［論文］

Sanno University Bulletin Vol. 41 No. 2 February 2021

我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究
A comparison of women's employment and business performance before
and after the Act on Promotion of Women's Participation andAdvancement in the Workplace in Japan
大町

隆弘

1

Takahiro Ohmachi
光定

洋介

2

Yosuke Mitsusada
要旨：
本稿では、2016年 4 月 1 日施行された女性活躍推進法の前後で、女性の雇用促進に変化があったかどうか、そして、その女性の雇用促進と業績パフォーマンスに関連があったか検証を行った。分析の結果、法改正後は女性雇用促進に関する指標に変化があり、特に、女性従業員比率がもともと低い企業はその後の女性従業員比率を高めている傾向があることを確認し、法改正に一定の成果が出ていることを示した。一方で、法改正の期間に女性雇用を促進している企業と同期間の企業業績との間には明確な相関は見られなかった。しかしながら、
法改正以前から女性役職者を多く登用している企業では、売上高の改善にプラスの影響を与えており、ダイバーシティ仮説を支持する若干の証拠を提示した。
Abstract
A new support project was started in the 1990s to evaluate guidance businesses in
the SME policy, but the effect of this project has not been examined. In this study,
we focused on evaluating regional cooperative efforts. Several credit unions wereactive in this project, and interviews were conducted with Tama, Tokyo Higashi,
and Fukuoka Hibiki to reflect on their respective activities 10 years after the project
was carried out. The survey results revealed unique effects based on the different
potential of each region, as well as the unique challenges facing each region. Even if
they were adopted for the same support project, the support methods may havediffered due to innovations by private support organizations.
キーワード：女性雇用、女性活躍、企業業績、ダイバーシティ、ワーク・ライフ・バランス
2020年9月7日 受理
1
産業能率大学大学院経営管理コース2019年度修了生。アデコ株式会社所属
2
産業能率大学 経営学部 教授15我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究

1. はじめに日本の総人口および労働力人口減少と超高齢化社会を迎えつつある現代において、企業として労働力を確保することが重要な課題となっている。2016年 4 月 1 日に施行された女性活躍推進法では、一定規模以上の企業では女性活躍の状況を把握し、行動計画の策定等が義務化された。本研究では、まず同法が女性雇用に与えた効果を実証的に確認する。その上で、女性の活躍の程度が企業のパフォーマンスに影響を及ぼすかどうかについて実証分析したい。
わが国では1960年代、1970年代の画一化された規格大量生産が求められていた時代から、現在はより多様なニーズへの対応が求められる時代へと変化してきている。組織の多様性が
企業の業績に結び付くというダイバーシティ仮説を前提に考えると、一般的に男性中心の日
本社会においては、女性比率の上昇は企業における多様な意見を受け入れる素地が拡大すると考えられる。この結果、多様化した社会の様々なニーズに対応した商品提供が可能になるなど、企業業績に一定の影響を与えることができる可能性がある。本研究では、女性の活用と企業業績について様々な企業業績に関する指標を用いた分析を行う。まず、法改正の前から積極的に女性を登用している企業では、その後の企業パフォーマンスが改善しているかど
うかについて検証を行う。さらに、法改正の期間中である2013年度から2018年度にかけて女性登用を積極化させた企業の積極度合いと、当該企業の様々な業績パフォーマンスについての相関関係について分析を行う。
本稿の構成は、第 2 章で先行研究のサーベイを行い、本稿での仮説を提示する。第 3 章において本稿で用いるデータセット、リサーチデザイン、分析手法について述べる。第 4 章で主要な実証結果と結果の示唆することについて検討する。その上で第 5 章において、本研究の結論と貢献および今後の課題について述べる。

2. 先行研究と仮説の構築
2. 1 先行研究サーベイ「女性労働者を多く雇用することで企業の業績が向上するのか？」といった問題は、女性が社会へ進出することの意義や企業の経営戦略や CSR（社会的責任）という側面からも非常に重要なテーマの 1 つであると考える。2016年頃は、労働力人口の問題が叫ばれるようになり女性雇用の促進がクローズアップしている状況にあった。
女性雇用と企業パフォーマンスに関する古い研究では、1970年代において、Becker〔1971〕
が、女性は男性に比べて能力に対する市場における賃金が相対的に低く抑えられているという差別仮説を提示している。企業において多くの女性を雇用することで、この能力や貢献と、市場における賃金とのギャップを利益とすることが可能となり、女性を多数採用している企業は、利益が高くなるという仮説が代表的なものとなる。もっとも、この仮説は男女雇用機16

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会均等法（1986年施行）などが導入された現在では当てはまらないだろう。1990年代後半以
降男女間の賃金格差は縮小しており、実際、女性の賃金は男性の賃金を100とした場合、1985
年は59.6であったが、2018年には73.3となっており、男女間の賃金格差は縮小傾向が続いている（1）。児玉他〔2005〕では、女性雇用と企業業績における研究から 4 つの仮説を整理している。
1 つ目は、先の Becker〔1971〕の差別仮説である。 2 つ目は、企業の業績が高いこと、つまり余裕のある企業において、男性従業員のアメニティのために女性を多く雇用しようとする
アメニティ仮説である。 3 つ目は、企業がネガティブなショック状況（例えば、生産性ショッ
クや需要ショックなど）に陥ると、一時的に全体の採用が抑制される。採用を抑制する際に男女間の差はないとしても、女性離職率が男性より高いことから、女性従業員比率が男性と比較すると先行して低下する。しかし、企業業績が回復に転じる際に、また新規に採用され、女性従業員比率が回復することで、企業業績と女性比率との関係において、正の相関が生じる。
これが、ネガティブショック仮説である。 4 つ目は、女性比率が企業業績を高めるわけでもなく、逆に企業業績が女性比率を高めるわけでもなく、女性比率と企業業績の両方に影響をおよぼす真の要因が背後に存在するために見かけだけの相関が生じていると考える企業固有要因仮説である。
次にワーク・ライフ・バランス（WLB）施策仮説について述べる。川口と笠井〔2013〕は、
2007年、2009年、2011年に行われた大阪府の中小企業を対象とするワーク・ライフ・バラン
ス（WLB）と男女均等化に関する調査を用いて、ワーク・ライフ・バランス（WLB）の施策
や男女均等化施策が企業における女性の活躍とどのように関係しているのか、またそれらの施策の実施が企業業績とどのような関係にあるのかを分析している。その結果では、ワーク・
ライフ・バランス（WLB）施策や男女均等化施策と女性の活躍との間の正の相関関係が明らかになった一方で、企業業績との間には、明確な相関関係は確認できなかった。同様に、山本〔2014b〕では、2011年度と2012年度の企業における職場環境と女性活用の可能性を調査し、WLB 施策の充実している企業では正社員女性比率や管理職女性比率が高くなっている傾向を見出している。さらに、業績との関係について、山本〔2014a〕では2003年と、2005年から2011年の上場企業における女性活用状況と企業業績との関係をパネル分析し、女性の働きやすい環境（WLB）を整備し、女性を管理職に登用することで、女性の高い潜在的な能力やスキルが活用され、生産性向上に繋がっているということを実証している。
女性雇用と企業パフォーマンスに関する理論的な背景にはどのようなものが考えられるだ
ろうか。Ferreira〔2010〕は、取締役会のダイバーシティの功罪ならびにその理論的な背景を整理している。そこでは、取締役会のダイバーシティが企業業績に影響を与える理論的背景
としては、経済学の観点からはエージェンシー理論が、経営学の観点からは人的資源管理論が述べられている。エージェンシー理論とは、プリンシパルの意向に沿った行動をとる組織
17我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究を作ることでエージェンシーコストが低下して業績や企業価値にプラスの影響を与えるといった理論である。多様なバックグラウンドを持った人材が存在する組織では、様々な視点からプリンシパルの意向を反映させる可能性が高まると考えられる。また、人的資源管理論
では、多彩な人材が組織内で活躍できる機会があるという組織を作ることで組織活性化に繋がり、業績や企業価値にプラスの影響があると考えられる。こうしたエージェンシー理論と人的資源管理論に基づくダイバーシティ仮説は取締役会のみならず、種々の組織や企業全体にもあてはまるであろう。
人材のダイバーシティと企業やチームのパフォーマンスの関係に注目した分野に関係した研究は1980代頃（Hambrick と Mason〔1984〕）など）から始まり、多くの研究結果が蓄積されているが、分析対象や分析手法の違いといった理由もあり、コンセンサスが得られる結果にはなっていない。例えば、Erhardt と Werbel ら〔2003〕は、1993年と1998年の米国の大企業127社のパフォーマンスデータと、取締役会の女性やマイノリティによる多様化が企業業績を高める効果が認められると実証分析を行っている。我が国の実証分析においては、新倉と瀬古〔2017〕が、取締役会における女性役員と企業パフォーマンスの関係を調べている。その分析結果は、ダイバーシティ（取締役会に女性役員が存在すること）が、企業業績に正の効果を与えるとは一概に言えないが、女性役員が存在している企業において、女性役員数の増加は業績向上に繋がることが一部認められたというものである。松本〔2016〕では、海運事業者におけるダイバーシティの効果について、女性取締役の存在（有無）が企業のパフォー
マンスに有意に正の影響を及ぼしていることを実証研究で明らかにしている。Mishra とJhunjhunwala〔2013〕は、取締役会の多様性が企業経営にプラスに働く可能性として、複眼的な意思決定、人材プールの拡大、様々な市場や企業内の労働者の要請に対応可能などを挙げている。一方で、マイナスに働く可能性として協調の欠如、コミュニケーション不足、ダイバーシティを追求しすぎて最適な人事とならないこと、などを挙げている。これらのMishra と Jhunjhunwala〔2013〕の述べている功罪は女性を組織内で登用する際にもあてはまろう。我が国は、女性活躍の程度が先進諸国に比べて低いため、女性の活躍を推進させることは、複眼的な視点や社内外の多様な要請への対応などといったメリットの方が大きいと考えられる。
2. 2 仮説の構築
先行研究から、我々は企業が女性従業員比率を高める動機として、企業の財務面と文化面があると考えた。財務面からの動機としては、アメニティ仮説が指摘するように企業の業績が高く余裕のある企業が、女性従業員比率を高めるというものである。文化面からの動機としては、ワーク・ライフ・バランス（WLB）施策仮説が提唱するようにワーク・ライフ・バ
18Sanno University Bulletin Vol. 41 No. 2 February 2021

ランス（WLB）の取れた企業では、より女性従業員比率が高まるというものである。そこで、本稿では下記の仮説 1 、仮説 2 を構築し、まず、女性活躍推進法によって女性活躍に関する指標に変化があったかどうか確認した上で、どのような企業が女性従業員比率を高めている
か、財務面および文化面を含めた検証を行う。さらに、仮説 1 、仮説 2 に加えて、ダイバーシティを推進した企業は、企業業績に対してどのような貢献をしているかについても検証を行う。
仮説 1
2016年 4 月 1 日施行された女性活躍推進法前後で、女性の雇用促進に変化がある。
仮説 2
企業の財務面または文化面は、女性従業員比率を高める動機に影響を与えている。
仮説 3
女性の活躍は組織のダイバーシティを推進させ、企業業績に対して一定の貢献をする。

3. データセット・リサーチデザイン・分析手法
3. 1 データセット
3.1.a サンプル企業のデータセット構築
第 1 ステップとして、女性の活躍状況について、個別企業ごとの開示義務が無いため、有価証券報告書などで定量的に纏まっているデータ開示が少ない（2）。そこで我々は、女性の活躍状況について、
東洋経済新報社が発行する『就職四季報女子学生版』（2014年度版、2019年度版）にある約5,500社の中から、2013年度、2018年度の「女性勤続年数」、「有休消化年平均日数」（以
下、女性有給休暇平均取得日数、と呼ぶ）、「女性従業員比率」、「女性役職者比率」（以下、「女
性活躍 4 指標」と呼ぶ）が取得可能な企業を手作業で 1 社ずつ抽出した。次に抽出された企業の中から、2013年度末時点で東証一部に上場しており、2018年度末においても、東証一部に上場している企業を抽出した。その上で、分析対象年度の決算月数が12か月あり、財務情報から売上高、営業利益額、総資産額のすべてが取得可能な企業244社を抽出した。2013年度、2018年度の企業情報、財務情報については、Quick Astra Manager 等より取得した。
第 2 ステップとして、回帰分析における異常値の影響を排除するため、2013年度から2018年度にかけての売上高変化率、営業利益額の変化率、売上高営業利益率の変化幅、総資産純利益率（ROA）の変化幅、女性活躍 4 指標の変化幅の平均値と標準偏差を算出し、いずれかが平均値から 3 標準偏差以上外れた企業サンプルを除外した。この結果、データセットの対象となる企業は194社となった。また、これらの194社はいずれも女性活躍推進法の適用対象となる企業であることを確認している。
19

我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究

3.1.b 使用変数
3.1.b. ① 女性活躍 4 指標
女性勤続年数（年）、女性有給休暇平均取得日数（日）、女性従業員比率（％）
、女性役職者
比率（％）の2013年度時点のものと、2013年度から2018年度までの変化幅を用いる。
3.1.b. ② 業績関連指標
売上高、営業利益額、売上高営業利益率、総資産純利益率（ROA）の2013年度時点のものと、2013年度から2018年度までの変化率または変化幅を用いる。
3.1.b. ③ コントロール変数
企業が所属している産業特有の影響を考慮する業種ダミーをコントロール変数として採用する。業種データについては、東証一部株価指数33業種を使用していることが多いが、業種別に見ると企業数が少ない業種が存在することとなってしまう。そこで、本研究では、TOPIX-17シリーズである東証一部株価指数33業種をもとに17業種に集約したものから金融系（銀行業、証券業、保険業等）を除く15業種をダミーとし、コントロール変数として採用した。
また、企業の規模が大きくなると、女性活躍 4 指標や業績関連指標に大きく影響を与えると考えられえる。そのため、総資産をその規模に応じて 1 / 4 ずつ 4 カテゴリーに分けて、総資産ダミーを作成した。
3. 2 リサーチデザイン・分析手法
仮説 1 の女性活躍推進法の前後での女性の雇用推進に変化があったかどうかについては、
分析対象の2013年度と2018年度の女性活躍 4 指標の各平均値が有意に変化しているかどうかを検証する。
仮説 2 の企業の財務面または文化面と、女性従業員比率を高める動機の関係については、
以下の式 1 による重回帰分析を行う。女性活躍 4 指標の係数である β 1 が有意に正（プラス）か負（マイナス）であれば、女性活躍 4 指標が女性従業員比率にプラス、または、マイナスの影響を与えていることを示す。例えば、女性活躍 4 指標のひとつである女性有給休暇平均
取得日数の β 1 が有意にプラスであれば、女性有給休暇平均取得日数が多いほど、女性従業員比率の変化にプラスの影響を与えていることを示す。

仮説 3 の女性活躍と企業業績の関係については、まず、2013年度の女性活躍 4 指標をベー20

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スにサンプル企業を 3 分位にグループ分けを行い、上位グループと下位グループで様々な業
績関連指標に差があるかどうか差の検定を行う。次いで、業績に影響を与えかねない影響を排除するため、以下の式 2 、式 3 による重回帰分析を行う。式 2 は2013年度の女性活躍の状態が2013年から2018年にかけての業績関連指標の変化に繋がっているかどうかの検証であり、2013年度の女性活躍 4 指標の係数である β1の符号が有意に正（プラス）であれば女性を活躍させることが業績関連にポジティブな影響を与えていることを示す。例えば、式 2 において、2013年度の女性活躍 4 指標のひとつである女性役職者比率の β1が有意にプラスであれば、女性役職者比率が高い企業ほど、業績関連指標の変化にプラスの影響を与えていることを示す。
式 3 は2013年度から2018年度にかけての女性活躍の変化と、同期間の業績関連指標に相関があったどうかを示している。2013年度から2018年度にかけての女性活躍 4 指標の変化幅の係数である β1の符号が有意に正であれば両者に正の相関があることを示す。

女性活躍 4 指標、業績関連指標の記述統計量は表3-1の通りである。各変数間の相関関係については、紙幅の関係から相関表は割愛するが、女性役職者比率と女性従業員比率の相関が
表3-1 女性活躍4指標と業績関連指標の記述統計量
表3-1 女性活躍4指標と業績関連指標の記述統計量
変数名＜女性活躍4指標＞
女性勤続年数（2013年度）
女性有給休暇平均取得日数（2013年度）
女性従業員比率（2013年度）
女性役職者比率（2013年度）
Δ女性勤続年数
Δ有給休暇平均取得日数
Δ女性従業員比率
Δ女性役職者比率＜業績関連指標＞
営業利益率（2013年度）
ROA（総資産利益率）（2013年度）
Δ売上高変化率
Δ営業利益額変化率
Δ売上高営業利益率変化幅
ΔROA（総資産利益率）変化幅

N

平均値 中央値 標準偏差

[年]
[日]
[%]
[%]
[年]
[日]
[Point][Point]194 12.75 12.75
194 10.55 10.65
194 16.45% 14.38%
194 2.62% 1.76%
194
1.31
1.60
194
1.03
0.90
194 1.22% 0.98%
194 1.13% 0.97%

[%]
[%]
[%]
[%]
[Point][Point]194 5.24% 4.73%
194 7.18% 7.45%
194 24.60% 21.49%
194 81.43% 56.27%
194 1.47% 1.02%
194 4.14% 2.51%

21

3.90
3.49
7.80%
2.89%
1.72
1.60
1.90%
1.47%

分散

最小値

最大値

15.21
12.20
0.61%
0.08%
2.96
2.55
0.04%
0.02%

4.10
2.20
4.55%
0.00%
-4.30
-3.90
-5.56%-5.33%

22.80
19.90
44.98%
17.40%
5.20
7.00
9.41%
5.41%

4.09% 0.17%-7.52% 24.15%
7.93% 0.63% -44.60% 41.36%
21.36% 4.56% -41.33% 93.90%
205.42% 421.99% -1089.41% 1083.94%
3.15% 0.10%-9.64% 11.88%
9.63% 0.93% -19.39% 59.86%
Δは2013年度から2018年度への変化を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究

0.392と有意に高く、重回帰分析において多重共線性の問題を考慮する必要がある。

4. 主要な実証結果と示唆
4. 1 仮説1の実証結果と示唆
まず、分析対象企業194社の2013年度から2018年度にかけての女性活躍 4 指標の変化を表4-1に示す。女性平均勤続年数は1.31年、女性有給休暇平均取得日数は1.03日、女性従業員比率は1.22％、女性役職者比率は1.13％、それぞれ有意に上昇しており、法改正による一定の効果があったと考えられる。この結果は、サンプル企業を3.1.a 節での第 1 ステップ段階での244社で見ても同様の傾向が確認される。これは、女性活躍推進法が、一定の変化をもたらしたのかもしれない。しかし、この結果は、単純に時代の流れとして、女性活躍 4 指標がこの 5 年間で改善したとも考えられる。そこで、どのような企業が特に改善しているかを仮説 2 で検証する。
表4-1表4-1
女性活躍4指標の2013年度から2018年度への変化
女性活躍4指標の2013年度から2018年度への変化
Δ2018-2013（2013年度から2018年度への変化）
14.06
1.31 ***
11.58
1.03 ***
17.67%
1.22% ***
3.75%
1.13% ******1%有意水準、**5%有意水準,*10%有意水準を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

社数 2013年度 2018年度
女性勤続年数（年）
女性有給休暇平均取得日数（日）女性従業員比率（％）
女性役職者比率（％）

194
194
194
194

12.75
10.55
16.45%
2.62%

4. 2 仮説2の実証結果と示唆
次に女性従業員比率の上昇に影響を与えている変数について分析を行う。ここで、女性従業員比率と女性役職者比率は相関が高く多重共線性の問題があるため、Model 1 、 2 、 3 では
説明変数から女性従業員比率を除外し、Model 4 、 5 、 6 では説明変数から女性役職者比率を除外した分析を行った。表 4 - 2 がその分析結果である。被説明変数である2013年度から2018年度への女性従業員比率の変化に影響を与えている各変数を分析してみると、Model 1 、 2 、3 が示しているように、業績関連指標も、女性活躍指標もいずれも有意な値を示していない。
ここから読み取れる示唆について考えてみよう。
もし、ワーク・ライフ・バランス（WLB）仮説に従うのであれば、女性有給取得日数の係数の符号が正となると考えられる。なぜなら、女性有給取得日数が高い企業はワーク・ライフ・バランス（WLB）を充実させようとする企業文化が背景にあると思われるからである。表4 - 2 の Model 1 、 2 、 3 をみると、女性有給取得日数はいずれも有意な影響を与えていない。
次に、もし、アメニティ仮説に従うのであれば、企業の業績の余裕度、即ち、ここでは総資22

Sanno University Bulletin Vol. 41 No. 2 February 2021

産純利益率（ROA）や売上高営業利益率の水準の高さが女性従業員比率の変化と正の関係があるはずである。しかし、表 4 - 2 の Model 1 、 2 をみると、総資産純利益率（ROA）や売上
高営業利益率の水準はいずれも女性従業員比率の変化に対して有意な影響を与えていない。
これらの結果は、企業の女性を活躍しやすくするといった企業文化や財務面の余裕状態は、
女性従業員比率には影響を与えていないことを示唆する。
逆に、法改正の影響が色濃く出ているとすると、前述した企業の文化面や企業の業績余裕度ではなく、女性従業員比率の水準自体が、その後の 5 年間の女性の従業員比率の影響に与えていると考えられる。そこで、Model 4 、 5 、 6 で2013年度の女性従業員比率の水準を説明変数に加えた結果を見てみる。この場合、法改正前の2013年度の女性従業員比率が低い企業ほど、その後積極的に女性従業員比率を高めようとするため、両者の間には負の関係が見られることになる。Model 4 、5 、6 の女性従業員比率の係数を見るといずれも有意に負（マイナス）となっていることから、そもそも2013年度に女性従業員比率が低かった企業が、2013年度から2018年度にかけて女性従業員比率を高めている傾向が見てとれる。これは、女性活躍推進法による法表4-2 女性従業員比率を被説明変数とした重回帰分析結果
表4-2 女性従業員比率を被説明変数とした重回帰分析結果
被説明変数
計量モデル
モデル

Model1-0.047（-2.385）-0.022（-0.485）0.030（1.468）0.000（-0.355）-0.001（-1.055）-0.001（-1.218）-0.089（-1.614）-0.087（-1.588）

コントロール変数
業種ダミー
総資産カテゴリー

YES
YES

YES
YES

YES
YES

YES
YES

R2
F検定
サンプル数

.169
1.757
194

.168
1.852
194

.167
1.954
194

.176
1.848
194

定数項
営業利益率（2013年度）
ROA（総資産利益率）（2013年度）
女性勤続年数（2013年度）
女性有給休暇平均取得日数（2013年度）

Model2-0.047（-2.456）-0.019（-0.438）
0.031（1.536）

Δ女性従業員比率
OLS
Model3Model4Model5Model6-0.048-0.038-0.034-0.040（-2.484）（-1.756）（-2.046）（-1.878）-0.008（-0.170）
0.027
0.023
（1.528）（1.096）0.000（-0.291）-0.001-0.001-0.001（-1.296）（-1.502）（-1.327）-0.044**-0.046**-0.045**（-2.176）（-2.101）（-2.032）-0.087（-1.600）

女性従業員比率（2013年度）
女性役職者比率（2013年度）

23

YES
YES

YES
YES

.168
.157
2.088
2.062
194
194
※カッコ（）内は、ｔ値を示す***1%有意水準、**5%有意水準,*10%有意水準を示す
Δは2013年度から2018年度への変化を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究的な効果が一定程度あり、女性従業員比率の低かった企業が、女性従業員比率の上昇を生じさせている可能性を示唆する結果となっており、仮説 1 を補強する結果である。
4. 3 仮説3の実証結果と示唆
まず、2013年度の女性活躍 4 指標の各指標で1/3ごとにグループ分けを行い、2013年度から
2018年度の業績関連指標の変化の平均値を分析した。具体的には2013年度の女性勤続年数、女性有給休暇平均取得日数、女性従業員比率、女性役職者比率によって上位・中位・下位のグループを作成した。その上で、各グループの2013年度から2018年度への業績関連指標の変化について分析した。業績関連指標は、売上高変化率、営業利益額変化率、売上高営業利益率変化幅、総資産純利益率（ROA）変化幅である。各業績関連指標の平均値について差の検定を実施し平均値に差があるか否かを検証した結果の抜粋が表 4 - 3 である。表 4 - 3 を見ると、2013年度の女性勤続年数の平均値は、上位1/3で17.18年、中位1/3で12.79年、下位1/3で8.60年である。上位1/3のグループの売上高変化率の平均値は21.18％、下位1/3のグループの売上高
変化率の平均値は28.70％で、両者の差は 5 % 水準で有意に異なる。女性勤続年数は短い方が、売上高成長率が高い傾向が読み取れる。また、女性役職者比率は上位1/3のグループの方が、営業利益額の変化率の平均が低くなっている。女性有給休暇平均取得日数、女性従業員比率
によるグループでは業績関連指標に、特に有意な差が見られなかった。
ただ、これらの結果は業種特性や企業規模を考慮に入れていない結果のため、業種特性などを考慮した式 2 の重回帰分析を行う。
表4-3 3分位での分析結果
３分位での分析結果
表4-3

女性勤続年数（2013年度）

女性役職者比率（2013年度）

グループ

平均
[年]

サンプル数

上位1/3
中位1/3
下位1/3

17.18
12.79
8.6

63
63
68

グループ

平均
[%]

サンプル数

Δ売上高
変化率[%]
21.18% **23.58%
28.70%

Δ売上高
変化率[%]

Δ営業利益額変化率[%]
82.18%
88.07%
74.60%

Δ営業利益額変化率[%]

5.51%
65
27.87%
65.64% *
上位1/3
1.84%
64
23.17%
61.73%
中位1/3
0.49%
65
22.73%
116.63%
下位1/3※上位1/3が下位1/3に対して、差があるかどうか検定している***1%有意水準、**5%有意水準,*10%有意水準を示す
Δは2013年度から2018年度への変化を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

業績関連指標の 1 つである2013年度から2018年度にかけた売上高変化率を被説明変数とした重回帰分析の結果を表 4 - 4 に示す。女性勤続年数の符号については、Model 1 で -0.013、
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Sanno University Bulletin Vol. 41 No. 2 February 2021

Model 2 で -0.012と 1 ％水準で有意に負となっている。これは女性勤続年数が短いほど、売上高の変化率が高い傾向を示す。また、Model 5 を見ると女性役職者比率の符号が1.046と10％水準で有意に正となっており、女性役職者比率が高いほど、売上高変化率が高い傾向を示している。
次に業績関連指標を2013年度から2018年度にかけた売上高営業利益率変化幅に代えて、これを被説明変数とした重回帰分析の結果を表 4 - 5 に示す。ここでは、女性勤続年数の符号がModel 1 、Model 2 で0.001と 5 ％水準で有意に正となっている。これは、女性勤続年数が長いことが売上高営業利益率の改善に繋がっている可能性を示唆する。
その他の業績関連指標を被説明変数とした重回帰分析も行ったが、女性活躍 4 指標との間で特に有意な結果は見られなかったため表の掲示は割愛する。
表4-4 表4-4
売上高変化率を被説明変数とした重回帰分析結果
売上高変化率を被説明変数とした重回帰分析結果
被説明変数
計量モデル
モデル
定数項
女性勤続年数（2013年度）
女性有給休暇平均取得日数（2013年度）
女性従業員比率（2013年度）
女性役職者比率（2013年度）

Δ売上高 変化率
OLS
Model1Model2Model3
0.118
0.201
0.121
（1.031）（0.602）（0.581）-0.013*** -0.012 ***（-3.070）（-3.039）
0.005
0.001
（0.289）（1.014）0.148（0.639）0.694（1.162）

コントロール変数
業種ダミー
総資産カテゴリー

R2
F検定
サンプル数

YES
YES

YES
YES

YES
YES

.308
4.080
194

.293
4.587
194

.256
3.803
194

Model40.069（0.339）Model50.107（0.542）0.276（1.234）
1.046 *
（1.840）

YES
YES

YES
YES

.262
.269
3.923
4.080
194
194
※カッコ（）内は、ｔ値を示す***1%有意水準、**5%有意水準,*10%有意水準を示す
Δは2013年度から2018年度への変化を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

次に、式 3 に示した2013年度から2018年度にかけての女性活躍の変化と、同期間の業績関
連指標に相関があったどうかについての分析結果を表 4 - 6 に示す。ここでも、Model 1 とModel 2 が示すように、女性勤続年数と売上高変化率には負の相関があることが確認される。
営業利益額の変化率、売上高営業利益率変化幅、総資産純利益率（ROA）の変化幅を被説明変数とした重回帰分析では、特に女性活躍 4 指標の変化と有意な相関関係のある業績関連指標はなかったため分析結果は割愛する。

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我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究

表4-5 売上高営業利益率の変化幅を被説明変数とした重回帰分析結果
表4-5 売上高営業利益率の変化幅を被説明変数とした重回帰分析結果
被説明変数
計量モデル
モデル
定数項
女性勤続年数（2013年度）
女性有給休暇平均取得日数（2013年度）
女性従業員比率（2013年度）
女性役職者比率（2013年度）

Δ売上高営業利益率変化幅
OLS
Model1Model2Model3Model4-0.053-0.042-0.040-0.043（-1.589）（-1.343）（-1.253）（-1.318）
0.001
**
0.001
**
（1.818）（1.854）0.000
0.001（0.324）（0.842）0.029
0.033（0.775）（0.920）0.069（0.713）

コントロール変数
業種ダミー
総資産カテゴリー

YES
YES

YES
YES

YES
YES

YES
YES

R2
F検定
サンプル数

.158
1.715
194

.149
1.938
194

.136
1.742
194

.137
1.751
194

Model5-0.037（-1.182）

0.078（0.857）
YES
YES

.136
1.744
194
※カッコ（）内は、ｔ値を示す***1%有意水準、**5%有意水準,*10%有意水準を示す
Δは2013年度から2018年度への変化を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

売上高の変化率を被説明変数とした重回帰分析結果
表4-6 表4-6
売上高変化率を被説明変数とした重回帰分析結果
被説明変数
計量モデル
モデル
定数項
Δ女性勤続年数
Δ女性有給休暇平均取得日数
Δ女性従業員比率
Δ女性役職者比率

Δ売上高 変化率
OLS
Model3Model40.125
0.105（0.627）（0.520）Model1Model20.051
0.120（0.254）（0.615）-0.023**-0.018**（-2.560）（-2.214）-0.003-0.004（-0.326）（-0.427）-1.274（-1.473）-0.514（-0.505）

コントロール変数
業種ダミー
総資産カテゴリー

YES
YES

YES
YES

YES
YES

R2
F検定
サンプル数

.288
3.707
194

.276
4.207
194

.256
3.811
194

26

-0.526（-0.671）

YES
YES

Model50.135（0.682）-0.976（-0.980）
YES
YES

.257
.259
3.833
3.876
194
194
※カッコ（）内は、ｔ値を示す***1%有意水準、**5%有意水準,*10%有意水準を示す
Δは2013年度から2018年度への変化を示す
出典：サンプルデータから著者ら作成

Sanno University Bulletin Vol. 41 No. 2 February 2021

5. 本研究の結論と貢献および今後の課題
5. 1 本研究の結論
本研究では、2016年 4 月 1 日施行された女性活躍推進法の前後で、女性の雇用促進に変化があったかどうか、そして、その女性の雇用促進と業績パフォーマンスに関連があったかど
うか検証を行った。具体的には、2013年度と2018年度の女性活躍 4 指標を構築し、これらと業績関連指標の関係について次の 3 つの分析を行った。
まず、2016年 4 月 1 日施行された女性活躍推進法前後で、女性の雇用促進に変化があったどうかを分析した結果、女性活躍 4 指標とも有意な変化が見られ、仮説 1 は支持された。また、
法改正前の2013年度時点で、女性従業員比率が低い企業の方が2018年度にかけて有意に女性
従業員比率を高めている傾向も確認され、同法に一定の効果があったことを示唆している。
次に、企業の財務面または文化面が、女性従業員比率を高める動機に影響を与えているかどうかを検証したが、財務的な余裕も、企業文化面も、女性従業員の採用姿勢に特に影響を与えておらず、仮説 2 は支持されなかった。むしろ、女性従業員が少ない企業ほど、分析対
象期間、女性従業員比率を上昇させており、法施行による一定の効果があった可能性が示唆された。
第 3 に、仮説 3 である女性の活躍が組織のダイバーシティを推進させ、企業業績に対して一定の貢献をしているかどうかを検証した。検証の結果、法改正前から女性役職者比率を高めていた企業では、その後の 5 年間の売上高上昇率が有意に高いという傾向が確認され、ダイバーシティ仮説を支持する若干の実証結果を示せた。しかしながら、女性役職者比率を高めていた企業が、総資産純利益率（ROA）や売上高営業利益率などその他の業績パフォーマンスの改善にまで繋がっているという証拠は見つからなかった。さらに、法改正の期間中である2013年度から2018年度にかけて女性登用を積極化させた企業の積極度合いと、当該企業の様々な業績パフォーマンスについての相関関係について分析を行ったが、女性勤続年数以外では、両者の間には明確な相関関係は確認されなかった。女性勤続年数は、これが短くなった企業では、売上高の上昇に繋がっているという相関関係が確認された。
また、法改正前から女性勤続年数が長い企業では、営業利益率が改善していることが確認される一方で、売上高変化率改善に対しては、女性勤続年数が長いことがネガティブな影響を与えていることも確認された。
これらの女性平均勤続年数は解釈が難しい。女性勤続年数は、新しい女性を採用すればするほど短くなる。逆に、長期間働いた女性が退職しても女性勤続年数が短くなる。このため、平均女性勤続年数は、女性を活用した結果とも、長期間働いた女性が退職した結果とも捉えられる。この点の解釈は、今後の課題としたい（3）。

27我が国の女性活躍推進法前後の女性雇用と業績への影響に関する研究

5. 2 本研究の貢献
本研究の貢献は、以下の 3 点である。まず、2016年 4 月 1 日施行された女性活躍推進法後に女性活躍 4 指標が変化したことを明らかにしたことである。また、法改正前の2013年度時
点で、女性従業員比率が低い企業の方が2018年度にかけて有意に女性従業員比率を高めている傾向も確認され、同法に一定の効果があったことを示唆している。第 2 に、女性活躍の指標の中でも、女性従業員比率ではなく、一定の権限を持っていると想定される女性役職者比率が高い企業の方が、2013年度から2018年度にかけては売上高変化率の上昇に繋がっており、ダイバーシティ仮説について、若干のポジティブな証拠を提示できたことである。また、解釈については今後より詳細な分析を要するものの、女性勤続年数については、同期間については、女性勤続年数が長い方が、売上高営業利益率は改善し、売上高変化率は鈍化する傾向も確認された。第 3 に、女性活躍推進法の施行によって改善された女性活躍 4 指標は、必ずしも直ちに業績パフォーマンスの改善には結び付かない可能性を示したことである。女性が活躍をして、ダイバーシティ仮説が提唱しているように、企業業績の改善に結び付くまでには一定の期間が必要なのかもしれない。
5. 3 本研究の限界と今後の課題
本研究のサンプル数は194企業のみとなっている。これは、女性雇用に関する情報について、2016年 4 月 1 日施行の女性活躍推進法以前においては、企業が積極的に情報公開する必要がなかったためである。
対象期間については、本研究では、2016年 4 月 1 日施行の女性活躍推進法を基準として、前後の2013年度と2018年度の比較における変化の分析を行ったが、女性の活躍が業績に影響を与えるにはより長期の時間が必要かもしれないため、対象期間以外の時期においても、検証する必要がある。
また、平均値から 3 標準偏差以上離れたサンプルを外れ値として除外した上で分析を行っているが、期間中の M&A などの企業規模の大きな変化の影響を受けている可能性もある。
コントロール変数についても、不足している可能性もあり、新たなコントロール変数を追加したり、パネル分析を行ったりすることで別の示唆が得られることも考えられる。
今後、女性雇用の推進や重要性が増していくにつれて、企業が積極的に女性に関する多面的な女性登用情報を開示することから対象期間や分析サンプル数を拡大した分析が可能となるが、これらについては今後の課題としたい。

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Sanno University Bulletin Vol. 41 No. 2 February 2021

【脚注】
（1）
『平成30年版働く女性の実情』
厚生労働省雇用均等・児童家庭局編（2）有価証券報告書で女性の役員数については2015年3月31日以降に終了する事業年度から開示が義務化されているが、それ以外の開示義務はない。
（3）毎年の女性の採用人数の推移などを含めて分析することでどのような理由で女性勤続年数が変化したか推察可能であるが、現時点で公開されているデータがない。
参考文献
Becker, G. S.：The Economics of Discrimination, 2nd ed, 1971, The University of Chicago Press
Erhardt, N., Werbel, J. and Shrader, C.：Board of Director Diversity and Firm Financial
Performance, Corporate Governance An International Review, 2003, Vol.11, Iss.2, pp.102-111
Ferreira,D：Board Diversity, Corporate Governance：A synthesis of Theor y, Research andPractice, Anderson,R. and H.K.Baker（eds.）, John Wiley & Sons. pp.225-242
Hambrick, Donald C, and Phyllis A. Mason：Upper echelon：The organization as reflection of its
top managers. Academy of Management Review 9, 1984, pp.193-206
Mishra and Shital Jhunjhunwala：Diversity and the Effective Corporate Board, 2013, Academic
Press
川口章、笠井高人：女性活躍推進施策と企業業績 -大阪府における中小企業の分析-、同志社政
策科学研究、15, 2013, pp.85-97
厚生労働省雇用均等・児童家庭局編『平成30年版働く女性の実情』
児玉直美、小滝一彦、高橋陽子：女性雇用と企業業績、日本経済研究、No.52, 2005.10, pp1-18
東洋経済新報社 「就職四季報女子版 2014年版」
東洋経済新報社 「就職四季報女子版 2019年版」
新倉博明、瀬古美喜：取締役会における女性役員と企業パフォーマンスの関係、Mita journalof economics、110（1）,2017,pp.1-20
松本守：海運事業者におけるダイバーシティ効果の実証研究、海事交通研究 65, 2016, pp.13-22
山本勲：上場企業における女性活用状況と企業業績との関係 -企業パネルデータを用いた検証
RIETI Discussion Paper Series 14-J-016, 2014a, pp.1-26
山本勲： 企業における職場環境と女性活用の可能性－企業パネルデータを用いた検証－、
RIETI Discussion Paper Series 14-J-017,2014b,pp.1-26

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