投稿論文

自己啓発と女性の就業

平野 大昌（大阪府立大学大学院経済学研究科博士後期課程）

1. はじめにの受給者数の推移をみる。図表−２より、給付制
度が開始された1998年度から1999年度にかけてそ

回復の兆しはみえるものの日本における近年のの受給者が飛躍的に増加し、1999年度から2000年

長期的な経済の低迷は、求職者にとって就職を困度にかけても、1.5倍以上増加している。そして、難にしてきた。また、労働者にとっても賃金カッ

2001年度にかけても受給者の数は増加している。

トやリストラ、会社の倒産による失業の可能性を

この教育訓練給付受給者の増加傾向からみても、高くした。さらに、リストラや倒産後の転職先を自己啓発の重要性が高まってきていることが窺える。

見つけることも、困難な状況になっている。このこのような現状の中で、女性の就業について考ような状況の中で、資格取得に代表される自己啓えてみる。女性の年齢別労働力率は、その谷の深発という個人の自主的な能力開発が重要性をまし

さこそ浅くなってきているが、いまだM字型カーてきている｡総務省統計局の『就業希望状況調査

ブをなしている。つまり、結婚や出産、育児のた報告』によると、図表−１のように職業能力向上

めに一度会社を退職し、その後再就業するケースを行った完全失業者の中で、その理由が｢転職又が多いということである。よって、自己啓発の重は就職に必要だから｣というものが男女ともに最要性がより高くなるのではないだろうか。図表−１

も多く、職業能力向上活動ありに含まれるその割からもわかるように、職業能力向上のための活動

合はそれぞれ約72.5％、75.5％と非常に高い。こを行った完全失業者の割合は女性のほうが男性よのように、就職や転職のために能力開発が行われりも高い。また、図表−２をみると教育訓練給付ているケースが多い。一方、労働者にとっては、の受給者は2000年度、2001年度では男女の差がそ企業による人件費や人材育成費の削減から、自身れほどない。しかし、女性は男性よりも被雇用保の仕事のための能力開発をしなければならない状

険者の割合が少なく、勤続年数も少ない傾向があ況がある。例えば、厚生労働省の『能力開発基本

ることを考慮すると、受給対象者に対する実際の調査報告書』によると、Off-JTによる企業内訓練受給者の割合は男性よりも多いと考えられる。しの実施率は2000年度では64.9％、2001年度ではたがって、実際に女性の方がより自己啓発を行う

60.2％、2002年度では48.7％であり、減少傾向に傾向にあるのではないだろうか。このことからも、ある。このことから、企業は人件費や人材教育費

女性にとって自己啓発の重要性はより高いと考えの削減傾向を強め、その代わりに労働者個人の主られる。

体的な自己啓発を求めるようになってきていることが窺える。

ここで、自己啓発を行うことの効果を考えてみる。自己啓発による生産性の向上は、労働者にと次に、労働者の主体的な能力開発の支援を目的っては、賃金の上昇やリストラ対象から外れ失業として厚生労働省が実施している教育訓練給付１）

確率を低下させる効果が考えられる。一方、求職
79

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--1 職業能力向上のための活動状況別完全失業者数（平成14年10月・11月期平均結果）

が、労働者の賃金に与え（単位：万人）る影響を分析した研究に

男女計

男

女

349

219

131

122

69

53

（2003）、吉田（2004）が

90

50

40

ある。また、これらの研職務の遂行や昇進・昇給に必要だと考えたから

4

1

3

会社からの指示があったから

5

2

2

究ではいずれも本稿でも完全失業者
職業能力向上活動あり
転職又は就職するのに必要だから

その他
職業能力向上活動なし
希望する内容の職業教育・訓練コースがないから

奥 井 （ 2 0 0 2 ）、 川 口

20

14

6

使用する（財）家計経済

211

139

71

15

11

3

研究所の「消費生活に関

時間的余裕がないから

8

5

3

するパネル調査」を用い

金銭的余裕がないから

47

30

17

て分析を行っている。

必要がないから

14

95

その他の理由から

30

20

10

奥井（2002）では、ど

特に理由はない

81

55

26

のような女性が自己啓発

出所: 総務省統計局『就業希望状況調査報告』（平成15年）
注: 統計表の数値は単位未満の位で四捨五入してあるため、又は総数に分類不能・不詳の数を含むため、総数と内訳の合計とは必ずしも一致しないを行うのか、そして過去２年間に自己啓発を行ったことで、女性労働者の賃金に変化が生じるのか

図表--2 教育訓練給付受給者数を実証的に調べている。

300000

労働者は仕事とは無関係

250000

な資格の取得や趣味とし人

200000て行う場合があるので、150000

分析では自己啓発の受講目的も考慮されている。

100000分析の結果より、勤労所

50000

得が高いと通信教育を受ける確率が高くなること

0
1998

1999

2000

2001

年度
男性

女性

を示している。賃金に関しては、仕事に役立てる

男女計

出所: 厚生労働省『雇用保険事業年報』のデータより作成
注: 教育訓練給付制度は1998年度から開始されたため、1998年度の受給者数は非常に少ない目的で過去２年間に通信教育を受けた場合には賃金が上昇するが、同様の者にとっては、就業確率を上げる効果が考えられ目的で各種学校への通学等やカルチャーセンター

る。本稿では、就業確率を上げる効果に着目し、等へ通ったことは賃金への影響を与えないことを

自己啓発を行うことが女性の就業確率を上げる効示している。

果をもっているのかを検証する。そして、自己啓

川口（2003）では、職業訓練を受けるのは誰発をすることは、女性の就業を促す行動として望か、自己啓発活動を行うのは誰かを分析していましい行動なのかを検討する。また、どのようなる。そして、職業訓練や自己啓発のその後の賃金

女性が自己啓発を行うのかもあわせて分析する。

上昇への影響の大きさを分析している。分析の結果、職場から訓練派遣されやすいのは高学歴の

2. 先行研究について
自己啓発に関する研究は日本ではまだ少ない
80

者、正社員である者であった。また、通学による自己啓発に関しても高学歴の者がより参加しやすい。月収に与える影響を分析した結果では、職場自己啓発と女性の就業の訓練派遣に関してはほぼゼロであるとしている。

本稿では先行研究を踏まえ、自己啓発を行うこ

また、自己啓発に関しては、学校や通信教育で行とが女性の就業に影響を与え、就業確率を上げる

われる自己啓発は、５％の月収上昇をもたらすと効果をもっているのかを分析し、就業に対する自している。

己啓発の有効性を検討する。具体的には、まず、吉田（2004）では、自己啓発をする者の特性を自己啓発の決定にはどのような要因が関係してい求めた上で、自己啓発が賃金変化に与える影響をるのかを分析する。そして、自己啓発が女性の就分析している。また、奥井（2002）や川口（2003）

業にどう影響を与えるのかを分析する。

が２年後または１年後のみの分析に対して、自己啓発を行ってから２年後から５年後までの月収変化と２年後から４年後の年収変化への影響を分析

3. 使用したデータについてしている。結論として、都市に居住するものは仕

本稿で使用したデータは、（財）家計経済研究事に生かす目的で通信教育やカルチャースクール

所が実施した「消費生活に関するパネル調査」で等の受講をする傾向にあり、子供の存在が通学にある。この調査は、1993年から開始され、当時24

よる自己啓発をする際に障害となるとしている。

〜34歳であった女性1500人を対象に、毎年継続しそして、自己啓発を行っても月収は変化しないて行われている調査である。

が、通学講座または通信講座を受講すると４年後に年収が上昇するという結果となっている。

この調査では、1994年、1996年、2000年２）に自己啓発に関しての質問が行われている。そこで以上のように、ある種の自己啓発が労働者の生

は、自己啓発を通学、カルチャーセンター等（以産性を上昇させ賃金を増加させるのならば、その下、カルチャー）、通信教育の３タイプに分類し生産性の向上は、他の労働者との差を生み出すこている。そして、過去２年間にそれぞれの自己啓とにより、リストラ対象から外れる可能性がある。

発を行ったかどうかを尋ねている３）。その３タイ

求職者にとっても生産性の向上は、就職に有利にプの自己啓発の定義は以下の通りである。

働く可能性がある。また、高い市場賃金が期待できれば、労働参加を促す効果をもつかもしれな①通学：教育機関への通学（大学による通信講い。結果的に、自己啓発は就業確率を上昇させる座を含む）と考えられる。

──各種学校、職業訓練学校、専門学校・専

次に、資格が転職確率に与える影響を分析したものに、阿部・黒澤・戸田（2004）がある。阿部・黒澤・戸田（2004）では、労働者の自己啓発

修学校、短大・高専、大学、通信部や放送大学などの大学、大学院、その他②カルチャー：カルチャーセンターなどを支援する教育訓練給付制度の賃金に与える影響──カルチャーセンター、スポーツクラブ、と、資格が転職成功確率に与える影響を分析して公的機関の生涯学習の講座、個人指導の教いる。資格の分析では、企業が望む資格が保有資室、その他格と一致しているときには、書類通過確率が高ま③通信教育：大学以外の通信教育

るが、内定確率への効果は統計的には確認されな

──語学関係、資格関係、仕事関係、教養、いほど弱くなるという結果を示している。しかし、趣味、その他

IT関連業種においては、資格は有意に転職内定を高める効果があるとしている。

また、この調査では自己啓発を行った理由も選

この結果によれば、企業が望む資格は就職を有択式で質問されている。それをまとめたものが、利に進める効果があると考えることができる。よっ図表−３である。自己啓発が行われた理由をみるて、企業が望むような資格を取得するという自己啓と、通学や通信教育に関して、最も多い理由は発を行えば、就業確率を上げることが期待できる。

｢これからの仕事に役立ちそうな知識や資格など
81

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--3 自己啓発を行った理由

サンプル数

通学

カルチャー

通信教育

全体 無業者 就業者

全体 無業者 就業者

全体 無業者 就業者

131

762

234

528

44

87

184

65

119

これまでの仕事を発展させるために役立ちそうな知識や資格などを得るため22.9% 13.6% 27.6%

2.8%

0.9%

3.6% 19.0%

これからの仕事に役立ちそうな知識や資格などを得るため

50.4% 40.9% 55.2%

7.0%

6.0%

7.4% 48.4% 47.7% 48.7%

0.4%

0.0%

3.8% 6.8% 2.3% 0.1%
自 進学の準備のため
己 教養を身につけるため25.2% 34.1% 20.7% 11.5%
啓
11.5% 11.4% 11.5% 1.2%
発 高度な勉強がしたいから
6.9% 6.8% 6.9% 3.7%
を 自分の視点を作りたいから
行 芸術・芸能・趣味を高めるため 9.2% 15.9% 5.7% 33.1%
っ0.0% 0.0% 0.0% 47.1%
た 健康・体力作りのため
理 時間を充実させるため
12.2% 15.9% 10.3% 22.3%
由 打ち込めるものがほしいから
6.1% 4.5% 6.9% 11.5%

1.1%

4.6% 26.9%

1.5%

0.8%

11.1% 11.7% 23.9% 32.3% 19.3%
2.1%

0.8%

4.3%

4.6%

4.2%

3.8%

3.6%

7.1%

9.2%

5.9%

30.8% 34.1% 18.5% 23.1% 16.0%
46.2% 47.5%

−

−

−

22.2% 22.3%

−

−

−

10.7% 11.9%

−

−

−

家庭・日常生活に関する知識や技能を得るため

6.9%

9.1%

5.7%

7.7%

9.8%

6.8%

−

−

−

社会貢献のための知識や技能を
得るため

0.8%

2.3%

0.0%

2.4%

3.0%

2.1%

−

−

−

その他

9.9%

9.1% 10.3%

7.0%

6.4%

7.2%

7.1%

7.7%

6.7%

注: 1）自己啓発を行ったサンプルの中で、それぞれの理由を選択したサンプルの割合
2）質問において理由を2 つまで選択可能なため、合計が100％を超えるを得るため｣である。これは、無業者と就業者に

4. 自己啓発行動の決定に関する要因

分けた場合も同様であり、主にこれからの仕事のために行われる傾向がみられる。また、無業者に（1）推定モデル

比べ就業者のほうが、この理由に加え、｢これま自己啓発を行うかどうかに関して、どのようなでの仕事を発展させるために役立ちそうな知識や要因が影響を与えるのかを分析する。例えば、自資格などを得るため｣が多い。逆に、就業者より

己啓発には費用がかかるため、金銭的事情が自己

無業者のほうが、「芸術・芸能・趣味を高めるた

啓発に影響を与えている可能性がある。また、就め」など仕事に役立てる目的以外の理由が多い。

業者に関しては、専門職や技術職は高度な知識を一方、カルチャーによる自己啓発の理由は、｢健要求されると考えられ、自ら知識を得ようと自己康・体力作りのため｣が最も多く、｢これまでの仕啓発を行うかもしれない。つまり、職種の違いに事を発展させるために役立ちそうな知識や資格なおいて、自己啓発をすることの必要性が変わるかどを得るため｣、｢これからの仕事に役立ちそうなもしれない。一方で、無業者に関しては、今後働知識や資格などを得るため｣が少ない。また、無きたいと考えている女性は、今後の仕事のため業者と就業者の間で大きな差は見られない。つまに、進んで自己啓発を行うかもしれない。ここでり、カルチャーによる自己啓発は、仕事のためでは以上のことを考慮し、全サンプルによる分析にはなく、体力作りや趣味的な要素が強いと考えら

加え、就業者と無業者を分けた分析も行う。具体れる。

的には、以下のモデルを推定し、どのような属性

以下では、この「消費生活に関するパネル調
査」を使用し、自己啓発行動の決定に関する分析と、自己啓発が就業に与える影響の分析を行う。

82をもつ女性が自己啓発を行うのかを分析する。

自己啓発と女性の就業

ここで、kiは被説明変数を表し、自己啓発を行多くなるため、自己啓発を控えると考えられる。

った場合１、行わなかった場合０をとるダミー変

ここでは、未就学児をコントロールしているので、数である。xiは説明変数を表している。推定には教育費の影響のほうを表しているかもしれない。

プロビット・モデルを用い、自己啓発の質問が行

都市居住者は、通信教育とカルチャーによる自己われた1994年、1996年、2000年の３時点のデータ啓発を行う傾向がみられる。上述のように都市に

４）は情報や施設が多いことが起因しているのではな

説明変数xiに関しては、年齢、学歴ダミー、家いだろうか。家計所得が多いと自己啓発を行うこ

計所得、結婚ダミー、子供の数、未就学児ダミとがわかるが、これは金銭面に余裕があるからとー、都市居住ダミー、同居ダミー、前期就業ダミ考えられる。よって、所得が低い場合、自己啓発

ー、前期フルタイム就業ダミー、年ダミーを用いを行うことが困難であると考えられる。

をプールして用いている 。

る。就業ダミーに関して、自己啓発と就業の間の就業に関しては、フルタイム就業していた場

同時性の問題を生じるのを避けるため、１期前の合、通信教育を行う傾向にある。時間の制約上、変数を用いる。家計所得は本人の（結婚している

実際に特定の場所に通って受講できないため、通場合は夫との）年収の総和であり、民間最終消費

信教育による自己啓発を行った可能性がある。統

支出デフレータを用いて実質化している。金銭面

計的に有意ではないが、他の自己啓発に対してフの余裕があれば、自己啓発を行いやすくなると考

ルタイム就業が負の影響を与えていることからもえられ、正の効果が期待できる。また、都市居住窺える。しかし、就業者に限定するとその効果はに関して、都市に居住していることで、学校や教みられない。

育機関等へのアクセスの容易さや、通信教育に関次に就業者のみを対象にした結果より、職種にする情報が多く得られるならば、自己啓発に対しついてみると、通学が技術職や事務職、通信教育て正の効果を持つと考えられる。就業者に関してが技能職など、専門知識が必要とされる職種の女

は、勤続年数、職種ダミー、企業規模ダミーを加性ほど、自己啓発を行うことがわかる。これは、える。無業者に対しては、就労意向ダミーを加え仕事に必要な専門知識を自らで得る必要があるこる。詳しくは、記述統計は図表−４で示している。

とを表しているのではないだろうか。また、勤続年数が長いほど、通信教育を行う傾向にある。こ（2）推定結果

れは、勤続年数が長くなるほど企業内訓練が減る

自己啓発に関する推定結果は、図表−５で示しため、その代替として自己啓発をしている可能性ている。まず、すべての推定結果から共通する変がある。また、企業規模が大きいほど、通信教育

数の効果をみる。就業者に関する通学の結果を除を行うことがわかるが、自己啓発支援などが充実

きすべての推定結果で、大学・大学院が正の効果している可能性が考えられる。

をもち、自己啓発は高学歴の女性が行うことがわ

無業者については、すぐにでも働きたい、2〜3

かる。よって、高学歴女性は学習意欲が高いと考年後には働きたいと考えている女性が通信教育をえられる。また、結婚していることや、未就学児行う傾向がみられる。よって、通信教育が短期的童の存在が自己啓発を抑制する効果がみられる。

な就業活動を視野に入れて行われると考えられ

これは、家事や育児などをすることに時間をとらる。一方で、通学はすぐに働きたいと考えているれるからかもしれない。しかし、通信教育に関し

女性では行わない傾向がある。これは、学習に一ては未就学児の影響がみられない。これは、通信定期間を要するため、すぐにでも働きたい女性

教育がほかの自己啓発に比べて、時間的な制約がは、この自己啓発を行わないと考えられる。ま少ないためであると考えられる。また、通学のみ

た、通信教育が自分のペースで学習が行いやすい

子供の数による負の影響がみられる。育児に時間ことや、就業する際にも止める必要がない一方をとられ自己啓発が抑制される、または教育費がで、通学は通い始めると中断するのが困難である83

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--4 記述統計
1995年、1997年、2001年のデータ

1994年、1996年、2000年のデータ
変数

サンプル数 平均 標準偏差 最小値 最大値 サンプル数 平均 標準偏差 最小値 最大値
通学

3817

0.03430.18210

13649

0.03450.1826

0

1

カルチャー

3813

0.20060.4005013645

0.20030.4003

0

1

通信教育

3806

0.04860.21510

13639

0.04920.2163

0

1

3822

32.31

4.06

25

42

3656

33.34

4.06

26

43

3656

1128.12273.68 676

1849

中学

3822

0.04950.2168013656

0.04900.215801

高校（基準）

3822

0.45530.4981013656

0.45710.4982

0

1

専門・専修

3822

0.17580.3807013656

0.17720.3819

0

1

短大・高専

3822

0.20090.4008013656

0.19890.39920

1

大学・大学院

3822

0.11850.3233013656

0.11790.3225

0

1

結婚ダミー

3822

0.76140.4263013656

0.77900.415001

家計所得（万円）

3025

554.79367.130 8637.27

3173

444.64359.8806522.8

子供の数（人）3822

1.4016

1.1039053656

1.4792

1.10450

6

未就学児ダミー

3821

0.48100.4997013655

0.46350.498701

都市居住ダミー

3822

0.23990.4271013656

0.23580.4245

0

1

同居ダミー

3816

0.48350.4998013653

0.46540.4989

0

1

就業ダミー

3822

0.59030.4918013656

0.60640.488601

前期就業ダミー

3822

0.58630.4926013656

0.58940.492001

前期フルタイム就業ダミー

3491

0.33340.4715012138

0.80170.398801

販売サービス職（基準） 1934

0.23630.4249

0

1

専門職

1934

0.0041

0.0642

0

1

技術職

1934

0.12720.3333

0

1

教員

1934

0.08270.2755

0

1

事務職

1934

0.37900.4853

0

1

技能職

1934

0.1706

0.376301

勤続年数（年）

1523

6.38545.1972024

企業規模ダミー

30人以下（基準） 1904

0.32880.46990

130〜99人

1904

0.14970.356901

100〜499人

1904

0.18590.38910

1500〜999人

1904

0.05460.22730

1

1000人以上

1904

0.15600.3629

0

1

官公庁

1904

0.12500.3308

0

1

すぐにでも

1554

0.10810.3106

0

1

2〜3年後

1554

0.14990.3571

0

1

将来的には

1554

0.45500.4981

0

1

1994年

3822

0.3721

0.4834013656

0.3671

0.48210

13822

0.33960.4736013656

0.34330.4749013822

0.28830.4530013656

0.28970.453701

自己啓発ダミー

年齢（歳）
年齢2乗
学歴ダミー

継続就業ダミー
職種ダミー

就労意向ダミー

年ダミー

1995年
1996年
1997年
2000年
2001年

注: 1）ダミー変数は、それぞれ該当する場合1、該当しない場合0 をとる変数である
2）1995年、1997年、2001 年のデータの自己啓発ダミーは1 期前のダミー変数である
3）学歴ダミーに関して、入学資格が中学卒の専門・専修学校は｢高校｣の中に含まれている
4）家計所得には、年収と勤め先の収入、事業収入、財産収入、社会保障給付、その他（親からの仕送りなど）が含まれている。1995年、1997年、2001年のデータに関しては、本人の勤め先の収入および事業収入を差し引いている。また、民間最終消費支出デフレータを用いて数値を実質化している
5）都市居住ダミーは、13大都市に居住していれば1、していなければ0をとる変数である。ここで、13大都市とは、札幌市、仙台市、千葉市、東京都区、横浜市、川崎市、名古屋市、京都市、大阪市、神戸市、広島市、北九州市、福岡市である
6）同居ダミーに関しては、本人の親か夫の親かは区別していない
7）就労意向ダミーは、就業意思がある場合にどれくらいの期間内に就業したいかを表している
8）職種ダミーに関して、基準の中に管理職（サンプル数4）も含まれている。また、分析の際に、管理職であるサンプルを除いても同様な結果を得る

84自己啓発と女性の就業図表--5 自己啓発に関する推定結果
全体
就業者
無業者
通学 カルチャー 通信教育 通学 カルチャー 通信教育
通学 カルチャー 通信教育
0.046 * −0.042 *** −0.011−0.002−0.009−0.0090.025−0.0320.018
年齢（0.025）（0.016） （0.010） （0.015） （0.023） （0.016） （0.024） （0.028） （0.017）−−0.041−0.084−0.357 * −0.302−0.192中学
学歴ダミー−0.452−−0.447（0.321）（基準：高校）（0.289）（0.380） （0.182） （0.292） （0.503） （0.311）
0.418 *** 0.346 *−0.2370.088
0.390 ***
0.054
専門・専修
0.207
0.135
0.133
（0.192）（0.127） （0.079） （0.113） （0.194） （0.126） （0.179） （0.223） （0.133）
0.124
0.297 **
−0.590 **0.083
0.450 ***
0.112
短大・高専 −0.169
0.537 ***
0.009
（0.188）（0.138） （0.075） （0.111） （0.249） （0.120） （0.170） （0.225） （0.120）
0.564 *** 0.375 **0.246 ** −0.028
0.587 ***
0.475 **
大学・大学院 0.342 **0.668 *** 0.524 ***（0.212）（0.134） （0.089） （0.124） （0.204） （0.137） （0.189） （0.217） （0.156）
0.071−0.544 *** −0.186
0.054−0.554 **結婚ダミー−0.653 ** −0.041−0.231 * −0.311 ***（0.242）（0.132） （0.093） （0.128） （0.172） （0.139） （0.208） （0.268） （0.220）
0.0008 *** 0.0001
0.000
0.0008***0.00010.0002 *0.0000
家計所得（万円）
0.0004 *0.0002 **（0.000）（0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000） （0.000）−0.233 ** −0.021−0.205 * −0.087−0.084−0.022
子供の数（人）−0.045−0.134 ** −0.065（0.083）（0.065） （0.040） （0.059） （0.106） （0.069） （0.105） （0.108） （0.060）−0.482 *** 0.024
0.052
未就学児ダミー−0.678 *** −0.471 *** −0.176−0.300 ** −0.498 *** −0.039（0.198）（0.149） （0.080） （0.120） （0.224） （0.143） （0.203） （0.239） （0.120）
0.291 **
0.151
0.066
0.218 **
0.131 **
0.223
都市居住ダミー
0.176 *
0.121
0.011
（0.154）（0.103） （0.064） （0.090） （0.139） （0.094） （0.135） （0.184） （0.106）
0.014
0.128
−0.078−0.1000.001−0.240同居−0.1680.192
0.057（0.160）（0.110） （0.063） （0.088） （0.145） （0.097） （0.142） （0.181） （0.109）
0.032−0.019前期就業ダミー
0.014（0.143） （0.082） （0.128）
0.169−0.1580.327 *** −0.250−0.060前期フルタイム就業ダミー −0.137（0.131） （0.083） （0.127） （0.169） （0.119） （0.206）−−0.251
0.919
専門職
職種ダミー
（基準：販売サービス職）（0.654） （0.493）−0.2730.181
0.778 **
技術職
（0.321） （0.165） （0.285）−0.429
0.022
0.370
教員
（0.410） （0.206） （0.397）
0.231
0.123
0.749 ***
事務職
（0.273） （0.131） （0.229）
0.553 **
0.100
0.057
技能職
（0.351） （0.162） （0.262）
0.030 *
0.003
−0.018
勤続年数（0.016） （0.011） （0.016）
0.045−0.2080.294
企業規模ダミー 30〜99人（0.215） （0.137） （0.234）（基準：30人以下）
0.222−0.208 *0.181
100〜499人（0.205） （0.127） （0.199）
0.474 *
−0.1500.279
500〜999人（0.275） （0.183） （0.271）
0.422 **
−0.1060.070
1000人以上（0.227） （0.132） （0.183）
0.022−0.0950.127
官公庁（0.277） （0.161） （0.280）
0.451 **
0.250
就労意向ダミー すぐにでも−0.561 *（0.221）（0.301） （0.171）
0.398 *
2〜3年後
0.052
0.095
（0.240）（0.261） （0.158）
0.261
将来的には
0.122
0.050
（0.190）（0.207） （0.114）−2.440 *** −0.090
0.643−1.828 *** −3.519 ***−2.022 *** −1.245
定数項−2.088 *** −0.449（0.759）（0.503） （0.298） （0.455） （0.780） （0.497） （0.744） （0.900） （0.541）
対数尤度−413.17 −1292.53 −540.08 −200.67 −626.74 −248.46 −129.19 −456.26 −188.47
1206
2786
1194
1157
1136
標本数
1194
2785
2789
1205

注: 1）***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示している
2）括弧内は頑健な標準誤差を表している
3）係数の値がなく−で表されているものは、結果を完全に予測するために推定では用いなかったためである
4）年効果をコントロールするために、実際の推定式には年ダミーが含まれている85

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

図表--6 就業に関する推定結果
プール
自己啓発ダミー 通学
カルチャー

就業
固定効果

−0.120−0.829

0.090

0.104

−0.400−0.565（0.51）（0.42）（1.07）（0.30）（0.73）

0.215 *
0.414 **
（0.20）

年齢
年齢2乗
学歴ダミー

中学

（基準：高校）
専門・専修
短大・高専
大学・大学院

0.444

0.806 ***

0.918

−0.0080.123（0.27）（0.20）（0.67）（0.16）（0.32）

0.799 **

0.809 **

1.626 *

−0.199−0.722（0.41）（0.32）（0.87）（0.25）（0.48）

0.227

0.763 **

0.334

1.388

0.008

0.167

（0.16）（0.37）（0.31）（0.91）（0.23）（0.43）−0.002−0.009 *−0.005−0.0160.001−0.002（0.00）（0.01）（0.00）（0.01）（0.00）（0.01）−0.886 ***−0.511−0.733 **（0.21）（0.34）（0.30）−0.050−0.2410.330 *

（0.12）（0.21）（0.17）−0.209 *−0.707 ***0.354 **

（0.11）（0.23）（0.17）

0.249 *
（0.14）

結婚ダミー
家計所得
（万円）
子供の数
（人）
未就学児童ダミー
都市居住ダミー
同居ダミー

対数尤度
サンプル数
（個体数）

−0.894 **0.931 ***

（0.35）（0.22）−0.895 ***−1.920 ***−0.661 *−15.842 ***−0.330 *0.004（0.20）（0.66）（0.37）（0.87）（0.20）（0.59）−0.0009 ***−0.0011−0.0005−0.0009−0.0002−0.0022 **（0.00）（0.00）（0.00）（0.00）（0.00）（0.00）

0.020−0.700 **0.138−0.751−0.024−0.855（0.05）（0.27）（0.10）（0.76）（0.08）（0.53）−1.224 ***−1.292 ***−1.025 ***−0.275−0.021−0.263（0.11）（0.30）（0.20）（0.56）（0.16）（0.37）−0.1220.196−0.048−0.782−0.095−0.066（0.10）（0.44）（0.18）（0.91）（0.15）（0.80）

0.537 ***
（0.09）

定数項

継続就業
プール
固定効果

（0.24）（0.11）
通信教育

新規就業
プール
固定効果

0.854 **

0.028

0.551

0.529 ***

0.072

（0.41）（0.17）（0.73）（0.13）（0.52）−2.681−5.5760.049（2.66）（5.13）（3.73）−1746.9−255.4−535.4−61.5−853.9−144.73158

950（338）1286

231（100）1859

430（166）

注: 1）「プール」はサンプルをプールして推定した結果、「固定効果」は固定効果ロジットモデルによる推定結果を表している2）***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示している
3）括弧内は頑健な標準誤差を表している
4）固定効果ロジットモデルの推計には各変数の差を用いるので変化のない学歴ダミーに関しては、分析で使用されなかった
5）プール推定において、年効果をコントロールするために、実際の推定式には年ダミーが含まれているとも考えられる。カルチャーに関しては、就労意

5. 自己啓発が就業に与える影響

向による影響がみられなかった。また、職種や勤続年数などに影響を受けておらず、無業者に関しても就労意向に影響がみられないことから、仕事と関連して行っていないと考えられる。

（1）推定モデル
先行研究も踏まえ、自己啓発は個人の生産性を高め、市場賃金を上昇させると考える。その結果、市場賃金が留保賃金を上回り、その個人は就業しようとするため、自己啓発を行った人は就業する確率が上昇すると考える。一方で、自86自己啓発と女性の就業

己啓発には費用がかかるため、その費用を回収し差し引いている６）。ここでの家計所得は就業しなようと留保賃金が上昇する可能性もある。本稿でくとも得られる所得なので、家計所得が大きい場

は、自己啓発の留保賃金への影響に関して直接分合は留保賃金が高くなり、就業を抑制する効果を析は行わず、もし自己啓発が就業確率を上げる結もつと考えられる。また、学歴が高ければ、市場果となる場合は、自己啓発による留保賃金の上昇

賃金が高いと考えられ、学歴が高いほど就業するよりも、市場賃金の上昇が上回るため、就業確率と考えられる。逆に、高い市場賃金を期待すれが上がると考える。また、自己啓発が生産性を向ば、留保賃金が高くなり、就業確率を下げるかも上させ就業確率を上げるならば、その影響は自己しれない。他の説明変数は、結婚ダミー、子供の啓発を行った同時点の就業ではなく、それ以降の数、未就学児ダミー、同居ダミー、都市居住ダミ

時点で表れると考えられる。したがって、1994

ー、年ダミーを用い、就業に対する影響をみる。

年、1996年、2000年に自己啓発を行ったことが、記述統計は図表−４に示している。また、全サン

翌年の1995年、1997年、2001年のそれぞれの就業

プルに加え、自己啓発を行った時点で無就業だっ状態に影響を与えるのかを分析することによって、たサンプルに限定し自己啓発が女性の新規就業を

その影響をみる。そこで、以下のモデルを推定促すのかをみる。さらに、自己啓発を行った時点

し、自己啓発が就業に与える影響を分析する。

で、就業していたサンプルを対象に自己啓発が継続就業に影響を与えるのかもみる７）。
（2）推定結果
図表−６に就業に関する推定結果を示している。

ここで、被説明変数

は就業している場合１、

自己啓発の影響をみると、全サンプルによる結果

していない場合０をとるダミー変数である。まから、カルチャーや通信教育による自己啓発をす

た、はそれぞれ、説明変数、１期前

ることは女性の就業確率を上げることがわかる。

の自己啓発ダミー、時間に依存しない個人固有のつまり、通信教育による自己啓発は市場賃金を上属性（以下、固定効果）を表している。ここで問昇させ、その結果、市場賃金が留保賃金を上回題となるのが、固定効果である。一般的に、このり、就業行動を促すと考えられる。少なくとも、固定効果は観測できないため、もし自己啓発行動

自己啓発による市場賃金の上昇分は、留保賃金のが固定効果と相関を持つ場合、推定結果にバイア

上昇分よりも大きいと言える。しかし、固定効果

スがかかってしまう。例えば、固定効果を潜在的を考慮すると、カルチャーが有意ではなくなる。

な能力とすると、自己啓発を行う女性は潜在的にそのため、プール推定の場合、固定効果により推能力が高いなら、その能力が生産性を高め就業確

定結果にバイアスがあると考えられる。上述のよ率を上げている可能性を否定できない。つまり、

うに、カルチャーは趣味的要素が強いため、市場

自己啓発の効果が過大に評価される可能性があ

賃金に対して影響はないのではないだろうか。通る。この問題を解決するために、1995年、1997

学は負の効果がみられるが、統計的に有意ではな

年、2001年のデータを用いてパネルデータを構成い。また、新規就業者に関しても、同様の傾向がし、固定効果を取り除いた分析を行う。具体的にみられる。しかし、継続就業に関しては、自己啓

５）

は、固定効果ロジット・モデルを用いる。ま発の影響はみられない。就業者において、自己啓

た、比較のためにサンプルをプールしたロジッ

発の理由でこれまでの仕事は発展させる理由が多ト・モデルを用いた分析も行う。

いことや、専門的知識を必要とする職種の女性がは、基本的

通学や通信教育による自己啓発を行っている傾向に自己啓発行動の分析と同様の変数を用いるが、がみられたことから、そもそも継続就業する前提

家計所得は本人の勤め先の収入および事業収入をで自己啓発を行っている可能性がある。

次に、分析に使用する説明変数87

季刊家計経済研究 2007 AUTUMN No.76

次に、自己啓発以外の有意な変数をみると、大を高めている。一方、通学やカルチャーセンター

学・大学院のような高い学歴が、就業確率を高め

等による自己啓発は就業確率を上げる効果をもたることがわかる。大学以上の学歴を有する女性

ないことから、どのような自己啓発でも就業確率

は、市場賃金が高いために、就業確率が上がるとを上げる効果をもつわけではないと考えられる。

考えられる。逆に、中学の場合、市場賃金が低以上の結果から、自己啓発をすることは女性のく、就業確率が下がると考えられる。しかし、新就業確率を上げる効果をもち、少なくとも就業し

規就業については、学歴が高いと就業が抑制されようとする人にとって望ましい行動だと考えられる。これは、新たに就業する場合、高学歴女性はる。しかし、自己啓発は家計所得が高い女性が行期待する市場賃金が高いため、留保賃金が上昇う傾向にあることから、自己啓発を行う際に金銭し、就業が抑制されると考えられる。

面が重要な要因であると考えられる。また、図結婚している女性は自ら働く必要がない可能性

表−１ において職業能力向上活動なしの理由がが高いため留保賃金が高くなり、家計所得は多い「金銭的に余裕がないから」である割合が多いこほど留保賃金が高くなるため、就業確率が下がるとからもその現状がみてとれる。よって、自己啓と考えられる。しかし、固定効果を考慮すると家発をしたい女性に対して金銭面での政策や支援等

計所得の効果はみられない。逆に、継続就業に関を行うことによって、自己啓発を促すことができしては負の効果がみられる。また、子供の数や未れば、就業確率を上げることが期待できる。現在就学児童が負の効果を持つが、これは育児に手が実施されている支援制度として、上述の雇用保険かかり、就業が抑制されるためだと考えられる。

者を対象とした教育訓練給付制度があるが、この同居については、親の家事や育児に対する援助が制度により、金銭面でのサポートは、自己啓発をあるなら、比較的就業しやすい環境にある可能性

促進できると考えられる。また、被保険者資格をがある。また、固定効果を考慮すると、年齢が喪失しても最長で４年以内であれば支給対象とな

正、年齢の２乗が負の効果がみられるが、これはるため、出産等のために退職した女性を比較的長サンプルの年齢層がM字型労働力曲線の谷にある

くサポートすることができる。よって、この制度ためと思われる。

は女性の就業を促す効果が期待できる。しかし、
そもそも保険者資格のない女性は給付を受けられ

6. 結論

ないため、そのような女性のための支援も必要と考えられる。

本稿では、自己啓発を決定する要因を分析し、最後に、本稿の分析は自己啓発が女性の就業に就業に対して自己啓発を行ったことが影響を与え与える効果を分析したが、男性に関しても同様のるのかどうかを分析した。主な結果として、自己効果がみられるのかを分析することも重要であり、啓発は比較的高学歴の女性が行い、家計所得が多

今後の課題としたい。

い女性が自己啓発を行う。就業者に関しては、技術職や技能職といった専門的知識が求められる職
種の女性が行う傾向にある。また、無業者では、早い時期に働きたい女性が通信教育による自己啓発を行うことがわかった。自己啓発が就業確率に与える影響とは、通信教育による自己啓発が就業確率を上げる効果をもっていることがわかった。
よって、自己啓発は女性の就業を促す効果をもっているといえる。また、通信教育は働きたいと考えている女性が行い、その行動が実際に就業確率88＊本稿作成に当たり、大阪府立大学の野田知彦、七條達
弘、鹿野繁樹の各先生方、ならびに匿名レフェリーの方から有益なコメントをいただいた。記して感謝した
い。また、データを提供してくださった（財）家計経済研究所に感謝したい。なお、本稿中の誤りについての責任は、すべて筆者にある｡
注1）教育訓練給付制度とは、働く人の主体的な能力開発の取り組みを支援し、雇用の安定と再就職の促進を図ることを目的とする雇用保険の給付制度である。厚生労働省が指定する教育訓練を受講し修了した場合、本人自己啓発と女性の就業が教育訓練施設に支払った教育訓練経費の一定割合に相当する額をハローワークから支給される。支給対象者は、雇用保険の一般被保険者で、教育訓練の受講開始において支給要件期間が３年以上である者である。
また、受講開始日において一般被保険者でない者のうち、保険者資格を喪失日以降、受講開始日までが1年以内であり、かつ支給要件期間が３年以上である者である。
2）2001年にも自己啓発に関する質問が行われているが、質問形式が変更され、ほかの年と同様に分類することができないため使用していない。
3）1994年に関しては、過去１年間の自己啓発の有無を尋ねているが、ここでは、ほかの年の自己啓発と同様に扱う。
4）パネルデータを使用しているため、固定効果ロジッ
ト・モデルが考えられるが、サンプルが大きく減少することや、検討したい変数が推定式から落ちるため、今回は使用していない。
5）詳しくは、Chamberlain（1984）を参照。また、この推定方法は、３時点で就業状態に変化のない個体は落とされるため、結果的にサンプル数は大幅に減少するのが特徴である。本稿では、不完備パネルデータを用いるため、最低２時点で観察され、就業状態に変化があった場合は推定に用いている。
6）就業と本人の賃金の間には同時性の問題があるため差し引いている。
7）新規就業や継続就業の分析では、前期において就業状
態でサンプルを限定しているため、必ずしも3時点で同じ固体が観測されるわけではないが、最低2時点で観察され、就業状態に変化があった固体が存在するため推定を行った。ここで、継続就業は同一の仕事に就いていた場合を表す。
文献
阿部正浩・黒澤昌子・戸田淳二，2004，｢資格と一般教育訓練の有効性──その転職成功に与える効果｣RIETI
Discussion Paper Series，04-J-028．
奥井めぐみ，2002，｢自己啓発に関する実証分析――若年女性労働者を対象として｣『新世紀の労働市場構造
変化への展望に関する調査研究報告書（2）』雇用・能力開発機構財団法人関西労働研究センター，231245．
川口大司，2003，「女性の職業訓練」『雇用と失業に関する調査研究報告書』雇用・能力開発機構／（財）関西社会経済研究所，248-259．
総務省統計局，2003，『就業希望状況調査報告（平成14年4月・5月期平均結果及び10月・11月期平均結果）』．
日本労働研究機構，2002，『能力開発基本調査報告書（平成13年度）』厚生労働省委託．
────────，2003，『能力開発基本調査報告書（平成14年度）』厚生労働省委託．
三井情報開発株式会社総合研究所，2004，『能力開発基本
調査報告書（平成15年度）』厚生労働省委託．
吉田恵子，2004，｢自己啓発が賃金に及ぼす効果の実証分
析｣『日本労働研究雑誌』532: 40-53．
Chamberlain, Gary, 1984, Panel Data, Zvi Griliches
and Michael D. Intriligator eds., Handbook of
Econometrics, VolumeⅡ , Amsterdam: NorthHolland.
（2007年5月16日掲載決定）

ひらの・だいすけ 大阪府立大学大学院経済学研究科
博士後期課程。主な論文に「自己啓発が女性の就業に与える影響について」（大阪府立大学大学院経済学研究科
修士論文，2005）。労働経済学、応用計量経済学専攻。

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