第２章 職業とタスクからみる仕事と賃金のジェンダー格差
麦山 亮太 1

【要旨】
日本の男女間賃金格差はOECD諸国のなかでもきわめて高い水準にあり、さらなる改善が急務である。本稿は男女間賃金格差を生む要因として男女が従事する仕事の違いに着目し、男女の仕事がどの程度異なっており、かつそれが男女間賃金格差に対していかなるインパクトを持っているのかを、職業とタスクという仕事を測定する2つの指標を用いて明らかにする。結果は以下の3点にまとめられる。第1に、男性と女性は異なる職業に従事しており、この傾向は1990年から2015年にかけて大きく変わっていない。ただし20代の若年層については男女の職業分布は以前よりも近づいている。第2に、女性は男性に比して高度な技能を要する非定型タスクに従事していない。こうしたタスクに従事する女性は徐々に増加しているが、他方でさほど高度な技能を要しないタスクに従事する女性も増加するという分化が進んでいる。第3に、男女の従事する職業とタスクの違い
は男女間賃金格差を一定以上説明する。とりわけ子どもを持つ男女間の賃金格差が職業とタスクの違いによって説明され、子どもを持つ女性が難易度や要求される技能の高い仕事に従事できていない可能性を示唆する。女性がより技能を活かせる仕事（職業ならびにタスク）に従事できるよう促すとともに、業務内容に比して賃金水準が低い仕事の賃金を高めることが、男女間賃金格差の縮小に寄与するだろう。
1. 男女間賃金格差の要因と理論(1) 男女間賃金格差の実態
日本の労働市場におけるジェンダー格差は先進国のなかでも最も大きい部類に入ることはよく知られている。こうした格差をみるうえで最も代表的な指標が男女間賃金格差だ。図
表1は、OECD諸国の男女間賃金格差（フルタイムで働く男性の中位賃金に比して、フルタ
イムで働く女性の中位賃金がどの程度低いのか）の程度を国別に示したものである。現時点ではどの国でも女性の賃金は男性と比べて低い。とはいえ、その程度は国によって異なっている。掲示された国のなかで韓国に次いで賃金格差が大きいのが日本である。2020年時点で、男性の中位賃金に比して女性の中位賃金は23.5％低い。つまり、同じ1時間働いたとしても、女性は男性の76％ほどの賃金しか得ていないということだ。この統計は、ジェンダー格差が大きいといったときに最もよく参照されるものの一つである。

1 学習院大学法学部政治学科准教授― 20 ―

図表1 男女間賃金格差の国際比較（出所）OECD, Gender Equality（2021年11月26日アクセス，https://www.oecd.org/gender/data/employment/）.
（注）縦軸の値はフルタイム労働者における男性の中位賃金に対する女性の中位賃金の比を表す。

こうした男女間賃金格差が時系列的にどのように推移してきたのか。日本についてこれを示したのが図表2である。日本の男女間賃金格差は1990年代ころから緩やかではあるものの徐々に解消してきていることがわかる。日本の男女間賃金格差の縮小はたとえばアメリ
カやイギリスといった他の先進国に遅れて始まり、徐々にこれらの国に近づいてはいる。とはいえ、依然として男女間賃金格差は非常に大きく、格差解消の動きを止めることなく、さらに加速させていくことが重要である。

― 21 ―

図表2 1976–2020年における日本の男女間賃金格差の推移（出所）OECD, Gender wage gap（2021年12月21日アクセス,
https://data.oecd.org/earnwage/gender-wage-gap.htm）（注）縦軸の値はフルタイム労働者における男性の中位賃金に対する女性の中位賃金の比を表す。

(2) 男女間賃金格差を説明する理論
男女間賃金格差は何によって生じているのだろうか。大きく2つの説明が挙げられる。
第1に、人的資本による説明である。単純化していえば、男性と女性のスキル、あるいは生産性に差があるために賃金格差が生じるという説明である。ここでのスキルや生産性というのは、典型的には教育水準や就業年数などによって測定されることが多い。もちろん人的資本は重要な要因であるけれども、これだけで男女間賃金格差をすべて説明することはできないというのが一般的な見解である。なぜなら、欧米をはじめとする多くの先進諸国で女性の教育水準は男性のそれを上回っているにもかかわらず、なお女性の賃金は男性に比して低いからだ。なお、日本では今も女性の教育水準は男性の教育水準を下回っているが、これは先進国のなかでは特異な現象だ。いずれにしても、少なくとも教育水準を人的資本の指標として用いる限り、男女間賃金格差は人的資本の差によってはあまり説明できない。
そこで特に社会学者が注目してきた第2の説明が、男性と女性の行っていること、すなわ
ち就いている仕事が異なるという説明だ。ここでは、たんに仕事の種類が違うということだ
けではなく、その仕事の間に報酬の違いがあるということが重要である。すなわち、女性が男性よりも支払われる賃金が低い仕事に就いているために、男女間賃金格差が生じるとい― 22 ―

うことである。以降では、こうした仕事の違いによる説明に焦点を当てて議論を展開する。
ではなぜ男女で就く仕事に違いが生じるのか。これについては、労働供給側（supply side）と労働需要側（demand side）の2つの側面から説明が提示されてきた。
まず労働供給側について。男性労働者がより「男性的」、女性労働者はより「女性的」な仕事を選ぶという選好を持っている場合、男女で就く仕事には違いが生じる。ここで「男性的」というのは、男性の割合が高く、男性に向いていると思われている、という意味で、「女
性的」というのはその逆だ。たとえば機械の操作、肉体労働、人との交渉などは「男性的」で、人の世話をしたり、細かな作業をしたり、といったことは「女性的」と考えられていることが多い。あるいは就職以前の段階でいえば、男性は数学を使うような理系的な専攻を選
びやすく、女性は読み書きをより使うような文系的な専攻を選びやすいといったことも選
好の違いの一例である。こうした選好自体が社会の規範によって作られているという部分もあるが、ここでのポイントは、労働供給側からみた説明は、労働者自身の選好によって、男女で就く仕事の違いが生じることに着目するという点だ。
もう一方の労働需要側についてはどうか。たとえば雇う側が特定の仕事には男性を採用することを好み、特定の仕事には女性を採用することを好むというふうな選好を持っている場合にはやはり、男女で就く仕事に違いが生じる。差別と言い換えることもできるだろう。
重要性や難易度が高く、したがって賃金水準が高いような仕事には男性を優先して採用したり、あるいはそうした仕事に（昇進などによって）男性を就かせたりといったパターンが考えられる。たとえば外回りの営業のような「男性的」な仕事には男性を、社内での書類整
理や経理などといった「女性的」な仕事には女性を採用する、あるいは採用した後にそのように男女を割り当てるといったようなことが典型的な例だ。
(3) 「仕事」を測定する：職業とタスク
男女間賃金格差がなぜ生じるのかを理解するうえで、男女の就く仕事をみることが重要であることを確認した。では、こうした仕事の違いというのは実証的にはどのように測定するのか。そもそも仕事というのはどのように測定すればいいのか。ここで、仕事を測定するための概念として、職業とタスクの2つを考えることができる。
まず、職業というのは、個人が従事している業務をその類似性に着目して区分したものである。たとえば、学校の先生とか、経理事務であるとか、われわれがふだん抱いている業務の区分というのはその類似性によって分けられている。こうした類似性にもとづいて、人びとの仕事に名前をつけて区分していくのが職業だ。この職業というのは、政策的にも同一業務であることを示す単位として参照されている。たとえば同一労働同一賃金を実現しようといった場合、そこでの「同一労働」は「同一職業」として判断される。一例として、派遣労働者の賃金を決める際には、労使の協定のもとで、「同種の業務に従事する一般労働者の賃金水準」（労働者派遣法第30条の4）に大きく劣らないものにすることが定められている。
もう１つがタスクだ。タスクは、生産物を生み出す具体的な業務、あるいは具体的な活動― 23 ―

に着目した測定である。労働者が具体的に何をどの程度行っているのかを、職業横断的に測定することを目指したコンセプトといえる。異なる職業、たとえば販売店員や営業事務といったさまざまな職業があるけれども、そういった異なる職業の間にも、部分的にはやっている業務内容に共通性はあるだろう、と考えるのである。こういった特徴を持つタスクは、たとえば違う職業に就いていた人であっても、そこでの経験を別の仕事でも生かせるのではないかといった経験の移転可能性を示すとか、あるいは、やっていることが似ているのにもかかわらずある職業と別の職業の間に大きな賃金格差があるならば、業務に対する報酬が適切でないのではないかと評価する、といったような用途に役立てることもできるであろう指標といえる。
仕事そのものをすべて余すことなく定量化するのは難しいけれども、この2つのコンセプ
トを用いることで人びとの仕事を捉えることができる。
(4) 本稿の目的と検討課題
以上を踏まえて、本稿の目的は、男女はどの程度異なる仕事に従事しており、そしてその仕事の違いは男女間賃金格差に対してどのようなインパクトを持つのかを明らかにすることにある。これを通じて、男女間賃金格差の解消に向けて、男女の仕事という観点から何がいえるのかを考えたい。より具体的には、以下の3点の検討課題を取り上げて、自身の研究を踏まえた分析結果を紹介する。
第1に、男女はどの程度異なる職業に従事しているのか、そして、この傾向は1990年から現在までどの程度変化しているのか。ここでは特に男女間賃金格差縮小の起点となっている時点である1990年を一つの基準として設定している。第2に、男女はどの程度異なるタスクに従事しているのか、そしてこの傾向は1990年から現在までどの程度変化しているのか。
第1と第2の検討課題は、男女の従事する仕事の違いをその測定指標たる職業とタスクという観点からみていくという位置づけである。そして第3に、男女の職業分布とタスク分布の違いは男女間賃金格差をどの程度説明するのか。これらが本稿の具体的な検討課題である。
2. 職業分布の男女差とそのトレンド(1) 性別職域分離
男女はどの程度異なる職業に従事しているのか。男性と女性で従事する職業の分布が異なっていることは性別職域分離と呼ばれ、そのトレンドやメカニズム、男女間賃金格差との関係が研究されてきた（Reskin et al. 1990; Kanter 1993; Morgan & Petersen 1995; Blau 2013）。
性 別職域分 離を測定する にあたっ て最もよく用 いられる 指標が分離指 数（Duncan
segregation index、以下D-index）である（Duncan & Duncan 1955）。図表3をみてほしい。k種
類の職業があり、それぞれの職業で男性が𝑁𝑁𝑚𝑚1 , 𝑁𝑁𝑚𝑚2 , … , 𝑁𝑁𝑚𝑚𝑚𝑚 人ずつ、女性が𝑁𝑁𝑓𝑓1 , 𝑁𝑁𝑓𝑓2 , … , 𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 人ずつ働いているとする。すると、男性のうち職業1で働いている人の割合は、職業1に従事す― 24 ―

る男性の人数を、全体の男性就業者数で割った値𝑁𝑁𝑚𝑚1 /𝑁𝑁𝑚𝑚 となる。すべての職業について割合を計算すれば、男性内の職業分布を得ることができる。同じようにして、女性内の職業分
布も得ることができる。そうして得られた男性内割合と女性内割合の差をすべての職業について取っていき（𝑁𝑁𝑚𝑚1 /𝑁𝑁𝑚𝑚 − 𝑁𝑁𝑓𝑓1 /𝑁𝑁𝑓𝑓 , 𝑁𝑁𝑚𝑚2 /𝑁𝑁𝑚𝑚 − 𝑁𝑁𝑓𝑓2 /𝑁𝑁𝑓𝑓 , … , 𝑁𝑁𝑚𝑚𝑚𝑚 /𝑁𝑁𝑚𝑚 − 𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 /𝑁𝑁𝑓𝑓 ）、その絶対値を足し上げていくと、男性の職業分布と女性の職業分布が全体としてどの程度隔たっているのかを測ることができる。こうして計算されるのが分離指数である。数式で表せば、次のようになる。
𝑘𝑘

𝑁𝑁𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓1−�𝐷𝐷 = 100 × × � �
𝑁𝑁𝑚𝑚
𝑁𝑁𝑓𝑓
2
𝑖𝑖 = 1

こうして定義された分離指数は、男性と女性が一切同じ職業に就いていない場合に100、逆に男女の就く職業がまったく等しいという場合に0となり、値が大きいほど男女の職業分布が隔たっているということを表す。この値の多寡をもって、性別職域分離を定量化するわけである。
図表3 性別×職業のクロス集計表
性別
職業

男性

女性

1

𝑁𝑁𝑚𝑚1

𝑁𝑁𝑓𝑓1

𝑁𝑁𝑚𝑚𝑚𝑚𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓

2

𝑁𝑁𝑚𝑚2

︙
k
合計
（出所）筆者作成。

𝑁𝑁𝑚𝑚

𝑁𝑁𝑓𝑓2
𝑁𝑁𝑓𝑓

（注）Nは就業者数を示す。

(2) 1990–2015年における性別職域分離のトレンド
上記の性別職域分離を計算するためには、実際の男女の職業別の就業者数のデータが必要となる。ここでは国勢調査を用いる。国勢調査は5年に一度、日本国内に居住するすべての人の仕事内容を自由回答で聴取し、それに対して職業小分類を付している。このデータを使うことで男性と女性の仕事の分布がどれくらい違っているのか、すなわち性別職域分離の程度をきわめて正確に計算することができる。
少し細かい話になるが、この職業分類というのは毎年まったく同じものが使われている
わけではなく、社会の実態に即して毎年少しずつ改訂されている。2009年の日本標準職業分類の改訂にともない、国勢調査の職業分類も2005年と2010年の間には大きな改訂があった。
そのため、この前後の値の大小それ自体は直接比較できない。とはいえ、1990年から2005年
にかけてと2010年から2015年にかけての方向性（まもなく2020年の値が判明することだろ― 25 ―う）、すなわち下がっているのか下がっていないのかということはみることができるため、国勢調査を使っていくこととする。
1990年から2015年にかけての分離指数の推移をみたのが図表4である。大分類と小分類のそれぞれについて分離指数を計算した結果をみると、分離指数はほぼ横ばいで推移していることがみてとれる。この25年間、男女の職業分布は特に近づいても離れてもいない。
図表4 1990–2015年にかけての性別職域分離（分離指数）の推移（出所）国勢調査（総務省）集計表より筆者計算。
（注）全就業者を対象とした集計。被雇用者のみに限定しても結果はおおむね同じである。大分類は2010年国勢調査に用いる職業分類をベースに作成したもので、カテゴリ数は11。1990–2005年の小分類は筆者による統合分類で、カテゴリ数は264。2005–2015年の小分類のカテゴリ数は232。いずれも「分類不能の職業」は集計から除外。2005年については遡及集計の値を併用している。1980–2005年のト
レンドについては打越・麦山（2020）を参照のこと。

この値だけからは、男性と女性がそれぞれ具体的にどのような職業に就いているのかということはみえてこない。そこで、職業大分類について男性内割合と女性内割合の推移を示したのが図表5である。まず注目すべきは、性別職域分離の値に変化がないといっても、個別の職業でみれば、男性内割合と女性内割合が近づいている職業もあるということだ。典型
的には管理職と事務職がこれに当てはまる。管理職には男性が多く、事務職には女性が多い
が、この25年間でその差は少しずつだが減ってきている。
他方で、男性内割合と女性内割合が離れつつある職業もある。生産工程職とサービス職がこれに当てはまる。たとえば生産工程についていえば、1990年時点では男性のうち約20%がこの職業に就いていたが、2015年時点では約17%と若干の減少傾向がある。他方で女性の変― 26 ―

化はそれ以上に大きく、1990年時点では約17%が生産工程職に就いていたのに対して、2015
年にはこれが約9%と、8%ポイントも減少している。小分類をみてみると、繊維関連の職業でこの減少が大きく出ているようである。代わって増加した職業がサービス職である。たとえば介護職員は増加傾向にあるサービス職の典型的な例だ。サービス職に就く男性、女性はいずれも増えているが、やはりここでも女性の増加傾向は顕著であり、この期間で約7%ポイント増加している。このように、分離が減っている職業がある一方で分離が増えている職業もあり、両者が相殺した結果、全体として性別職域分離は横ばいで推移しているということだ。
図表5 職業大分類別にみた男性内割合・女性内割合の推移（出所）国勢調査（総務省）集計表より筆者計算。
（注）図表4に同じ。

全体の傾向だけでなく、どのような層で性別職域分離に変化が生じているのかも重要である。ここでは集計データの範囲で可能な分類である年齢層に注目して、20代、30代、40代、50代、60代の就業者それぞれについて、同じように分離指数を計算する。結果が図表6である。一見して、20代において分離指数が減少傾向にあり、他の年齢層ではみられない動きだ。
1990年時点では20代は他の年齢層よりもむしろ職域分離が大きかったけれども、2015年時
点では、小分類で見た場合には他の年齢層よりも低いという状況である。1990年以降、20代の男女の職業分布が近づきつつあるということだ。

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図表6 年齢階級別にみた性別職域分離（分離指数）の推移（出所）国勢調査（総務省）集計表より筆者計算。
（注）図表4に同じ。

20代の若年層ではどのような変化が起こっているのか。図表7には図表5と同様、男性の職
業分布と女性の職業分布がそれぞれどのように変化したのかを20代についてみたものだ。
事務職に就く女性が急激に減少したことが一目瞭然である。1990年時点では、働く20代の女
性の半分は事務職に就いていた。短大卒を中心に、いわゆる一般職（OL）として想像されるであろう職業である。これがこの25年で20％ポイント近く減少している。代わってどのよ
うな職業に就く女性が増えたのかといえば主にサービス職、ついで販売職である。特にサービス職の増加は急激である。2015年時点では、働く20代女性のうち約20–30%ずつサービス
職、販売職、事務職、専門職にそれぞれ就いているという分布だ。われわれがふだん企業での仕事を想像するときには無意識に事務を中心としたいわゆるオフィスワーカーが想定されることが多いが、こうした層は、特に女性についてはむしろ減っているといえる。サービス職などの周辺での変化は無視できない。

― 28 ―

図表7 職業大分類別にみた20–29歳の男性内割合・女性内割合の推移（出所）国勢調査（総務省）集計表より筆者計算。
（注）図表4に同じ。

3. タスク分布のトレンドと男女差(1) タスクへの関心の高まりと5タスク分類
ついで、タスクの分布とその時系列的な変化、そしてその男女差についてみていく。こうしたタスクを指標化するうえで非常に影響力のあった論文が、Autor, Levy & Murnane（2003）である。彼らは、行っている業務が定型的か非定型的かという側面と認識的か身体的かという側面に着目して、タスクを5種類に分類するという枠組みを考案した。それが図表8に示す
非定型分析（Non-routine analytical）タスク、非定型相互（Non-routine interactive）タスク、定型認識（Routine cognitive）タスク、定型手仕事（Routine manual）タスク、そして非定型
手仕事（Non-routine manual）タスクの5つである。Autorらは、ここで挙げたタスクのうち、
定型認識および定型手仕事といったタスクはロボット化やコンピュータ化の進展にともなって機械に代替される一方で、非定型的なタスクというのは機械に代替されにくく、人間はこうした非定型的なタスクにより従事するだろうと論じた。実際、アメリカのデータを分析
して、1960年から1997年にかけて非定型相互・非定型分析タスクがコンピュータ化と並行して増加した一方で、1980年ころから定型手仕事・定型認識タスクが減少したというふうなト
レンドを見出している。日本については、池永（2009）およびIkenaga & Kambayashi（2016）― 29 ―

が類似のアプローチで分析を行っており、1960年から2005年にかけて、定型手仕事タスクの減少や非定型相互・非定型分析タスクの増加傾向がみられることを確認している。
図表8 5つのタスク分類とその定義・測定
定義

利用する日本版O-NET指標

非定型分析

高度な専門知識を持ち、「情報やデータを分析する」

Non-routine

抽象的思考の下に課題を「創造的に考える」

analytical

解決する業務「情報の意味を他者に説明する」

非定型相互

高度な内容の対人コミュ「人間関係を構築し、維持する」

Non-routine

ニケーションを通じて価「部下への指導、指示、動機づけを行う」

interactive

値を創造・提供する業務「他者をコーチし、能力開発を行う」

定型認識

あらかじめ定められた基「同一作業の反復」

Routine準の正確な達成が求めら「厳密さ、正確さ」

cognitive

れる事務作業「仕事の構造化」

定型手仕事

あらかじめ定められた基「機器等の速度に応じた作業」

Routine準の正確な達成が求めら「反復作業」

manual

れる身体的作業「機械、および機械製造のプロセスをコントロールする」

非定型手仕事それほど高度な専門知識「全身を使って身体的な活動を行う」

Non-routineを要しないが、状況に応「手と腕を使って物を取り扱い動かす」

manual

じて柔軟な対応が求めら「他者に対する支援とケアを行う」

れる身体的作業「公共の場で一般の人びとのために働いたり、直接応対する」（出所）定義の記述内容は池永（2009）、利用する日本版O-NET指標の選定はKomatsu & Mugiyama（2022）による。

本稿の問題関心はコンピュータ化との関連を明らかにするということよりもむしろ、男女がそれぞれどの程度異なるタスクに従事しており、それがどのように変化しているのかを明らかにすることにある。とはいえこのタスク分類は個別の内容がイメージしやすいものであるので、この5つのタスク分類を用いて、1990年から2015年までのトレンド、その男
女差をみていきたい。
(2) 日本版O-NETを活用したタスク指標の作成とトレンド分析
先に述べたタスクを測定するためには、実際に人びとが仕事の場で何をどれくらい行っているのかを調べる必要がある。そこで、労働政策研究・研修機構により整備され、2020年度末に厚生労働省より公開された日本版O-NETというデータベースを利用する。このデー― 30 ―

タベースでは、働いている人一人ひとりに、あなたの就いている職業ではどういった業務を行っていますかといったことを細かく調査して、一つひとつの職業のタスクやスキルといったものをスコア化している。このスコアの数値を国勢調査の職業小分類にマッチさせることで、職業ごとのタスクスコアを得ることができる。これをもとに、職業分布の変化を通じて、その裏にあるタスクの変化がどれくらい起こっているのかを分析することができる。
より具体的には、日本版O-NETで聴取されている指標のなかから図表8に示すとおり5つのタスクに対応する指標を抽出して、それを合算して各タスクのスコアとしている。
1990年から2015年にかけて、どのようなタスクが増加し、どのようなタスクが減少したのか。図表9がその結果である。ここでは2005年を基準年（0）として、そこからどの程度各タ
スクのスコアが増加あるいは減少したのかを示している。数値の大小というよりはむしろ
スコアが上がったのか下がったのかということをみてほしい。5つのタスクのうち、非定型分析・非定型相互タスクについては、1990年から2015年まで緩やかに増加していることが見て取れる。さらに、非定型手仕事タスク、これも同様に増加している。非定型分析・非定型
相互タスクはどちらかといえば高い技能を要する一方で、非定型手仕事タスクはそこまで高い技能を要しないとするならば、非定型タスクの両極化が少しずつ進んでいると解釈することができる。一方で定型タスクについては、定型手仕事タスクは減少していて、これも定型的な業務が減少するという議論と一致する動きである。ただし、定型認識タスクについてはむしろ増加傾向で、なぜこのようになっているか現時点ではっきりわからない。

― 31 ―

図表9 1990–2015年におけるタスクスコアの変化（出所）国勢調査（総務省）集計表および日本版O-NET（労働政策研究・研修機構）より筆者計算。
（注）全就業者を対象とした集計。スコアは2005年の職業別就業者数を基準として平均0、標準偏差1となるよう変換している。2005年については遡及集計の値を併用。いずれも「分類不能の職業」および
日本版O-NETでスコアが収集されていない一部職業は集計から除外。使用した日本版O-NETのデー
タは「職業情報データベース簡易版数値系ダウンロードデータver2.00」（2021年8月11日アクセス，
https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download）に2021年11月26日時点で未公開の数値情報を追加したもの。
よりくわしい説明についてはKomatsu & Mugiyama (2022)を参照。

先の全体像を踏まえて、これを男女別に集計するとどのようなトレンドがみえるのか。図
表10がその結果である。2005年前後の職業分類の改訂がかなり大きく影響し、この前後で値の大きな隔たりがあることに注意は必要である。まず各タスクスコアの男女差についていえば、非定型分析や非定型相互タスクといった高度な技能を要するタスクは一貫して女性
よりも男性のほうがより従事していることがわかる。この後みるように、こうした高度な技能を要する非定型タスクに従事する者が男性に偏っているという事実は、男女間賃金格差
とも無関係ではないだろう。

― 32 ―

図表10 男女別にみた1990–2015年のタスクスコアの推移（出所）国勢調査（総務省）集計表および日本版O-NET（労働政策研究・研修機構）より筆者計算。
（注）図表9に同じ。

さらにトレンドについていえば、先ほど増加していると述べた非定型タスクについては、
いずれも女性のほうがより大きく増加していることが分かる。非定型分析、非定型相互、非定型手仕事タスクのいずれも、男性の変化はほぼ横ばいで推移しているのに対して、女性ではいずれも増加傾向である。このことは、女性が一方では非定型分析、非定型相互のような高度なタスクに少しずつ従事するようになりつつも、一方では非定型手仕事のような必ずしも高度とはいえないタスクにも移行しており、その意味で両極化が進んでいることがうかがえる。
(3) 職業とタスクの男女差：小括以上、男女はどの程度異なる職業に従事し、この傾向は1990年から現在までどの程度変化
しているのか、同様に男女はどの程度異なるタスクに従事し、この傾向はどの程度変化しているのかという課題をそれぞれ検討してきた。第1の課題に関しては、男性と女性はやはり大きく異なる職業に就いていて、この傾向は1990年からあまり変化していないことが確認できた。ただし、若年層に絞ってみると変化が生じている。この傾向が継続するのか、より高い年齢層にも広がるのかは今後注目すべき点だ。
第2の課題、タスクについてみると、やはり女性が男性に比して高度な技能を要するタスク（非定型分析・相互）に従事していないことがわかった。しかしこの間女性のタスク分布― 33 ―

は大きく変化し、非定型分析・相互タスクのスコアと、それと比べるとさほど高い技能を要しない非定型手仕事タスクのスコアの両方が増加しており、いわば二極化が進みつつあることが見て取れた。
さて、男女の従事する職業とタスクがどの程度異なっており、かつそれがどのように変わってきたのかをみてきたが、それが一体男女間賃金格差に対してどのようなインパクトを持つのかという第3の検討課題について以下でみていく。
4. 職業／タスクと男女間賃金格差(1) 男女間賃金格差を分解する
男女の仕事（職業ならびにタスク）の違いが男女間賃金格差を生んでいるという観点から考えた場合、男女間賃金格差は図表11に示すように2つの構成要素に分解することができる。
第1に、男性と女性が異なる職業あるいはタスクに従事しているために男女で賃金が異なるという要素であり、これを（1）職業/タスク間賃金格差と呼ぶことができる。第2に、同じ職業あるいはタスクに従事していたとしてもなお男女で賃金が異なるという要素であり、これを（2）職業/タスク内賃金格差と呼ぶことができる。
仕事をより正確に測定できるデータであればあるほど、男女間賃金格差に対する（1）を通じた寄与分は大きくなり、（2）を通じた寄与分は小さくなる。現実のデータには限界がつきものであるので、真に正確に（1）と（2）がそれぞれどの程度であるのかを推計するのは難しい。とはいえ、ここでの問題は、仮に同じ仕事に就いている人に対してすべて同じ賃金が支払われるようになれば、言い換えれば、同一労働同一賃金が実現しさえすれば、男性と女性の格差というのはすべて解消するのだろうか、ということである。もしそうであるなら
ば、男女間賃金格差はすべて（2）を通じて生じているという結果が得られるだろう。しかし、たとえ粗いデータであったとしても（1）による寄与分が存在するのであれば、男性と女性の従事する仕事の違いが一定以上の賃金格差を生み出していることは疑いないといえる。では、果たして（1）は存在するのだろうか。
図表11 職業/タスクを加味した男女間賃金格差の分解（出所）筆者作成。

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(2) PIAACを用いた職業/タスクと男女間賃金格差の分析
こうした分析が可能でかつそれを時系列的にみることのできるデータはなかなかない。
そこで今回は一時点という限界があり、かつ、そこまで規模は大きくないという限界はある
ものの、本稿の問題関心に資する貴重なデータとして、OECDの実施している国際成人力調査（Programme for the International Assessment of Adult Competencies, PIAAC）の日本調査デー
タを利用する。日本の調査は2011年に実施されたものである。このデータの強みは、就業者の賃金はもちろんのこと、どのような職業に就いているか、そして何よりその人が仕事の場でどういったタスクをどの程度行っているかを聴取している点だ。このデータを用いて、職業とタスクが男女間賃金格差をどの程度説明するのかというのを分析する。
先ほどみたような5つのタスク指標と同じような指標を作れればよいのだが、これについてはまだ定まったアプローチが開発されていない。そこで今回はOECDがPIAACの一般向けファイル（Public Use Files）で提供している合成指標を参照して、図表12に示す4種類のタスク指標を作成している。具体的には、読解タスク（Reading task）、執筆タスク（Writing task）、
計算タスク（Numeric task）、影響タスク（Influencing task）の4つである。職業については、
2008年国際標準職業分類（International Standard Classification of Occupation, ISCO-08）の2-digit（中分類に相当、全43カテゴリ）を使用する。
図表13はPIAACのデータをもとに男女の職業分布の違い（分離指数）およびタスクスコアの違いをみたものである。これまで確認してきたのと同様、やはり男性と女性の職業分布は
大きく異なっている。さらにタスクスコアについては、いずれも女性に比して男性のスコアが高い。男性のほうがより頻繁に、より難易度の高いタスクに従事しているということだ。

― 35 ―

図表12 PIAACにおけるタスクの測定
変数

定義

用いる項目

読解タスク

文章や図表な 「説明書を読むこと」

Reading task

どを読む業務「手紙、メモ、電子メールを読むこと」「新聞、雑誌、ニュースレターの記事を読むこと」「専門誌の記事や学術出版物を読むこと」「本を読むこと」「マニュアルや参考資料を読むこと」「請求書、銀行取引明細書、その他の会計上の報告書などを読むこと」「グラフ、表、地図や図式を読むこと」

執筆タスク

文章を書く業 「手紙、メモ、電子メールを書くこと」

Writing task

務「新聞、雑誌、ニュースレターの記事を書くこと」「報告書を書くこと」「書類の記入を行うこと」

計算タスク

基礎的な計算 「価格、経費、予算の計算をすること」

Numeric taskや発展的な数 「分数、小数、百分率を使うこと」
学を使う業務

「電卓を使うこと（コンピュータのものも含む）」「グラフ、図式、表を作成すること」「簡単な代数や公式を使うこと」「微積分、複素代数、三角法、または回帰法の使用など、高度の数学や統計学を使うこと」

影響タスク

他人に対して 「個人またはグループの指導、研修または教育」

Influencing

影響を与える 「5人以上のグループの前でスピーチや発表を行うこと」

task

業務

「人にアドバイスすること」「他人の業務計画を立てること」「人を説得したり、感化したりすること」「会社や組織の内外を問わず、人と交渉すること」（出所）PIAAC（OECD）の項目をもとに筆者作成。
（注）タスク指標は現在の仕事で上記のようなタスクをどの程度の頻度で行っているか（Skill use）を尋ねた質問項目から類似する項目を集め、分析に用いるサンプルにおいて項目の第一主成分得点をとって合成尺度を作成したもの。第一主成分得点は分析対象サンプルをもとに筆者が計算。

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図表13 PIAACにおける男女の職業分布とタスクスコアの違い
男性

女性

職業
53.8

分離指数
タスク

N

読解タスク

0.391

-0.567

執筆タスク

0.227

-0.156

計算タスク

0.491

-0.542

影響タスク

0.500

-0.5791467

1308（出所）PIAAC（OECD）日本調査データより筆者集計。
（注）対象者は25–64歳の就業者。分離指数の定義は2-(1)節を参照。タスクの値は平均値を示す。

では、これら職業とタスクの違いは男女間賃金格差をどの程度説明するのか。回帰分析に
よってこれを検討する。いくつかの回帰式を推定して、性別の回帰係数を示したのが図表14である。一番左の列は年齢のみを調整して女性の賃金が男性のそれと比べてどの程度低いのかをみている。ここでは、女性は男性に比して37.6%賃金（時間給）が低いという結果である。ついで第2列では学歴を考慮したときの賃金格差の大きさを示している。1-(2)節で触れたとおり、日本では女性の教育水準は男性と比べても低いことから、学歴を一定とすればわずかに賃金格差は減る。しかしそれでもなおほとんどの賃金格差は説明されず残っている。これに職業（第3列）、タスク（第4列）を追加することで、賃金格差は25%ほどとなる。
ラフな計算ではあるが、年齢・学歴調整後の男女間賃金格差のうち28%ほど（=(34.0 24.6)/34.0）は、男性と女性が違う職業に就き、違うタスクに従事しているということによって生じていることがわかる。男女の仕事の違いは賃金格差を説明するうえで無視できない。

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図表14 男女の職業とタスクの違いは男女間賃金格差を説明する（出所）PIAAC（OECD）日本調査データより筆者集計。
（注）対数時間給（上位下位1%を外れ値として除外）を従属変数とした回帰分析で得られた係数を(exp(𝛽𝛽) − 1) × 100へ変換した値、およびその95%信頼区間を示す。対象者は25–64歳の就業者。N =2775。時間給には賞与を含む。年齢調整は独立変数として性別、年齢、年齢2乗のみを考慮したモデル。学歴は中学、高校、短大高専、大学以上の4分類を使用。

第３章で述べられていたとおり、男女間賃金格差は子どもを持つことによる女性の賃金減少によって生じている部分が大きい。日本でも子どもを持つ女性は賃金減少を経験するという結果はすでにいくつか報告されている（川口 2008; 竹内 2018）。そこで、性別と子どもの有無をもとに子どもなし男性、子どもなし女性、子どもあり男性、子どもあり女性という4つのグループを作り、子どもなし男性を基準として、それぞれのグループがどの程度賃金が低いか（高いか）をみてみる。もちろん、今回は同じ個人が子どもを持つ以前と以後を比較した分析をしたものではないので、得られた結果を子どもを持つことの因果的な効果としては解釈できないことに注意が必要である（賃金が低い男性や賃金の高い女性が子どもなしに留まりやすいという影響が含まれている）。ここではあくまで調査時点で観察される4つのグループ間の賃金格差と職業・タスクがいかに関係しているのかをみるのみである。
図表15がその結果である。子どもなし男女（左図）についてみると、ここでも男女間の賃金格差はすでに存在しているものの、どのモデルでも値はおおむね同程度の水準にあり、子どもなし男性と子どもなし女性の間の賃金格差は職業やタスクの違いによってはあまり説明されないようだ。他方で子どもあり男女についてはそうではない。職業、タスクを追加することで、両者の間の賃金格差は減っていく。年齢・学歴調整後の子どもあり男女間賃金格― 38 ―

差のうち約30%（= ((25.5 + 27.5) - (16.1 + 21.1)) / (25.5 + 27.5)）は両者が異なる職業、異なる
タスクに従事していることによって生じている。このことは、特に子どもあり女性が難易度や要求される技能の高い職業あるいはタスクに従事できておらず、そのことが子どもあり
女性の賃金の低さを生んでいることを示唆している。
図表15 職業とタスクの違いは特に子どもを持つ男女間の賃金格差を説明する（出所）PIAAC（OECD）日本調査データより筆者集計。
（注）図表13と同様であるが、性別に代えて子どもなし男性、子どもなし女性、子どもあり男性、子どもあり女性からなるカテゴリを独立変数に含めている。子どもありは子どもが1人以上いるかどうかを指し、子どもの年齢は問わない。

5. まとめと含意
本稿では、男性と女性の従事する仕事が異なっており、かつそこに変化していない部分と変化している部分があることをみてきた。そして、これら男女の従事する仕事の違いが、男女間賃金格差を生じさせる要因として重要であることを示した。こういった実態を踏まえて、労働市場・雇用慣行といった観点からはどのような対策をとることができるだろうか。
本分析から示唆されることとして以下の2点が挙げられる。
第1に、男性と女性の仕事の違いというのが雇う側の選好によって生じている部分がある
ならば、これを減らしていくべきだ。つまり、「男性向き」あるいは「女性向き」の仕事というふうな認識にもとづいて、特定の仕事に対してより男性を割り当てたり、女性を割り当てたりするというようなことが行われているならば、そうしたことを減らしていくような対策が必要だ。たとえばマミー・トラックと呼ばれるような、出産した女性を（本人の意思― 39 ―

とは関係なく）難しい業務から外すというような慣行は賃金格差の生成につながる可能性が高い。こうした対応を防ぐためには、より企業内の業務配分に関する情報を可視化することが有効かもしれない。たとえば現在であれば、管理職に占める女性割合の公表が求められているが、これは公表している企業もあればそうでない企業もある。もちろん管理職の女性割合は重要であるがそれに加えてたんに管理職だけにとどまらず、管理職の前段階となる
社内の各職務に関して、男性と女性の割合がどの程度であるかを公表することを求めるということが考えられる。もちろん、これは社内の各職務の男女比率を出せる程度に職務が整理されているかという別の問題はあるものの、職務配分の公平性という観点からは検討してもよいものに思える。各企業に対して性別比率の公表に対するインセンティブを与える
ことも検討の余地があるかもしれない。いずれにせよ、労働市場において女性の技能が十分に活用されていないということは強調すべきである。
第2に、女性が多く就いている仕事の賃金がその業務内容のレベルに比して低いのであれ
ば、上げるべきだということだ。本稿の前半では性別職域分離について扱ったが、実は国際的にみると日本の性別職域分離は必ずしも極端に大きくない（Brinton & Ngo 1993; Ishida &Shirahase 1994; Blackburn et al., 2012）。にもかかわらず男女間賃金格差が大きいということはすなわち、他の国と比べて、女性が多く就く職業の賃金水準が低い（男性が多く就く職業の賃金水準が高い）傾向が強いことを意味する。典型的には男性が就きやすい管理職は賃金水準が高いわけだが、それだけではない。最近も、保育士、看護師、介護職の賃上げに関する議論があった。これらの職業の賃上げはある程度妥当なものだと考える人が多いと思われるが、なぜわれわれがこれらの職業の賃上げが妥当だと判断するのかというと、われわれが保育士や介護職の賃金がその業務の難易度や求められる技能に比して低すぎると認識しているからだ。同一労働同一賃金の議論のもとでは、同じ仕事に従事する者の間の同一賃金を問題とする一方、異なる仕事の間の賃金格差はその埒外にある。しかし、今後異なる職業間の業務のレベルが比較可能になったとすれば（それはタスクなどを通じて部分的に可能になるかもしれない）、高度な業務を行っているにも関わらず賃金が低い仕事、職業を見つ
け出していくことが可能かもしれない（関連する議論として打越・麦山・小松（2021））。そしてそうした業務が女性に偏っている、たとえば保育士や介護職といった職業であるのならば、それらの職業の賃金を上げることは、間接的に男女間賃金格差を減らすことにつなが
るだろう。

参考文献
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