Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
以上の情報をもとに個人の教育年数が職業分類の平均教育年数のプラス1標準偏差よりも大きければ教育過剰，マイナス1標準偏差よりも小さければ教育過少，±1標準偏差内であれば教育適当とした。

次に，上記で変換した教育年数を用い，職業別に最頻値となる教育年数を年齢区分別に調べた。その情報をもとに個人の教育年数が最頻値となる教育年数よりも大きければ教育過剰，最頻値となる教育年数よりも小さければ教育過少，最頻値と同じであれば教育適当とした。

標準偏差法および最頻値法によって把握された学歴ミスマッチの状況は表4～5の通りである。当然ではあるが，計測法によっていくらかの差異が見られる。平均で見ると男性の場合，標準偏差法では，教育過少が約11%，教育適当が約64%，教育過剰が約25%となっている。最頻値法では，教育過少が約13%，教育適当が約53%，教育過剰が約34%となる。女性の場合，標準偏差法では，教育過少が約13%，教育適当が約76%，教育過剰が約11%となっている。最頻値法では，教育過少が約14%，教育適当が約58%，教育過剰が約28%となる。

最頻値法より標準偏差法の方が教育適当者を広くとるので，教育適当者は最頻値法より標準偏差法で捉えた方がその割合は多くなる。逆に，教育過剰者と教育過少者は標準偏差法より最頻値法で捉えた方がその割合は多くなる（30-34歳の教育過少者を除く）。

また，若い世代ほど高学歴化が進んでいるため年齢区分が高いほど教育過剰者の割合が低くなると予想されたが，そのような傾向は明確に確認できなかった。

### 5 \. 実証分析

## （１）使用する変数と推定方法

3 節で述べたように，「就業構造基本調査」は世帯調査であるので，データ・セットには非労働力人口が含まれる。ここから労働力人口の就業者のみを取り出して回帰分析を行うと全体を対象とした場合よりも上方にバイアスのかかった結果を導いてしまう可能性がある。教育適当者と教育過剰者の賃金を比較するにあたり，本研究では，このサンプル・セレクション・バイアスの問題を回避するためヘックマンの二段階推定を用いて分析を行う（Heckman 1979） $ ^{13} $ 。推定モデルは以下のようになる。

$$ y=\ln w=\alpha+\beta_{1}UE+\beta_{2}OE+\beta_{3}x+\varepsilon $$

$$ \boldsymbol{y}^{*}=\gamma_{1}z_{1}+\gamma_{2}z_{2}+\gamma_{3}z_{3}+\boldsymbol{\nu} $$

$$ y=\left\{\begin{aligned}y_{i}\\ 0\end{aligned}\right\}if y^{*}\left\{\begin{aligned}>\\ \leq\end{aligned}\right\}0 $$

まず(9)式の selection equation の推定を行う。 $ y^{*} $ は賃金 y が 0 より大きければ, すなわち, 賃金があれば 1 を, なければ 0 をとる二値確率変数である。第 1 段階の(9)式では, プロビット分析により労働供給関数（有業か無業かの選択）の推定を行う $ ^{14} $ 。

zは労働供給に影響を与える説明変数である。ヘックマン・モデルを採択しているので,
ここでは第1段階の推定（selection equation）で用いる被説明変数と第2段階の推定（regression equation）で用いる被説明変数に影響する要因，すなわち，労働供給に影響する要因と賃金に影響する要因が異なることを仮定している。加えて，第1段階の推定で用いる説明変数と第2段階の推定で用いる説明変数がかなり重複する場合は，多重共線性の問題が発生し，推定として望ましくないことが縄田（1997）と北村（2009）によって指摘されているため，本研究では，第1段階と第2段階の推定で用いる説明変数を別のものにした。本研究では説明変数zには，世帯主ダミー $ z_{1} $ ，自己啓発ダミー $ z_{2} $ ，1年前の就労状態ダミー $ z_{3} $ のみを用い，この問題を回避する $ ^{15} $ 。これらの説明変数について，期待される係数の符号の向きは正である。

(6)式はヘックマン・モデルにおける regression equation となる。仮説1および仮説2を検証するための分析である。yは賃金（対数変換）であり，UEは教育過少なら1を，それ以外なら0をとるダミー変数である。OEは教育過剰なら1を，それ以外なら0をとるダミー変数である。先に述べたように，学歴ミスマッチ変数は教育適当ダミー変数を基準に投入する。xは賃金に影響を与える説明変数である。xに含まれる変数は，婚姻状態，子どもの有無，従業上の地位，勤続，勤続2乗，転職経験の有無，居住地の有効求人倍率，教育年数である $ ^{16} $ 。さらに，xにはサンプル・セレクションによる推定結果の歪みを補正するため第1段階の推定結果から計算された逆ミルズ比（サンプル・セレクションが起きる程度）を加える。

また，仮説3を検証するため，同じく(9)式のselection equationの分析を行い，その上で(7)式をregression equationとした分析を行う。先の分析と同様に，regression equationの説明変数として逆ミルズ比を用いることでサンプル・セレクション・バイアスの問題に対処する。

それぞれ標準偏差法と最頻値法で計算した学歴ミスマッチ変数を用いて，年齢区分別，男女別に推定を行う。なお，表6（変数の説明）でも示されている通り，「就業構造基本調査」では，収入は「400～499万円」というような幅のある選択肢になっており，連続変数ではないという問題が存在する。本研究では，閾値が判明しているカテゴリー変数が説明変数である場合に用いられる推定方法である区間回帰分析（interval regression）を適用することで対処する。

## （２）分析の結果

年齢区分別，男女別，学歴ミスマッチ変数別に推定を行った。記述統計量と詳細な分析結果は付表として最後に全てを掲載している。学歴ミスマッチ変数の係数についてまとめたものが表7である。以下，この表をもとに結果の確認を行っていこう。

まず, 教育過少ダミー変数の係数は, 標準偏差法であれ最頻値法であれ, 全て正である。教育過剰ダミー変数の係数は, 標準偏差法であれ最頻値法であれ, 全て負である。すなわち, 教育適当者の賃金と比較して, 教育過少者のそれは高く, 教育過剰者のそれは低いことがわかる。仮説1および2は実証されたと言ってよい。

また，学歴ミスマッチ年数の係数は，標準偏差法であれ最頻値法であれ，全ての推定において正であるが，教育適当年数のそれよりも値が小さい。すなわち，学歴ミスマッチ年数の収益は教育適当年数の収益よりも小さく，ミスマッチすることで wage penalty が発生
していることが確認できる。仮説3は実証されたと言ってよい。

その他明らかになった事柄は以下の通りである。どの年齢区分においても，標準偏差法か最頻値法かに関わらず，教育過少ダミー変数，教育過剰ダミー変数の係数の絶対値は男性よりも女性の方が大きい。すなわち，学歴ミスマッチの影響は男性より女性で大きくなることがわかる。同性間の比較に限れば，賃金に対する教育過少の正の影響（undereducation bonus）および教育過剰の負の影響（overeducation penalty）が男性よりも女性で大きい。

また，標準偏差法か最頻値法かに関わらず，教育過少ダミー変数，教育過剰ダミー変数の係数の絶対値は，男女ともに年齢区分が高くなるにつれて大きくなる傾向がある。特に，女性でその傾向が顕著である。表7の全体像をわかりやすく可視化するために図5～8を作成した。図は，学歴ミスマッチ変数（学歴ミスマッチダミー変数，教育適当年数，学歴ミスマッチ年数）の係数の値を縦軸に，年齢区分を横軸にとり，学歴ミスマッチの賃金への影響を観察するために作成した。図5～6を見れば，男性の場合，学歴ミスマッチの影響は年齢とともにやや強まる傾向を示すに過ぎないが，女性の場合は，その影響力は年齢を重ねるごとに大きくなり続ける。

なぜ，高年齢女性の学歴ミスマッチの影響は，男性のそれよりも大きいのだろうか。考えられる1つの解釈は，高年齢高学歴女性が教育適当な職を失った場合，それに準じる職が男性より少なく，教育過剰に陥ることによるpenaltyが大きいということである。逆に教育過少の人は数少ない条件のよい職に止まることで，そのbonusが総体的に上昇すると考えられる。例えば，柿澤ほか（2013）が示すように，大学院卒の賃金プレミアムが男性より女性で圧倒的に大きいことは，その証左と言えるかもしれない。

加えて，どの年齢区分においても，標準偏差法か最頻値法かに関わらず，教育適当年数の収益は，男性より女性で大きい。逆に，学歴ミスマッチ年数の収益は，男性の場合，年齢区分間で大きな差はないのに対して，女性の場合，年齢区分が高くなるにつれて低くなる傾向がある（図7～8）

総じて，自身が獲得した教育年数と自身が就いている職業に求められる教育年数のマッチ・ミスマッチの影響は，男性より女性で大きいことが明らかになった。女性の教育投資と労働力配置については，ミスマッチが発生した場合，そのロスが男性よりも大きく，学歴ミスマッチの是正策を考える場合は，女性のそれについてより敏感になる必要があると言えるだろう。

### 6. おわりに

教育過剰の把握方法，推定方法の違いはあるが，本研究で得られた結果は同種の問題関心を追究した乾ほか（2012）と同様のものであった。本研究で得られた知見をまとめると次のようになる。

第1に，獲得した教育年数と就いている職業に求められる教育年数との関係において，前者が後者を下回っている状態は教育過少と定義されるが，教育過少者の賃金は，教育適当者のそれと比較した場合，高いことが明らかになった。

第2に，獲得した教育年数と就いている職業に求められる教育年数との関係において，前者が後者を上回っている状態は教育過剰と定義されるが，教育過剰者の賃金は，教育適
当者のそれと比較した場合，低いことが明らかになった。

第3に，学歴ミスマッチの賃金に与える影響は，若年層よりも中高年層において，また男性よりも女性において大きいことが明らかになった。女性および中高年の人材活用は，これまで繰り返し語られてきたテーマである。学歴ミスマッチという観点からも，彼・彼女達の労働力配置にロスが生じていることが明らかになった。

第 4 に，学歴ミスマッチ年数の収益は，教育適当年数の収益よりも小さいことが明らかになった。教育年数を積みましても学歴ミスマッチが発生すれば，そこに wage penalty が起きることが確認された。

本研究は，おそらく日本のデータを用い，客観的計測法で教育過剰を捉え，その賃金への影響を分析した初の研究であろう。1 節でも述べた通り，このテーマが日本で追究されることはほとんどなかった。その意味で，本研究は先駆的な貢献を果たす。

教育を受けること，また教育を施すことは，一国の人的資本が積み増されていくという意味では，否定されることのない重要な営みである。しかし，高等教育がユニバーサル段階を迎えた高学歴社会では（Trow 1974），高学歴者がその学歴に見合った仕事に就けるのか否かという労働市場でのマッチングの問題が高確率で発生しうる。効率的な経済成長のためには，この社会的・企業的・個人的ロスを回避する手立てを考えなければならないだろう。

本研究に残された課題として，第1に，教育過剰の計測法に関して，職務分析法の採用ができなかったことが挙げられる。日本においてその方法を採用することは資料と情報の制約が大きく，今後に残された大きな課題である。職務分析法を用いた教育過剰の把握とそれでもなお教育過剰はロスかどうかを検証しなければならないだろう。また，学歴ミスマッチをどう把握することが適当かということについても，議論を深める必要がある。

第2に，「就業構造基本調査」という大規模データを利用できたもののデータがクロスセクションデータであるという限界が残る。学歴ミスマッチは，恒常的な状況ではなく転職や担当する仕事の変化，異動，昇進や昇格，さらには気持ちの持ちようによって，その状態が変化する流動的なものである。その意味では，個人を多時点で捉えるパネルデータによって内生性の問題を解決しながら分析を行うことが求められる $ ^{17} $ 。

第3に，教育過剰および教育過少の決定要因の分析に踏み込めていない点が挙げられる $ ^{18} $ 。教育過剰が生産性のロスならば，それが何によって決まっているのかを把握して初めて政策的対応が可能となる。「就業構造基本調査」では，そのための十分な変数が得られなかった。新たな調査を企画・実行することで知見を得たい。

これらの残された課題については，今後も実証研究を積み重ねることで応えていきたいと考えている。

(付記)

・本研究の集計と分析は筆者が独自に行ったものであるため、その結果は「就業構造基本調査」の本体集計と整合性があるとは限らない。また、観測数の少ない集計区分を分析に用いた場合があるが、「就業構造基本調査」は標本調査であるので、その結果の解釈については、標本誤差について留意しておく必要がある。

・本稿の作成にあたり佐藤一磨先生（明海大学）およびESRIセミナーの出席者から多く
の有益なコメントを頂きました。また，「就業構造基本調査」の調査票情報の申請にあたっては内閣府および総務省の担当者の方々に，分析に使用したデータ・セットの作成については松繁寿和先生（大阪大学），山崎泉先生（和歌山大学）にご協力を頂きました。記して感謝申し上げます。ただし，本稿に残された誤りは全て筆者に帰するものです。

・本研究は，科学研究費若手研究(B)「教育過剰が生産性に与える影響の計測」（課題番号24730210，研究代表者：平尾智隆）の研究成果の一部です。

## 注

$ ^{1} $ Oosterbeek(2000)は, このような教育過剰の把握からミンサー型賃金関数の拡張を行った初期の画期的な研究として Duncan and Hoffman(1981)を紹介している。また, 包括的なサーベイ論文として, McGuinness(2006)や Levin and Oosterbeek(2011)がある。

$ ^{2} $ 本研究は労働市場における人材配置を学歴（教育年数）という物差しを用いて計り，その賃金への影響を分析するものである。教育予算の浪費や教育が不要であるといったようなことを直接的に論じるものではない。

経済理論による検討は，乾ほか（2012）が詳しく展開している。その内容を要約すれば次の通りである。教育過剰者は高い学歴によって本来就けたであろう仕事から得られる高い賃金を逸しており，その仕事につけた者と比較すれば，賃金は低くなるだろう。また，教育過少ダミー変数の係数について期待される符号の向きは理論によって変化する。得られた学歴よりも高いレベルの学歴が求められる仕事に就いたのが教育過少であるが，その仕事によって賃金が決まると考える仕事競争モデルでは教育過少ダミー変数の係数の符号の向きは正になる。それは，教育過少者は教育適当者に比べてより高い賃金が得られる仕事を獲得しているためである。一方，学歴＝能力＝生産性＝賃金と考える人的資本理論の立場に立てば，教育過少は高いレベルの学歴が必要にもかかわらず，そのレベルに満たない学歴の者が仕事を行っていることになり，本来創出できたであろう価値を創出できていないという事態が生じていることになる。この未達の生産性分に企業は賃金を支払う理由を有しない。したがって，教育過少者の賃金は教育適当者のそれと変わらず，生産性に応じたものになる（教育過少ダミー変数の係数は統計的に有意にならない）。

4 同様の方法で学歴ミスマッチの収益を分析した研究として Dumcan and Hofman(1981)がある。また，Tsang, Rumberger and Levin(1991)は同様の方法で教育過剰を捉え，それが仕事満足に与える影響を分析している。一方，教育過少年数，教育適当年数，教育過剩年数に分解して，それらを説明変数として投入する方法もある。この方法でも推定を行ってみたが，多重共線性の問題が発生した。そのため，今回はこの方法を採用しなかった。

$ ^{5} $ 申請の書類番号は「平成24年9月24日付け府経研第760号」であり，提供の書類番号は「平成24年10月15日付け総統調第493号」である。

$ ^{6} $ ただし，「就業構造基本調査」は世帯調査であるので，労働力人口でない者もデータの中に含まれる。

同じく総務省統計局の「労働力調査」においても，2013年1月末の実施分から調査事項の変更が行われ，特定調査票の教育の区分において，「大学・大学院」から「大学」「大学」
学院」へと分離が行われている。

8 教育過剰は，基本的に雇用者（雇われて働く人）の問題であることから，分析の対象を雇用者に限定した。自営業者は，自ら仕事の内容，やり方，労働時間等を決められる者であり，自らの意志と行動で学歴相応の仕事を創造できる可能性が大きい者であると考えれば，教育過剰はそのような行動を取りにくい雇用者の問題として考えることができるだろう。

日本のデータを用い，主観的計測法で教育過剰の把握を行い，その賃金への影響を分析した研究として乾ほか（2012）がある。

$ ^{10} $ McGuinness (2006)を参照されたい。

$ ^{11} $ ここでは専門学校，短期大学，高等専門学校の教育年数を高校卒業後2年と仮定している。同様に大学は4年を仮定している。また，大学院の教育年数は，4年制大学卒業後2年と仮定している。専門学校については1～4年制，短期大学については3年制，高等専門学校については商船学科（5年6ヶ月），大学については医学部等の6年制，大学院については修士課程のみならず専門職課程や博士課程があることは述べるまでもないが，データではどのような教育課程を卒業したのかはわからないため，その学歴を代表すると考えられる教育課程の標準在籍年数を教育年数とした。また，中退や留年についてもデータではわかり得ない。高校中退の者は中学卒，専門学校・短期大学・高等専門学校・大学中退の者は高校卒，大学院中退の者は大学卒と答えていると推察されるが，推測の域を出ない。留年と教育過剰の関係を論じた研究としてAina and Pastore(2012)がある。

$ ^{12} $ ここでは大学院の教育年数を 2 年（修士課程修了）と仮定しているので，この仮定の下で全ての学歴の者が就労年齢に達している 25 歳以上を分析対象とした。また，企業では 60 歳定年が圧倒的であり，再雇用されたとしてもその後は給与体系が大きく変わるため，59 歳までを分析の対象とした。この点は川口（2011）を参考にした。また，得られた個票データでは，年齢は本文中のように 5 歳刻みのデータとなっている。

13 ヘックマンの2段階推定は，例えば，女性の労働供給と賃金関数を推定する際などによく用いられる分析手法である。求職者は，職に就く動機となり得る最低額の賃金（reservation wage）よりも高い額の賃金（offered wage）を提供する企業があれば，その職に就く。そのため，就業者のみの賃金関数を推定したら，offered wageがreservation wageよりも高かった者のみを対象としているため，上方にバイアスがかかった推定結果が導かれることになる。ヘックマンの2段階推定は，このバイアスを補正することができる優れた分析手法である。しかし，regression equationを賃金関数の推定とすると，selection equationは雇用者として働くことを選択するか否かを分析することになり，雇用されて働く以外の働き方を選択しない，すなわち自営業は営まないという現実的にはかなり厳しい仮定を暗黙裏におくことになる。ただし，注8でも言及した通り，教育過剰は雇用者に関わる社会問題の様相が強いため，本研究ではこの点については，これ以上追究しない。本研究ではデータ・セットからoffered wageが存在しない自営業者を除いている。

14 分析は雇用者に限っているため，selection equationにおいても自営業者は除外されている。
$ ^{15} $ 説明変数の設定については玄田（2007）を参考にした。玄田（2007）は用いた調査年は違うが，本研究と同じく「就業構造基本調査」（1992年，1997年，2002年）の個票データを用いた研究である。

16 教育年数について，例えば，高校の1年間と大学の1年間は時間量でいえば同じ1年であるが，その間に受ける教育の内容は大きく異なる。連続量である教育年数では教育内容の質的差異を考慮できない。学歴ダミー変数を用いた方がその点では良いと思われるが，学歴ダミー変数を用いて推定を行った場合，多重共線性の問題が発生するので，今回は教育年数を用いることにした。また，コントロール変数に教育年数を用いるので，過剰制御にならないように企業規模，産業，職業を説明変数に加えなかった。高い学歴は個人に対し大企業，高賃金の産業・職業への就職機会を開き，移動させることで高い賃金を実現するため，同時に説明変数に投入するのは好ましくないことを考慮した(Cochrane 2005，川口 2008)。

17 教育が賃金にもたらす効果を推定する際に注意する必要のあるバイアス，すなわち，能力バイアス，セレクションバイアス，教育年数の測定誤差について(安井・佐野2009)，本研究ではそれらが十分に考慮できていない点には留意する必要がある。能力バイアスについては，提供された「就業構造基本調査」は，クロスセクションデータであり，またそこから本人の生来の能力に関わる情報が取得できないことから対処が困難であった。この点については，Verhaest and Omey(2012)のようにパネルデータを用いることで，限界を克服する必要がある。セレクションバイアスと測定誤差については，操作変数法を用いることでバイアスに対処する方法が考えられる。本研究の場合，親や配偶者の学歴などがその候補として考えられる。また，Verhaest and Omey(2012)は，主観的計測法で作成した学歴ミスマッチのダミー変数を操作変数として利用している。しかし，提供された「就業構造基本調査」の個票データでは個人の親・配偶者の学歴が特定できない。また，調査において学歴ミスマッチの主観的な質問項目が設定されているわけでもない。そのため，この点について十分な対応ができていない。今後この研究の発展のためには，二次分析ではなく，調査設計の段階からこれらの問題について対処ができるような調査とデータ・セットの構築が求められるだろう。

18 学歴ミスマッチの発生要因として高学歴化と教育の質の差があることは, 乾ほか (2012) でも述べられている通りであるが, 日本の場合, 新規学卒労働市場の需給状況が進路選択に与える影響（いわゆる世代効果）もその要因として考えられる。景気後退期, すなわち, 労働市場の需給状況が悪い時に就職活動を行った人（世代）ほど教育過剰になりやすい可能性がある。逆に, 労働市場の需給状況が求職者にとって良い時に就職活動を行った人（世代）ほど教育過少になりやすいとも言える。景気後退期に労働市場に参入した者は, 賃金や雇用形態など長期にわたって不利な状況におかれることが明らかにされており (Genda, Kondo, Ohta 2010), この点について考慮する必要があるかもしれない。学卒時の失業率や求人倍率などをコントロール変数として利用する方法はあろうが, 「就業構造基本調査」では, 個人の学卒時を正確に知り得ないため, 世代効果について踏み込んだ考察が行えていない点は, 残された課題である。また, 2012 年の「就業構造基本調査」など, 他の調査年の「就業構造基本調査」とあわせて分析することで世代効果に
ついて考察できる可能性がある（ただし，3節で述べた通り調査年によって学歴カテゴリーが違うため，学歴情報の精度が落ちる2007年以前の「就業構造基本調査」を単純には使えないだろう）。

## 引用文献

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図１ 高度経済成長期以後の高学歴化

出所：文部科学省「学校基本調査」各年版。

注：高校進学率は「高等学校の通信制課程（本科）への進学者を除く」の値。大学進学率は「大学（学部）への進学率（過年度高卒者等を含む）」の値。大学院入学者数は修士課程への入学者数。

表 1 学歴別新規学卒者数および就職者数・就職率（2012 年 3 月卒）

学歴	卒業者数A	就職者数B	就職率B/A	全就職者数に占める割合
中学卒	1,195,204	4,409	0.4%	0.7%
高校卒	1,053,180	189,749	18.0%	28.1%
短大卒	65,682	49,479	75.3%	7.3%
高専卒	10,163	5,854	57.6%	0.9%
大学卒	558,692	357,011	63.9%	52.9%
修士卒	78,711	57,431	73.0%	8.5%
博士卒	16,260	10,868	66.8%	1.6%
合計	2,977,892	674,801	100.0%

出所：文部科学省「学校基本調査」（平成24年度）。

注：大学院には専門職学位課程卒，法科大学院卒は含まれない。

高校は全日制・定時制のみ。単位は人。

全就職者に占める割合＝（学歴別就職者数／就職者数合計）×100
図２ 教育過少者・教育過剩者の賃金水準

出所：Gill and Sorberg(1992, Figure 1)を加筆修正。

表 2 学歴ミスマッチの計測方法

主観的計測法subjective measure	求人要件と学歴の比較法comparing minimum requirements with acquired education
直接質問法simply asking the respondent
客観的計測法objective measure	職業分類による職務分析法occupational dictionary-based objective measure
標準偏差法standard deviation-based objective measure
最頻値法modal-based measure

出所：McGuinness(2006)の記述を参考に筆者作成。
図3 標準偏差法による学歴ミスマッチの把握

出所：筆者作成。

図４ 最頻値法による学歴ミスマッチの把握

出所：筆者作成。
表 3 職業分類（大分類，中分類）

職業大分類	職業中分類
A専門的・技術的
職業従事者	科学研究者
技術者
保健医療従事者
社会福祉専門職業従事者
法務従事者
経営専門職業従事者
教員
宗教家
文芸家,美術家,音楽家*
その他の専門的・技術的職業従事者
B管理的職業従事者	管理的公務員
会社・団体等役員
その他の管理的職業従事者
C事務従事者	一般事務従事者
外勤事務従事者
運輸・通信事務従事者
事務用機器操作員
D販売従事者	商品販売従事者
販売類似職業従事者
Eサービス職業
従事者	家庭生活支援サービス職業従事者
生活衛生サービス職業従事者
飲食物調理従事者
接客・給仕職業従事者
居住施設・ビル等管理人
その他のサービス職業従事者
F保安職業従事者	保安職業従事者
G農林漁業作業者	農業作業者
林業作業者
漁業作業者

職業大分類	職業中分類
H運輸・通信從事者	鉄道運転從事者
自動車運転者
船舶・航空機運転從事者
その他の運輸從事者
通信從事者
I生産工程・労務
作業者	製造・制作作業者
化学製品製造作業者
窯業・土石製品製造作業者
金属加工作業者
一般機械器具組立・修理作業者
電気機械器具組立・修理作業者
輸送機械組立・修理作業者
計量計測機器・光学機械器具組立・修理作業者
食料品製造作業者
飲料・たばこ製造作業者
紡織作業者
衣服・繊維製品製造作業者
木・竹・草・つる製品製造作業者
パルプ・紙・紙製品製造作業者
印刷・製本作業者
ゴム・プラスチック製品製造作業者
革・革製品製造作業者
その他の製造・制作作業者，貴金属等細工作業者*
定置機関連転・建設機械運転・電気作業者
電気作業者
採掘・建設・労務作業者
建設作業者
運搬労務作業者
その他の労務作業者
J分類不能の職業	分類不能の職業

出所：「就業構造基本調査」より筆者作成。

注1：「文芸家，美術家，音楽家」は，「文芸家，記者，編集者」「美術家，写真家，デザイナー」「音楽家，舞台芸術家」をまとめたもの。

注2：「その他の製造・制作作業者，貴金属等細工作業者」は，「その他の製造・制作作業者」「貴金属・宝石・甲・角等細工作業者」をまとめたもの。
表 4 学歴ミスマッチの状況（男性）

教育過少SD
教育過少M	教育適当SD
教育適当M	教育過剩SD
教育過剩M
25-29歲	10.90	68.68	20.42
15.96	52.97	31.07
30-34歲	12.08	63.58	24.34
11.76	49.84	38.40
35-39歲	9.12	66.51	24.37
12.68	51.87	35.45
40-44歲	8.59	64.02	27.39
11.09	54.63	34.29
45-49歲	9.08	62.32	28.60
10.96	54.17	34.87
50-55歲	13.42	59.37	27.21
16.15	52.53	31.32
55-59歲	13.85	60.92	25.23
13.91	53.88	32.20

出所：筆者作成。

注：各セルの上段は標準偏差法，下段は最頻値法の結果。単位は%。

小数点第3位以下を四捨五入しているため合計が100にならないことがある。

表 5 学歴ミスマッチの状況（女性）

教育過少SD	教育適当SD	教育過剩SD
教育過少M	教育適当M	教育過剩M
25-29歲	19.43	70.42	10.14
32.61	48.40	19.00
30-34歲	20.57	65.01	14.42
11.22	50.10	38.68
35-39歲	7.68	82.57	9.75
9.14	56.92	33.67
40-44歲	6.11	82.92	10.97
7.50	62.51	29.98
45-49歲	6.77	82.15	11.08
7.56	61.83	30.61
50-55歲	11.58	77.59	10.84
12.54	62.76	24.70
55-59歲	19.94	70.77	9.29
20.25	62.15	17.60

出所：筆者作成。

注：各セルの上段は標準偏差法，下段は最頻値法の結果。単位は%。

小数点第3位以下を四捨五入しているため合計が100にならないことがある。
表 6 分析に使用する変数の説明

変数	説明
賃金(対数変換)	0～49万円,50～99万円,100～149万円,150～199万円,200～249万円,250～299万円,300～399万円,400～499万円,500～599万円,600～699万円,700～799万円,800～899万円,900～999万円,1,000～1,499万円,1,500万円以上,の15区分。推定ではこれを対数変換したものを用いる。
教育過少ダミーSD教育適当ダミーSD教育過剰ダミーSD	標準偏差法で教育過少=1,それ以外=0標準偏差法で教育適当=1,それ以外=0標準偏差法で教育過剰=1,それ以外=0
教育過少ダミーM教育適当ダミーM教育過剰ダミーM	最頻値法で教育過少=1,それ以外=0最頻値法で教育適当=1,それ以外=0最頻値法で教育過剰=1,それ以外=0
教育適当年数SD学歴ミスマッチ年数SD	各職業に就く労働者群の平均教育年数個人の教育年数-教育適当年数SD
教育適当年数M学歴ミスマッチ年数M	各職業に就く労働者群の教育年数の最頻値個人の教育年数-教育適当年数M
未婚ダミー既婚ダミー離死別ダミー	婚姻状態が未婚=1,それ以外=0婚姻状態が既婚=1,それ以外=0婚姻状態が離死別=1,それ以外=0
子どもダミー	世帯に子がいる場合=1,それ以外=0
常雇ダミー臨時雇ダミー日雇ダミー会社役員ダミー	従業上の地位が常用雇用=1,それ以外=0従業上の地位が臨時雇い=1,それ以外=0従業上の地位が日雇い=1,それ以外=0従業上の地位が会社などの役員=1,それ以外=0
勤続年数勤続年数2乗	現在の勤務先での勤続年数勤続年数の2乗
転職ダミー	有業者で前職がある場合=1,それ以外=0
有効求人倍率	居住地都道府県の有効求人倍率(調査時点)厚生労働省「一般職業紹介状況」より接続。
教育年数	小学・中学卒=9年高校・旧制中卒=12年短大・高専・専門学校卒=14年大学卒=16年大学院卒=18年
有業ダミー世帯主ダミー自己啓発ダミー1年前就業ダミー	所得あり=1,それ以外=0世帯主=1,それ以外=0過去1年間仕事に役立てる訓練・自己啓発をした=1,それ以外=01年前も有業者=1,それ以外=0
男性ダミー	男性=1,それ以外=0

出所：筆者作成。
表 7 推定結果のまとめ

25-29歳	30-34歳	35-39歳	40-44歳	45-49歳	50-54歳	55-59歳
男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性	男性	女性
教育過少ダミーSD	0.059	0.143	0.108	0.205	0.130	0.237	0.171	0.289	0.138	0.342	0.120	0.380	0.112	0.440
教育過剰ダミーSD	-0.029	-0.090	-0.026	-0.095	-0.058	-0.081	-0.074	-0.237	-0.119	-0.285	-0.172	-0.354	-0.149	-0.446
教育過少ダミーM	0.044	0.056	0.066	0.125	0.096	0.154	0.120	0.173	0.102	0.267	0.127	0.341	0.082	0.422
教育過剰ダミーM	-0.076	-0.136	-0.085	-0.167	-0.115	-0.235	-0.099	-0.302	-0.133	-0.362	-0.164	-0.372	-0.148	-0.405
教育適当年数SD	0.086	0.205	0.102	0.258	0.125	0.275	0.136	0.277	0.149	0.283	0.169	0.259	0.181	0.241
学歴ミスマッチ年数SD	0.039	0.074	0.046	0.074	0.050	0.064	0.057	0.048	0.054	0.041	0.053	0.036	0.051	0.029
教育適当年数M	0.063	0.122	0.077	0.161	0.093	0.170	0.099	0.178	0.105	0.201	0.118	0.209	0.112	0.219
学歴ミスマッチ年数M	0.042	0.084	0.053	0.093	0.058	0.085	0.067	0.067	0.066	0.053	0.069	0.049	0.075	0.046

出所：筆者作成。

注：表中の数値は偏回帰係数。全ての係数は0.1%水準で有意。
図5 学歴ミスマッチの影響（男性）

出所：筆者作成。

図6 学歴ミスマッチの影響（女性）

出所：筆者作成。
図7 学歴ミスマッチの収益（男性）

出所：筆者作成。

図８ 学歴ミスマッチの収益（女性）

出所：筆者作成。
付表 1 记述統計量

(25-29 歲)

変数	Obs	Mean	S.D.	Min	Max
標準偏差法
教育過少ダミーSD	40889	0.148	0.356	0	1
教育適当ダミーSD	40889	0.695	0.460	0	1
教育過剰ダミーSD	40889	0.157	0.363	0	1
教育適当年数SD	40889	13.719	0.912	11.73	17.17
学歴ミスマッチ年数SD	40889	0.000	1.776	-6.53	6.04
最頻値法
教育過少ダミーM	40889	0.237	0.425	0	1
教育適当ダミーM	40889	0.509	0.500	0	1
教育過剰ダミーM	40889	0.255	0.436	0	1
教育適当年数M	40889	13.695	1.801	12	18
学歴ミスマッチ年数M	40889	0.025	2.147	-7	6
婚姻状態
未婚ダミー	40889	0.687	0.464	0	1
既婚ダミー	40889	0.291	0.454	0	1
離死別ダミー	40889	0.022	0.147	0	1
子どもの有無
子どもダミー	40889	0.675	0.468	0	1
雇用形態
常雇ダミー	40889	0.887	0.317	0	1
臨時雇ダミー	40889	0.089	0.285	0	1
日雇ダミー	40889	0.016	0.125	0	1
会社役員ダミー	40889	0.008	0.089	0	1
経験年数
勤続年数	40889	3.830	3.119	0	15
勤続年数2乗	40889	24.395	31.186	0	225
転職経験
転職ダミー	40889	0.447	0.497	0	1
労働市場要因
有効求人倍率	40889	1.003	0.305	0.43	1.78
教育
教育年数	40889	13.719	1.997	9	18
有業ダミー	50496	0.810	0.393	0	1
世帯主ダミー	50496	0.235	0.424	0	1
自己啓発ダミー	50496	0.401	0.490	0	1
1年前就業ダミー	50496	0.812	0.391	0	1
男性ダミー	50496	0.486	0.500	0	1
付表 2 就業の決定要因

(25-29 歲)

就業の決定要因	(1)男性	(2)女性
Coef.	Robust SE	P>|z|	Coef.	Robust SE	P>|z|
世帯主ダミー	0.440	0.031	0.000	0.501	0.040	0.000
自己啓発ダミー	0.313	0.029	0.000	0.501	0.023	0.000
1年前就業ダミー	1.918	0.028	0.000	1.785	0.021	0.000
定数項	-0.414	0.026	0.000	-0.796	0.017	0.000
Number of obs	24561	25935
Wald chi2 (3)	4973.96	8383.23
Prob > chi2	0.000	0.000
Log pseudolikelihood	-5415.4	-10117.9

出所：筆者作成。

注：ref.は基準カテゴリー。
代表 3 学歴ミスマッチが賃金に与える影響

(25-29 歲，標準偏差法)

賃金の決定要因	(1)男性	(2)女性
Coef.	Robust SE	P>|z|	Coef.	Robust SE	P>|z|
教育過少ダミーSD	0.059	0.010	0.000	0.143	0.010	0.000
教育適当ダミーSD	ref.	ref.
教育過剰ダミーSD	-0.029	0.008	0.000	-0.090	0.012	0.000
未婚ダミー	ref.	ref.
既婚ダミー	0.197	0.005	0.000	-0.195	0.009	0.000
離死別ダミー	0.095	0.023	0.000	-0.116	0.019	0.000
子どもダミー	-0.047	0.005	0.000	-0.094	0.007	0.000
常雇ダミー	ref.	ref.
臨時雇ダミー	-0.428	0.015	0.000	-0.327	0.011	0.000
日雇ダミー	-0.556	0.033	0.000	-0.520	0.036	0.000
会社役員ダミー	0.152	0.038	0.000	0.054	0.090	0.549
勤続年数	0.032	0.003	0.000	0.045	0.004	0.000
勤続年数2乗	-0.001	0.000	0.000	-0.001	0.000	0.001
転職ダミー	-0.012	0.006	0.059	-0.074	0.008	0.000
有効求人倍率	0.227	0.008	0.000	0.156	0.010	0.000
教育年数	0.057	0.002	0.000	0.121	0.003	0.000
定数項	4.542	0.030	0.000	3.581	0.043	0.000
ヘックマン修正項	-0.206	0.018	0.000	-0.257	0.015	0.000
Number of obs	21963	18926
Wald chi2 (14)	7063.34	9759.43
Prob > chi2	0.000	0.000
Log pseudolikelihood	-40492.1	-34341.7

注：ref.は基準カテゴリー。

出所：筆者作成。
代表 4 学歴ミスマッチが賃金に与える影響

(25-29 歲，最頻值法)

賃金の決定要因	(1)男性	(2)女性
Coef.	Robust SE	P>|z|	Coef.	Robust SE	P>|z|
教育過少ダミーM	0.044	0.008	0.000	0.056	0.008	0.000
教育適当ダミーM	ref.	ref.
教育過剰ダミーM	-0.076	0.007	0.000	-0.136	0.009	0.000
未婚ダミー	ref.	ref.
既婚ダミー	0.197	0.005	0.000	-0.196	0.009	0.000
離死別ダミー	0.098	0.023	0.000	-0.113	0.019	0.000
子どもダミー	-0.046	0.005	0.000	-0.095	0.007	0.000
常雇ダミー	ref.	ref.
臨時雇ダミー	-0.429	0.015	0.000	-0.328	0.011	0.000
日雇ダミー	-0.551	0.033	0.000	-0.519	0.036	0.000
会社役員ダミー	0.146	0.038	0.000	0.045	0.090	0.619
勤続年数	0.032	0.003	0.000	0.042	0.004	0.000
勤続年数2乗	-0.001	0.000	0.000	-0.001	0.000	0.005
転職ダミー	-0.009	0.006	0.161	-0.075	0.008	0.000
有効求人倍率	0.229	0.008	0.000	0.158	0.010	0.000
教育年数	0.062	0.002	0.000	0.113	0.002	0.000
定数項	4.489	0.028	0.000	3.723	0.038	0.000
ヘックマン修正項	-0.204	0.018	0.000	-0.259	0.015	0.000
Number of obs	21963	18926
Wald chi2 (14)	7160.41	9914.08
Prob > chi2	0.000	0.000
Log pseudolikelihood	-40428.6	-34285.9

注：ref.は基準カテゴリー。

出所：筆者作成。
付表 5 学歴ミスマッチ年数の収益

(25-29 歲，標準偏差法)

賃金の決定要因	(1)男性	(2)女性
Coef.	Robust SE	P>|z|	Coef.	Robust SE	P>|z|
教育適当年数SD	0.086	0.003	0.000	0.205	0.004	0.000
学歴ミスマッチ年数SD	0.039	0.002	0.000	0.074	0.002	0.000
未婚ダミー
既婚ダミー	0.198	0.005	0.000	-0.194	0.009	0.000
離死別ダミー	0.097	0.023	0.000	-0.106	0.019	0.000
子どもダミー	-0.044	0.005	0.000	-0.092	0.007	0.000
常雇ダミー
臨時雇ダミー	-0.433	0.015	0.000	-0.335	0.011	0.000
日雇ダミー	-0.546	0.033	0.000	-0.508	0.035	0.000
会社役員ダミー	0.152	0.038	0.000	0.059	0.091	0.512
勤続年数	0.032	0.003	0.000	0.040	0.004	0.000
勤続年数2乗	-0.001	0.000	0.000	-0.001	0.000	0.023
転職ダミー	-0.006	0.006	0.338	-0.065	0.008	0.000
有効求人倍率	0.229	0.008	0.000	0.162	0.010	0.000
定数項	4.146	0.039	0.000	2.412	0.066	0.000
ヘックマン修正項	-0.201	0.018	0.000	-0.243	0.014	0.000
Number of obs	21963	18926
Wald chi2 (13)	7365.55	10376.17
Prob > chi2	0.000	0.000
Log pseudolikelihood	-40390.6	-34061.8

注：ref.は基準カテゴリー。

出所：筆者作成。
付表 6 学歴ミスマッチ年数の収益

(25-29 歲，最頻值法)

賃金の決定要因	(1)男性	(2)女性
Coef.	Robust SE	P>|z|	Coef.	Robust SE	P>|z|
教育適当年数M	0.063	0.002	0.000	0.122	0.002	0.000
学歴ミスマッチ年数M	0.042	0.002	0.000	0.084	0.002	0.000
未婚ダミー	ref.	ref.
既婚ダミー	0.197	0.005	0.000	-0.195	0.009	0.000
離死別ダミー	0.097	0.023	0.000	-0.113	0.019	0.000
子どもダミー	-0.046	0.005	0.000	-0.096	0.007	0.000
常雇ダミー	ref.	ref.
臨時雇ダミー	-0.429	0.015	0.000	-0.326	0.011	0.000
日雇ダミー	-0.549	0.033	0.000	-0.509	0.036	0.000
会社役員ダミー	0.140	0.038	0.000	0.038	0.090	0.673
勤続年数	0.032	0.003	0.000	0.043	0.004	0.000
勤続年数2乗	-0.001	0.000	0.000	-0.001	0.000	0.002
転職ダミー	-0.009	0.006	0.154	-0.076	0.008	0.000
有効求人倍率	0.229	0.008	0.000	0.159	0.010	0.000
定数項	4.463	0.029	0.000	3.572	0.040	0.000
ヘックマン修正項	-0.203	0.018	0.000	-0.257	0.015	0.000
Number of obs	21963	18926
Wald chi2 (13)	7174.05	9889.63
Prob > chi2	0.000	0.000
Log pseudolikelihood	-40430.4	-34263.2

注：ref.は基準カテゴリー。

出所：筆者作成。