Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
回答として得られているため、連続変数として取り扱うことができる。この勤続年数については一次項と二次項を投入する。

その他のコントロール変数としては、婚姻状態（配偶者有り、無し、死別・離別）、年間就労日数（200-249日、250-299日、300日以上）、および居住する都道府県を用いることができる。ここでは、これらを全てダミー変数として使用した。

この推定においては対応しなければならない問題が二つある。一つは、被説明変数の形状から生じる問題である。上述の通り、ここでの被説明変数としている賃金額は、閾値が予め特定されたカテゴリー変数として得られている。そのため、通常の回帰分析ではなく、インターバル回帰分析を行う。

もう一つは、無業者の存在から生じるサンプルセレクションの問題である。「就業構造基本調査」では、冒頭に「あなたはふだん何か収入になる仕事をしていますか」という問いかけがなされ、それに対して何らかの仕事をしていると答えた回答者（有業者）のみが、続いて所得に関する設問に回答する形になっている。正規の職員・従業員のみをサンプルとする場合には、そもそもの母集団をそのカテゴリーに限定して捉えているため、特段の問題は生じない。しかし、無業状態となる可能性も含めて全体を母集団と捉える場合には、このサンプルセレクションによるバイアスを考慮しなくてはならない。したがって、この場合の分析は2段階になる。第一段階で、有業者を1、無業者を0とした変数を作り、それらの間の選択を決定する構造を探る。この第一段階で用いる説明変数は、回答者の年齢、各家計における回答者の続柄を示すダミー変数、および居住場所を示す都道府県ダミー変数である。次いで、第二段階では、第一段階の推定結果を用いてサンプルセレクションが起きる程度（逆ミルズ比）を計算し、それを説明変数として投入して賃金関数の推定を行う。

#### 4.2. 年齢－賃金プロファイルの作成方法

上記のように賃金関数を推定した上で、その係数推定値を用いて学歴別かつ男女別の年齢－賃金プロファイルを描く。

主要な説明変数である年齢は、5歳刻みのカテゴリー変数として捉えられている。そこで、まず推定結果から各個人の賃金の予測値を算出し、各年齢層についてその平均値を得る。これらの値を、当該年齢層の中位値にあたる年齢の平均賃金と見なす。例えば、30-34歳層と35-39歳層の平均値ならば、それぞれ32歳時と37歳時の平均賃金と見なすことになる。次いで、これらの年齢の間で平均賃金額を線形補間して、各年齢における賃金の推定値を決定する。

ただし、ここで用いている予測値には、推定式中の勤続年数の効果も含まれている。上記の通り、賃金に対する勤続年数の効果は二次関数の形で捉えられている。したがって、その効果も含めたまま線形補間を行うことは望ましくない。そこで、各年齢層の平均賃金から、当該年齢層における平均勤続年数で評価した勤続年数効果をいったん差し引き、その残額を線形補間した上で、あらためて各年齢における勤続年数効果を足し直すという手続きを取った。

勤続年数効果を足し直す際に二つのパターンで計算を行っている。一つは、年齢から教育終了年齢（学部卒は22歳、大学院卒は24歳としている）を引いた値で勤続年数効果を
評価したパターンである。すなわち、この場合は新卒で就業した後は一切転職を経験していない「標準労働者」を想定して分析していることになる。もう一つは、各年齢層における平均勤続年数を線形補間して、各年齢における勤続年数の期待値を求め、その値によって勤続年数効果を評価したパターンである。第一のパターンと比較すると、こちらは転職によって勤続年数が短縮される可能性も考慮した、より現実に近い形を捉えていることになる。

なお、サンプル全体を用いた分析においては、無業状態になる可能性も予め考慮されている。したがって、敢えて標準労働者のパターンを想定する意味はない。そこで、この場合は勤続年数の期待値を用いた第二のパターンのみを計算している。

ここまでの作業をまとめると、学歴別かつ男女別に、(1)正規職員・従業員の「標準労働者」の賃金プロファイル、(2)転職の可能性も考慮した正規職員・従業員の賃金プロファイル、(3)非正規雇用や無業化の可能性も考慮した正規職員・従業員の賃金プロファイル、の三種類を作成することになる。

ここから更に、これら三種類それぞれについて、男女別に大学院進学の内部収益率を試算する。ここでは、大学院進学の年間費用を単純に100万円と仮定する。すなわち、修士卒を想定する場合は最初の2年間、博士卒を想定する場合は最初の5年間の収入がマイナス100万円となる。このような仮定を置いた上で、学部卒の生涯賃金と同等の現在価値をもたらすような内部収益率を算出する。

### 5. 分析結果

本節では、上記の各分析の結果を示す。主なものは、賃金関数の推定結果、それらに基づいて描かれた年齢－賃金プロファイル、及び大学院の内部収益率である。全体を通して観察された相違は、大学院卒のプロファイルの方が高い水準にあることと、その傾きが大きいことである。

#### 5.1. 正規労働者の年齢－賃金プロファイル

まず、正規労働者のみを対象とした分析を行う。冒頭で述べたように、企業の処遇制度において、大学院卒がどの程度優遇されているかを観察することが目的である。

##### 5.1.1. 賃金関数の推定

図表3は、正規労働者について行った賃金関数の推定結果である。まず、男性正規労働者について、学部卒と大学院卒の比較を行ってみよう。年齢層の係数（年齢効果）を見ると男性学部卒の賃金は、年齢とともに上昇し、45-49歳層でピークを迎えた後、減少に転じることがわかる。ピーク時の45-49歳層の賃金は、学部卒業直後に比べて153万円ほど高い。特に、30歳代から40歳代前半にかけて大きな上昇を示し、30-34歳層から35-39歳層で47万円ほど、35-39歳層から40-44歳層で49万円ほどの上昇がみられる。また、勤続年数は1年あたり12万円ほど賃金を押し上げている。ただし、勤続年数の二次項が負で有意なので、上がり方は徐々に減速するという結果になっている。

男性大学院卒の賃金は、学部卒と同様に年齢とともに上昇し、55-59歳層でピークを迎
える。その後減少に転じる。ピーク時の55-59歳層の賃金は、大学院卒業直後に比べて475万円ほど高い。学部卒よりもかなり高い水準にある。大きな上昇を示す時期は学部卒と同じで30歳代から40歳代前半にかけてである。30-34歳層から35-39歳層で79万円ほど、35-39歳層から40-44歳層で125万円ほどの上昇がみられる。勤続年数の効果は1年あたり16万円ほどであり、学部卒よりも大きい。ただし、勤続年数の二次項が負で有意なので、上がり方は徐々に減速するという結果になっている。

次に、女性正規労働者について、学部卒と大学院卒の比較を行ってみよう。年齢層の係数を見ると女性学部卒の賃金は、30歳代後半まで年齢とともに上昇するが、その額は男性に比べて非常に小さい。また、その後中高年層になると符号は負に転じる。勤続年数は1年あたり16万円ほど賃金を押し上げており、男性大学院卒と同等程度の効果を持つ。勤続年数の二次項は負であるが有意ではない。

女性大学院卒の賃金に対する年齢効果は正である。その値も学部卒の中高年層に比べてかなり大きい。しかし、勤続年数の効果は1年あたり24万円ほどあり、男性大学院卒、女性学部卒よりもかなり大きい。ただし、勤続年数の二次項が負で有意なので、上がり方は徐々に減速するという結果になっている。

その他の変数の効果も観察しておこう。婚姻状態に関しては、男性労働者に限り、配偶者がいる場合にプレミアムが観察される。未婚の場合に比べると、男性学部卒で130万円ほど、大学院卒で133万円ほど高い。この差額には、配偶者手当や扶養家族手当以外に、配偶者の内助の功があるから仕事に集中でき賃金が増加していくという、いわゆるマリッジプレミアムが含まれている可能性がある。しかし、稼得能力が高いが故に結婚できたのかもしれないという逆の因果関係も存在しうる。データの限界により、ここではそれらを厳密に識別することはできない。ただし、男性学部卒に関しては、死別・離別ダミーの係数推定値から、配偶者との死別・離別を経験した者は未婚の者よりも賃金が約42万円高いことがわかる。これは結婚できる男性とできない男性の稼得能力の差を表している可能性がある。

一方、女性学部卒の場合は、配偶者ありダミーの係数は、男性学部卒とは逆に負で有意である。これは家事労働などの負担に起因することかもしれないし、労働意欲の低い者が先に結婚しているからかもしれない。この点も厳密に識別することはできないが、死別・離別ダミーの係数は正で有意であることから、結婚している女性の潜在的な稼得能力が低いとは必ずしも言えない。

年間就労日数に関しては、男性学部卒の場合、基準となる就労日数250日未満に比べて、就労日数が250-299日の場合は32万円ほど、年間就労日数が300日以上の場合は67万円ほど賃金収入が少なくなっている。すなわち、賃金が低いがゆえに多く働くという傾向が観察される。これは例えば、大企業では、有給休暇などの福利厚生制度が手厚く整備されていたり、労働組合の交渉力が強かったりなどの理由により就労日数が少なく、かつ賃金が高い傾向にあるという状況を反映しているとも考えられる。しかし、男性大学院卒に関しては、300日以上働いているグループの賃金が35万円ほど高くなっている。労働時間が長くなりがちな研究職や経営者などの地位に就いている者が多いために、このような結果になっているのかもしれない。一方、女性については、学部卒で就労日数が250-299日の場合は19万円ほど賃金が高くなるが、明確な傾向は確認できない。
##### 5.1.2. 標準労働者の年齢－賃金プロファイル

以上の推定結果をもとに、各年齢の賃金を計算し（計算方法は4節を参照）、学部卒と大学院卒の年齢－賃金プロファイルを示したものが図表4～7である $ ^{8} $ 。

図表 4～5 は、勤続年数について、新卒入社以後、転職をせずに一つの会社に勤務し続けている（標準労働者）と仮定して計算した場合の年齢－賃金プロファイルである。ここでは、学部卒については年齢マイナス 22、大学院卒については年齢マイナス 24 を勤続年数としている $ ^{9} $ 。

図表4の男性標準労働者の年齢－賃金プロファイルについて注目される点は、24歳時点での賃金差である。24歳時点で、大学院卒の賃金は309万円であり、学部卒が受け取る額である325万円よりも16万円ほど低い。すなわち、大学院修士課程を修了して就職した直後に得られる賃金は、学部を卒業し2年間仕事を続けてきた者が受け取る賃金よりも低い。

ただし、その後の賃金上昇は大学院卒の方が大きい。25歳で逆転した後、差は開き続け、31歳時点で100万円を超える。この差は52歳まで拡大し続けた後（差は約215万円）、徐々に縮小するが65歳時点でもなお55万円ほどの差を維持している。60歳を過ぎてなお正社員として働いている大学院卒の中には、大学や研究機関などのような、高齢期にも賃金が下がりにくい処遇体系を持つ組織に所属する者が比較的多い可能性がある。高齢期に関してここで見られた結果には、このことが反映されているのかもしれない。

図表 5 は、女性標準労働者の年齢－賃金プロファイルである。男性の場合と同様、24歳時点の賃金は大学院卒の方が32万円ほど低い点が注目される。しかし、その後の上昇は大学院卒の方が大きい。26歳で逆転した後、差は42歳まで拡大し続け、約177万円の差がつく。その後、差は緩やかに縮まり52歳で29万円の差になる。しかし、その後再び拡大しはじめ、65歳時点でその差は約312万円と大きく開く。この結果については、60歳を過ぎてなお正社員として働いている女性大学院卒は教育機関や研究機関などで活躍している者を含む率が男性大学院卒以上に高く、かつ、そもそも同世代の中でかなり優秀な人材のみが大学院に進学し高い収入を得ていることを反映している可能性が考えられる $ ^{10} $ 。

##### 5.1.3. 勤続年数を加味した正規労働者の年齢－賃金プロファイル

次に、年齢別の平均勤続年数を使用して、年齢ごとの賃金を再計算し、年齢－賃金プロファイルを作成し直してみよう。上記では転職経験のない標準労働者を想定することで企業の学歴別賃金管理を明らかにしたが、実際の労働市場には標準労働者のみがいるわけで
はない。ここでは、各年齢層の平均勤続年数を考慮して、転職者を含む正規労働者の年齢一賃金プロファイルを描く。

図表6は、男性の年齢－賃金プロファイルである。図表4で示した標準労働者に比べ、勤続年数の積み上げが小さくなるので、学部卒・大学院卒ともに賃金の推計値は全体的に低くなる。学部卒の年齢－賃金プロファイルの形は、標準労働者のそれによく似ているが、50歳代後半以降の落ち込みがより大きくなる。一方、大学院卒の年齢－賃金プロファイルは、50歳代前半をピークに減少する形に変わりはない。これらは、早期退職や転籍・出向を含めた労働移動によって生じた勤続年数の減少が反映された結果と思われる。

図表 7 は、同じく年齢別の平均勤続年数を用いて描いた女性の年齢－賃金プロファイルである。図表 5 で示した標準労働者に比べ、勤続年数の積み上げが少なくなるので、賃金の高さは学部卒・大学院卒ともに、全体的に低く計算される点は男性の場合と同じである。学部卒の収入は 50 歳代後半から減少するが、大学院卒の収入が上がり続けるという点は変わらない。

#### 5.2. 補正を経た正規労働者の年齢－賃金プロファイル

次に、学部卒以上の学歴を持つ労働力人口を母集団とみなして、無業と非正規雇用になる可能性も含めた将来の所得流列を推計する。

分析においては、先の図表3の推定において使用した年齢、勤続、婚姻状態ダミー、都道府県ダミーに加え、非正規雇用ダミーと逆ミルズ比を説明変数として使用する。逆ミルズ比は、年齢ダミー（25-64歳層を基準）、世帯主との続き柄ダミー、都道府県ダミーを説明変数、有業・無業の二値確率変数を被説明変数としたプロビット分析を行い、計算した（図表A7）。なお、無業になる確率も含めたかたちで推定を行うので、ここでは就労日数を説明変数から除外した。

#### 5.2.1 賃金関数の推定

図表8は、賃金関数の推定結果である。まず、男性の結果から見ていこう。年齢層の係数を見ると男性学部卒の賃金は、年齢とともに上昇し、45-49歳層でピークを迎えた後、減少に転じることがわかる。ピーク時の45-49歳層の賃金は、学部卒業直後に比べて167万円ほど高い。30歳代から40歳代前半にかけて大きな上昇を示し、30-34歳層から35-39歳層で50万円ほど、35-39歳層から40-44歳層で54万円ほどの上昇がみられる。また、勤続年数は1年あたり11万円ほど賃金を押し上げている。ただし、勤続年数の二次項が負で有意なので、上がり方は徐々に減速するという結果になっている。

同じく大学院卒の賃金も年齢とともに上昇する。ピーク時の50-54歳層の賃金は、大学院卒業直後よりも495万円ほど高い。その後減少基調に転じるが、減少の程度は学部卒よりも小さい。勤続年数は、学部卒と同じく1年あたり11万円ほど賃金を押し上げている。勤続年数の二次項が負で有意（10%水準）なので、上がり方は徐々に減速する。

女性学部卒の賃金は35-39歳代まで上昇するものの、その上昇幅は小さくその後減少の一途をたどる。一方、女性大学院卒は年齢とともに賃金は上昇し続ける。ピーク時の60-64歳層の賃金は、大学院卒業直後に比べて609万円も高い。女性の場合、学部卒の勤続効果は1年あたり16万円ほど、大学院卒のそれは19万円ほどである。学部卒・大学院卒とも
に勤続年数の二次項は負で有意であるので、上がり方は男性の場合と同じく、徐々に減少していくことになる。

他の変数の効果も見ておこう。婚姻状態は、配偶者がいる場合、男性については正の効果、女性については負の効果が観察される。男性の場合は、正規労働者のみの推定結果と同様、扶養手当などによる賃金の増分や、マリッジプレミアムによる上昇効果がそこに含まれていると思われる。ただし、前述の通り、これらの差が単純に配偶者の有無によって生じているとは言えないことについては留意が必要である。一方、女性の場合は、学部卒だけでなく、大学院卒の配偶者ありダミーの係数も負で有意になる。それらの推定値の絶対値は、図表3の推定結果と比べるとかなり大きい。

非正規雇用ダミーの係数については、男女・学歴に関係なく負で有意である。当然のことではあるが、正規労働者に比べて非正規労働者の賃金が低い。ただし、その影響力は学部卒より大学院卒の方が大きい。男性学部卒の場合、非正規雇用者は正規雇用者に比べて118万円ほど賃金が低いのに対して、大学院卒の場合は123万円ほど低いという結果になっている。女性の場合はその差がさらに大きく、学部卒で約マイナス81万円、大学院卒で約マイナス142万円となっている。

##### 5.2.2. 年齢－賃金プロファイル

図表 9～10 は、図表 8 の推定結果に基づいて、図表 4～7 と同じように年齢別の平均勤続年数を使用し、正規労働者の年齢－賃金プロファイルを作成したものである $ ^{11} $ 。

図表9は、男性についてその結果を示している。男性学部卒の賃金は年齢とともに上昇し、57歳でピークを迎える（約738万円）。73歳から再び上昇に転じるが、この年齢で働ける労働者はかなり高い地位にある者や、専門的な職業に従事している者が多いと思われる。その影響が含まれるだろう。

男性大学院卒の賃金も年齢とともに上昇する。ピークは52歳にあり、その時の賃金額は約1031万円である。大学院卒業直後の24歳時点の賃金は、学部卒の24歳時点の賃金よりも14万円ほど高く、その後も一貫して高い水準にある。52歳時点の学部卒との差は295万円ほどあり、60歳代までの時点ではこの差が一番大きい。高齢層に至って再び賃金は上昇するが、学部卒の場合と同様、これも生産性の高い労働者ほど高齢まで就労している可能性を示すものであろう。ただし、男性大学院卒については75歳以上の年齢層ダミーの係数推定値は有意ではない（図表8）。80歳以上の層で見られる大きな上昇は、特定少数の経営者などの外れ値によるものであろう。

図表 10 は、女性の年齢－賃金プロファイルである。図表 7 と同様に女性学部卒の賃金上昇は緩やかなものになっている。ピークの 57 歳時点で約 398 万円になるが、学部卒業時と比べて 142 万円ほどの上昇にとどまる。一方、女性大学院卒の賃金は年齢とともに 50 歳代後半まで上がり続ける。その後は、就労している者が限られるためプロファイルが大きく上下する。ピークは 62 歳で約 967 万円であり、この時の学部卒と大学院卒の賃金差は約 637 万円になる。これは男性の場合よりもはるかに大きい。
#### 5.3. 内部收益率

前項で推計された年齢ごとの所得を合計すると、生涯賃金収入の期待値が得られる。この期待値の学歴間の差から、大学院学歴の内部収益率を計算することができる。

図表3の推定結果に基づいて計算した内部収益率を図表11に示している。まず、標準労働者について見てみよう $ ^{12} $ 。男性の場合、学部卒の生涯賃金収入は2億9163万円で大学院卒のそれは3億4009万円となり、差は4846万円である。一方、女性の場合は、学部卒の生涯賃金収入は2億6685万円で大学院卒のそれは3億1019万円となり、差は4334万円になる。

このような収入格差を前提とし、さらに大学院に行くことにより発生する学費等の直接的費用を考えると、大学院に進学することの内部収益率が計算できる。ここでは議論を簡単にするため、学費や教材費などの直接費用を1年当たり100万円と仮定する。2年間の博士前期課程（修士）を修了した場合の内部収益率は、男性が10.7%、女性が10.4%である。標準労働者については、賃金額の高低に差はあるものの性別間での内部収益率に大きな差は見られない。さらに、同様の仮定の下で博士後期課程（博士）まで続けて3年間（合計5年間）大学院で教育を受けた場合の内部収益率は、男性が4.9%、女性が4.7%となる。

次に、勤続年数を加味した場合の正規労働者について、内部収益率を計算してみる。同様に計算すると、博士前期課程(修士)に進学することの内部収益率は、男性の場合は11.8%、女性の場合は11.9%となる。また、博士後期課程（博士）まで勉学を続けた場合の内部収益率は、男性では6.3%、女性では7.0%となる。標準労働者より内部収益率は高いが、やはり男女間で大きな差は見られない。

図表 8 の推定結果に基づいて計算した内部収益率も見ておこう（図表 12）。博士前期課程（修士）に進学した場合、男性は 11.4%、女性は 10.1% となる。また、博士後期課程（博士）まで勉学を続けた場合、男性は 5.9%、女性は 5.7% となる。この場合も、大学院進学による内部収益率は男女間で大きな差はなく、かつ博士前期課程（修士）の方が博士後期課程（博士）よりも高いという傾向が確認される。

### 6. 結語

本研究では、2007年11月に実施された総務省統計局「就業構造基本調査」の個票データを用い、学部卒と大学院卒の年齢－賃金プロファイルを比較した。その結果、男性においても女性においても、大学院卒の生涯賃金収入は学部卒のそれよりも高いことが分かった。特に、女性大学院卒の正規労働者の賃金は、高年齢層になっても年齢とともに上昇する傾向が存在し、それが学部卒の生涯賃金収入との差を広げていることも明らかになった。

これまで日本では、大学院卒の賃金プレミアムを正確に推定する試みは一部の研究を除いてほとんど試みられておらず、大学院に進学することの経済的価値に疑問が投げかけることも多かった。しかし、ここでの分析は大学院進学が少なくとも平均的に勤続を重ねる場合は、博士前期課程（修士）卒業者においても博士後期課程（博士）卒業者においても、一定の賃金プレミアムを持ち、生涯賃金収入において学部卒との間に差が生じることを示
している。この結果を見る限り、大学院教育は一般社会においてある程度の成果を生み出していると言えよう。

ただし、博士後期課程（博士）を卒業する場合、大学院にて過ごす期間に失う機会費用が重なるために、収入面での優位性は減少する。今後、高度な能力・技能を持った人材、特に研究技術者や専門家を育成しようとするのであれば、留意しておくべき点であるといえるだろう。

他方、この結果は、二つのさらなる課題を提起している。一つは、大学院卒がこのようなプレミアムを持つ理由の解明である。一般に、たとえ学部教育であっても、社会に出てすぐに役立つ技能や知識を身につけさせるわけではないと言われる。また、学歴は人材の潜在的有能さを示す指標に過ぎないとも言われる。大学院卒の賃金プレミアムは、学部では身につかない何かを授けていることの証なのだろうか。あるいは、単に個人の有能さを市場に示すための追加的な指標を手に入れたというだけなのだろうか。特に、グローバル化を基調に急速に変化する世界において、社会はどのような人材を求めるようになったのか、そしてその要求に日本の大学院教育は応えているのかという問いに答えることは重要である。これらは、教育の中身に関係する議論であり、今後の大学院教育の在り方を考える上で更に検討を重ねるべき重要なポイントであろう。残念ながら、ここで用いたデータは量的な情報に限られ、このような質的側面を分析することには限界がある。

もう一つは、大学院卒が持つプレミアムの変化である。論文の前半で示されたような大学院卒の急速な供給増が過去数10年間にあったにもかかわらず、かれらの生涯賃金における優位性が、依然として存在している。そのプレミアムが、今後どのように変化していくのかを継続して観察する必要がある。本研究で用いたデータセットは1回だけの横断データであり、コーホートの効果や個人効果を取り出せない。より正確に大学院教育の効果や大学院卒のキャリアを追跡するには、個人を一定期間追い続ける調査が必要となる。この分野における今後の課題である。

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図表1 大学院修士課程卒業者数と大学院を設置する学校数の推移

出所：文部科学省「学校基本調査」各年版。

注：校数は大学院設置学校数（右目盛り）。総計は修士課程卒業者数（左目盛り）。文系は人文科学・社会科学・教育の合計（左目盛り）。理系は理学・工学・農学の合計（左目盛り）。
図表 2 学歷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
図表 3 学部卒・大学院卒別賃金プロファイルの推計結果（正規労働者）

男性	女性
学部卒	大学院卒	学部卒	大学院卒
年齢層	25-29歳	26.182 ***	88.639 ***	10.925 ***
30-34歳	49.653 ***	136.420 ***	17.817 ***	60.874
35-39歳	96.972 ***	215.806 ***	23.114 ***	116.130 **
40-44歳	146.345 ***	340.935 ***	-0.956	133.340 **
45-49歳	152.981 ***	409.966 ***	-14.865	109.105 **
50-54歳	140.007 ***	469.992 ***	-48.672 ***	140.731 **
55-59歳	127.564 ***	475.117 ***	-83.773 ***	236.406 ***
60-64歳	26.029 **	406.036 ***	-182.348 ***	416.656 ***
現職勤続年数	一次項	11.860 ***	16.461 ***	16.317 ***	24.217 ***
二次項	-0.058 ***	-0.330 ***	-0.021	-0.475 ***
婚姻状態	配偶者あり	130.129 ***	132.664 ***	-19.480 ***	-3.738
死別・離別	42.483 ***	91.022	33.440 ***	29.654
年間就労日数	250-299日	-32.237 ***	-13.248	19.252 ***	7.920
300日以上	-66.715 ***	34.936 **	0.940	96.588
定数項	255.659 ***	209.092 ***	236.558 ***	422.021 ***
lnsigma	5.547 ***	5.549 ***	5.193 ***	5.389 ***
サンプルサイズ	64484	5396	19519	804
対数尤度	-21462627	-2030211	-6434100	-316602
カイニ乗値	27850	3582	4603	465

legend: * p<.1; ** p<.05; *** p<.01;

注：都道府県ダミーは省略。
図表 4 男性標準労働者の賃金プロファイル（正規労働者）
図表 5 女性標準労働者の賃金プロファイル（正規労働者）
図表 6 年齢別の平均勤続年数を使用した男性の賃金プロファイル（正規労働者）
図表 7 年齢別の平均勤続年数を使用した女性の賃金プロファイル（正規労働者）
図表８ 学部卒・大学院卒別賃金プロファイルの推計結果（正規・非正規労働者）

男性	女性
学部卒	大学院卒	学部卒	大学院卒
年齢層	25-29歳	28.676 ***	95.685 ***	22.817 ***	66.757 **
30-34歳	52.684 ***	158.174 ***	36.806 ***	169.194 ***
35-39歳	102.482 ***	241.099 ***	43.840 ***	170.936 ***
40-44歳	156.130 ***	373.412 ***	37.820 ***	221.051 ***
45-49歳	167.225 ***	439.925 ***	38.219 ***	256.787 ***
50-54歳	157.982 ***	495.499 ***	-3.083	204.372 ***
55-59歳	149.112 ***	484.234 ***	-20.882	305.773 ***
60-64歳	64.411 ***	377.535 ***	-151.215 ***	608.946 ***
65-69歳	-155.651 ***	251.779 **	-217.069 **
70-74歳	-259.934 ***	374.100 ***	-274.805 **
75-79歳	-307.960 ***	237.023	-339.367 **
80-84歳	-326.535 ***	117.610	-494.254 ***
85-89歳	-129.268	693.691	-578.689 ***
65-89歳	-176.691
年齢層	25-29歳	4.028	-55.190	-10.694	-5.081
×非正規雇用	30-34歳	1.544	-54.709	-34.363 ***	-116.562 *
35-39歳	-46.808 ***	-192.571 ***	-71.235 ***	-55.293
40-44歳	-115.628 ***	-327.972 ***	-81.422 ***	-205.234 ***
45-49歳	-99.628 ***	-355.684 **	-90.675 ***	-240.345 ***
50-54歳	-155.124 ***	-349.770 ***	-52.388 ***	-332.860 ***
55-59歳	-138.256 ***	-390.680 ***	-45.208 **	-414.507 ***
60-64歳	-126.624 ***	-366.122 ***	72.619 **	-447.956 ***
65-69歳	-71.085 ***	-268.401 **	84.453 **
70-74歳	-27.371	-386.539 ***	118.896 **
75-79歳	7.943	-141.169	172.965
80-84歳	226.642	69.887
85-89歳	-197.384
65-89歳	-425.625
現職勤続年数	一次項	11.211 ***	11.053 ***	16.387 ***	19.142 ***
二次項	-0.067 ***	-0.140 *	-0.121 ***	-0.369 **
現職勤続年数	一次項	-2.412 *	4.011	-10.234 ***	-13.670 *
×非正規雇用	二次項	-0.023	-0.120	0.112 *	0.750 ***
婚姻状態	配偶者あり	122.707 ***	131.141 ***	-45.918 ***	-75.200 ***
死別・離別	44.416 ***	46.002	21.761 **	-0.604
非正規雇用	-118.247 ***	-122.910 ***	-81.096 ***	-141.627 ***
ヘックマン修正項	81.038	-76.513	3.422	405.767
定数項	238.261 ***	230.762 ***	251.232 ***	365.474 ***
lnsigma	5.583 ***	5.605 ***	5.219 ***	5.450 ***
サンプルサイズ	72580	6018	24555	1070
対数尤度	-24585550	-2302752	-8228362	-433344
カイニ乗値	34739	4287	10037	832

legend: * p<.1; ** p<.05; *** p<.01;

注：都道府県ダミーは省略。
図表 9 年齢別の平均勤続年数を使用した男性の補正済み賃金プロファイル (正規労働者)
図表 10 年齢別の平均勤続年数を使用した女性の補正済み賃金プロファイル (正規労働者)
図表 11 図表 3 の推定結果から計算した内部収益率

標準労働者(転職無)	年齡階層別平均勤続労働者
男性	女性	男性	女性
博士前期課程(修士)	10.7%	10.4%	11.8%	11.9%
博士後期課程(博士)すぐに就職	4.9%	4.7%	6.3%	7.0%
図表 12 図表 8 の推定結果から計算した内部収益率

年齡階層別平均勤続労働者
男性	女性
博士前期課程（修士）	11.4%	10.1%
博士後期課程（博士）すぐに就職	5.9%	5.7%
図表 A1 年齢層別学歴分布（正規の職員・従業員）

男性	女性
学部卒	大学院卒	学部卒	大学院卒
25-29歳	85.4%	14.6%	94.8%	5.2%
30-34歳	86.8%	13.2%	92.3%	7.7%
35-39歳	88.1%	11.9%	94.0%	6.0%
40-44歳	90.7%	9.3%	92.1%	7.9%
45-49歳	92.0%	8.0%	92.6%	7.4%
50-54歳	92.9%	7.1%	96.3%	3.7%
55-59歳	93.6%	6.4%	95.8%	4.2%
60-64歳	86.8%	13.2%	87.9%	12.1%
計	89.5%	10.5%	93.8%	6.2%
図表 A2 現職の平均勤続年数（正規の職員・従業員）

男性	女性
学部卒 大学院卒	学部卒 大学院卒
20-24歳	0.66	0.67
25-29歳	3.12	1.87	3.07	1.65
30-34歳	6.59	5.70	6.35	4.93
35-39歳	11.09	9.01	10.63	7.26
40-44歳	15.45	13.68	14.25	10.20
45-49歳	19.74	18.27	18.10	14.55
50-54歳	23.01	20.40	22.22	19.85
55-59歳	26.18	23.85	26.36	22.25
60-64歳	17.82	22.93	22.69	29.54
図表 A3 産業分布（正規の職員・従業員）

男性	女性
学部卒 大学院卒	学部卒 大学院卒
農業	0.22%	0.04%	0.16%	0.34%
林業	0.03%	0.00%	0.01%	0.24%
漁業	0.00%	0.00%	0.02%	1.94%
鉱業	0.01%	0.00%	0.01%	1.73%
建設業	6.34%	3.09%	1.81%	0.40%
製造業	19.72%	34.18%	8.28%	15.06%
電気・ガス・熱供給・水道業	1.00%	3.11%	0.27%	0.27%
情報通信業	7.55%	9.39%	6.51%	7.87%
運輸業	3.29%	1.10%	1.26%	0.64%
卸売・小売業	16.24%	4.10%	13.96%	5.02%
金融・保険業	6.46%	2.26%	5.77%	1.71%
不動産業	1.37%	0.40%	1.15%	0.48%
飲食店・宿泊業	1.31%	0.06%	0.74%	0.17%
医療・福祉	4.49%	4.55%	15.54%	13.62%
教育・学習支援業	8.49%	18.27%	24.18%	31.46%
複合サービス業	1.34%	0.15%	0.71%	0.46%
サービス業(他に分類されないもの)	10.24%	13.52%	11.04%	12.19%
公務(他に分類されないもの)	9.97%	4.27%	5.92%	4.42%
分類不能の産業	1.94%	1.53%	2.65%	1.99%
計	100%	100%	100%	100%
図表 A4 職業分布（正規の職員・従業員）

男性	女性
学部卒 大学院卒	学部卒 大学院卒
専門的・技術的職業従事者	24.25%	64.51%	43.68%	69.26%
(内訳) 技術者	11.48%	35.28%	4.45%	15.79%
医療関係従事者	1.99%	3.90%	9.17%	9.32%
教員	6.75%	16.51%	20.54%	29.37%
その他	4.02%	8.83%	9.51%	14.78%
管理的職業従事者	2.96%	1.15%	0.25%	0.00%
事務従事者	29.03%	16.15%	39.49%	19.68%
販売従事者	22.88%	4.90%	8.11%	4.92%
サービス職業従事者	2.03%	0.20%	2.93%	0.24%
保安職業従事者	2.63%	0.44%	0.57%	0.06%
農林漁業従事者	0.28%	0.03%	0.12%	0.50%
運輸・通信従事者	1.39%	0.32%	0.18%	0.00%
生産工程・労務作業者	12.75%	10.87%	2.50%	3.55%
分類不能の職業	1.79%	1.42%	2.18%	1.78%
計	100%	100%	100%	100%
図表 A5 婚姻状態（正規の職員・従業員）

男性	女性
学部卒 大学院卒	学部卒 大学院卒
未婚	26.15%	32.81%	51.46%	51.20%
既婚	71.55%	65.83%	43.88%	43.36%
死别·離別	2.30%	1.36%	4.65%	5.44%
計	100%	100%	100%	100%
図表 A6 年間就労日数（正規の職員・従業員）

男性	女性
学部卒 大学院卒	学部卒 大学院卒
200-249日	42.34%	50.51%	45.34%	46.66%
250-299日	47.93%	39.32%	46.80%	43.18%
300日以上	9.73%	10.17%	7.86%	10.16%
計	100%	100%	100%	100%
図表 A7 有業・無業の決定要因に関する推定結果

男性	女性
学部卒	大学院卒	学部卒	大学院卒
年齢層	20-24歳層	-5.996 ***	-1.327 ***
65-69歳層	-2.554 ***	-8.396 ***	-11.337
70-74歳層	-2.991 ***	-8.881 ***	-11.680
75-79歳層	-3.162 ***	-9.159 ***	-12.003
80-84歳層	-3.242 ***	-9.319 ***	-11.907
85-90歳層	-10.071 ***	-12.724
世帯主との続柄	世帯主の配偶者	-0.117	-1.054 *	-0.148
子	0.880 ***	-1.602 ***	0.739
子の配偶者	0.946 ***
孫	-2.664 ***
世帯主の父母	-1.513 ***	-0.096
世帯主の配偶者の父母	-1.674 ***	-0.044
兄弟姉妹	0.285	0.795
他の親族	-0.513	-4.745
その他	-0.559 ***
都道府県	(表示省略)	(表示省略)
定数項	2.38 ***	8.831 ***	10.906 ***	2.561 ***
サンプルサイズ	80177	5858	24269	581
対数尤度	-1265130	-47875	-147083	-13974

legend: * p<.1; ** p<.05; *** p<.01;
昭和56年度国の債権の現在額総報告

(第 98 回 国 会 提 出)
## 目次

昭和56年度国の債権の現在額総報告 ..... 1
昭和56年度債権現在額総計算書 ..... 5
一般会計債権現在額総計算書 ..... 7
特別会計債権現在額総計算書 ..... 14
大 蔵 省 所 管 ..... 14
印 刷 局 ..... 14
資 金 運 用 部 ..... 15
外 国 為 替 資 金 ..... 18
産 業 投 資 ..... 19
大蔵省、通商産業省及び
労働省所管 ..... 20
石炭並びに石油及び石油
代替エネルギー対策 ..... 20
大蔵省及び建設省所管 ..... 21
特 定 国 有 財 産 整 備 ..... 21
文 部 省 所 管 ..... 22
国立学校 22
厚生省所管 24
厚生保険 24
船員保険 27
国立病院 29
国民年金 31
農林水産省所管 33
食糧管理 33
森林保険 35
自作農創設特別措置 36
国有林野事業 37
特定土地改良工事 39
通商産業省所管 40
アルコール専売事業 40
輸出保険 41
機械類信用保険 42
運輸省所管 43
自動車損害賠償責任再保険 43
港湾整備 44
空港整備 45
郵政省所管 46
郵政事業 46
郵便貯金 48
簡易生命保険及郵便年金 …… 49

労 働 省 所 管 …… 51

労 働 保 険 …… 51

建 設 省 所 管 …… 54

道 路 整 備 …… 54

治 水 …… 56

都 市 開 発 資 金 融 通 …… 58

一般会計債権現在額総計算書(徵収停止分) …… 59

特別会計債権現在額総計算書(徵収停止分) …… 61

厚 生 省 所 管 …… 61

国 立 病 院 …… 61

農 林 水 產 省 所 管 …… 62

食 糧 管 理 …… 62

自作農創設特別措置 …… 63

国 有 林 野 事 業 …… 64

運 輸 省 所 管 …… 65

自動車損害賠償責任再保 険 …… 65

郵 政 省 所 管 …… 66

郵 政 事 業 …… 66

労 働 省 所 管 …… 67
劳 働 保 険 …… 67
建 設 省 所 管 …… 68
道 路 整 備 …… 68
治 水 …… 69

## (参考)

債権現在額総計表 …… 70
債権現在額総計表(徵収停止分) …… 71
# 昭和56年度国の債権の現在額総報告

昭和56年度末における

国の債権の現在額は

92,201,945,576,593 円

である。

上記の債権現在額の大要は次のとおりであり、その会計別及び種類別の内訳は「債権現在額総計算書」のとおりである。

1 昭和56年度末における債権現在額(国の債権の管理等に関する法律(昭和31年法律第114号。以下「法」という。)第21条の規定により徴収停止の措置をとつたものを除く。)

(1) 一般会計

(イ) 所 管 別

所 管	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計 (円)	所 管	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計 (円)
国 会	0	7,063,136	7,063,136	厚 生 省	611,783,423	31,625,152,613	32,236,936,036
裁 判 所	43,745,533	66,256,681	110,002,214	農 林 水 產 省	59,098,228	165,674,991,927	165,734,090,155
総 理 府	3,105,071,678	271,531,441	3,376,603,119	通 商 產 業 省	417,277,722	157,765,428,374	158,182,706,096
法 務 省	248,543,065	115,249,011	363,792,076	運 輸 省	21,108,668	340,090,587,788	340,111,696,456
外 務 省	1,834,179,930	0	1,834,179,930	労 働 省	22,432,828	419,398	22,852,226
大 藏 省	1,917,679,209,032	1,390,815,057,507	3,308,494,266,539	建 設 省	54,347,831	6,416,395,775	6,470,743,606
文 部 省	48,876,464	580,925,056,430	580,973,932,894	合 計	1,924,145,674,402	2,673,773,190,081	4,597,918,864,483
(口) 歳入、歳入外及び資金の別
区 分	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計 (円)
歳 入	7,758,469,245	1,370,018,069,374	1,377,776,538,619
歳 入 外	53,945,396	0	53,945,396
資 金	1,916,333,259,761	1,303,755,120,707	3,220,088,380,468
合 計	1,924,145,674,402	2,673,773,190,081	4,597,918,864,483
(2) 特 別 会 計
会 計	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計 (円)	会 計	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計 (円)
印 刷 局	3,812,771	514,380,596	518,193,367	療養所勘定	308,565,591	5,479,656	314,045,247
資 金 運 用 部	2,343,646	77,927,475,798,626	77,927,478,142,272	国 民 年 金
外 国 為 替 資 金	3,566,059	719,789,914,367	719,793,480,426	国 民 年 金勘定	234,354,445,353	40,657,764,248	275,012,209,601
産 業 投 資	0	17,072,134,700	17,072,134,700	福祉年金勘定	366,899,546	4,213,384	371,112,930
石炭並びに石油及び石油代替エネルギー対策	食 糧 管 理
石 炭 勘 定	54,794,237	0	54,794,237	国内米管理勘定	7,674,838	250,860,964,118	250,868,638,956
石油及び石油代替エネルギー勘定	0	12,669,000,000	12,669,000,000	国内麦管理勘定	0	84,983,883	84,983,883
特定国有財産整備	0	32,094,398,280	32,094,398,280	輸入食糧管理勘定	1,045,619	0	1,045,619
国立学校	917,631,507	985,978,559	1,903,610,066	業務勘定	51,312,274	33,007,672	84,319,946
厚 生 保 険	森林保険	58,639	0	58,639
健 康 勘 定	38,569,568,026	1,637,381	38,571,205,407	自作農創設特別措置	189,808,704	6,279,313,619	6,469,122,323
日 雇 健康 勘 定	217,924,739	0	217,924,739	国有林野事業
年 金 勘 定	65,789,544,000	0	65,789,544,000	国有林野事業勘定	145,098,106	40,052,513,022	40,197,611,128
業務勘定	8,632,191,748	0	8,632,191,748	特定土地改良工事	76,172,268	91,326,622,341	91,402,794,609
船員保険	10,361,431,309	21,423,311	10,382,854,620	アルコール専売事業	0	5,199,752,672	5,199,752,672
国立病院	輸出保険	608,457	0	608,457
病院勘定	499,278,289	39,913,662	539,191,951	機械類信用保険	14,994,094	962,081	15,956,175
国の債権の現在額総報告 (3)

会計	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計(円)	会計	履行期限到来額(円)	履行期限未到来額(円)	計(円)
保険勘定	0	7,040,800,000	7,040,800,000	労働保険
保障勘定	8,963,322,515	6,316,299,922	15,279,622,437	労災勘定	8,354,580,021	99,050,588	8,453,630,609
港湾整備	雇用勘定	2,370,942,496	10,743,131	2,381,685,627
港湾整備勘定	9,643,633	23,458,665,197	23,468,308,830	徵収勘定	42,055,025,067	41,852,044,464	83,907,069,531
空港整備	4,089,799,269	4,336,664,649	8,426,463,918	道路整備	673,641,105	171,337,097,445	172,010,738,550
郵政事業	28,236,102,622	2,061,891,787	30,297,994,409	治水勘定
郵便貯金	0	330,140,581,642	330,140,581,642	治水勘定	20,089,636	1,097,849,800	1,117,939,436
簡易生命保険及郵便年金	特定多目的ダム建設工事勘定	140,271,342	6,023,537,845	6,163,809,187
保険勘定	157,018,212,542	7,116,966,034,237	7,273,984,246,779	都市開発資金融通	0	135,064,276,400	135,064,276,400
年金勘定	42,400	1,784,909	1,827,309	合計	612,500,442,468	86,990,977,478,194	87,603,477,920,662
2昭和56年度末における徵収停止債権現在額(法第21条の規定により徵収停止の措置をとったもの)(1)一般会計
所	管	徵収停止債権現在額(円)	所	管	徵収停止債権現在額(円)
裁判所	所	4,248,296	通商産業省	22,840,586
総理府	府	3,328,656	運輸省	11,054,392
法務省	省	2,843,724	建設省	727,800
大蔵省	省	415,927,395
農林水産省	省	5,189,612	合計	466,160,461
(4) 国の債権の現在額総報告

(2) 特別会計
会計	徵収停止債權現在額(円)	会計	徵収停止債權現在額(円)
国立病院	保護勘定	3,688,008
病院勘定	49,626	郵政事業	44,870,706
療養所勘定	33,561	労働保険
食糧管理	労災勘定	24,369,734
業務勘定	266,100	雇用勘定	809,800
自作農創設特別措置	211,812	道路整備	2,224,450
国有林野事業	治水
国有林野事業勘定	1,503,441	治水勘定	4,603,749
自動車損害賠償責任再保險	合計	82,630,987
( 5 )

昭和56年度債権現在額総計算書