Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
があると見ることもできる。(8) 役職別でも、通常の理解の通り、部長、課長、係長、職長の順で賃金分布のピークが高賃金部分に存在しているとともに。右側のすそ野が厚くなっている。最後に、参考まで、(9) の男性と (10) の女性のそれぞれの年齢別賃金分布をみると、男性についてはおおむね年齢が上がるとともに賃金分布のピークが右方に位置し、右側の高賃金部分のすそ野が広くなっているが、女性についてはピークはむしろ30代である一方で、高賃金部分の右側のすそ野は40代と50代で厚くなっていることが観察される。

## 5 Blinder-Oaxaca 分解による賃金格差の推計

本稿で推計したミンサー型の賃金関数は、記述の通り、Becker (1993) の人的資本理論に依拠する形で定式化されている一方で、逆から見て、人的資本理論に基づかず、Becker (1974) にいうところの「差別」discrimination の要素については明らかにされない可能性が高い。このため、この「差別」を推計する代表的な方法として、Oaxaca (1973)、Blinder (1973)、Oaxaca and Ransom (1994) などにより示された、いわゆる Blinder-Oaxaca 分解がしばしば用いられるところ、本稿ではこれを援用して年齢や経験年数などの人的資本の要素や産業や地域や企業規模などの必ずしも人的資本の要素とはいえない属性に基づいて説明される格差とそうでない説明されない格差の分解を試みている。

まず、Oaxaca (1973)、Blinder (1973)、Oaxaca and Ransom (1994) に加えて、小川 (2006) や Jann (2008) に示された Blinder-Oaxaca 分解については、本稿で冒頭に Mincer (1974) に従って定式化を示し、推計したような対数線形の賃金関数において、男女の賃金格差を例として、以下のように理解することができる。まず、男女の賃金関数について m を男性の添え字、f を女性の添え字とすれば、以下の通りである。

男性の賃金関数: $ \ln(W_{m})=\alpha_{m}+\sum\beta_{m}X_{m}+u_{m} $

女性の賃金関数: $ \ln(W_{f})=\alpha_{f}+\sum\beta_{f}X_{f}+u_{f} $

この男女のミンサー型の賃金関数の差を取れば以下の通り。

$$ \begin{aligned}\ln(W_{_{f}})-\ln(W_{_{m}})&=\big(\alpha_{_{f}}-\alpha_{_{m}}\big)+\Big(\sum\beta_{_{f}}X_{_{f}}-\sum\beta_{_{m}}X_{_{m}}\Big)+\big(u_{_{f}}-u_{_{m}}\big)\\&=\big(\alpha_{_{f}}-\alpha_{_{m}}\big)+\sum X_{_{f}}\big(\beta_{_{f}}-\beta_{_{m}}\big)+\sum\beta_{_{m}}\big(X_{_{f}}-X_{_{m}}\big)+\big(u_{_{f}}-u_{_{m}}\big)\end{aligned} $$

最小二乗 (OLS) 推定であることから、第4項の誤差項をゼロとすれば、第1項と第2項の和及び第3項に以下の通りに分解できる。

$$ \Delta_{S}=\left(\alpha_{_{f}}-\alpha_{_{m}}\right)+\sum X_{_{f}}\left(\beta_{_{f}}-\beta_{_{m}}\right) $$
$$ \Delta_{X}=\sum\beta_{m}\left(X_{f}-X_{m}\right) $$

上の $ \Delta_{S} $ が unexplained part、下の $ \Delta_{X} $ が explained part とそれぞれ呼ばれるが、本稿では「非属性格差」と「属性格差」 $ ^{14} $ として推計結果を取りまとめることとする。さらに、属性格差については、説明変数のベクトル X に従って個別の説明変数ごとの格差への寄与が推計される。なお、Oaxaca-Blinder 分解は最小二乘法による推計 $ ^{15} $ であるので、ミンサー型の賃金関数と同じようにウェイトを付した推計を行っている。また、通常 Blinder-Oaxaca 分解は性別カテゴリーの男女のように 2 グループの格差について用いることから、本稿ではカテゴリーに 2 を超える複数の選択肢がある場合は、たとえば、産業カテゴリーで「製造業」と「製造業以外」、あるいは、「卸売業、小売業」と「卸売業、小売業以外」、また、地域では「首都圏」と「首都圏以外」のように 2 分割したグループ間での格差と Blinder-Oaxaca 分解を推計している。

まず、図表6により男女間の賃金格差のBlinder-Oaxaca分解による推計結果を示す。男女の2グループ間の格差計とそれを「属性格差」と「非属性格差」に分割した推計結果、さらに、「属性格差」について年齢や経験年数などの属性ごとにその属性に基づく格差の推計結果の係数とz値を報告している。

図表 6: 男女の賃金格差の Blinder-Oaxaca 分解による推計結果

(1) 最終学歴なし役職なし

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	-0.4647179	-366.10	***	-0.4465546	-368.38	***	-0.4236270	-361.89	***
属性格差	-0.2055460	-212.52	***	-0.2134393	-229.38	***	-0.2087857	-233.22	***
非属性格差	-0.2591719	-234.72	***	-0.2331153	-219.57	***	-0.2148413	-209.27	***
属性格差
年齡	-0.0041738	-30.34	***	-0.0022517	-20.94	***	-0.0015779	-18.82	***
勤続年数	-0.0873188	-142.24	***	-0.0775050	-140.21	***	-0.0695019	-134.19	***
産業	0.0116235	67.67	***	0.0091830	55.14	***	0.0055261	47.58	***
企業規模	-0.0009864	-2.58	**	0.0019299	5.23	***	0.0025505	7.38	***
地域	0.0001267	2.27	**	-0.0003179	-4.87	***	-0.0009877	-13.31	***
雇用形態	-0.0896783	-133.31	***	-0.1016086	-150.70	***	-0.1047404	-162.10	***
就業形態	-0.0351389	-70.16	***	-0.0428600	-77.67	***	-0.0400545	-81.41	***

(2) 最終学歴あり役職あり

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	-0.4141413	-229.94	***	-0.3826154	-219.42	***	-0.3591746	-203.62	***
属性格差	-0.2204012	-158.65	***	-0.2010400	-147.61	***	-0.1890825	-135.39	***
非属性格差	-0.1937401	-136.76	***	-0.1815754	-138.00	***	-0.1700921	-131.12	***
属性格差
年齡	-0.0242700	-51.82	***	-0.0225519	-52.55	***	-0.0156327	-45.13	***
勤続年数	-0.0971370	-103.02	***	-0.0870493	-100.77	***	-0.0736005	-92.43	***
産業	0.0023121	16.54	***	-0.0012347	-8.43	***	-0.0016976	-13.89	***
企業規模	0.0078550	20.98	***	0.0078068	19.34	***	0.0042796	10.37	***
地域	0.0004573	7.36	***	-0.0001481	-1.92	*	-0.0008716	-8.71	***
雇用形態	-0.0410592	-73.78	***	-0.0448194	-77.54	***	-0.0553953	-85.24	***
最終学歴	-0.0321768	-61.54	***	-0.0194670	-40.50	***	-0.0183275	-37.95	***
役職	-0.0363786	-82.79	***	-0.0335763	-82.57	***	-0.0278370	-76.47	***

(出展)厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(各年版)を基に著者推計

(注) z 値の右に付したアスタリスクは、***が1%水準にて、**が5%水準にて、*が10%水準にて、係数がそれぞれ統計的に有意であることを示す。

表に見る通り、男女間の格差計は「最終学歴なし役職なし」推計でも、「最終学歴あり役職あり」推計でも、女性から見てマイナスであるが、年々そのマイナス幅は縮小している。ケース別に詳しく見て、まず、すべてのサンプルを推計に用いた「最終学歴なし役職なし」ケースでは、男女間の賃金格差のうち属性格差は半分に満たない。この推計結果について、男女格差のBlinder-Oaxaca分解の先行研究を見ると、本稿と同じく「賃金構造基本統計調査」の個票を用いた川口（2005）では2000年データに基づく推計で格差計0.3921のうち属性格差が0.1403を占め、同様の藤井ほか（2010）でも2006年データに基づく推計で格差計0.3756のうちの属性格差0.1647との結果が示されており、また、日本版General Social Survey (JGSS)の第1回調査(2000年)、第2回調査(2001年)、第3回調査(2002年)をプールしたデータを用いた野崎（2006）では、格差に占める属性格差 $ ^{16} $ の割合を37.16％と報告しており、先行研究でも属性格差は格差計の半分に満たないとの結果が示されているところである。なお、係
数がマイナスを取る属性のうち主たるものを、絶対値の大きい順で並べて男女間の賃金格差の源泉と見なせば、雇用形態、勤続年数、就業形態、年齢の順となっている。これらの中で、2007年から2010年を経て2013年にかけて、雇用形態と就業形態の正規雇用と非正規雇用の格差と見なせる係数の絶対値が時を経て大きくなっている一方で、勤続年数と年齢については逆に絶対値で小さくなっている。次に、企業規模100人以上かつ一般労働者(フルタイム)を対象とした「最終学歴あり役職あり」ケースの推計結果では属性格差は非属性格差をやや上回っている。最終学歴・役職とも係数はマイナスであり、絶対値で見て役職の係数が最終学歴より大きくなっている。係数がマイナスを取る属性のうち主たるものを、絶対値の大きい順で並べると、勤続年数、雇用形態、役職、最終学歴、年齢の順となっている。このうち、雇用形態の係数が年々マイナス幅を拡大しているのに対して、それ以外は縮小を示しているのが特徴といえよう。

以下、本稿では産業別、企業規模別、地域別、雇用形態別の Blinder-Oaxaca 分解による詳細な推計結果は巻末の(参考表 2)に掲載することとし、推計結果から最近年 2013 年の格差計とそのうちの属性格差の係数及びそれらの統計的有意性を抽出してカテゴリー別に示すと以下の図表 7 の通りである。

図表 7: 賃金格差の Blinder-Oaxaca 分解による推計結果 (2013 年)

(1) 產業別

最終学歴なし役職なし	最終学歴あり役職あり
係数	係数
製造業	格差計	-0.0759656	***	格差計	-0.1284150	***
属性格差	0.0684551	***	属性格差	-0.0687097	***
鉱業,採石業,砂利採取業	格差計	0.1219326	***	格差計	0.1520351	***
属性格差	0.1018100	***	属性格差	0.0028348
建設業	格差計	0.1746454	***	格差計	0.0595972	***
属性格差	0.2078625	***	属性格差	0.0844847	***
電気・ガス・熱供給・水道業	格差計	0.4538997	***	格差計	0.3445871	***
属性格差	0.3366197	***	属性格差	0.1922207	***
情報通信業	格差計	0.2255379	***	格差計	0.2106905	***
属性格差	0.0883157	***	属性格差	0.1060799	***
運輸業,郵便業	格差計	0.0062464	**	格差計	-0.0850100	***
属性格差	0.1069674	***	属性格差	-0.0098704	***
卸売業,小売業	格差計	-0.1199289	***	格差計	-0.0956670	***
属性格差	-0.0427914	***	属性格差	-0.0221158	***
金融業,保険業	格差計	0.3592731	***	格差計	0.2514495	***
属性格差	0.1388897	***	属性格差	0.1640084	***
不動産業,物品賃貸業	格差計	-0.0314911	***	格差計	-0.0215977	***
属性格差	-0.0908021	***	属性格差	-0.0632515	***
学術研究, 専門・技術サービス業	格差計	0.2357058	***	格差計	0.1980840	***
属性格差	0.0482925	***	属性格差	0.0817110	***
宿泊業, 飲食サービス業	格差計	-0.4275137	***	格差計	-0.3663679	***
属性格差	-0.2931070	***	属性格差	-0.2262619	***
生活関連サービス業, 娯楽業	格差計	-0.2211584	***	格差計	-0.2826328	***
属性格差	-0.1793614	***	属性格差	-0.2374651	***
教育, 学習支援業	格差計	0.1085127	***	格差計	0.2591683	***
属性格差	-0.1931748	***	属性格差	0.0524054	***
医療, 福祉	格差計	0.0455691	***	格差計	-0.0273110	***
属性格差	-0.1147608	***	属性格差	-0.1308341	***
複合サービス事業	格差計	0.1441279	***	格差計	-0.0307565	***
属性格差	0.1637320	***	属性格差	0.0085100	***
サービス業 (他に分類されないもの)	格差計	-0.0346218	***	格差計	-0.1455939	***
属性格差	-0.0123112	***	属性格差	-0.0996490	***

(2) 企業規模別

最終学歴なし役職なし	最終学歴あり役職あり
係数	係数
5,000人以上	格差計	0.1866213	***	格差計	0.2306571	***
属性格差	-0.0310810	***	属性格差	0.0466461	***
1,000～4,999人	格差計	0.1541536	***	格差計	0.0823847	***
属性格差	0.0183356	***	属性格差	0.0404046	***
500～999人	格差計	0.0806167	***	格差計	-0.0493853	***
属性格差	0.0319075	***	属性格差	-0.0112421	***
300～499人	格差計	0.0440767	***	格差計	-0.0870263	***
属性格差	0.0312922	***	属性格差	-0.0159160	***
100～299人	格差計	-0.0387373	***	格差計	-0.2194938	***
属性格差	0.0114785	***	属性格差	-0.0630514	***
30～99人	格差計	-0.1022202	***
属性格差	0.0028665	***
10～29人	格差計	-0.1556643	***
属性格差	-0.0228863	***
5～9人	格差計	-0.1690101	***
属性格差	-0.0195336	***
最終学歴なし役職なし	最終学歴あり役職あり
係数	係数
北海道	格差計	0.0046496	格差計	-0.0334215	***
属性格差	0.0169499	***	属性格差	-0.0336883	***
東北	格差計	-0.0443159	***	格差計	-0.0604013	***
属性格差	0.0349312	***	属性格差	-0.0195082	***
北関東	格差計	0.0438025	***	格差計	0.0417152	***
属性格差	0.0091440	***	属性格差	0.0134765	***
首都圈	格差計	0.1487226	***	格差計	0.1442471	***
属性格差	-0.0033343	**	属性格差	0.0322308	***
甲信越	格差計	0.0218612	***	格差計	-0.0033793
属性格差	0.0041469	***	属性格差	-0.0058257	**
東海	格差計	0.0626576	***	格差計	0.0687774	***
属性格差	0.0027071	**	属性格差	0.0282997	***
近畿	格差計	0.0528459	***	格差計	0.0532715	***
属性格差	-0.0034675	**	属性格差	0.0273152	***
中国	格差計	-0.0206367	***	格差計	-0.0099499	***
属性格差	0.0098670	***	属性格差	0.0130702	***
四国	格差計	-0.0410794	***	格差計	-0.0411616	***
属性格差	-0.0007762	属性格差	-0.0040193
九州・沖縄	格差計	-0.1294532	***	格差計	-0.1150597	***
属性格差	-0.0352668	***	属性格差	-0.0453255	***

## (4) 雇用形態別

最終学歴なし役職なし	最終学歴あり役職あり
係数	係数
正社員・正職員のうち雇用期間の定め無	格差計	0.5310524	***	下の「正社員・正職員のうち
しかつ一般(フルタイム)17	属性格差	0.1676274	***	雇用期間の定め無し」に同じ18
正社員・正職員のうち雇用期間の定め無	格差計	0.5261673	***	格差計 0.5142367 ***

$ ^{17} $ 日経新聞 (2013) によれば、いわゆる「非正規雇用」とは、雇用期間が無期で、労働時間がフルタイムで、直接雇用、すなわち、派遣ではない、の3点が示されて、統計委員会などで検討されている旨報じられているが、「賃金構造基本統計調査」では、このグループが一般的な「正規雇用」の理解にもっとも近いと考えている。

18 「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し かつ 一般 (フルタイム)」のうち、「最終学歴あり役職あり」は「一般 (フルタイム)」のみを対象に含んでおり、「短時間 (パートタイム)」が含まれていないので、「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し」と同じ推計結果になる。
し	属性格差	0.2304297	***	属性格差	0.2245214	***
正社員・正職員のうち雇用期間の定め有	格差計	-0.0189206	***	格差計	-0.1408293	***
り	属性格差	0.0375840	***	属性格差	-0.0987341	***
正社員・正職員以外のうち雇用期間の定	格差計	-0.4957660	***	格差計	-0.5412840	***
め無し	属性格差	-0.4107390	***	属性格差	-0.3485926	***
正社員・正職員以外のうち雇用期間の定	格差計	-0.4173431	***	格差計	-0.5182074	***
め有り	属性格差	-0.2136918	***	属性格差	-0.2428302	***

(出展)厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(2013年)を基に著者推計

(注) 係数の右に付したアスタリスクは、***が1%水準にて、**が5%水準にて、*が10%水準にて、係数がそれぞれ統計的に有意であることを示す。

まず、上の図表 7 について産業別、企業規模別、地域別の各カテゴリー内のそれぞれについて 2013 年の Bliner-Oaxaca 分解の推計結果を見ると、産業別では格差計の係数のマイナスの絶対値が「最終学歴なし役職なし」と「最終学歴あり役職あり」を通じて大きい産業は、「宿泊業、飲食サービス業」、「生活関連サービス業、娯楽業」、「サービス業 (他に分類されないもの)」、「卸売業、小売業」、製造業、「不動産業、物品賃貸業」などとなっており、逆に、格差計の係数のプラスが大きい産業は、「電気・ガス・熱供給・水道業」、「金融業、保険業」「教育、学習支援業」、「学術研究、専門・技術サービス業」などが上げられる。また、企業規模別では、従業員数の多い企業規模カテゴリーから順に係数が大きくなっている。地域別では、首都圏、東海、近畿、北関東がこの順で格差計の係数がプラスで大きく、逆に、九州・沖縄、東北、四国、中国がマイナスであり、この順で絶対値が大きい。雇用形態別では、「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し」のみが「最終学歴なし役職なし」と「最終学歴あり役職あり」を通じて格差計の係数でプラスを示しており、ほかは「最終学歴なし役職なし」か「最終学歴あり役職あり」のいずれかで、マイナスを記録している。

次に、各カテゴリー別を横断的に見て、全体として指摘できるのは、時間当たり所定内賃金の格差のうち、属性に起因する格差は決して大きなウェイトを占めるわけではないということである。いくつかの場合では、全体の格差計とそのうちの属性格差の符号が異なる場合すら散見される。たとえば、「最終学歴なし役職なし」の中では、産業別の製造業、「教育、学習支援業」、「医療、福祉」、また、企業規模別の「5,000人以上」、「100～299人」、「30～99人」、地域別の東北、首都圏、中国などである。次に指摘できるのは、「最終学歴なし役職なし」では、この符号が異なるケースはかなり少なくなることであり、産業別の複合サービス事業、と地域別の中国だけとなる。格差計に占める属性格差のウェイトが小さい点については、第1に、「最終学歴なし役職なし」における符号の逆転が「最終学歴なし役職なし」では少なくなっているころから、最終学歴と役職による効果が指摘できる。産業別の製造業においては「最終学歴なし役職なし」では格差計がマイナス、属性格差がプラスとなっているが、「最終学歴あり役職あり」の製造業では最終学歴と役職の両方がともに統計的に1%水準で有意なマイナスを示し、格差計・属性格差ともマイナスとなってい
る。企業規模別の「5,000人以上」及び地域別の首都圏についても符号は逆であるが、それを別にすれば産業別の製造業とまったく同様であり、「最終学歴なし役職なし」では格差計がプラス、属性格差がマイナスとなっているが、「最終学歴あり役職あり」では最終学歴と役職の両方がともに統計的に1%水準で有意なプラスを示し、格差計・属性格差ともプラスとなっている。このほか、「最終学歴なし役職なし」よりも「最終学歴あり役職あり」で属性格差のウェイトが高まり、それに対して最終学歴と役職の両方あるいは少なくとも一方が統計的に有意に寄与しているのは、産業別では、情報通信産業、「金融業、保険業」、「学術研究、専門・技術サービス業」、企業規模別では「1,000～4,999人」、地域別では北関東、東海が上げられる。属性格差のウェイトについては、第2に、ミンサー型の賃金関数では説明変数に欠けている要因がある可能性が示唆されているとも考えられる。特に、本稿でミンサー型の賃金関数を「賃金構造基本統計調査」の個票データを基に推計するについては労働供給サイドの情報が豊富に含まれている一方で、労働需要サイドの情報についてはほとんど含まれていない。通常のマイクロな経済学における想定の通り、労働の対価たる賃金は需要と供給で決まり、さらに、労働供給が余暇と労働の代替関係で決まるとすれば、労働需要サイドや余暇の情報が欠落していることが属性格差の格差計に占めるウェイトの低さの原因となっている可能性がある。もちろん、Becker（1971）の指摘する「差別」discriminationである可能性もある $ ^{19} $ が、これらの点については本稿のスコープでは確認できない。

他の点については、まず、いわゆる人的資本における年齢と勤続年数のうち、Bliner-Oaxaca分解の推計結果からは後者の勤続年数の賃金への寄与が大きいという結果が得られる。たとえば、2013年の「最終学歴なし役職なし」と「最終学歴あり役職あり」の推計結果の詳細を示した参考表から、年齢よりも勤続年数の方が属性格差への寄与が大きい、すなわち、属性格差と同じ符号であれば絶対値が大きい、または、年齢と勤続年数で符号が異なれば属性格差と同じ符号である、という観点から寄与が大きいのは、産業別の16業種32ケース(推計)のうち26ケースに、企業規模別10ケースのうち8ケースに、地域別20ケースのうち12ケースに上る。また、年齢よりも勤続年数の係数の方が大きいという結果は、図表4に示したミンサー型の賃金関数の推計結果と整合的である。

なお、これらの格差計や属性格差などの係数の比較については、賃金の自然対数を説明変数とするミンサー型の賃金関数の特性から、係数は弾性値を表現している点と、Bliner-Oaxaca分解の特徴から、ある属性のグループとその属性以外のグループ、たとえば、製造業と製造業以外であるとか、「5,000人以上」企業とそれ以外の企業などの比較であり、アルグループと全体を比較推計しているわけではないので、厳密に係数の大きさでもって賃金水準が計測されているわけではない点、の2点に注意が必要である。
## 6 まとめと今後の課題

本稿では、厚生労働省「賃金構造基本統計調査」の個票データを基に、Mincer（1974）などに基づくミンサー型の賃金関数を推計することを目的としており、図表4に示した通り、所定内賃金の自然対数値を説明変数とする賃金関数について、ほぼ既存研究や通常の理解に即した推計結果を得られたと考えている。年齢や勤続年数などの人的資本にかかる係数の符号は通常想定されるものと整合的であり、さらに、年齢と年齢の二乗項から一階の条件で算出される年齢上の賃金のピークは40歳代半ばと計測される。カテゴリカル・データに付したダミーについても、女性を1とする性別ダミーは負値であり、産業別ダミー、企業規模別ダミー、地域別ダミーについても想定される符号が成功裏に推計されていると考えている。

本稿ではさらに、賃金格差についても分析を行い、Rosenblatt（1956）やParzen（1962）により定式化されているカーネル密度推計量を算出してグラフ化することにより、直感的な賃金分布の理解を得ることに努めるとともに、Oaxaca（1973）、Blinder（1973）、Oaxaca and Ransom（1994）などにより示されたBlinder-Oaxaca分解を推計し、係数の格差について属性格差と非属性格差への分解を試みた。カーネル密度推計量については、ほぼ想定される結果が得られ、最終学歴や役職の賃金の分布を見ると、高学歴ほどあるいは役職が高いほど、分布のピークが相対的に右に位置するだけでなく、分散が大きくなっている。産業構造の影響が考えられるが、産業や地域については本稿における製造業と非製造業、あるいは、首都圏とその他の地域だけでなく、さらに細かな分割に基づく分析が必要な可能性もあり、今後の課題としたい。Blinder-Oaxaca分解の推計結果は、産業別、企業規模別、地域別などのカテゴリー内の各グループにおける格差計の係数はほぼ通常の理解に沿った結果が示されたが、格差計に占める属性格差のウェイトが必ずしも大きくない事実も同時に明らかとなった。金子ほか(2005)では「就業構造基本調査」の個票データをリサンプリングしてBlinder-Oaxaca分解の推計を行っており、これら異なるデータソースに基づく推計結果との比較なども今後の課題となろう。また、カテゴリー横断的に、人的資本の要素となる年齢と勤続年数ではミンサー型の賃金関数の推計結果と整合的に、係数の大きさで示された結果を考慮すれば年齢よりも勤続年数の方が属性格差に占める影響度が大きい可能性が示唆された。また、「最終学歴なし役職なし」と「最終学歴あり役職あり」の推計結果が異なる場合は、当然ながら、最終学歴や役職が賃金決定に重要な役割を果たしているカテゴリーも存在することが示された。

ミンサー型の賃金関数としては良好な推計結果を得たが、Altonji and Shakotko (1987) で指摘されている説明変数の問題 $ ^{20} $ は残っており、今後の課題としては、賃金決定についてはミンサー型関数が前提しているような供給サイドの情報だけでなく、需要サイドの情報、さらに、労働供給と余暇との代替関係などについても考慮する必要があるかもしれない。特
に、決して高くないと推測される労働のモビリティを考慮するならば、地域別の賃金格差については需要サイドの情報が必要になる可能性があると考えている。また、Blinder-Oaxaca分解についても、杉橋（2006）が指摘する通り、説明変数にそもそも差別的な要素を含んでいる可能性があり、Blinder-Oaxaca分解に内在するインデックス問題 $ ^{21} $ も広く指摘されているところであるが、いずれも今後の研究課題としたい。

## (参考文献)

Altonji, Joseph G. and Robert A. Shakotko (1987) "Do Wage Rise with Seniority?" Review of Economic Studies 54(3), July 1987, pp. 437-59

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(参考表 1) 外れ値を 3 標準偏差でカットオフした推計結果対比表

カットオフなし	3標準偏差でカットオフ
年齢	0.0328209	0.0321750
年齢二乗	-0.0003536	-0.0003509
勤続年数	0.0181897	0.0178173
勤続年数二乗	-0.0001436	-0.0001413
性別ダミー(女性ダミー)	-0.2412413	-0.2299306
産業ダミー
鉱業ダミー	0.1067958	0.1014733
建設業ダミー	0.0918569	0.0954732
電ガス等公益業ダミー	0.2416816	0.2459880
情報通信業ダミー	0.2427145	0.2295322
運輸業ダミー	0.0174890	0.0213352
卸売・小売業ダミー	0.0390982	0.0364385
金融・保険業ダミー	0.3052729	0.2846784
不動産業ダミー	0.1458937	0.1403702
学術研究業ダミー	0.2797430	0.2697166
宿泊・飲食業ダミー	0.0058991	0.0080844
生活関連・娯楽業ダミー	0.0697501	0.0668161
教育・学習支援業ダミー	0.3815400	0.3337495
医療・福祉業ダミー	0.2816164	0.2423737
複合サービス業ダミー	0.1049024	0.1119360
その他サービス業ダミー	0.0657040	0.0685689
企業規模ダミー
5,000人以上ダミー	0.1601724	0.1460484
1,000～4,999人ダミー	0.0934179	0.0877864
500～999人ダミー	0.0621055	0.0555646
300～499人ダミー	0.0450206	0.0429359
30～99人ダミー	-0.0405936	-0.0388718
10～29人ダミー	-0.0722568	-0.0704962
5～9人ダミー	-0.1327649	-0.1252323
地域ダミー
北海道ダミー	-0.1635956	-0.1541496
東北ダミー	-0.2268357	-0.2157770
北関東ダミー	-0.1157559	-0.1057183
甲信越ダミー	-0.1388058	-0.1290661
東海ダミー	-0.0838909	-0.0734869
近畿ダミー	-0.0882745	-0.0811357
中国ダミー	-0.1751428	-0.1637701
四国ダミー	-0.1838578	-0.1731657
九州・沖縄ダミー	-0.2141659	-0.2047882
雇用形態ダミー
正職員・有期ダミー	-0.1125990	-0.1107773
非正職員・無期ダミー	-0.2204523	-0.2202610
非正職員・有期ダミー	-0.2567649	-0.2557730
就業形態ダミー(短時間ダミー)	-0.0849334	-0.0877724
定数項	6.6104980	6.6203360
自由度修正済み決定係数	0.6179000	0.6316000
F值	26388.99	28156.81
(1) 産業別: 製造業 <最終学歴なし役職なし>

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	0.1523257	41.83	***	-0.0421397	-26.05	***	-0.0759656	-49.34	***
属性格差	0.1738404	65.84	***	0.0903463	72.65	***	0.0684551	58.00	***
非属性格差	-0.0215147	-7.57	***	-0.1324859	-113.03	***	-0.1444206	-128.10	***
属性格差
年齡	0.0066121	18.87	***	0.0015523	12.74	***	-0.0006355	-6.86	***
勤続年数	0.0567607	34.85	***	0.0356673	60.48	***	0.0300885	53.33	***
性別	0.0722877	84.10	***	0.0301485	69.56	***	0.0218399	56.88	***
企業規模	-0.0337324	-32.71	***	-0.0492002	-115.51	***	-0.0491757	-122.71	***
地域	-0.0012445	-7.03	***	-0.0015177	-16.94	***	-0.0027256	-25.88	***
雇用形態	0.0519193	72.07	***	0.0502198	101.93	***	0.0499355	101.86	***
就業形態	0.0212376	59.47	***	0.0234762	71.03	***	0.0191279	70.77	***

産業別: 製造業 <最終学歴あり役職あり>

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	0.0439127	7.99	***	-0.1201393	-62.45	***	-0.1284150	-68.03	***
属性格差	0.0611319	13.95	***	-0.0683690	-41.97	***	-0.0687097	-43.58	***
非属性格差	-0.0172191	-4.18	***	-0.0517703	-39.12	***	-0.0597053	-45.86	***
属性格差
年齡	0.0162535	16.46	***	0.0003681	1.25	-0.0034270	-13.14	***
勤続年数	0.0456915	17.98	***	0.0203295	25.72	***	0.0167913	22.30	***
性別	0.0392131	44.41	***	0.0207053	53.66	***	0.0150761	42.59	***
企業規模	-0.0344182	-26.10	***	-0.0513308	-101.03	***	-0.0502875	-102.42	***
地域	-0.0018557	-9.16	***	0.0001259	1.49	-0.0009532	-9.15	***
雇用形態	0.0119340	15.24	***	0.0037429	8.82	***	0.0119169	25.12	***
最終学歴	-0.0228491	-14.43	***	-0.0563905	-99.87	***	-0.0539050	-97.52	***
役職	0.0071629	8.47	***	-0.0059194	-20.45	***	-0.0039214	-13.83	***
(2) 産業別: 鉱業, 採石業, 砂利採取業 <最終学歴なし役職なし>

2010年	2013年
保数	z值	保数	z值
格差計	0.1567013	25.48	***	0.1219326	22.45	***
属性格差	0.1230616	35.52	***	0.1018100	30.85	***
非属性格差	0.0336397	6.38	***	0.0201226	4.33	***
属性格差
年齡	0.0160980	29.17	***	0.0124295	28.98	***
勤続年数	0.0400793	17.57	***	0.0332963	15.43	***
性別	0.0661729	54.43	***	0.0576586	56.23	***
企業規模	-0.0982920	-84.32	***	-0.0962397	-86.34	***
地域	0.0033334	9.99	***	0.0034926	9.61	***
雇用形態	0.0691290	57.35	***	0.0683457	56.24	***
就業形態	0.0265411	55.68	***	0.0228271	51.48	***

産業別: 鉱業, 採石業, 砂利採取業 <最終学歴あり役職あり>

2010年	2013年
保数	z值	保数	z值
格差計	0.1355942	9.85	***	0.1520351	12.32	***
属性格差	-0.0019268	-0.20	0.0028348	0.34
非属性格差	0.1375209	15.29	***	0.1492003	17.42	***
属性格差
年龄	0.0163537	7.46	***	0.0128520	8.27	***
勤続年数	0.0281028	5.23	***	0.0342799	7.31	***
性別	0.0380305	22.51	***	-0.0534900	-18.00	***
企業規模	-0.0498633	-19.60	***	-0.0523682	-21.88	***
地域	0.0066479	11.53	***	0.0072442	11.84	***
雇用形態	0.0051187	1.73	*	0.0210734	9.24	***
最終学歷	-0.0405364	-11.44	***	-0.0534900	-18.00	***
役職	-0.0057808	-3.32	***	-0.0024902	-1.44
(3) 産業別: 建設業 <最終学歴なし役職なし>

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	0.1033069	17.08	***	0.1644050	42.39	***	0.1746454	40.62	***
属性格差	0.0850412	21.58	***	0.1822984	66.67	***	0.2078625	70.38	***
非属性格差	0.0182657	3.67	***	-0.0178934	-5.92	***	-0.0332171	-9.69	***
属性格差
年齡	0.0209772	30.70	***	0.0049861	14.84	***	0.0029311	9.26	***
勤続年数	0.0327855	12.65	***	0.0516077	31.64	***	0.0653129	34.63	***
性別	0.0696266	46.65	***	0.0659804	78.91	***	0.0559357	68.14	***
企業規模	-0.1107215	-93.81	***	-0.0247780	-24.83	***	0.0016453	1.46
地域	-0.0032018	-9.95	***	0.0008775	3.99	***	-0.0000154	-0.06
雇用形態	0.0551812	51.16	***	0.0582707	62.41	***	0.0587877	55.24	***
就業形態	0.0203939	43.46	***	0.0253540	60.99	***	0.0232651	63.04	***

産業別: 建設業 <最終学歴あり役職あり>

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	0.0964641	6.52	***	0.0593664	10.69	***	0.0595972	11.43	***
属性格差	-0.0167700	-1.64	0.0664877	14.59	***	0.0844847	18.71	***
非属性格差	0.1132341	11.36	***	-0.0071214	-1.79	*	-0.0248875	-6.58	***
属性格差
年齡	0.0249109	9.99	***	0.0162854	17.30	***	0.0116086	13.04	***
勤続年数	0.0276798	4.88	***	0.0382207	14.89	***	0.0587294	22.74	***
性別	0.0446211	24.68	***	0.0327520	35.35	***	0.0307418	40.52	***
企業規模	-0.0708401	-34.44	***	-0.0205397	-15.80	***	-0.0181227	-14.02	***
地域	0.0003756	0.83	-0.0003522	-1.59	-0.0001867	-0.65
雇用形態	0.0047993	2.32	**	0.0085224	7.86	***	0.0135733	10.55	***
最終学歴	-0.0442891	-10.59	***	-0.0178512	-12.15	***	0.0216955	-14.19	***
役職	-0.0040275	-2.07	**	0.0094503	10.81	***	0.0098365	10.74	***
(4) 産業別: 電気・ガス・熱供給・水道業 <最終学歴なし役職なし>

2007年	2010年	2013年
係数	z值	係数	z值	係数	z值
格差計	-0.1233416	-76.07	***	0.4774218	140.28	***	0.4538997	120.88	***
属性格差	0.0559393	43.50	***	0.3735148	146.45	***	0.3366197	128.67	***
非属性格差	-0.1792809	-157.06	***	0.1039069	46.60	***	0.1172800	47.43	***
属性格差
年齡	0.0062340	35.46	***	0.0023664	9.39	***	-0.0004542	-1.99	**
勤続年数	0.0326681	51.60	***	0.1217798	83.33	***	0.1071971	71.44	***
性別	0.0223933	47.87	***	0.0700428	104.45	***	0.0590138	90.88	***
企業規模	-0.0552731	-124.97	***	0.0814262	74.13	***	0.0731564	65.65	***
地域	-0.0023762	-25.02	***	0.0013510	7.30	***	0.0009369	4.09	***
雇用形態	0.0355300	81.21	***	0.0703534	90.04	***	0.0731593	88.39	***
就業形態	0.0167631	61.30	***	0.0261952	66.57	***	0.0236103	67.44	***

産業別: 電気・ガス・熱供給・水道業 <最終学歴あり役職あり>

2007年	2010年	2013年
保数	z值	保数	z值	保数	z值
格差計	-0.1664831	-85.57	***	0.3352546	99.19	***	0.3445871	90.62	***
属性格差	-0.0737116	-44.04	***	0.1942233	71.58	***	0.1922207	67.13	***
非属性格差	-0.0927715	-69.60	***	0.1410314	62.72	***	0.1523664	63.54	***
属性格差
年齡	0.0056583	16.59	***	0.0112931	19.04	***	0.0038633	6.91	***
勤続年数	0.0243485	29.20	***	0.1065803	66.26	***	0.0957555	56.30	***
性別	0.0192200	46.43	***	0.0391906	74.49	***	0.0335268	64.33	***
企業規模	-0.0482715	-95.60	***	0.0546952	70.20	***	0.0546442	65.95	***
地域	-0.0008692	-11.68	***	-0.0011795	-7.21	***	-0.0017333	-8.04	***
雇用形態	0.0021500	5.96	***	0.0297076	51.72	***	0.0410894	62.98	***
最終学歴	-0.0690460	-111.42	***	-0.0426814	-44.65	***	-0.0368801	-35.00	***
役職	-0.0069017	-23.68	***	-0.0033827	-5.79	***	0.0019549	3.04	***