都道府県別の年収に関する統計的分析
2010SE221 高井翔平
指導教員：松田眞一の高い技術を有する物が占めていることも原因の一つだと

はじめに

1

考えられる．

今年，私が就職活動の年ということもあり，自分のなり複合サービス事業とは郵便局，農業協同組合等が分類されたい職業の年収について調べていった．そこで，都道府県る職業である．郵便局，農業協同組合というと，都道府県別ではどのような違いがあるのか疑問を持った．平成 22の大きさによっても違うが，基本的にあまり変わらない傾

年に国勢調査が行われ，産業別就業者に関するデータが都向にある．よって，複合サービス事業の割合が多いという道府県別に明確にされた，現在の日本の現状はどのようなことは全体的に就業者が少ないことである．就業者が少なものなのかを分析してみようと思う．

いことは他県へ出稼ぎに行く人々が多いことが推測される
ため，平均年収に関係していると考えられる．

データについて2

平成 20 年に行われた，厚生労働省による賃金構造基本クラスター分析

5

統計調査から各都道府県の平均年収 ([1] 参照)，総務省統本研究では，安定性があったためウォード法を使用した．

計局平成 22 年国勢調査の統計表第 16 章の 5 に，19 種類

職種の違いや物価の影響などが見たかったため，データをに業種分類された都道府県別の就業者数のデータ ([2] 参標準化をし，デンドログラム図 1 を出力した．ここで言う照)，内閣府平成 19 年の統計情報による都道府県別の全国標準化とは，各都道府県の就業者数の全体を 1 として，百物価地域差指数 ([3] 参照) を用いた．

分率でそれぞれの業種の就業者を表した．大きく分けて左から 5 群に分けることにした．

分析方法

3

使用した分析方法は重回帰分析，クラスター分析，主成Cluster Dendrogram

1.4分分析である．(金 [4] 荒木 [5] 小西 [6] 永田・棟近 [7] 参照)

1.2

重回帰分析

解析したところ，決定係数が 0.6649，修正済み決定係数が0.80.6Height

残差分析をした結果，正規性があり，外れ値もなかった．

1.0

step による変数選択の際に残った 12 個の変数を VIF(分散拡大要因) で調べた結果，漁業，製造業，情報通信業，複合サービス事業，物価地域差指数の 5 個の変数が残った．

0.2

0.4

0.622 となった．
表 1 step による変数選択をした後に VIF で調べた解析

定数項
漁業
製造
情報複合
物価0.0

結果
推定値

標準誤差

−142.2820−2.51350.25430.0393−6.2986
5.9273283.9095
1.94810.06050.16843.19032.9190t値−0.501−1.2904.204
0.233−1.974
2.031

P値
0.61910.20460.00010.8166
0.05550.0492山口愛媛
大分香川石川奈良
富山滋賀山形福井山梨
和歌山佐賀高知
鳥取島根徳島沖縄青森岩手秋田
宮崎
長崎
熊本
鹿児島
宮城
北海道
福岡
埼玉
大阪
兵庫
東京
千葉
神奈川
静岡
愛知
京都
広島
新潟
岡山
栃木
群馬
岐阜
三重
茨城
福島
長野

4ss.d
hclust (*, "ward")

図 1 クラスター分析によるデンドログラム

5.1

第1群

第二次産業である製造業，建設業，電気関係が多い．労
製造業が最も影響が強い変数となっている．それに続働人口，平均年収，物価指数は，それぞれ平均より下であき，物価地域差指数，複合サービス事業となった．製造業

る．第二次産業に関わる労働者の割合が多いが，労働人口と物価地域差指数が正の影響を，漁業と複合サービス事業がやや少ない群である．

が負の影響を及ぼす変数と考えられる．
製造業は「ものづくりの国」と日本が呼ばれるだけあって5.2第2群値が高いのではないかと推測できる．また，日本の輸出品第一次産業である農業や漁業が盛んな群である．この群の上位が自動車や自動車の部品，半導体等の電子部品などは就業者が最も少ない群ということもあり，複合サービスや医療関係，公務の割合が多いと考えられる．また，就業者が一番少ない群であるが，平均年収と物価指数は最も低

6.1

第 1 主成分正の値になっているものが漁業，情報通信業，複合サー

いわけではないことが分かった．

ビス事業であり，第一次産業，第三次産業の要素で構成さ
第3群

5.3

れている．負の値になっているものが製造業となり，第二農業，漁業をする就業者が最も多い群である．観光地が次産業の要素で構成される．よってこの軸は，第一次産業多いこともあり，生活関連サービス業，娯楽業をする就業および第三次産業と第二次産業の比較の軸である．負の値者の割合が多いことが推測できる．よって第一次産業，第にいくにつれ，平均年収が高くなっている傾向にある．

三次産業が盛んであり，最も平均年収と物価指数が低い群

6.2

である．

正の値になっているものが漁業，製造業，複合サービス業である．負の値になっているものが情報通信業となる．

第4群

5.4

第 2 主成分

労働人口，平均年収，物価指数，それぞれ最も高い群である．情報通信業，運輸業，卸売業，金融業，不動産業などの第三次産業の割合が他の群と比べて明らかに多い．様々な職種の就業者の割合が多いことにより，複合サービスやよってこの軸は，情報通信業の職種が多い都道府県かどうかの軸である．こちらも負の値にいくにつれ，平均年収が高くなっている傾向になっている．

7

まとめ

医療関係，公務などの割合が少ない．都会，または都会に

都道府県別の平均年収に関係するものの大きな要因は，隣接している県の群であり，様々な専門的な職種が集まっ製造業の割合が大きく影響することが分かった．製造業はている傾向がある．

国内で最も就業者が多い職業の一つである．特に第二次産業などの専門的な職業が盛んな地域では就業者数，平均年第5群

5.5

収，平均物価指数のそれぞれが高い数値となっている．

主に製造業，電気・ガス・熱供給・水道業などの第二次

もう一つの傾向としては，生活に欠かせない職業である産業の割合が多く，次に農業などの第一次産業が多く，第複合サービスや医療関係，公務などの割合も大きく平均年4 群の次に労働人口，平均年収，物価指数が高い群である． 収に関係することである．これらの割合が多いということ
他の群と比べて，製造業以外の職種の割合は特徴的なもは，他の様々な専門的な職業に就いている就業者が少なく，のがあまりなく，製造業に特化している都道府県と推測でその地域の就業者も少ないことが考えられる．

きる．

68

主成分分析

おわりに
本研究では平均年収に関して解析を行なっていき，各都重回帰分析の際に変数選択したものから物価地域差指数

道府県の特徴など，より深い知識が得られた．現在の日本を引いた 4 つの変数を使い相関行列に基づく主成分分析をでは，職業による就業者の割合により平均年収の違いが顕したものを示す．主成分の数の決め方は本研究において， 著に見られた．
累積寄与率 70% 以上を適用することにした．

参考文献[1] 都道府県年収ランキング http://nensyu-labo.com/

表 2 固有値，寄与率，累積寄与率
第 1 主成分

第 2 主成分

第 3 主成分1.46700.53800.53801.28270.41130.94930.45020.05071.0000

固有値
寄与率
累積寄与率

製造業
情報通信業
複合サービス事業[3] 全国物価地域差指数ランキング（都道府県別）
http://www.keizai-bank.com/ranking/todofukenbukka.html[4] 金明哲：『R によるデータサイエンス：データ解析の基礎から最新手法まで』．森北出版社，2007．

表 3 主成分得点
漁業[2] 総務省統計局統計表 16 − 5 都道府県，産業別就業者数（平成 22 年）
http://www.stat.go.jp/data/nihon/16.htm

第 1 主成分

第 2 主成分0.589−0.572
0.224
0.526

0.308
0.424
−0.7350.429[5] 荒木孝治：『R と R コマンダーではじまる多変量解析』．
日科技連出版社，2007．
[6] 小西貞則：『多変量解析入門−線形から非線形へ』．岩波書店，2010．
[7] 永田靖・棟近雅彦：『多変量解析入門』．サイエンス社，2001．