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産業が集積しているのかという、産業構成によって規定される側面がある。すなわち、労働生産性の高い産業に特化している地域は労働生産性が高く、その反対に、労働生産性の低い産業に特化している地域は労働生産性が低くなることが予想される。そこで、産業集積と労働生産性の関係性について確認してみよう。産業集積の度合については、ある産業に従事する従業地ごとの就業者の構成比を全国における当該産業の就業者の構成比で除した特化係数で測ることとし、特化係数を説明変数として回帰分析を行うこととする。第4－（3）－16図のとおり、学術研究，専門・技術サービス業、情報通信業、不動産業，物品賃貸業、金融業，保険業、運輸業，郵便業、製造業、サービス業（他に分類されないもの）の特化係数と地域の労働生産性の間には正の相関がみられ、これらの産業が集積している地域は、労働生産性が高い水準にあることがうかがえる。また、総務省・経済産業省の「平成24年経済センサス-活動調査」を用い、各産業の従業者一人当たりの労働生産性を確認すると、同図のとおり、情報通信業や学術研究，専門・技術サービス業の労働生産性が高いことが分かる $ ^{53} $ 。このことを踏まえると、労働生産性の高い産業が集積している地域は、地域の労働生産性も高い傾向にあるといえるであろう。

また、産業集積には、取引費用の低減や知識の共有、労働市場の効率化など、様々なメリッシュ

## 第4－（3）－16図 産業特化と地域の労働生産性の関係

## ○ 労働生産性の高い産業に特化している地域ほど、労働生産性が高い傾向にある。

①正の相関がみられる産業
業種	係数	t値
学術研究, 専門・技術サービス業	1.74412	6.26658
不動産業, 物品賃貸業	1.22631	5.27067
情報通信業	0.70294	4.87963
金融業, 保険業	1.77015	3.93630
運輸業, 郵便業	1.57647	3.26554
製造業	0.58632	2.12049
サービス業 (他に分類されないもの)	1.26548	2.06970

②負の相関がみられる産業
業種	係数	t値
農林水産業	-0.54011	-7.33142
複合サービス事業	-1.00286	-6.67369
建設業	-2.94689	-5.40368
医療, 福祉	-1.88742	-4.35028
鉱業, 採石業, 砂利採取業	-0.27336	-2.90545

業種	係数	t值
卸売業, 小売業	1.18731	0.85928
教育, 学習支援業	0.37071	0.46159
電気・ガス・熱供給・水道業	-0.09437	-0.28083
生活関連サービス業, 娯楽業	-0.12652	-0.12091
宿泊業, 飲食サービス業	0.08697	0.11420

資料出所 厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」、内閣府「平成23年度県民経済計算」、総務省統計局「平成22年国勢調査」、総務省・経済産業省「平成24年経済センサス・活動調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）労働生産性（左表）は2011年度、各産業の特化係数（左表）は2010年、各産業の労働生産性（右図）は2012年の値を使用。

2）労働生産性（左表）=県内総生産／労働投入量（県内就業者数×労働時間）

3）県内総生産は生産側系列の名目値を使用。

4）2011年度の労働時間について、岩手県と福島県は4月、宮城県は4月及び5月のデータが欠落しているため、他の月の合計を年度換算して試算。

5）各産業の労働生産性（右図）=各産業の付加価値額／各産業の従業者数

6）各産業の特化係数＝各都道府県の従業地ごとの産業別就業者シェア／全県計の産業別就業者シェア
トが指摘されているところである。そこで、産業集積が各産業の労働生産性に対して与える影響についてみることとしよう。産業ごとに特化係数と労働生産性の関係をみると、学術研究、専門・技術サービス業、情報通信業、不動産業、物品賃貸業、運輸業、郵便業、卸売業、小売業については、正の相関がみられ、集積が進展することにより、各産業の労働生産性が高まることが示唆される（付4－（3）－2表）。また、製造業に関しては、有意な相関はみられなかったものの、東京都を除外して回帰分析を行うと、第4－（3）－17図のとおり、緩やかな正の相関がみられることから、集積が進むことで、労働生産性が高まるものと考えられる。以上の産業のうち、学術研究、専門・技術サービス業、情報通信業、不動産業、物品賃貸業、運輸業、郵便業、製造業については、先にみたとおり、労働生産性の水準が比較的高く、当該産業の集積が進むことで、地域の労働生産性が高まる傾向にある。以上の分析からみる限り、このような労働生産性の水準が高く、かつ、集積が進展することで労働生産性が上昇する傾向にある産業に対して、労働生産性の低い産業から円滑な労働移動が生じることは、地域の労働生産性を高める上でも望ましいものといえるであろう。

第4一（3）－17図 製造業における特化係数と労働生産性の関係

資料出所 総務省統計局「平成22年国勢調査」、総務省・経済産業省「平成24年経済センサス・活動調査」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）製造業の労働生産性は2012年、製造業の特化係数は2010年の値を使用。

2）製造業の労働生産性=製造業の付加価値額／製造業の従業者数

3）製造業の特化係数＝各都道府県の従業地ごとの製造業の就業者シェア／全県計の製造業の就業者シェア

## ● 大都市圏を中心に、高等教育機関卒業人材や専門職人材などの高度な人材の集積が進む

ところで、第2節で概観したとおり、各都道府県にはそれぞれの産業構造があり、地域に根ざした産業が異なることから、産業集積のみならず、個々の産業の労働生産性を向上させることで、その強みをいかしていく方向も模索していく必要がある。ここで鍵となるのが、人的資本である。人的資本の集積の効果としては、高度な人材が集まることなどによって、知識の伝播や情報の共有を通じてイノベーションが誘発され、TFP（全要素生産性）が向上することが考えられる。

ただし、高度な人材を定義することは困難なため、一般的に高度とされる代表的な属性に着目し、その集積の度合をみていくこととしよう。高度な人材としてまず考えられるのが、高等
教育を受けた人材である。そこではじめに、短大、高等専門学校、大学、大学院を卒業した有業者（以下「高等教育機関卒業人材」という。）の集積について確認する。第4－（3）－18図により、高等教育機関卒業人材が有業者に占める比率をみると、2007年から2012年にかけて、沖縄県を除く全ての都道府県で高等教育機関卒業人材比率が高まっていることが分かる。また、地域間の差に着目すると、2012年時点において、高等教育機関卒業人材は南関東や近畿の各都府県に集中しているといえる。

第4—(3)—18図 高等教育機関卒業人材比率

○ 沖縄県を除く全都道府県で高等教育機関卒業人材比率が高まっている。

次に、専門性の高い人材に着目しよう。専門性の高い人材としては、専門的・技術的職業の従事者のうち、給与所得の高い人材が考えられる。そこで、「平成26年賃金構造基本統計調査」において、企業規模計（10人以上）の一般労働者の全国平均で、きまって支給する現金給与額が60万円を超えている、又は、年間賞与その他特別給与額が100万円を超えている職種のうち、専門的・技術的職業従事者に該当する各職種を含む職業小分類に属する有業者（以下「専門職人材」という。）について、その集積についてみることとする $ ^{54} $ 。第4－（3）－19図により、2007年から2012年にかけて、各地で専門職人材比率がどのように変化したのかをみると、3分の2以上の都府県で上昇していることが確認できる。また、都道府県間の違いに着目すると、2012年時点において、東京都、神奈川県、滋賀県、京都府、福岡県に専門職人材が集中していることが分かる。

専門職人材の定義には該当しなかったが、今日の情報化社会においては、IT関係の人材も重要と考えられる。そこで、第4－（3）－20図により、システムエンジニア等の情報処理・通信技術者が有業者に占める比率をみると、2012年時点において、南関東の各都県が突出して高いことが分かる。また、2007年と2012年を比較すると、多くの都道府県で情報処理・通信技術者比率が上昇しており、特に茨城県、東京都、神奈川県、大阪府で大きく上昇していることが確認できる。

最後に、高度な人材については、向上心が強く、大学等の高等教育機関を卒業した後も、自己の能力を高める等の努力を行っていることが考えられる。厚生労働省「平成26年版労働経
## 第4—(3)—19 図 専門職人材比率

○ 東京都、神奈川県、滋賀県、京都府、福岡県は、専門職人材の占める割合が3％を超え、専門職人材が集積している。

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

(注) 1) 厚生労働省「平成26年賃金構造基本統計調査」において、企業規模計（10人以上）の一般労働者の全国平均で、きまって支給する現金給与額が60万円を超えている、又は、年間賞与その他特別給与額が100万円を超えている職種のうち、専門的・技術的職業従事者に該当する各職種を含む職業小分類に属する有業者を専門職人材とした。

2) 専門職人材比率=専門職人材（自然科学系研究者、化学技術者、建築技術者、医師、裁判官、検察官、弁護士、公認会計士、税理士、高等学校教員、大学教員、記者、編集者、他に分類されない専門的職業従事者）数／有業者数×100

## 第4—(3)—20 回 情報処理・通信技術者比率

○東京都、神奈川県、茨城県、大阪府では、情報処理・通信技術者比率が上昇している。

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

済の分析」で指摘したとおり、自己啓発を行っている有業者は高い所得を得ている傾向にあることを考えると、自発的に能力向上に努めている有業者には、高度な人材が多く含まれると捉えても良いであろう。また、能力開発は、それ自体として人的資本の蓄積に寄与することを考えると、自己啓発を行っている有業者（以下「自己啓発実施人材」という。）の分布は重要と考えられる。そこで、第4－（3）－21図により、自己啓発実施人材比率が2007年から2012年にかけてどのように変化したのかをみると、ほとんどの都道府県で上昇していることが確認
○ ほとんどの都道府県で自己啓発実施人材比率が上昇している。

できる。また、地域間の違いに着目すると、2012年時点において、南関東や近畿で自己啓発実施人材比率が非常に高い水準にあることが分かる。

第4－（3）－21图 自己啓発実施人材比率

（注）　1）調査時点から過去１年の間に、自発的に大学・大学院の講座の受講を行うなど、何らかの自己啓発を実施した有業者を自己啓発実施人材とした。

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

2）自己啓発実施人材比率=自己啓発実施人材数／有業者数×100
## ●高等教育機関卒業人材や専門職人材といった高度な人材が集積している地域ほど、労働生産性が高い傾向

次に、このような高度な人材の集積と労働生産性の間に、どのような関係がみられるのかを確認しよう。第4－（3）－22図により、高等教育機関卒業人材比率と労働生産性の関係について確認すると、正の相関があり、高等教育機関卒業人材比率の高い地域ほど、労働生産性が高い傾向にあることが分かる。また、高等教育機関卒業人材を可住地面積で除した高等教育機関卒業人材密度を説明変数として、労働生産性との関係を確認すると、正の傾きの回帰直線がみられ、高等教育機関卒業人材の密度が高い地域ほど、労働生産性が高い傾向にあることが認められる。すなわち、高等教育機関卒業人材の集積が進むと、労働生産性が高まるものといえるであろう。

## 第4－（3）－22図 高等教育機関卒業人材の集積と労働生産性の関係

○ 高等教育機関卒業人材が集積する地域ほど、労働生産性が高い傾向にある。

資料出所 厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」、内閣府「平成22年度県民経済計算」、総務省統計局「平成22年国勢調査」「地域別統計データベース」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）労働生産性は2010年度、高等教育機関卒業人材数は2010年の値を使用。

2）労働生産性=県内総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）

3）県内総生産は生産側系列の名目値を使用。

4）2010 年度の労働時間について、岩手県、宮城県、福島県は、3月のデータが欠落しているため、他の月の合計を年度換算して試算。

5）短大・高専、大学・大学院を卒業した就業者を高等教育機関卒業人材とした。

6）高等教育機関卒業人材比率=高等教育機関卒業人材数／就業者数×100

8）（☐）内はt値。

7）高等教育機関卒業人材密度=高等教育機関卒業人材数／可住地面積
7）專門職人材密度=專門職人材数／可住地面積

同様に、第4－（3）－23図により、専門職人材比率と労働生産性の関係をみると、正の相関があり、専門職人材比率が高い地域ほど、労働生産性が高い傾向にあることがうかがえる。また、専門職人材を可住地面積で除した専門職人材密度と労働生産性の関係を確認すると、正の傾きの回帰直線がみられ、専門職人材の密度が高まるほど、労働生産性が上昇する傾向にあるといえる。情報処理・通信技術者についても同様の結果がみられることから、専門性の高い人材が集積すると、労働生産性が上昇することが示唆される。

## 第4一（3）－23図 専門性の高い有業者の集積と労働生産性の関係

## 専門性の高い有業者が集積する地域ほど、労働生産性が高い傾向にある。

資料出所　厚生労働省「毎月勤労統計調査（地方調査）」、内閣府「平成22年度県民経済計算」、総務省統計局「国勢調査」「地域別統計データベース」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）労働生産性は2010年度、専門職人材数、情報処理・通信技術者数は2010年の値を使用。

2）労働生産性=県内総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）

3）県内総生産は生産側系列の名目値を使用。

4）2010 年度の労働時間について、岩手県、宮城県、福島県は、3月のデータが欠落しているため、他の月の合計を年度換算して試算。

5）厚生労働省「平成26年賃金構造基本統計調査」において、企業規模計（10人以上）の一般労働者の全国平均で、きまって支給する現金給与額が60万円を超えている、又は、年間賞与その他特別給与額が100万円を超えている職種のうち、専門的・技術的職業従事者に該当する各職種を含む職業小分類に属する就業者を専門職人材とした。

6）専門職人材比率=専門職人材(自然科学系研究者、化学技術者、建築技術者、医師、裁判官，検察官，弁護士、公認会計士、税理士、高等学校教員、大学教員、記者，編集者、他に分類されない専門的職業従事者）数／就業者数×100

情報処理・通信技術者比率=情報処理・通信技術者数／就業者数×100

情報処理・通信技術者密度=情報処理・通信技術者数／可住地面積

8）（☐）内はt値。
また、第4－（3）－24図により、自己啓発実施人材の集積と労働生産性の関係をみると、自己啓発実施人材が集積している地域ほど、労働生産性が高い傾向にあることが確認できる。

このように、高度な人材の集積と労働生産性の間には正の相関があり、人的資本が蓄積するほど、労働生産性が上昇する傾向にあるといえよう。

## 第4一（3）－24図 自己啓発実施人材の集積と労働生産性の関係

## ○ 自己啓発実施人材が集積する地域ほど、労働生産性が高い傾向にある。

資料出所 厚生労働者「毎月勤労統計調査（地方調査）」、内閣府「平成23年度県民経済計算」、総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」（調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計）「地域別統計データベース」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）労働生産性は2011年度、自己実現実施人材数は2012年の値を使用。

2）労働生産性=県内総生産／労働投入量（就業者数×労働時間）

3）県内総生産は生産側系列の名目値を使用。

4）2011年度の労働時間について、岩手県と福島県は4月、宮城県は4月及び5月のデータが欠落しているため、他の月の合計を年度換算して試算。

5）自己啓発実施人材比率=自己啓発実施人材数／有業者数×100

6）自己啓発実施人材密度=自己啓発実施人材数／可住地面積
## ●高等教育機関卒業人材の厚みを高めることが、地域経済の成長にとって重要

それでは、高度な人材を集めるには、どのような取組を行えば良いのであろうか。専門職人材や情報処理・通信技術者については、学術研究、専門・技術サービス業や情報通信業といった、特定の産業と結び付いている側面があり、それらの人材を全ての地域で一様に集積させるのは困難と考えられる。そもそも、専門職人材や情報処理・通信技術者といった、高度な専門性を有する人材は、高等教育機関により供給された人材であることが多いことを踏まえると、人的資本を高めるには、高等教育機関卒業人材の集積を図ることが重要となるであろう。そこで、産業ごとに高等教育機関卒業人材の集積と労働生産性の関係をみると、ほとんどの産業で正の相関関係がみられ、高等教育機関卒業人材の厚みが増すほど、多くの産業で労働生産性が高まる傾向にあることが示唆される（付4－（3）－3表）。このことからも、地域の労働生産性を高めるには、高等教育機関卒業人材の集積が重要といえるであろう。

それでは、高等教育機関卒業人材の層を厚くするために、どのような取組が必要となるのであろうか。第一に、大学等の高等教育機関への進学者数を増加させることが指摘できるであろう。前掲第4－（1）－13図でみたとおり、全国的に大学進学を志望する高校生の比率は上昇しているが、地域間の差に着目すると、東京圏や大阪圏といった大都市圏で高く、地方圏では低い傾向にある。こうした地域間の大学進学率の違いは、高等教育機関卒業人材の地域間の偏在に影響を与えている可能性がある。

第二に、高等教育機関卒業人材の受け皿となる雇用環境の整備があげられる。前掲第4－（1）－16図でみたとおり、地域によって差はあるものの、大学卒業後や大学院修了後の就職に伴い、大規模な人口移動が生じており、主に東京圏に高等教育機関卒業人材が集中する傾向にある。そのため、東京圏以外の地域においては、当該地域の大学卒業者や大学院修了者を定着させることや、Uターン就職を促進することで高等教育機関卒業人材を地元に呼び戻すことが重要となる。内閣官房が2014年に行った「東京在住者の今後の移住に関する意向調査」によれば、東京都から地方への移住を検討している又は今後検討したいと考えている者の最も多くが、「働き口が見つからないこと」（41.6%）に対して移住する上での不安・懸念を感じているとされる。また、そもそも移住を希望しなかった層については、「日常生活や公共交通機関の利便性が良くないから」（44.7%）や「今の生活に不満がないから」（44.7%）、「日常生活の利便性が良くなさそうだから」（44.0%）といった生活の快適さに関係する理由に次いで、「働き口がみつからないと思うから」（31.3%）をあげる者が多い。足下の失業率や有効求人倍率をみると、地方においても雇用情勢は改善してきており、「働き口」そのものは存在するものと考えられる。高等教育機関卒業人材をひきつけるには、こうした人材にとって魅力的な雇用環境を整備し、地域を超えてマッチングが行われる必要があるといえるであろう。また、高等教育機関への進学率を高めようとするときには、あわせて雇用の場の確保を進めていくことが必要となろう。第三に、研究環境の整備の重要性が考えられる。研究機関に優秀な研究者が在籍することで、その研究者を中心に、ネットワークが形成されることは、それ自体として経済に対して波及効果を持つ。また、大学等に著名な研究者が在籍することは、若年層が大学進学先を選択する上でも、重要な判断材料となる。そこで、優秀な研究者をひきつけるには、「研究の場」としての研究機関の魅力が重要となるであろう。グローバル化の進む中で、優秀な研究者は、より魅力的な研究環境を求めて国境を越えた移動を行っており、優れた「頭脳」の流出を防ぎ、むしろ世界中から獲得していくには、世界的にみても魅力的に映る研究環境の整備が求められるものと考えられる。
## ●教育訓練実施比率の違いは、各地の正規雇用労働者比率に規定される面がある

これまでは有業者の備える属性の観点から人的資本の集積をみてきたが、人的資本を高めるには、高度な人材を集積させるだけでなく、企業の教育訓練を通じた能力開発も重要となってくる。企業の教育訓練については、雇用形態によって違いがあり、一般的に正規雇用労働者の方が手厚く、非正規雇用労働者については相対的にあまり行われないとされる。そこで、勤め先の実施する教育訓練を受けた有業者の比率（以下「教育訓練実施比率」という。）を、雇用形態別に確認することとしよう。第4－（3）－25図をみると、正規雇用労働者、非正規雇用労働者ともに、東京都や大阪府といった大都市圏では、教育訓練実施比率はあまり高くなく、むしろ滋賀県や鳥取県、島根県といった地方圏において高い傾向にあることが分かる。また、正規雇用労働者の教育訓練実施比率の高い地域では非正規雇用労働者の教育訓練実施比率も高い傾向にあり、雇用形態の別に関係なく、教育訓練が盛んに行われる地域とそうでない地域があることがうかがえる。教育訓練の実施については、産業構成や企業の規模、業務内容によって規定される側面があり、こうした地域間の差の背景には、そのような要因が影響しているものと考えられる。

第4—(3)—25 図 雇用形態別教育訓練実施比率

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）調査時点から過去1年の間に、勤め先によって実施される何らかの教育訓練を受けた有業者を教育訓練実施有業者とした。

2）雇用形態別教育訓練実施比率=雇用形態別教育訓練実施有業者数/雇用形態別有業者数×100

他方、正規雇用労働者と非正規雇用労働者で教育訓練実施比率を比較すると、正規雇用労働者の方が高いことから、正規雇用労働者の占める割合の大きい地域ほど、雇用者全体の教育訓練が積極的に行われるものと考えられる。そこで、第4－（3）－26図により、役員を除く雇用者全体の教育訓練実施比率の全国平均との差を、①正規雇用労働者の教育訓練実施比率要因、②非正規雇用労働者の教育訓練実施比率要因、③正規雇用労働者比率要因の3つに分けてみると、秋田県、東京都、富山県、徳島県では、正規雇用労働者比率要因がプラスに寄与することによって、教育訓練実施比率が全国平均を上回っている。

人的資本の向上を図るには、希望に応じ、非正規雇用労働者の正規雇用への転換を進めていくとともに、企業が非正規雇用労働者に対しても十分に教育訓練を実施することで、非正規雇用労働者の能力を開発することが求められるものと考えられる。
資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

## 第4－（3）－26図 教育訓練実施比率の要因分解

秋田県、東京都、富山県、徳島県では、正規雇用労働者比率要因がプラスに寄与することによって、教育訓練実施比率が全国平均を上回っている。

○ 秋田県、東京都、富山県、徳島県では、正規雇用労働者比率要因がプラスに寄与することによって、教育訓練実施比率が全国平均を上回っている。

（注）1）調査時点から過去1年の間に、勤め先によって実施される何らかの訓練を受けた有業者を教育訓練実施有業者とした。

2）雇用形態別教育訓練実施比率=雇用形態別教育訓練実施有業者数/雇用形態別有業者数×100

3）要因分解式は以下のとおり。

$$ \alpha_{r}-\bar{\alpha}=\beta_{r}\big(\alpha_{r}^{1}-\overline{\alpha^{1}}\big)+(1-\beta_{r})\big(\alpha_{r}^{2}-\overline{\alpha^{2}}\big)+\big(\beta_{r}-\bar{\beta}\big)\big(\overline{\alpha^{1}}-\overline{\alpha^{2}}\big) $$

a: 教育訓練実施比率、 $ \beta $ : 正規雇用労働者比率、1: 正規雇用労働者、2: 非正規雇用労働者、-: 全国平均、r: 都道府県

## 2 労働参加の向上による地域間格差の解消

## 1990 年代以降、多くの地域で、労働投入の減少が地域経済の成長に対してマイナスに寄与

第1節において、高齢化要因が労働力率を押し下げていることを確認したが、このような労働供給の制約は、各都道府県の経済成長に対して、どのような影響を与えているのであろうか。ここでは、成長会計の手法を用いて、供給側の要因から、各都道府県の経済成長について分析することとしよう $ ^{55} $ 。第4－（3）－27図により、各都道府県の実質県内総生産の成長率を、①資本投入（資本の質を含む）の寄与、②労働投入の寄与、③労働の質の寄与、④TFP（全要素生産性）の寄与に分けてみると、全都道府県で一貫して労働の質の寄与が成長率を押し上げていることが確認できる。これは先に触れた、高度な人材の集積が労働生産性と正の相関関係にあることと、整合的な結果といえる。すなわち、人的資本の質を高めることは、労働生産性の向上を通じて、経済成長そのものを支えているものと考えられる。他方、資本投入の寄与については、全ての都道府県で80年代に大きな寄与がみられ、90年代に入っても、縮小はしたものの、全都道府県で成長率を押し上げていた。しかしながら、2000年代には多くの都道府県で、資本投入の寄与は極めて小さいものとなっている。また、TFPについては、1980年代には、大都市圏を中心に成長率を大きく押し上げていたが、1990年代に入ると、ほとんどの都道府県でみられなくなった。その後、2000年代には、再び大都市圏を中心として、TFPが
（注）1）成長会計分析については、徳井丞次・牧野達治・深尾京司・宮川努・荒井伸幸・新井園枝・乾友彦・川崎一泰・児玉直美・野口尚洋（2013）「都道府県別産業生産性（R-JIP）データベースの構築と地域間生産性格差の分析」（RIETI Discussion Paper Series 13-J-07）を参考とした。

## 第4—(3)—27 図 都道府県別成長会計

○ 全都道府県で労働の質が一貫して経済成長に寄与しているのに対して、90 年代以降、労働投入の減少が多くの都道府県で経済成長の制約要因となっている。

資料出所 （独）経済産業研究所「都道府県別産業生産性（R-JIP）データベース 2012」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

2）要因分解式は以下のとおり。

$$ \begin{aligned}\Delta\mathrm{log}V_{rt}=&\Sigma_{i=1}^{23}\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{V}+S_{irt-1}^{V}\big)\Delta\mathrm{log}A_{irt}+\Sigma_{i=1}^{23}\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{V}+S_{irt-1}^{V}\big)\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{K}+S_{irt-1}^{K}\big)(\Delta\mathrm{log}Z_{irt}+\Delta\mathrm{log}Q_{rt}^{K})+\Sigma_{i=1}^{23}\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{V}+S_{irt-1}^{V}\big)\\&\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{L}+S_{irt-1}^{L}\big)\Delta\mathrm{log}H_{irt}+\Sigma_{i=1}^{23}\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{V}+S_{irt-1}^{V}\big)\frac{1}{2}\big(S_{irt}^{L}+S_{irt-1}^{L}\big)\Delta\mathrm{log}Q_{irt}^{L}\end{aligned} $$

V: 実質付加価値、A: TFP、Z: 実質資本ストック、H: マンアワー、Q^{K}: 資本の質、Q^{L}: 労働の質、S^{V}: 付加価値シェア、S^{K}: 資本コストシェア、S^{L}: 労働コストシェア、i: 産業、r: 地域、t: 年

経済成長を押し上げるようになっている。このように、地域経済が安定的に成長するためには、IT投資などの資本投資や技術革新を通じたTFPの向上が欠かせないといえるであろう。そして、最後に労働投入の寄与をみると、1980年代はほとんどの都道府県でプラスに寄与していたが、1990年代は46の都道府県、2000年代は41の都道府県と、ほとんどの都道府県で労働投入がマイナスに寄与していることが分かる。既に人口減少局面に突入した我が国においては、高度経済成長期のような労働投入の大幅な寄与は見込めない。しかしながら、地域経済の持続的な発展のためには、労働投入のマイナスの寄与を極力抑えるため、就業を希望する者の就業を喚起することにより、労働参加率を引き上げていくことが重要になるものと考えられる。
## ●労働参加が進むことで、都道府県間の所得格差が縮小

労働参加の拡大は、地域経済に成長をもたらすだけでなく、各地の経済水準を引き上げる上でも、重要であると考えられる。そこで、県民一人当たりの雇用者報酬の都道府県間の差がどのような要因によって生じているのかを確認すると、第4－（3）－28図のとおり、北陸や東海の各県においては、人口に占める雇用者比率要因が県民一人当たりの雇用者報酬を押し上げていることが分かる。他方、近畿の各府県では、人口に占める雇用者比率要因が県民一人当たりの雇用者報酬を押し下げており、各都道府県の所得水準を高めるには、賃金の引き上げのみならず、労働参加を進めることにより、雇用者全体の総所得を高めることが必要であることが示唆される。そこで、ここからは労働参加の拡大に着目し、どのような取組が求められるのかみることとしよう。

第4一（3）－28図 県民一人当たりの雇用者報酬の全国平均との差の要因分解

☐ 県民一人当たりの雇用者報酬の全国平均との差を要因分解すると、雇用者一人当たりの雇用者報酬要因の寄与が大きい都道府県が多いものの、人口に占める雇用者比率要因による寄与が大きい府県もある。

資料出所 内閣府「平成23年度県民経済計算」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

## 60 歳未満女性の労働参加が旺盛な地域ほど、全体の労働力率が高い

はじめに、各地にどれだけ労働参加の余地があるのかを確認するために、労働力率と潜在的労働力率についてみてみよう。なお、ここでは総務省統計局「就業構造基本調査」を用い、労働力人口は「有業者＋求職者」、潜在的労働力人口については「有業者＋就業希望者」と定義しており、「労働力調査」における労働力人口の概念とは異なることに注意を要する。第4－（3）－29図のとおり、2012年の労働力率は、2007年と比較して全ての都道府県で低下している。しかしながら、潜在的労働力率をみると、全ての都道府県で2007年の労働力率を上回っており、これまで労働市場に参入していない人々の就労意欲を引き出し、労働市場への参加を促すための取組が重要となるといえるであろう。そこで、2012年の各都道府県の労働力率をみると、都道府県間の差が大きく、労働力率の最も高い東京都と最も低い奈良県の間には約10％の差が開いていることが分かる。地域別にみると、南関東、北陸、東海といった地域において労働力率が高く、近畿、中国、四国では低い傾向にある。

それでは、このような都道府県間の労働力率の差は、どのような要因によって生じているの
第4－（3）－29図 労働力率と潜在的労働力率

○ 2012年は、2007年と比較して、全ての都道府県で労働力率が低下しているが、潜在的労働力率をみると、2007年の労働力率を上回っており、労働力率を引き上げる余地がある。

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）劳働力率=労働力人口（有業者数+求職者数）/15歳以上人口×100

2）潜在的労働力率=潜在的労働力人口（有業者数+就業希望者数）/15歳以上人口×100

3）就業希望者のうち、求職活動又は開業の準備を行っている者を、求職者とした。

であろうか。第4－（3）－30図により、男女別・年齢階級別に労働力率をみると、60歳未満女性の労働力率が低い奈良県や兵庫県では、60歳未満男性の労働力率との差が18％以上あり、60歳未満女性の労働力率が高い石川県や福井県においても、60歳未満男性の労働力率と7％以上の差が生じている。このように、男女の労働力率を比較すると、依然として全都道府県で女性の労働力率が男性の労働力率を下回っており、男女間の労働参加の差が労働供給に大きく影響しているといえるであろう。また、男性の労働力率については全国的にそれほど差がな

第4—(3)—30 回 男女別・年齢階級別労働力率

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）男女別・年齡階級別労働力率=男女別・年齡階級別労働力人口（有業者数+求職者数）/男女別・年齡階級別15歳以上人口×100

2）就業希望者のうち、求職活動又は開業の準備を行っている者を、求職者とした。
資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）1）労働力率=労働力人口（有業者数+求職者数）/15歳以上人口×100

3）要因分解式は以下のとおり。

いのに対し、女性の場合は、最も高い福井県と最も低い奈良県との間に10％以上の差があり、都道府県間の差が大きいことが分かる。このことからは、60歳未満の女性の労働力率の差が、地域間の労働力率の差を生んでいることが示唆される。

しかしながら、労働力率の都道府県間の差には、高齢化の進み具合が地域によって異なることも影響していると考えられる。そこで、より詳細に労働力率の地域間の違いを生じさせている要因をみてみよう。第4－（3）－31図は、各都道府県の労働力率の全国平均との差を、①60歳未満男性の労働力率要因、②60歳未満女性の労働力率要因、③60歳以上男性の労働力率要因、④60歳以上女性の労働力率要因、⑤年齢構成要因の5つの要因に分解したものである。同図をみると、地方圏の道県では、高齢化が進行していることを背景に、年齢構成要因が労働力率を大きく押し下げていることが分かる。その一方、南関東の各都県や愛知県、滋賀県、沖縄県では、若年層が多く存在することで、年齢構成要因によって労働力率が大きく押し上げられている。第1節において高齢化要因が労働力率の上昇を制約していることをみたが、労働力

第4—(3)—31図 都道府県別労働力率の全国平均との差の要因分解

○ 労働力率の全国平均との差を要因分解すると、年齢構成要因がマイナスに寄与して労働力率が全国平均を下回っている道府県が多いが、北陸では60歳未満女性の労働力率要因が大きく押し上げ方向に作用することで、労働力率が全国平均を上回っている。

2）就業希望者のうち、求職活動又は開業の準備を行っている者を、求職者とした。

$$ \begin{aligned}\mathsf{L}_{\mathrm{ 金体 }}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{L}_{\mathrm{ 全体 }}^{\left(\mathrm{A}\right)}&\equiv\sum_{\mathrm{I}=1}^{2}\left(\sum_{\mathrm{j}=1}^{15}\left(\mathsf{r}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{r}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\right)\left(\mathsf{L}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{L}_{\mathrm{ 全体 }}^{\left(\mathrm{A}\right)}\right)\right)\quad&( 年齡構 成要因 )\\&+\sum_{\mathrm{J}=1}^{9}\mathsf{r}_{1,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\left(\mathsf{L}_{\mathrm{i},\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{L}_{1,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\right)\quad&( 年齡別労働力率要因 \quad(60 歲未滿男性 ))\\&+\sum_{\mathrm{J}=10}^{15}\mathsf{r}_{1,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\left(\mathsf{L}_{1,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{L}_{1,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\right)\quad&( 年齡別労働力率要因 \quad(60 歲以上男性 ))\\&+\sum_{\mathrm{J}=1}^{9}\mathsf{r}_{2,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\left(\mathsf{L}_{2,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{L}_{2,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\right)\quad&( 年齡別労働力率要因 \quad(60 歲未滿女性 ))\\&+\sum_{\mathrm{J}=1}^{9}\mathsf{r}_{1,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\left(\mathsf{L}_{2,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}-\mathsf{L}_{2,\mathrm{j}}^{\left(\mathrm{A}\right)}\right)\quad&( 年齡別労働力率要因 \quad(60 歲以上女性 ))\end{aligned} $$

ここで、各記号の意味は次のとおり。

$ r_{i,j}^{(地域)} $ ：当該地域における性別 i、年齢階級 j の人口の 15 歳以上人口に占める比率

L $ _{i}^{(地域)} $ ：当該地域における性別 i、年齢階級 j の労働力率

i : 性别を表す添字添え字（1：男性、2：女性）

j : 年齢階級を表す添字（1：15～19歳、…、14：80～84歳、15：85歳以上）
率の都道府県間の差についても、高齢化要因が最も大きく寄与しているといえるであろう。しかしながら、北陸の労働力率に着目すると、年齢構成要因が労働力率を大きく押し下げる方向に働いているものの、労働力率自体は全国平均を上回っており、その要因として、60歳未満女性の労働力率が大きく寄与していることが分かる。他方、大阪府、兵庫県、奈良県では、年齢構成要因以上に60歳未満女性の労働力率要因が労働力率を押し下げる方向に作用することで、労働力率が全国平均を下回っている。全体の労働力率を引き上げるには、60歳未満女性の労働参加を進めることが重要といえるであろう。

## 南関東や近畿では、就業希望があるものの求職活動を行っていない60歳未満の女性の比率が高く、活躍の余地がある

労働力率を引き上げるには、求職活動を行っていない就業希望者（以下「非求職就業希望者」という。）の労働参加を促すことが重要となる。第4－（3）－32図により、非求職就業希望者が人口に占める比率について、男女別・年齢階級別にみると、全ての都道府県で最も多いのが、60歳未満の女性であることが分かる。また、地域間の差に着目すると、60歳以上の高齢層や60歳未満の男性については全国的にそれ程違いがないものの、60歳未満女性については都道府県ごとに大きな違いがあることが分かる。すなわち、北陸や山陰といった地域では、60歳未満女性の非求職就業希望者が少ないのに対し、南関東や近畿の各都府県、北海道、宮城県、福岡県、沖縄県では高く、潜在的に労働力となり得る層が厚く存在しており、地域の労働力を確保するには、60歳未満女性の非求職就業希望者の労働参加を進めることが重要といえる。

第4—(3)—32 図 非求職就業希望者比率（男女別、年齡階級別）

それでは、60歳未満女性の非求職就業希望者が求職活動を行っていない理由については、どのようなものが多いのであろうか。第4－（3）－33図のとおり、全都道府県で「出産・育児のため」が最大の理由となっていることが分かる。ただし、都道府県ごとに「出産・育児のため」が占める割合には違いがあり、神奈川県や滋賀県では特化係数が約1.2と、相対的に高
い水準にある。これは、出産や育児をめぐる地域間の環境の違いが、女性の有業率に違いを生んでいることを示唆しており、今後、仕事と育児を両立できる環境を整備することで、労働市場に参入する層が一定程度存在するものと考えられる。

## 第4一（3）－33図 60歳未満女性の非求職就業希望者が求職活動を行っていない理由

○ 就業希望のある 60 歳未満の女性が求職活動を行っていない理由のうち、最も多いのは「出産・育児のため」である。

○「出産・育児のため」と回答した者の比率は、滋賀県、神奈川県等で高い。

「出産・育児」を理由に求職活動を行っていない60歳未満の就業希望者（女性）の特化係数

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

## ● 「出産・育児のため」を理由に非求職就業希望者となっている 60 歳未満女性の希望する職業や雇用形態は、地域によって異なる

それでは、「出産・育児」を理由に非求職就業希望者となっている60歳未満女性は、雇用に対して、どのようなニーズを有しているのであろうか。

第4－（3）－34図により、「出産・育児のため」を理由に非求職就業希望者となっている60歳未満女性の希望する職業をみると、ほとんどの都道府県で、「サービス職業」「専門的技術的職業」「事務職」が上位3職種となっており、合計で8割以上を占めている地域が多いことが分かる。ただし、地域によって違いがあり、希望者の一番多い職業が「サービス職業」又は「事務職」の都道府県が多いところ、鹿児島県では、「サービス職業」や「事務職」よりも「専門的・技術的職業」を希望する者の方が多いなど、地域によってニーズが異なるといえる。

また、第4－（3）－35図により、希望する雇用形態をみると、どの地域でも「パート・アルバイト」が大部分を占めていることが確認できる。これは短時間労働の方が子育てと両立しやすいためと考えられる。ただし、富山県や鳥取県など、正規雇用を希望する者の割合が25％以上を占める地域もあり、正規雇用労働者となることを望む層が多い地域もあることが分かる。

このように、地域によって、「出産・育児のため」を理由に非求職就業希望者となっている60歳未満女性の抱えるニーズは様々であり、非求職就業希望者の就業を促進するには、地域
のニーズに即した適切な対応が必要となるであろう。

## 第4－（3）－34図「出産・育児」を理由に求職活動を行っていない60歳未満女性の希望する職業

○ 「出産・育児」を理由に求職活動を行っていない 60 歳未満女性の希望する職業として、多く挙げられているのは、ほとんどの都道府県で、「サービス職業」「専門的・技術的職業」「事務職」となっている。

製造・生産工程職 営業・販売職 サービス職業 専門的・技術的職業 事務職 その他

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計（注）「仕事の種類にこだわっていない」「不詳」を除く。

## 第4一（3）－35図「出産・育児」を理由に求職活動を行っていない60歳未満女性の希望する雇用形態

○ 全国的に「パート・アルバイト」を希望する者の比率が高いが、富山県、鳥取県では25%以上が正規雇用を希望している。

正規雇用 パート・アルバイト その他の非正規雇用 その他

資料出所 総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

## ●保育所の充実等、子育て世代の女性にとって働きやすい環境の整備が必要

また、女性の就労にとって、子育てに伴う負担が制約要因となっているのであれば、その状況を改善していかなければならない。そして、そのことは人口減少を食い止めることにもつながるであろう。そこで、子育て世代の女性にとって、働きやすい条件が何かを考えていくこととする。

子育て世代の女性にとって働きやすい環境としては、保育所定員の充実や、親との同居、男
資料出所 厚生労働省「保育所関連状況取りまとめ（平成24年4月1日）」、総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」（調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計）「平成23年社会生活基本調査」（調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計）「人口推計」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）末子が5歳以下の20～49歳層を「子育て世代」とした。

性の積極的な家事・育児の分担などが考えられる。他方、子育て世代の女性の就労を阻害する要因としては、長時間労働の多さや通勤の不便さがあげられるであろう。そこで、末子が5歳以下の20～49歳層を子育て世代と捉え、各要因と子育て世代の女性の有業率の関係をみてみよう。第4－（3）－36図のとおり、保育所定員比率と子育て世代の女性の有業率の関係をみると、両者の間には正の相関が存在することが分かる。すなわち、5歳以下人口に対して保育

## 第4－（3）－36図 各要因と子育て世代の女性の有業率の関係

○ 子育て世代の女性の有業率に対しては、保育所定員比率、長時間労働者比率、通勤時間、親との同居比率、男性の家事・育児分担といった要因が影響を与えている。

【子育て世代の女性の親との同居比率と有業率の関係】

(%)【共働き世帯における子育て世代の男性の家事・育児分担と子育て世代の女性の有業率の関係】

2）子育て世代の女性の有業率は、子育て世代のうち、「夫婦と子供から成る世帯」「夫婦、子供と両親から成る世帯」「夫婦、子供とひとり親から成る世帯」「母子世帯」のいずれかに属する女性の有業率とした。

3）保育所定員比率は、5歳以下人口（2012年10月1日現在の0～4歳人口+5～9歳人口／5により算出）に対して保育所定員が占める比率とした。

4）長時間労働者比率は、1週間の就業時間が60時間以上の子育て世代の有業者が当該世代の有業者全体に対して占める比率とした。

5) 通勤時間は、就業状態について「おもに仕事」又は「家事などのかたわらに仕事」と回答した子育て世代の女性の「通勤・通学」時間に関し、平日の行動者平均を集計。

6）親との同居比率は、子育て世代の女性全体に対して「夫婦、子供と両親から成る世帯」「夫婦、子供とひとり親から成る世帯」のいずれかに属する者が占める比率とした。

7）男性の家事・育児分担は、共働き世帯における子育て世代の男性と女性の家事・育児時間（平日の行動者平均）の合計に対して、男性の家事・育児時間が占める比率とした。

8）（☐）内はt値。
所定員が多い地域ほど、子育て世代の女性の有業率が高い傾向にあるといえる。次に、子育て世代における長時間労働者比率と子育て世代の女性の有業率の関係をみると、両者の間には負の相関があり、ワーク・ライフ・バランスのとれた地域ほど、女性の有業率が高い傾向にあることが示唆される。また、子育て世代の女性の通勤時間と有業率の関係をみると、両者の間には負の相関があり、通勤に要する時間が短い地域ほど、有業率が高い傾向にあることがうかがえる。先に労働生産性の向上との関係でコンパクトシティの形成の意義について触れたが、経済・生活空間のコンパクト化によって通勤時間が短縮されることは、子育て世代の女性にとっても働きやすい環境が整い、女性の就労を促進することにもつながるものと推察される。第四に、子育て世代の女性の親との同居比率と有業率の関係をみると、正の相関が認められ、親と同居している女性が多い地域ほど、女性の有業率が高い傾向にあることが示唆される。最後に、男性の家事・育児分担と子育て世代の女性の有業率との関係についてみてみよう。なお、ここでは、男性の家事・育児分担の度合について、共働き世帯に属する子育て世代の女性が家事・育児に費やす時間に対する同じ条件の男性側の家事・育児時間の比率によって測ることとする。同図が示すとおり、共働き世帯における子育て世代の男性の家事・育児分担と子育て世代の女性の有業率の間には、正の相関がみられ、共働き世帯において男性が家事や育児に対してより積極的に取り組んでいる地域においては、女性の有業率が高くなる傾向にあるものと考えられる。

以上の5つの条件と子育て世代の女性の有業率の間に相関関係があることを確認したが、子育て世代の女性の有業率に対して、各要因の影響がどの程度のものなのか確認することとしよう。そこで、①保育所定員要因、②長時間労働要因、③通勤時間要因、④親との同居要因、⑤男性の家事・育児分担要因の5つの要因を説明変数として重回帰分析を行い、各要因の値の全国平均との差に係数を乗じることによって、それぞれの要因の子育て世代の女性の有業率への寄与度をみてみよう。第4－（3）－37図のとおり、子育て世代の女性の有業率が全国平均と比べて極めて高い水準にある、新潟県、富山県、石川県、福井県、鳥取県、島根県、高知県に着目すると、保育所定員要因が最大の寄与を示しており、保育所定員の充実は、女性の就労に大きく影響しているものと考えられる。また、南関東の各都県や、北海道、京都府、福岡県では、長時間労働要因が子育て世代の女性の有業率を押し下げており、子育て世代の女性の有業率を高めるには、長時間労働の抑制を通じて、子育て世代のワーク・ライフ・バランスを充実させることが重要といえるであろう。他方、その他の要因をみると、地方圏においては親との同居要因や通勤時間要因の押し上げ寄与が大きいのに対し、南関東や近畿といった大都市圏では、親との同居要因や通勤時間要因が子育て世代の女性の有業率を押し下げており、特に、埼玉県、神奈川県、兵庫県、奈良県といった、東京都や大阪府の周辺地域では、長時間通勤が子育て世代の女性の有業率にマイナスに影響していることがうかがえる。このことから、より子育てを行いやすい地方圏への移住を希望する者に対しては、移住希望を実現するための支援体制が重要となるであろう。そして、男性の家事・育児分担要因に着目すると、香川県や愛媛県では、子育て世代の女性の有業率を引き上げる最大の要因となっており、無視できない重要性を持つものといえよう。これから子育て世代の女性の有業率を引き上げていくには、男性も積極的に子育てを行うことが必要であると考えられる。子育て世代の女性にとっても働きやすい社会を築き、希望する女性の就労を可能とすることが、人口減少局面下の地域経済の成長にとって、そして我が国経済の成長にとって重要である。
10）自由度調査済み決定係数は0.827。

## 第4－（3）－37図 子育て世代の女性の有業率の全国平均との差の要因分解

○ 子育て世代の女性の有業率について、全国平均との差を要因分解すると、北陸や山陰では、保育所定員要因が押し上げ要因として大きく寄与することで、有業率が高くなっている。

資料出所 厚生労働省「保育所関連状況取りまとめ（平成24年4月1日）」、総務省統計局「平成24年就業構造基本調査」（調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計）「平成23年社会生活基本調査」（調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計）「人口推計」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

（注）1）末子が5歳以下の20～49歳層を「子育て世代」とした。

2）子育て世代の女性の有業率は、子育て世代のうち、「夫婦と子供から成る世帯」「夫婦、子供と両親から成る世帯」「夫婦、子供とひとり親から成る世帯」「母子世帯」のいずれかに属する女性の有業率とした。

3）保育所定員要因は、5歳以下人口（2012年10月1日現在の0〜4歳人口+5〜9歳人口/5により算出）に対して保育所定員が占める比率とした。

4）長時間労働要因は、1週間の就業時間が60時間以上の子育て世代の有業者が当該世代の有業者全体に対して占める比率とした。

5）通勤時間要因は、就業状態について「おもに仕事」又は「家事などのかたわらに仕事」と回答した子育て世代の女性の「通勤・通学」時間に関し、平日の行動者平均を集計。

6）親との同居要因は、子育て世代の女性全体に対して「夫婦、子供と両親から成る世帯」「夫婦、子供とひとり親から成る世帯」のいずれかに属する者が占める比率とした。

7）男性の家事・育児分担要因は、共働さ世帯における子育て世代の男性と女性の家事・育児時間（平日の行動者平均）の合計に対して、男性の家事・育児時間が占める比率とした。

8）各要因を説明変数とした重回帰分析を行い、その係数に各説明変数の全国平均との差を乗じて、各要因の寄与度を推計した。なお、その他の要因は、実際の各都道府県の有業率から、各要因から推計した理論値の合計値を引いたもの。