2024 年 3 月
目次＜Ⅰ＞

今月のポイント

＜Ⅱ＞

市場動向

１

１．国内債券市場

２

２．国内株式市場

３３．海外債券市場

４

４．海外株式市場

５５．為替市場

６＜Ⅲ＞

虫眼鏡

７

2024 年 3 月 5 日作成

ＭＡＲＫＥＴ ＶＩＥＷ

富国生命投資顧問株式会社＜Ⅰ＞今月のポイント
ポイント： 18 日より日銀金融政策決定会合が開かれます。昨年 10 月にイールドカーブ・コントロー
ルの更なる柔軟化を図って以降は金融政策を据え置いてきましたが、1 月の会合後に発表された展望レポートや植田総裁の発言では、基調的な物価上昇率が「2％の目標に向けて徐々に高まっていく」との見通しの確度が少しずつ高まっているとの認識が示されたことから、政策修正時期が近いとの見方が広がりました。その後発表された 12 月会合の議事要旨でも緩和策の出口に向けた議論が行われたことが明らかになっています。市場では 4 月
会合で政策修正が行われるとの見方が多いですが、春闘の集中回答日以降に開かれる今月の会合で行われる可能性もあり、注目されます。
今月の主なポイントは以下の通りです。
・3/7（欧）ECB（欧州中央銀行）理事会・・・現状維持が見込まれる
・3/13（日）春闘集中回答日・・・昨年に続き高い賃金上昇率が見込まれる・3/18（日）日銀金融政策決定会合（19 日まで）・・・上記参照
・3/19（米）FOMC（連邦公開市場委員会）（20 日まで）・・・現状維持が見込まれる

国内債券： 10 年国債利回りは、国内の物価上昇の高まりや日銀による政策修正観測などから、上昇すると予想する。

国内株式： 企業業績は来期に向け増益基調を維持することが予想されるものの、バリュエーションに割安感はなく、下落を予想する。

海外債券：＜米国＞FRB（連邦準備理事会）が利下げの時期を探り始めたものの、底堅い米国景気やインフレ率の高止まりが懸念されることから FRB の利下げ観測が後退する展開が継続し、金利は小幅上昇を予想する。
＜欧州＞金融引き締めに伴う景気悪化は懸念されるものの、ECB が利下げを急ぐ姿勢を示していないことや、米国の金利上昇などを受けて、金利は小幅上昇すると予想する。

海外株式：＜米国＞堅調な米国経済を背景としたソフトランディングへの期待や企業業績の増益基調が継続することから底堅い展開を予想するものの、バリュエーションに割安感はなく、高値警戒感から小幅な調整を予想する。
＜欧州＞インフレ鈍化による利下げ期待が下支えとなるものの、域内経済の減速や中国の景気の停滞感が重石となることや、高値警戒感から米国同様に小幅な調整を予想する。

為替市場：底堅く推移する米国景気を受けた早期の利下げ開始観測の後退がドル高要因となるものの、日銀の金融政策の修正観測などから、ドル円は横ばいでの推移を予想する。ECB が早期の利下げ開始に否定的であることはユーロ高要因となるものの、欧州の景気減速懸念などが下落要因となり、ユーロは対ドルで小幅下落を予想する。

出所：総務省1
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富国生命投資顧問株式会社＜Ⅱ＞市場概況1．国内債券市場②＜米国金利の動向＞米国市場では、底堅い米国経済を背景に、早期の利下げ観測が後退している。今後発表される雇用統計や CPI《2 月の国内債券市場》（消費者物価指数）などの経済指標の結果によ

2 月の国内長期金利は、日銀による政策修っては、金融政策の見通しを巡る思惑から、米正観測が重石となったものの、長期債、超長期国長期金利の変動幅が大きくなり、国内金利に債の入札が順調な結果となるなど、良好な需給波及することが考えられる。

環境を背景に低下し、月末は 0.710％で終了し③＜国内債券市場の需給動向＞3 月の国債た。

入札スケジュールとしては、10 年債（5 日）、30

国内長期金利は、前半、10 年債入札が順調年債（7 日）、20 年債（14 日）、40 年債（27 日）なな結果となったことや、内田日銀副総裁が追加どが予定されている。2 月に実施された国債入利上げに対して慎重な姿勢を示したことなどか

札はいずれも順調な結果となった。足元では、ら低下する場面もあった一方で、米国金利の上金利水準が切り下がっており、まずは今月最初昇などを受けて上昇するなど、方向感に乏しいの超長期債の入札として 7 日に実施される 30展開となった。後半、日銀による政策修正観測年債入札において、投資家需要が確認できるが重石となったものの、流動性供給入札や 20かが注目であり、結果によっては金利が大きく年債入札が順調な結果となるなど、良好な需給変動する可能性も考えられ、注意が必要である。

環境を背景に低下し、月末は 0.710％で終了しイールドカーブは、スティープ化すると予想すた。

る。信用スプレッドは、横ばいで推移すると予想

イールドカーブについては、良好な需給環境する。

を背景に、超長期ゾーン中心に金利が低下し、フラット化した。信用スプレッドは、小幅に縮小し％指標銘柄／新発10年国債

1.20
1.10
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.100.00

た。
《3 月の国内債券市場》
3 月の債券市場は、上昇を予想する。国内の物価上昇の高まりや日銀による政策修正観測などが金利の上昇要因となるだろう。3 月の債

7月 8月
2023年

券市場のポイントは、①日銀の動向、②米国金9月 10月 11月 12月 1月 2月
2024 年利の動向、③国内債券市場の需給動向と考える。
①＜日銀の動向＞1 月の日銀金融政策決定
会合以降、市場では 3 月または 4 月会合でのマイナス金利解除が意識されると同時に、その後の追加利上げを巡る思惑が燻っている。今後は、特に春闘の動向に注目が集まるなか、3 月会合に向けては、金利上昇余地を試す展開になりやすいと予想する。
2
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富国生命投資顧問株式会社

２．国内株式市場

第 3 四半期決算では、輸出関連企業を中心に業績が上振れし、1－3 月期の業績について《2 月の国内株式市場》

も会社計画の前提為替レートが足元のレートよ

2 月の株式市場は、堅調な米経済指標を背り円高方向に設定されていることから、一層の景とした円安を追い風に、好調な国内企業や海上振れ余地があるだろう。一方で、株式市場に外の半導体関連企業の決算を受けて上昇基調

おいては来期の業績見通しを踏まえた銘柄選が続いた。日経平均株価は史上最高値を更新別が活発化することが予想され、半導体市場のし、7.94％の上昇となった。

拡大から成長が期待されるセクターや、日銀の月初は、前月の大幅な上昇を受けた高値警

金融政策正常化の恩恵を受ける金融セクター

戒感から小幅な値動きとなったものの、堅調ななどに注目したい。

米雇用統計や内田日銀副総裁の講演から円安

企業業績は増益基調を維持し、引き続き株傾向が続くなか、好決算を発表した大手自動車

主還元策の拡充が期待できる上に、企業の資メーカーなど輸送用機器セクターが上昇し、本効率改善に向けた取組みへの期待や新徐々に上げ幅を拡大した。中旬には、海外の半NISA(少額投資非課税制度)の導入から株式へ導体企業の好決算を受け関連銘柄が急伸し、の需要は底堅いと思われるものの、日経平均政策保有株の見直しの方針が好感された損保株価は年初から 17.04％上昇し、一部指標では株も急騰した。下旬にかけても中国の旧正月期過熱感も見られる。バリュエーションに割安感は間中の堅調な消費が安心材料となり、米半導なく、年度末にあたる 3 月は年金基金等のリバ体企業の市場予想を上回る決算などから上昇

ランスや企業の持ち合い解消の売りなどで通常が続いた。業種別には、輸送用機器、保険、石月より大きな売り圧力が生じることが予想され油・石炭などが上昇し、繊維、海運、食料品などることから、一旦調整することとなりそうだ。

が下落した。
円

日経平均株価225種

42,00040,00038,00036,00034,00032,00030,00028,00026,000《3 月の国内株式市場》
堅調な米経済などを背景に、企業業績は来期に向け増益基調を維持することが予想され、春闘の本格化により賃上げと経済成長の好循環への期待が膨らむものの、バリュエーションに割安感はなく、年度末の年金基金等のリバラ

7月ンスも需給悪化要因となることから、下落を予

8月

2023年

想する。

9月 10月 11月 12月 1月 2月
2024 年
東証株価指数（ＴＯＰＩＸ）

日米で金融政策決定会合が予定されており、

3,000
2,900
2,800
2,700
2,600
2,500
2,400
2,300
2,200
2,100
2,000
1,900
1,800

FOMC(連邦公開市場委員会)が足元の物価指標の上振れにより利下げの軌道を上方修正した場合や、日銀の金融政策決定会合でマイナス金利の解除等の金融政策の変更が行われた
場合は株価を押し下げる要因となり、警戒が必

7月 8月
2023年

要だろう。

9月 10月 11月 12月 1月

2月

2024 年

3
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富国生命投資顧問株式会社

３．海外債券市場は小幅上昇を予想する。
《3 月の欧州債券市場》《2 月の米国債券市場》

3 月の欧州（ドイツ）の長期金利は、金融引き

2 月の米国の長期金利は、堅調な米国の経締めに伴う景気悪化は懸念されるものの、ECB済指標などを受けて、FRB（連邦準備理事会）が利下げを急ぐ姿勢を示していないことや、米の早期の利下げ観測が後退したことなどから、国の金利上昇などを受けて、金利は小幅上昇上昇した。

すると予想する。ECB による量的引き締めなど

前半、雇用統計で労働市場の底堅さが示さから、周辺国の対ドイツ国債スプレッドは緩やれたことなどから、上昇基調となった。中旬、米かに拡大すると予想する。

CPI（消費者物価指数）が市場予想を上回り、FRB の早期の利下げ期待が後退したことなどから、さらに上げ幅を拡大し、一時、4.3％台半ばまで上昇した。その後は、材料に乏しいなかで、高水準でのもみ合いとなり、月末は 4.2％台半ばとなった。
イールドカーブは、FRB の早期の利下げ観測の後退などを受けて、短期ゾーンの金利が相対的に大きく上昇したことから、フラット化した。
《2 月の欧州債券市場》

米10年国債％

6.00
5.50
5.00
4.50
4.00
3.50
3.00
2.50
2.00
1.50
1.00

7月

8月

9月

10月

11月

12月

2023年

2 月の欧州（ドイツ）の長期金利は、ECB（欧ドイツ10年国債％州中央銀行）の早期の利下げ観測が後退した

1月
2月
2024 年

4.00
3.50

ことなどから、上昇した。

3.00

月初に発表されたユーロ圏の CPI が予想を2.502.00上回り、ECB の利下げ期待が後退したことや、1.50米国の長期金利が上昇したことなどから、緩や1.000.50かに上昇基調となった。その後は、ユーロ圏の0.00

GDP 速報値が弱い結果となったことなどから、7月もみ合いとなり、月末は 2.4％台前半となった。

2023年

8月

9月

10月

11月12月

1月

2月

2024 年

ドイツ国債のイールドカーブは、フラット化した。
周辺国国債とドイツ国債の利回り差は、ECB の量的引き締めへの懸念が後退したことなどから、縮小した。
《3 月の米国債券市場》
3 月の米国の長期金利は、FRB が利下げの時期を探り始めたものの、底堅い米国景気やインフレ率の高止まりが懸念されることから FRBの利下げ観測が後退する展開が継続し、金利
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４．海外株式市場

ョンに割安感はなく、高値警戒感から小幅な調整を予想する。

《2 月の米国株式市場》《3 月の欧州株式市場》

2 月 の 米 国 株 式 市 場 は 、 S&P500 指 数 で3 月の欧州株式市場は、小幅な下落を予想5.17％の上昇となった。中旬に発表された CPIする。インフレ鈍化による利下げ期待が下支え（消費者物価指数）が市場予想を上回る伸びをとなるものの、域内経済の減速や中国の景気示し、FRB（連邦準備理事会）による早期の利下の停滞感が重石となることや、高値警戒感からげ期待が後退したことが重石となったものの、米国同様に小幅な調整を予想する。

半導体大手企業の好決算を受け、AI 関連銘柄

《3 月の香港株式市場》

に対する期待が高まったことなどで、史上最高

3 月の香港株式市場は、横ばいを予想する。

値を更新した。セクターでは、一般消費財・サー中国では、全人代での経済対策などが注目さビス、資本財・サービス、素材などを中心に全てれるほか、5 年物ローン・プライムレートの引きのセクターが上昇した。

下げが不動産市場の安定化に繋がるのかも今《2 月の欧州株式市場》

後の焦点となるだろう。景気や経済政策を見極2 月の欧州株式市場は上昇した。英国の CPIめようとする姿勢は継続するものの、株価対策が市場予想を下回ったことが好感されたほか、や割安感も台頭しており、底堅い展開を予想す

米半導体大手企業の好決算による AI 関連銘柄

る。

への期待が一段と高まったことに加え、ユーロ圏のサービス業を中心とした景況感の改善などが下支えとなり、上昇した。国別では、イタリア、オランダ、スウェーデンなどが上昇する一方、オドル
ダウ工業株30種平均
42,00040,00038,00036,00034,00032,00030,00028,00026,0007月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月

ーストリア、ポルトガル、フィンランドなどが下落した。セクターでは、一般消費財・サービス、情報技術、資本財・サービスなどが上昇する一方、不動産、公益、生活必需品などが下落した。
《2 月の香港株式市場》
2 月の香港株式市場は上昇した。春節期間における堅調な個人消費や旅行動向が好感さ

2023年れたほか、人民銀行が 5 年物ローン・プライムレ
5,600
5,400
5,200
5,000
4,800
4,600
4,400
4,200
4,000
3,800
3,600

ートを引き下げたことに加え、中国当局による空売り規制などを含む株価対策が下支えとなり、上昇した。
《3 月の米国株式市場》
3 月の米国株式市場は、小幅な下落を予想

7月 8月
2023年する。堅調な米国経済を背景としたソフトランデ

2024 年
米国Ｓ＆Ｐ500指数

9月 10月 11月 12月 1月

2月

2024 年

ィングへの期待や企業業績の増益基調が継続し、底堅い展開を予想するものの、バリュエーシ
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５．為替市場ドイツ ＤＡＸ指数

20,00019,00018,00017,00016,00015,00014,00013,00012,000《2 月のドル／円相場》
2 月のドル／円相場は、日銀がマイナス金利を解除した後も緩和的な金融政策を続けるとの見方や、FRB（連邦準備理事会）の早期の利下

7月 8月
2023年

9月 10月 11月 12月 1月

げ観測が後退したことなどから、上昇した。

2月前半、内田日銀副総裁がマイナス金利の解2024 年除後も追加利上げに対して慎重な姿勢を示したことなどから円安圧力が継続し、上昇基調とな

イギリス ＦＴ－ＳＥ（100種）指数
9,000

った。中旬、米 CPI（消費者物価指数）が予想を8,5008,000上回り、FRB の早期の利下げ観測が後退したこ

7,500とで上げ幅を拡大し、2023 年 11 月以来、約 3 ヵ7,000月ぶりに 150 円台後半まで上昇した。その後は、

6,500

方向感に欠ける展開が続いたものの、月末に6,000
7月 8月
2023年9月 10月 11月 12月 1月

かけてはやや上げ幅を縮小し、月末は 149 円台2月後半となった。

2024 年《2 月のユーロ／ドル相場》
香港

2 月のユーロ／ドル相場は、FRB の早期の利

ハンセン指数下げ観測が後退したことでユーロが下落し、月26,00024,00022,00020,00018,00016,00014,00012,00010,000末は 1.08 ドル台前半となった。
《2 月のユーロ／円相場》
2 月のユーロ／円相場は、ユーロ高円安となった。ドルに対して円・ユーロは下落したものの、円の下落幅が大きくなったためユーロ高円安と7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月
2023年
2024 年なり、月末は 161 円台後半となった。
《3 月のドル／円相場》
3 月のドル／円相場は、底堅く推移する米国景気を受けた早期の利下げ開始観測の後退がドル高要因となるものの、日銀の金融政策の修正観測などから、横ばいでの推移を予想する。
《3 月のユーロ／ドル相場》
3 月のユーロ／ドル相場は、ECB（欧州中央銀行）が早期の利下げ開始に否定的であることはユーロ高要因となるものの、欧州の景気減速懸念などが下落要因となり、ユーロは小幅下落を予想する。
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富国生命投資顧問株式会社＜Ⅲ＞虫眼鏡《3 月のユーロ／円相場》
3 月のユーロ／円相場は、下落すると予想す『藪の中～有価証券報告書の男女賃金格差の開示に思うこと～』る。ドルは円に対して横ばいで推移するが、ユーロに対して上昇となるため、ユーロ／円は下落を予想する。

「自分の経済システムの重要な関数の一つに、リスクを表す代理変数と性別を表すダミー変数を使わねばならなかった不幸な計量経済学者のことを忘れないでおこう。」

為替 （ドル／円）

円

160.0

フリッツ・マッハループ

155.0
150.0
145.0

2022 年 7 月の女性活躍推進法に関する省令

140.0

改正を経て、2023 年 1 月、開示府令の改正によ

135.0

り 2023 年 3 月期決算から有価証券報告書に人的資本・多様性の情報を開示することが求めら

130.0
7月

8月

9月

10月

11月

12月

1月

2月

れるようになりました。具体的には、「従業員の2024 年2023年状況」に、既存の項目に加えて「女性管理職比

為替 （ユーロ／ドル）ドル率」、「男性育児休業取得率」、「男女間賃金格1.301.25差」が記載されることになります。表 1 は、大手

1.20

小売企業の 2022 年開示例です。

1.15
1.10
1.05

表 1：大手小売企業の開示例

1.00
0.95
0.90
7月

8月

9月

10月

11月

12月

1月

管理職に占める

2月
名称

2023年

2024 年割合（％）

為替（ユーロ／円）

円

女性労働者の提出会社

180.0
175.0

連結会社

170.0

A

男女の賃金の差異（％）

男性の育児休業等取得率（％）

全社員

パート・正規雇用社員

有期社員

18.7

110.3

75.8

70.9

90.4

－－

100.4

97.4

109.4

－－

86

98.4

90.8

165.0
連結会社

160.0

B

155.0
150.0
145.0

140.0

7月

8月

9月

2023 年

10月

11月

12月

1月ESG の取組みが積極的な企業においては、2月2024 年

こうしたデータは以前よりホームページや統合報告書等で開示済みであることが多いのですが、そうでない企業にとっては新たな課題でもあり、情報の整理と透明性の向上が求められます。こうした開示が進むことで、従業員やステークホルダーとのコミュニケーションが強化され、
7
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企業の社会的な責任を果たす一助となることが

表 3：企業 A の平均男女別賃金平均年収期待されます。その一方で、こうした記述統計

全社員

正規非正規

全体

504619419

男性

501615418

間の賃金格差を把握できるのかについては注

女性

565696434

意する必要があります。どういうことか例を挙げ

男女賃金差異113%

113%104%の要約的な開示で、果たして正しく企業の男女て説明してみます。
表 4：企業 A の平均男女別勤続年数
表 2：企業 A の賃金データ

表 2 のような仮想の企業 A の賃金データがあったとします。このデータから、男女賃金格差を計算すると、表 3 のようになります。これを見る限り、正規・非正規とも男女賃金差異（女性平均賃金/男性平均賃金）は 100％を超えており、この企業には男女賃金格差はなく、逆に女性が男性よりも厚遇を受けているように見えます。この結論は正しいでしょうか？表 4 の男女の勤続期間の比較を見ると、女性の勤続年数の方が長いことが見て取れます。賃金に年功序列が反映されるような会社の場合、年次が長いほど年収が高くなる傾向があるので、正確な男女賃金格差を論じるためには、この影響を考慮する必要があります。そこで企業 A の賃金決定式として①のような回帰モデルを推定することにします。与えられたデータには学歴の変数もあるので、これも組み入れることにします。
年収=β0+β1*勤続期間+β2*学歴_高校+β3*学歴_大学+β4*雇用_正規+u ----①
ここで、学歴_高校は、最終学歴が高校であれば 1、それ以外（大学卒もしくは大学院卒）であれば 0 をとるダミー変数、学歴_大学は、最終学歴が大学であれば 1、それ以外（高校卒もしくは大学院卒）であれば 0 をとるダミー変数、雇用8
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富国生命投資顧問株式会社_正規は雇用形態が正規雇用であれば 1、それ散らばっておらず、大きく 3 つ水準に分かれてい以外（非正規雇用）であれば 0 をとるダミー変数ることが見て取れます。これは定式化がうまくいです。u はモデルでは説明しきれない誤差項で、っていない（モデルに追加で考慮しなければな何らかの確率分布に従うランダムな変数です。

らない変数がある）ことを示唆しています。

この回帰分析の結果は表 5 のようになりました。
図 1：回帰モデル①の残差プロット（全体）表 5：回帰モデル①の推定結果

この表から、勤続期間が 1 年伸びるごとに年収が約 16 万円上昇し、卒業証書の価値として図 2：回帰モデル①の残差プロット（分類別）

は、高校卒は大学院卒に比べて 88 万円低く、逆に大学卒は大学院卒に比べて 4 万円ほど高く評価されていることがわかります。通常、大学卒より大学院卒の方が専門知識は高いため、収入も高くなるのが妥当と考えられますが、この結果からは企業 A は大学院で学んできた知識を重視していないのかもしれません（技術系より事務系が幅を利かしている会社ではありそうなことです）。統計学的には、この変数の推定値の t 値は 0.40 と有意性は低く、説明力はあまりないようです。とりあえず推定結果の解釈は置いておき、定式化の妥当性について見てみましょう。勤続期間と標準化残差（給与の実績値と推定値の差のデータが平均ゼロ、標準偏差 1 に

そこで詳細に残差分析をしてみると、学歴（高なるように変換したもの）をプロットした図 1 を見校卒、大学卒、大学院卒の 3 つ）と雇用形態（正てみると、残差は 0 を中心に±2 の範囲内に収規、非正規の 2 つ）の組み合わせの 6 つの層かまっていて外れ値はありません。しかしながら散らなることがわかります（図 2）。したがって、回らばり具合をよく見てみると、残差はランダムに帰式①に学歴と雇用形態の交互作用効果（学9
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歴ダミー変数×雇用形態ダミー変数で計算され図 3：回帰モデル②の残差プロットる変数）を組み込むことが望ましいようです。そのため、これらの変数を取り入れた新たな年収決定モデルとして②を推定することにします。
賃金=β0+β1*勤続期間+β2*学歴_高校+β3*
学歴_大学+β4*雇用_正規+β5*高卒_正規+β6*大卒_正規+誤差項 ----②
この式の推定結果は表 6 のようになります。
モデル①と比べてモデル②の自由度調整済み決定係数は上昇し、各説明変数の回帰係数のｔ値もすべて有意であることから新しいモデルは申し分がないようです。念のため残差プロットも見てみましょう（図 3）。
すると残差に二つの外れ値があるのがわか
表 6：回帰モデル②の推定結果ります。これは何なのでしょうか？各残差がどの職員のものかを見てみると、33 番と 40 番の職員でした。この職員は他の職員と何が違うのか表 2 のデータを見てみると、なんと二人とも女性でした。そこで、性別ダミー変数（女性であれば 1、男性であれば 0）をモデル②に加えたモデ
ル③
賃金=β0+β1*勤続期間+β2*学歴_高校+β3*学歴_大学+β4*雇用_正規+β5*高卒_正規+β6*大卒_正規+β7*性別_女性+u ----③
で再推定したところ、表 7 のようになりました。各回帰係数はすべて有意であり、自由度調整済
み決定係数もほぼ 1 近くにまで上昇しました。図
4 の残差プロットを見ても外れ値が消え、0 を中心に±2 の範囲内でランダムに散らばっており、企業Ａの賃金を推定するモデルとしてふさわしいものと結論づけることができます。

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表 7：回帰モデル③の推定結果

合、賃金決定に影響する変数の効果を除去しなければ正しい格差は測定できません。その意
味では後者の結論が正しいような気もします。
ところが…
この結果に驚いた、日ごろダイバーシティを口やかましく唱えていた A 社の社長が人事担当者に問い合わせると、職員 33 は実はコンプライアンス上、不適切な行為を行ったことで、当該年度に関して減給処分を受けていたこと、職員 44については当該年度に育児休業をとって無給の期間があることがわかりました。たまたまモデルに考慮していなかった特殊事情がサンプル数の少ない女性に生じたために、男女の賃金

図 4：回帰モデル③の残差プロット格差につながっていた可能性が出てきました。
誤差項としてまとめられてしまっていたこの賞罰ダミー変数や育児休業ダミー変数を加えて再推定するべきでしょうか？表 2 のデータのみを使用する場合、これら二つの新変数は性別ダミー変数と多重共線性の問題（変数間の相関が高いため、回帰係数の標準誤差が大きくなってしまう問題）が生じてしまうため、推定結果の信頼性が低くなることが予想されます。正しい方法は、二つのダミー変数をモデルに加えた上でサンプル数を増やして（例えば過去のデータを追加する）多重共線性を軽減すようにするか、この二つのダミー変数および性別ダミー変数をモデルから除外し、二人のデータをサンプルから削除

このモデルが正しいとした場合、性別ダミーしてモデル②を推定するかです。ただ、この会の回帰係数を見てみると、女性であるということ社の問題点は、おそらく男女の賃金格差にあるで年収が 32 万円ほど低くなっていることがわかのではなく、女性社員が圧倒的に少ないことにります。しかもｔ値が絶対値で見ると 21 と非常に見られる男女の雇用機会の格差（の可能性）に大きく、性別が賃金決定に有意に影響を与えてあると思います。

おり、この会社には女性に不利になるような男以上、男女賃金格差を正しく測定するのは言女賃金格差があるという結果になりました。これうほど簡単ではないことを見てきました。ただし、は最初の有価証券報告書ベースで開示されて筆者はこうした男女賃金格差の開示が無意味いるような、単純な集計表に基づく知見とは真だと言いたいわけではありません。男女賃金差逆の結論です。果たしてどちらが正しいのでしょ

異の公表は、企業が自らの賃金制度を評価し、うか？男女賃金格差があるかどうかを調べる場

改善を進めるための指標として利用できます。
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この情報を元に、賃金の透明性や公平性を高めるための措置を検討し、従業員とのコミュニケーションを通じて改善を実現することが重要です。

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＜P.2 からのグラフの出所について＞■P2～7
野村総合研究所 Dataline、Bloomberg より富国生命投資顧問作成■P10：野村総合研究所 Dataline、Bloomberg
金融商品取引業者 関東財務局長（金商）第 458 号
加入協会：一般社団法人 日本投資顧問業協会

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