与える影響を分析し，学童保育の定員比率の増加が 35〜44 歳の年齢階級の女性の就業率を有意に高めることを明らかにしている。鈴木・田辺（2019）は，都道府県別の女性就業率を目的変数とし，53 種の社会経済的指標を説明変数とするサポートベクターマシンによる分析を行った結果，男性就業率，保育所数，通勤時間などの指標が大きく寄与していると結論づけている。

3.2 使用データ
本節での分析に用いたデータについて表 2 に整理した。分析の被説明変数である「女性就業率」
は，前述のとおり『国勢調査』の結果から計算した。
「保育所等定員率」は，『社会福祉施設等調査』にある保育所等定員を『国勢調査』から抽出した 0〜5 歳人口で除することで算出した。次の「第 3 次産業女性就業比率」はいずれも『国「有配偶率」「子供あり世帯比率」「3 世代世帯比率」
勢調査』の数値から計算した。
「有配偶率」は，有配偶者数を死別，未婚，有配偶および離別の合計で割った比率で有る。
「子供あり世帯数」は，妻の年齢が子育て世代である夫婦のいる一般世帯数に占める子供のいる世帯数である。3 世代世帯比率は，夫婦と 6 歳未満の子のいる世帯のうち『地方公夫婦と 6 歳未満の子と親のいる世帯の割合である。最後に「市役所管理職女性比率」は，
表2使用した変数

変数

出所

備考

子育て世代女性就業率

国勢調査

25〜49 歳女性のデータ

就業者数÷（就業者数＋完全失業者数＋非労働力人口）

保育所等定員率

保育所等定員数 ÷ 0〜5 歳人口

社会福祉施設等調査
国勢調査

有配偶率

国勢調査

有配偶÷（死別＋未婚＋有配偶＋離別）

子供あり世帯比率

国勢調査

夫婦と子供のいる一般世帯数 ÷ 夫婦のいる一般世帯数（妻が子育て世代）

3 世代世帯比率

国勢調査

夫婦と 6 歳未満の子のいる世帯数 ÷ 夫

孫育て世代女性就業率

国勢調査

第 3 次産業就業者比率

国勢調査

市役所管理職女性比率

地方公共団体における男女一般行政職女性管理職数 ÷ 一般行政職共同参画社会の形成又は女管理職総数

婦と 6 歳未満の子と親のいる世帯数

50〜69 歳女性のデータ性に関する施策の推進状況（出所）筆者作成

222022 年 6 月号

東アジアへの視点

共団体における男女共同参画社会の形成又は女性に関する施策の推進状況』に掲載されている一
般行政職管理職総数に占める女性の比率である。いずれも年次は 2020 年のデータを取得した。

3.3 分析結果と考察
本稿における分析では，「子育て世代」を 25〜49 歳と定義する。2020 年のデータを使って，子育て世代女性就業率を被説明変数として回帰分析を行った結果を表 3 に整理した。モデル 1 は子育て世代女性就業率を保育所等定員率，子育て世代男性就業率，有配偶率，3 世代世帯比率の 4つの変数で説明するもので，自由度調整済み決定係数も 0.839 と高くなっており，係数の符号にも問題はない。すなわち，保育所定員率や 3 世代同居比率が増加すると女性就業率が増加する傾向にあるといえる。また，有配偶率の係数をみると，女性就業率に負の影響を与えており，逆に男性就業率は女性就業率に正の影響を与えているといえる。モデル 2〜5 は，モデル 1 を基本モデルとし，基本モデルにそれぞれ変数を 1 つ追加した場合の推計結果を示している。子育て支援が
表32020 年データを用いた回帰分析の結果（切片）
保育所等定員率
子育て世代男性就業率
有配偶率

3 世代世帯比率
孫育て世代女性就業率

モデル 1

モデル 2

モデル 30.025（0.205）0.107 **
（0.034）1.009 **
（0.263）­0.388 **（0.104）0.314 **
（0.080）­0.018­0.034

第 3 次産業就業率
市役所管理職女性比率
子供あり世帯比率

R2
Adj. R2
Num. obs.

0.873
0.839
20

モデル 4

モデル 5

0.025
（0.241） （0.197） （0.209）
0.111 **
0.103 **
0.121 *（0.037） （0.032） （0.043）
1.092 **
0.953 **
0.997 **
（0.355） （0.252） （0.270）­0.401 ** ­0.327 ** ­0.371 **（0.113） （0.106） （0.111）
0.321 **
0.401 *** 0.286 **（0.085） （0.093） （0.095）­0.046（0.127）0.087（0.053）­0.044（0.076）0.001（0.265）0.157 **（0.039）
0.912 *
（0.328）­0.372 *（0.156）0.329 ***
（0.064）

0.874
0.829
20

0.893
0.855
200.8760.831
20（注）***：0.1％有意，**：1％有意，*：5％有意。係数の下のカッコ内の数値は標準誤差である。
（出所）筆者作成

23

0.049（0.098）
0.905
0.871
20

2022 年 6 月号

東アジアへの視点

表4

年齢階級ごとの回帰分析の結果

25〜29 歳（切片）
保育所等定員率3 世代世帯比率
同世代男性就業率
有配偶率

R2
Adj. R2
Num. obs.

30〜34 歳­0.3340.327 *
（0.132） （0.375）
0.046
0.132
（0.040） （0.062）
0.123
0.194
（0.101） （0.148）
0.729 *** 1.517 **（0.161） （0.490）­0.520 *** ­0.633 **（0.111）（0.196）
0.666
0.675
0.578
0.588
20
20

35〜39 歳40〜44 歳­0.0260.114（0.304） （0.254）
0.154 **
0.109 **
（0.045） （0.037）
0.322 **
0.415 ***
（0.105） （0.088）
1.126 *
0.927 *
（0.392） （0.323）­0.523 ** ­0.387 **（0.135） （0.104）
0.863
0.896
0.826
0.869
20
20

45〜49 歳­0.081（0.257）0.068（0.035）0.467 ***
（0.084）1.110 **
（0.317）­0.310 **（0.093）
0.895
0.867
20

（注）***：0.1％有意，**：1％有意，*：5％有意。係数の下のカッコ内の数値は標準誤差である。
（出所）筆者作成期待される世代である「孫育て世代」の女性就業率，女性が働きやすいと考えられる産業である
第 3 次産業の就業者比率，自治体が積極的に女性活躍を推進しているかどうかの代理指標としての市役所管理職女性比率，女性の就業に強く影響すると思われる子供あり世帯比率，いずれの指標を加えたモデルにおいても，追加した指標の係数は有意とならず，基本モデルに含まれる 4 つの変数によって子育て世代女性比率が説明されるという分析結果となった。
表 4 は，表 3 の基本モデルについて，年齢階級ごとに回帰分析を行った結果を整理したものである。これをみると，男性就業率と有配偶率は，表 3 での分析と同様に，全ての年齢階級において女性就業率に影響を与えている。またその符号も基本モデルと同じであり，すなわち男性就業率はプラスの，有配偶率はマイナスの影響を女性就業率に与えているという結果になった。しかし，保育所等定員率については，35〜39 歳および 40〜44 歳においてのみ，3 世代世帯比率については 35 歳以上の年齢階級についてのみ，係数が有意となった。これは，乳幼児を育てており保育所などの子育て支援が必要な年齢が，主として 35〜44 歳であるために，このような結果になったものと考えられる。さらに自由度調整済み決定係数をみると，35 歳以降の年齢階級では 0.8 を超える高い数値となっているのに対して，34 歳未満の年齢階級では 0.6 を下回っている。若い世代の女性就業率については，今回分析に用いた変数だけでは十分に説明できていないが，そもそもこの年齢階級の就業率は他の年齢階級に比べて高いということからも，子育て環境以外の要因が影響しているものと考えられる。

24

東アジアへの視点 2022 年 6 月号
2022 年 6 月号
東アジアへの視点
よって，その女性就業率について定量的に分析した。その結果からは，子育て世代女性の就業率に最も影響するのは「子育てのしやすさ」であることが強く示唆された。これは，子育て世代女性就業希望者（何か収入になる仕事をしたいと思っている者）の非求職（就業活動をして4. まとめいない）理由を調査した結果，「出産・育児のため」と答えたのが全体の 3 分の 2 近くに達した

日本の女性就業率は上昇を続けているとはいえ，さらなる女性活躍が期待されており，その影事実と整合する（図6）。
響要因を理解することは重要である。本稿では，女性就業率を高め，女性の社会での活躍を後押分析結果からは，3 世代世帯比率が高い地域で女性就業率が高くなっており，子育てにおけしするための施策を考える基礎とするために，政令指定都市のデータを用いた統計分析によって，る祖父母の果たす役割の重要性が改めて浮き彫りとなった。近年，保育所等の利用を申し込んその女性就業率について定量的に分析した。その結果からは，子育て世代女性の就業率に最も影でいるにもかかわらず，定員を超えたため利用できず，順番待ちをしている，いわゆる「待機響するのは「子育てのしやすさ」であることが強く示唆された。これは，子育て世代女性就業希児童」の問題が社会的に問題視された。自治体が待機児童の解消に積極的に取り組んだことも望者（何か収入になる仕事をしたいと思っている者）の非求職（就業活動をしていない）理由をあり，保育所等の定員は増加を続けている。しかし，核家族化の進行にともない，3世代世帯調査した結果，「出産・育児のため」と答えたのが全体の3 分の2 近くに達した事実と整合する
比率は急激に減少しており，「公的保育サービスの充実は，すでに母親が就業していた家族の保（図6）。 3 世代同居から公的保育サービスに振り返るきっかけを与えただけで，結果として母育負担を分析結果からは，3 世代世帯比率が高い地域で女性就業率が高くなっており，子育てにおける祖」
親の就業率を劇的に引き上げたわけではないという可能性が高い（朝井・神林・山口，2016）
父母の果たす役割の重要性が改めて浮き彫りとなった。近年，保育所等の利用を申し込んでいるという指摘もあることから，今後，保育所等のサービス水準をどの程度まで，どのようにしてにもかかわらず，定員を超えたため利用できず，順番待ちをしている，いわゆる「待機児童」の上げていくことができるかが，子育て世代の女性就業率上昇の鍵を握っているといえるかもし問題が社会的に問題視された。自治体が待機児童の解消に積極的に取り組んだこともあり，保育れない。
所等の定員は増加を続けている。しかし，核家族化の進行にともない，3 世代世帯比率は急激に減
また，子育て世代の中でも若年層の女性就業率は高く，また近年の晩婚化や出産年齢の上昇少しており，「公的保育サービスの充実は，すでに母親が就業していた家族の保育負担を 3 世代同の影響もあり，この世代の就業率には子育て環境の影響ははっきりとは見られなかった。しか居から公的保育サービスに振り返るきっかけを与えただけで，結果として母親の就業率を劇的にしこの年代においても，都市によって就業率は異なっており，子育て環境以外の要因について」という指摘もあること引き上げたわけではないという可能性が高い（朝井・神林・山口，2016）の詳細な分析が必要であることが明らかとなった。
から，今後，保育所等のサービス水準をどの程度まで，どのようにして上げていくことができる
今後の課題としては，平河・浅田（2018）がその重要性を指摘した「学童保育」や，病気にかが，子育て世代の女性就業率上昇の鍵を握っているといえるかもしれない。
かかり保育所等に預けることができない子供のための「病児保育」などの保育サービスの現状
また，子育て世代の中でも若年層の女性就業率は高く，また近年の晩婚化や出産年齢の上昇の把握と影響に関する調査が必要だと考えている。また，母親の就業のためには，現状では祖父影響もあり，この世代の就業率には子育て環境の影響ははっきりとは見られなかった。しかしこ
母に頼らざるを得ないというもの事実であり，そのためには3 世代同居だけではなく「近居」の年代においても，都市によって就業率は異なっており，子育て環境以外の要因についての詳細（例えば，大月・住総研編著，2014など）の実態とその影響に関する調査も必要ではないかとな分析が必要であることが明らかとなった。
考えている。
図
子育て世代女性就業希望者の非求職理由（単位：％）
図 66 子育て世代女性就業希望者の非求職理由（単位：％）（出所）『平成 29 年就業構造基本調査』より作成9252022 年 6 月号

東アジアへの視点

今後の課題としては，平河・浅田（2018）がその重要性を指摘した「学童保育」や，病気にかかり保育所等に預けることができない子供のための「病児保育」などの保育サービスの現状把握と影響に関する調査が必要だと考えている。また，母親の就業のためには，現状では祖父母に頼（例えば，らざるを得ないというのも事実であり，そのためには 3 世代同居だけではなく「近居」
大月・住総研編著，2014 など）の実態とその影響に関する調査も必要ではないかと考えている。

参考文献
朝井友紀子，神林龍，山口慎太郎（2016）「保育所整備と母親の就業率」『経済分析（内閣府経済社会総合研究所）』191，pp．121〜152

安部由起子，近藤しおり，森邦恵（2008）「女性就業の地域格差に関する考察―集計データを用いた正規雇用就業率の分析」『季刊 家計経済研究』80，pp．64〜74

宇南山卓，山本学（2015）「保育所の整備と女性の労働力率出生率―保育所の整備は女性の就業と出産・育児の両立を実現させるか」『PRI Discussion Paper Series』No.15A-2

大月敏雄，住総研編著（2014）『近居―少子高齢社会の住まい・地域再生にどう活かすか』学芸出版社

鈴木孝弘，田辺和俊（2019）「都道府県別の女性就業率の要因分析―地域の女性活性化対策の視点から―」『経済論集（東洋大学）』45（1），pp．51〜64

内閣府男女共同参画局（各年版）『地方公共団体における男女共同参画社会の形成又は女性に関する施策の推進状況』（https://www.gender.go.jp/research/kenkyu/suishinjokyo/suishin-index.html）

平河茉璃絵，浅田義久（2018）「学童保育の拡大が女性の就業率に与える影響」『日本労働研究雑誌』692，

pp．59〜71

26