Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# 日 本 輸 出 入 銀 行

## 一 般勘定

貸 借 対 照 表

借方	贷方
科目	昭和47年度末决算額(円)	昭和48年度末予定額(円)	昭和49年度末予定額(円)	科目	昭和47年度末决算額(円)	昭和48年度末予定額(円)	昭和49年度末予定額(円)
贷付金	2,010,723,069,305	2,436,415,069,305	2,958,077,069,305	借入金
支払承諾見返	34,133,841,624	37,604,943,624	42,472,088,624	資金運用部借入金	1,444,344,000,000	1,801,194,000,000	2,240,078,000,000
特別勘定貸	18,950,907,304	16,773,958,304	14,276,459,304	支払承諾	34,133,841,624	37,604,943,624	42,472,088,624
有価証劵	23,136,790,804	23,000,000,000	3,000,000,000	雑勘定	23,797,191,149	20,532,216,149	30,858,742,149
現金預付金	1,064,137,076	577,570,880	51,334,880	仮受金	26,941,803	26,941,803	26,941,803
2動產不動產	1,823,644,814	4,048,156,814	4,177,772,814	未払利息その他	22,240,815,151	24,975,840,151	29,302,366,151
雑勘定	11,380,112,518	14,873,065,518	20,768,759,518	未經過割引料その他	1,529,434,195	1,529,434,195	1,529,434,195
仮払金	100,826,525	10,620,525	124,309,525	貸倒準備金	20,775,691,035	26,799,825,035	28,252,874,035
未収貸付金利息	11,148,816,073	14,671,565,073	20,405,120,073	資本金	576,300,000,000	639,300,000,000	699,300,000,000
その他雑勘定	130,469,920	190,879,920	239,329,920	準備金	1,861,779,637	1,861,779,637	1,861,779,637
利益金	0	0	0
合計	2,101,212,503,445	2,533,292,764,445	3,042,823,484,445	合計	2,101,212,503,445	2,533,292,764,445	3,042,823,484,445
特別勘定
損益計算書
損益計算書
科目	昭和47年度決算額(円)	昭和48年度予定額(円)	昭和49年度予定額(円)	科目	昭和47年度決算額(円)	昭和48年度予定額(円)	昭和49年度予定額(円)
利益金	45,141,791	64,434,000	82,969,000	贷付金利息	41,914,659	60,391,000	78,969,000
有価証券益	3,227,132	4,043,000	4,000,000
合計	45,141,791	64,434,000	82,969,000	合計	45,141,791	64,434,000	82,969,000
特別勘定
贷借对照表
借方	贷方
科目	昭和47年度末决算額(円)	昭和48年度末予定額(円)	昭和49年度末予定額(円)	科目	昭和47年度末决算額(円)	昭和48年度末予定額(円)	昭和49年度末予定額(円)
贷付金	24,617,761,996	24,925,761,996	25,263,761,996	借入金
有価証券	18,876,698	3,000,000	0	一般会计借入金	7,274,847,746	10,513,348,746	14,013,348,746
現金預付金	362,935	966,633	540,633	一般勘定借	18,950,907,304	16,773,958,304	14,276,459,304
雑勘定	積立金	24,947,562	70,089,353	134,523,353
未決資貨付金利息	1,658,842,774	2,492,101,774	3,242,997,774	利益金	45,141,791	64,434,000	82,969,000
合計	26,295,844,403	27,421,830,403	28,507,300,403	合計	26,295,844,403	27,421,830,403	28,507,300,403
昭 和 47 年 度 日本 輸 出 入 銀 行

総括財産目録（昭和48年3月31日現在）

摘 要	金 额(円)	摘 要	金 额(円)
贷 付 金 4,082口	2,035,340,831,301	日本興業銀行別口	325,061,646
支 払 承 諾 見 返 債務保証見返	790件	動 産 不 動 産	1,823,644,814
有 価 証 券	23,155,667,502	土 地 18箇所 47,715m²の35%及び18,922m²	1,017,732,494
銘柄	建 物 28棟 延23,107m²の35%、延2,244m²の 5%、延395m²の40%及び延10,162m²外	765,657,612
国 債 六分半利国庫債券 面 1,674,000,000円	23,152,569,552	什 器 195点	40,254,708
その 他 債 券 電信電話債券 4,275,000円	3,097,950	雑 勘 定	13,038,955,292
現 金 預 付 金	1,064,500,011	仮 拟 金 14口	100,826,525
現 金	748,920	未 决 済 贷 付 金 利 息	1,658,842,774
当 座 預 付 金	1,063,751,091	未 収 贷 付 金 利 息	11,148,816,073
日本銀行	737,553,000	そ し 他 雑 勘 定 15口	130,469,920
日本興業銀行	1,136,445	合 計	2,108,557,440,544
一 般 勘 定
財 產 目 錄 (昭和48年3月31日現在)
摘	要	金 額(円)	摘	要	金 額(円)
貸 付 金	4,080口	2,010,723,069,305	日本興業銀行	1,136,445
支 払 承 諾 見 返 債務保証見返	790件	34,133,841,624	日本興業銀行別口	325,061,646
特 別 勘 定 貸	18,950,907,304	動 座 不 動 座	1,823,644,814
有 価 証 券	23,136,790,804	土 地 18箇所47,715m²の35%及び18,922m²	1,017,732,494
銘柄	建 物 28棟延23,107m²の35%、延2,244m²の5%、延395m²の40%及び延10,162m²外	765,657,612
国 債 六分半利国庫債券 額	面 1,655,000,000円	23,133,692,854	什 器 195点	40,254,708
そ の 他 債 券 電信電話債券	4,275,000円	3,097,950	雑 勘 定	11,380,112,518
現 金 預 付 金	1,064,137,076	仮 拟 金	14口	100,826,525
現 金	748,920	未 収 貨 付 金 利 息	11,148,816,073
当 座 預 付 金	1,063,388,156	そ の 他 雑 勘 定	15口	130,469,920
日本銀行	737,190,065	合 計	2,101,212,503,445
特別勘定財產目錄(昭和48年3月31日現在)
摘 要	金 額(円)	摘 要	金 額(円)
貸 付 金	当 座 預 付 金
貸 付 金	2口	24,617,761,996	日本銀行	362,935
有 価 証 券	雑 勘 定
銘柄	未 決 済 貸 付 金 利 息	1,658,842,774
国 債 外国為替資金証劵 額 面 19,000,000円	18,876,698	合 計	26,295,844,403
現 金 預 付 金
## コード番号について

1 コード番号設定の目的

コード番号設定の目的は、予算の内容について、その分析を多角的に行うため、経費の性質、分類等を明らかにすることにある。

## 2 コード番号の読み方

（１）各政府関係機関に付した４桁の数字は、左から１桁は公社、公庫及び銀行別区分のコード番号、次の３桁は公社、公庫、銀行ごとに付したコード番号である。なお、この３桁のうち、末尾の１桁の１から始まる数字は公社ごとに付した勘定のコード番号である。

(２) 三公社(勘定区分のあるものは勘定。以下同じ。)の項別区分の表、収入支出予定額科目別表及び事業計画表中の収入支出予定額内訳の表の収入及び支出の各項に付した２桁の数字は、三公社ごとに付した収入及び支出の項のコード番号である。

（３）三公社の事業計画表中の収入支出予定額内訳の表の支出の各項別内訳に付した２桁の数字は、左から経済性質別（１桁）及び使途別（１桁）の各分類を明らかにするコード番号である。

（４）公庫及び銀行の収入の款項目別区分の表及び収入支出予定額科目別表の収入に付した６桁の数字は、左から款（２桁）、項（２桁）、目（２桁）をあらわすコード番号である。

(5) 公庫及び銀行の支出の事項別説明の表及び収入支出予定額科目別表の支出の各項に付した2桁の数字は、公庫及び銀行ごとに付した項のコード番号である。

（6）公庫及び銀行の収入支出予定額科目別表の支出の各目に付した4桁の数字は、左から経済性質別（1桁）、使途別（1桁）の各分類を明らかにするコード番号及び従来の目の一連番号（2桁）である。

(7) 各種分類のコード番号は次のとおりである。

（イ）政府関係機関

1010	日本 専 壳 公 社	2030	農林漁業金融公庫
1020	日本 国有 鉄 道	2040	中小企業金融公庫
1021	損 益 勘 定	2050	北海道東北開発公庫
1022	資 本 勘 定	2060	公營企業金融公庫
1023	工 事 勘 定	2070	中小企業信用保険公庫
1030	日本 電 信 電 話 公 社	2080	医療金融公庫
1031	損 益 勘 定	2090	環境衛生金融公庫
1032	資 本 勘 定	2100	沖縄振興開発金融公庫
1033	建 設 勘 定	3010	日本開発銀行
2010	国 民 金 融 公 庫	3020	日本輸出入銀行
2020	住 宅 金 融 公 庫

(口) 経済性質別分類

1	財貨サービス購入、経常支出	6	控除項目、移転支出
2	"資本支出	7	"国債費
3	控除項目、会計間重複	8	"予備費
4	"経常補助金
5	"出資貸付金	9	"その他
ESRI Discussion Paper Series No.320

# ミンサー型賃金関数の推計と Blinder-0axaca分解による賃金格差の分析

吉岡 真史

May 2015

内閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan

論文は、すべて研究者個人の責任で執筆されており、内閣府経済社会総合研究所の見解を示すものではありません（問い合わせ先：https://form.cao.go.jp/esri/opinion-0002.html）。
# ミンサー型賃金関数の推計と Blinder-Oaxaca 分解による賃金格差の分析

2015年5月

吉岡真史 $ ^{*} $

内閣府経済社会総合研究所

## 【要旨】

本稿では、「賃金構造基本統計調査」の個票を用いて、Mincer (1974) によって示された、いわゆるミンサー型の賃金関数を、川口 (2011) が指摘する留意点にも注意を払いつつ推計している。さらに、賃金格差にも着目し、カーネル密度関数を推計するとともに、男女の性別格差に加えて、従来は十分な注意を払われていなかった各種の賃金格差、すなわち、産業間格差、地域間格差、企業規模別の格差について個票データに基づき、Oaxaca (1973)、Blinder (1973)、Oaxaca and Ransom (1994) などにより示された、いわゆるBlinder-Oaxaca分解を用いて属性格差と非属性格差への分解を試みている。格差のうちに占める属性格差は決して大きな割合ではなく、ミンサー型の賃金関数に基づくBlinder-Oaxaca分解では需要要因を含まないことがその原因である可能性が示唆されている。

Keywords: ミンサー型賃金関数、Blinder-Oaxaca 分解、賃金格差、賃金構造基本統計調査、個票分析

JEL Classification: J31, J71
2012 年 11 月に暫定的に第 15 循環の景気の谷が設定された以降の現在までの景気拡大局面において、企業業績が急回復した一方で、賃金はやや回復が遅れ、2013 年央から人手不足等を背景に上昇したものの、図表 1 に見る通り、「法人企業統計」で見た金融業を除く全産業の経常利益が 2010 年当時の 12 兆円レベルを超えて 2014 年にはほぼ 15-16 兆円レベルに達した一方で、「毎月勤労統計調査」に見る現金給与総額は 2014 年でも 2010 年とほぼ同じ水準まで回復したに過ぎない。

図表1：企業経常利益と現金給与総額の推移

(出展) 企業経常利益は財務省「法人企業統計」のうちの金融機関を除く全規模全産業、現金給与は厚生労働省「毎月勤労統計調査」の5人以上事業所

(注) 1. いずれも季節調整済みの系列である。

2. 影を付けた部分は景気後退期である。

デフレ脱却とその後の持続的な経済成長に向けて、企業収益の拡大が、雇用の拡大、賃金の上昇、さらに、消費の増加という好循環につながるメカニズムを解明しつつ、それらに基づく経済の好循環の実現に向けた実証的な研究が求められているところ、本稿では「賃金構造基本統計調査」の個票等を用いて、Mincer（1974）によって示された、いわゆるミンサー型の賃金関数を推計することを目的としている。その際、川口（2011）の指摘する留意点にも注意を払いつつ推計している。

加えて、賃金格差にも注目しており、いくつかカーネル密度関数の推計結果を示すとともに、男女の性別賃金格差などに加えて、従来は十分な注意が払われていなかった産業別の賃金格差、地域間格差、企業規模別の格差などについて、「賃金構造基本統計調査」の個票を用いて、Oaxaca (1973)、Blinder (1973)、Oaxaca and Ransom (1994) などにより示された、
いわゆる Blinder-Oaxaca 分解により 属性格差と非属性格差への分解を試みている。

## 2 データ概要

分析の対象とする賃金等のデータは厚生労働省「賃金構造基本統計調査」の個票データであり、調査年としては2007年、2010年、2013年の各年のデータを用いている。「賃金構造基本統計調査」とは、主要産業に雇用される労働者について、その賃金の実態を労働者の雇用形態、就業形態、職種、性、年齢、最終学歴、勤続年数及び経験年数別に明らかにすることを目的として、原則として毎年6月の状況を調査している調査であり、5人以上の常用労働者を雇用する民营事業所と10人以上の常用労働者を雇用する公営事業所から、都道府県、産業、事業所規模に応じて一定の方法で抽出した事業所を対象に調査を実施している。なお、個票データには復元倍率が含まれており、推計の際にはこれを利用してウェイト付けをした推計を実施している。

調査されている賃金等のデータのうち、本稿で推計に利用しているのは、これら賃金と復元倍率のほか、調査年、事業所の所在する都道府県¹、産業(大分類16業種)、男女の性別、雇用形態、就業形態、最終学歴、年齢、勤続年数等である。まず、推計に用いた各年のサンプル数及びカテゴリカル・データを除いた賃金²、賃金の自然対数³、年齢と勤続年数の記述統計を以下の図表2に示す。

图表2：记述统计

2007年	2010年	2013年	合計
サンプル数	1,163,155	1,192,392	1,267,461	3,623,008
平均	標準偏差	最小值	最大值
賃金(2007年)	1646.153	1167.335	2.381	144,550
(2010年)	1616.508	1194.069	12.500	212,500
(2013年)	1615.781	1133.908	15.385	154,000
ln賃金(2007年)	7.26096	0.50690	0.86750	11.88138
(2010年)	7.24539	0.49870	2.52573	12.26670
(2013年)	7.24827	0.49321	2.73337	11.94471
年齢(2007年)	40.80	13.28	15	79
(2010 年)	41.45	13.47	15	99
(2013 年)	42.47	13.71	15	98
勤続年数 (2007 年)	10.21	10.40	0	65
(2010 年)	10.16	10.34	0	77
(2013 年)	10.37	10.43	0	72

出展：厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(各年版)

カテゴリカル・データとしては、本稿におけるミンサー型の賃金関数の推計には、調査年、事業所の所在する都道府県、産業、男女の性別、企業規模、雇用形態、就業形態、最終学歴を説明変数として用いている。ただし、都道府県については47都道府県そのままではなく、全国10ブロックの地域に組み直している。これらのカテゴリカル・データには、通常の方法に従い、ダミー変数を割り当てており、<基準>との表記はカテゴリー別に基準ダミーに設定したリファレンス・グループを示す。詳細は以下の図表3の通りである。

図表3: カテゴリカル・データ

性別	男性 <基準>
女性
産業	製造業 <基準>
鉱業, 採石業, 砂利採取業
建設業
電気・ガス・熱供給・水道業
情報通信業
運輸業, 郵便業
卸売業, 小売業
金融業, 保険業
不動産業, 物品賃貸業
学術研究, 専門・技術サービス業
宿泊業, 飲食サービス業
生活関連サービス業, 娯楽業
教育, 学習支援業
医療, 福祉
複合サービス事業
サービス業 (他に分類されないもの)
企業規模	5,000人以上
1,000～4,999人
500～999人
300～499人
100～299人 <基準>
30～99人
10～29人
5～9人
地域	北海道
東北(青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島)
北関東(茨城、栃木、群馬)
首都圈(埼玉、千葉、東京、神奈川)<基準>
甲信越(新潟、富山、石川、福井、山梨、長野)
東海(岐阜、静岡、愛知、三重)
近畿(滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山)
中国(鳥取、島根、岡山、広島、山口)
四国(徳島、香川、愛媛、高知)
九州・沖縄(福岡、佐賀、長崎、熊本、大分、宮崎、鹿児島、沖縄)
雇用形態	正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し <基準>
正社員・正職員のうち雇用期間の定め有り
正社員・正職員以外のうち雇用期間の定め無し
正社員・正職員以外のうち雇用期間の定め有り
臨時労働者
就業形態	一般(フルタイム)<基準>
短時間(パートタイム)
最終学歴	中学卒
高校卒<基準>
高専・短大卒
大学・大学院卒
役職	役職なし <基準>
部長
課長
係長
職長
その他役職

出展：厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(各年版)及び著者

なお、図表 3 に示したカテゴリカル・データのうち、企業規模は常用労働者数で分類されており、また、最終学歴と役職の 2 カテゴリーを除く性別、地域、産業、企業規模、雇用形態、就業形態の 5 カテゴリーはすべての調査対象について調査結果が報告されているが、最終学歴については雇用形態が「臨時労働者」である者を除き、さらに、就業形態が
「一般」の労働者のみを対象としている。また、役職については企業規模が100人以上の事業所のみを対象としている $ ^{4} $ 。

## 3 ミンサー型の賃金関数の推計

この「賃金構造基本統計調査」の個票データを用いて、本稿ではまずミンサー型の賃金関数を推計する。推計に関しては、川口大司（2011）において日本のデータを用いた研究を行う際の留意点を意識しつつ、たとえば、最終学歴は連続変数変換せずダミー変数として取り扱うなどにより推計を実行している $ ^{5} $ 。まず、Mincer（1974）で示されたミンサー型の賃金関数とは、もともとは教育と潜在的な経験年数を説明変数とし、自然対数変換した賃金を推計するものであるが、さらに賃金に影響を及ぼす要因を教育と潜在的な経験年数から拡大して、性別、産業、地域、規模などを説明変数に加えるとすれば、αとβを係数（パラメータ）、uを誤差項として以下のように定式化されよう。

$$ \ln(W)=\alpha+\sum\beta X+u $$

$$ \begin{aligned}& ここで &&W&&& 賃金率 \\&&&X&&& 說明変数のベクトル ( 年齢、経験年数、性別、産業、地域、企業 \\&&&&& 規模、最終学歴、役職など )\end{aligned} $$

被説明変数である賃金率については、「賃金構造基本統計調査」の個票データで利用可能な所定内賃金を所定労働時間で除した時間当たり所定内賃金を用い、自然対数変換を加えている。なお、本稿では景気に応じた循環的な賃金変動ではなく、人的資本理論に基づく賃金を分析対象とするため、所定外給与や所定外労働時間を含めなかった。また、賃金に対して自然対数変換を加える理由としては、もともとのMincer (1974)において同様の推計がなされているという歴史的な経緯や現実のフィットが良好であるという要因のほか、ミンサー型の賃金関数がBecker (1993)の人的資本理論に依拠する形で定式化されていることから、カテゴリカルではない説明変数の変動の弾性値が係数に現れるという利便性も見逃せない $ ^{6} $ 。川口 (2005)、野崎 (2006)、藤井ほか (2010)、伊藤ほか (2012)などのミンサー型賃金関数を用いた最近の既存研究でも自然対数変換した賃金率を被説明変数に用いており、さらに、川口 (2011)においても、人的資本指標に対してNadaraya-Watson推定量を用
いたノンパラメトリック回帰の結果として、「時間当たり賃金率の自然対数をとるという変数変換が適切である」と結論づけているところである。本稿でも時間当たり賃金の自然対数を被説明変数として用いることとした。

説明変数のうち、カテゴリカルではない説明変数としては年齢と経験年数を用いているが、さらに、この2変数については二乗項も説明変数に用いている。Mincer（1974）のオリジナルな推計には潜在的経験年数として学卒後の経過年数を用いて、この二乗項も説明変数に入れている。加えて、川口（2010）でも賃金-潜在経験年数プロファイルは2次関数で近似できると主張しており、本稿における推計でも年齢と勤続年数は二乗項も説明変数に用いることとした。

カテゴリカルな説明変数として、男女の性別に関しては、1985年に男女雇用機会均等化法が成立してから相当の年数が経過するも、雇用機会はともかく賃金に関しては男女差が歴然と残っていることから、賃金関数の推計に当たっては説明変数のひとつとしていまだに適切であると考えている。地域については、「賃金構造基本統計調査」では47都道府県別の調査結果が利用可能であるが、通常の全国を10ブロックに分割した地域別カテゴリーに組み直している。また、産業については、日本標準産業分類第12回改定分類項目の大分類に準拠しているが、大分類Aの農業、林業とBの漁業は「賃金構造基本統計調査」では報告されていないので、図表3に示した16産業別で推計を行っている。 $ ^{7} $ 企業規模 $ ^{8} $ についても、我が国ではいわゆる大企業の方が中小企業よりも高賃金であると考えられており、「賃金構造基本統計調査」に従ったカテゴリーを採用した。雇用形態と就業形態についても、正規職員と非正規職員の賃金格差が注目されていることから、「賃金構造基本統計調査」に従ったグループ分けを採用している。最終学歴及び役職についても人的資本理論の中核をなす説明変数であると考えられる。これも「賃金構造基本統計調査」に従ったグループを採用している。ただし、役職の中の「その他役職」については、きわめて雑多な役職が含まれてしまい、推計結果の解釈が困難であることから報告していない。最後に、「賃金構造基本統計調査」で調査されているにもかかわらず、本稿の推計に用いなかった主要なデータのひとつとして職種がある。賃金あるいは賃金格差を分析する上で、ひとつの説明変数となりえる可能性が十分あるが、「賃金構造基本統計調査」ではすべての職種を調査しているわけではなく、調査対象職種は生産工程における職種が多い上に、職種のカバレッジがかなり低い $ ^{9} $ ため、本稿の推計では説明変数として用いなかった。

推計ごとの説明変数の選択については、すべての調査対象を被説明変数とする場合は、調査されていない労働者が含まれる最終学歴と役職を除く説明変数で回帰し、100人以上企業の一般労働者(フルタイム)を対象として、この最終学歴と役職を含む回帰の2通りの推計
を本稿では報告している。推計はすべてウェイト付けを行った最小二乘法 $ ^{10} $ で実施している。以下に図表4において推計結果を報告する。

なお参考ながら、データとの関係で、調査年ごとに100万サンプルを超える個票データを推計対象とすることから、外れ値の影響を確認するため、すべてのサンプルに対してと、賃金率を基準としてその平均から3標準偏差でカットオフしたデータサンプルに対して、それぞれミンサー型の賃金関数を試みた $ ^{11} $ 。その結果が(参考表1)に報告されている。実際上は、平均値から3標準偏差を差し引くと負値となるので、平均から3標準偏差を超える高賃金サンプルがカットされることとなることから、たとえば、カットオフ推計結果で女性ダミーがやや小さくなっているのは、男性に3標準偏差を超える高賃金が多いことを示していると考えられるが、(参考表1)に見る通り、両者の推計結果に大きな違いはないことから、外れ値のカットオフは必要ないと判断した。
(1) 最終学歴なし役職なし

2007年	2010年	2013年
係数	t值	係数	t值	係数	t值
年齡	0.0364176	133.87	***	0.0330070	133.30	***	0.0328209	149.69	***
年齡二乘	-0.0004015	-120.66	***	-0.0003580	-119.73	***	-0.0003536	-136.93	***
勤続年数	0.0196626	113.73	***	0.0182947	110.48	***	0.0181897	114.79	***
勤続年数二乘	-0.0001209	-24.53	***	-0.0001255	-26.75	***	-0.0001436	-32.34	***
性別ダミー(女性ダミー)	-0.2858292	-278.41	***	-0.2592857	-262.50	***	-0.2412413	-253.55	***
産業ダミー
鉱業ダミー	n.a.	0.1085364	22.14	***	0.1067958	24.82	***
建設業ダミー	0.0169446	3.18	***	0.0884064	30.02	***	0.0918569	28.34	***
電ガス等公益業ダミー	-0.1114894	-39.83	***	0.2168139	93.88	***	0.2416816	96.27	***
情報通信業ダミー	0.1384772	39.59	***	0.2271983	82.70	***	0.2427145	87.34	***
運輸業ダミー	0.1608954	43.91	***	0.0247925	10.29	***	0.0174890	8.69	***
卸壳·小売業ダミー	-0.0673264	-19.29	***	0.0266407	17.58	***	0.0390982	22.42	***
金融·保険業ダミー	-0.0556436	-18.99	***	0.2623358	151.80	***	0.3052729	164.59	***
不動産業ダミー	0.1804881	59.76	***	0.1321930	55.20	***	0.1458937	67.47	***
学術研究業ダミー	0.1012870	27.61	***	0.2522384	82.18	***	0.2797430	93.65	***
宿泊·飲食業ダミー	-0.0360644	-12.34	***	-0.0079769	-5.41	***	0.0058991	4.24	***
生活関連·娯楽業ダミー	0.1372439	44.75	***	0.0561200	29.95	***	0.0697501	33.85	***
教育·学習支援業ダミー	0.2976808	70.08	***	0.3599486	96.19	***	0.3815400	118.70	***
医療・福祉業ダミー	-0.0320968	-9.22	***	0.2370617	96.88	***	0.2816164	80.96	***	32.5%
複合サービス業ダミー	0.0327214	11.00	***	0.0634893	27.02	***	0.1049024	58.58	***	11.1%
その他サービス業ダミー	n.a.	0.0681733	40.29	***	0.0657040	48.46	***	6.8%
企業規模ダミー
5,000人以上ダミー	0.1316562	79.96	***	0.1521432	101.44	***	0.1601724	112.71	***	17.4%
1,000～4,999人ダミー	0.0826176	52.98	***	0.0895145	63.12	***	0.0934179	66.55	***	9.8%
500～999人ダミー	0.0342112	19.53	***	0.0638672	37.25	***	0.0621055	37.20	***	6.4%
300～499人ダミー	0.0383211	21.06	***	0.0416661	24.15	***	0.0450206	26.79	***	4.6%
30～99人ダミー	-0.0464148	-33.52	***	-0.0433806	-33.47	***	-0.0405936	-31.56	***	-4.0%
10～29人ダミー	-0.0913965	-56.23	***	-0.0870001	-55.84	***	-0.0722568	-47.32	***	-7.0%
5～9人ダミー	-0.1347912	-48.13	***	-0.1464099	-57.22	***	-0.1327649	-51.70	***	-12.4%
地域ダミー
北海道ダミー	-0.1513299	-53.34	***	-0.1598083	-47.50	***	-0.1635956	-60.58	***	-15.1%
東北ダミー	-0.2039662	-110.95	***	-0.2240016	-129.09	***	-0.2268357	-134.46	***	-20.3%
北関東ダミー	-0.0969383	-44.07	***	-0.1196501	-55.17	***	-0.1157559	-60.42	***	-10.9%
甲信越ダミー	-0.1115246	-62.90	***	-0.1350173	-80.33	***	-0.1388058	-84.88	***	-13.0%
東海ダミー	-0.0635448	-34.79	***	-0.0827299	-46.47	***	-0.0838909	-50.72	***	-8.0%
近畿ダミー	-0.0516494	-29.60	***	-0.0820065	-51.15	***	-0.0882745	-57.41	***	-8.4%
中国ダミー	-0.1521501	-82.72	***	-0.1836046	-106.11	***	-0.1751428	-102.02	***	-16.1%
四国ダミー	-0.1482817	-70.64	***	-0.1773643	-90.99	***	-0.1838578	-97.42	***	-16.8%
九州・沖縄ダミー	-0.1847515	-109.80	***	-0.2086607	-137.05	***	-0.2141659	-146.50	***	-19.3%
雇用形態ダミー
正職員・有期ダミー	-0.0384700	-8.83	***	-0.0881740	-21.35	***	-0.1125990	-32.68	***	-10.6%
非正職員・無期ダミー	-0.2021969	-102.56	***	-0.2074038	-105.55	***	-0.2204523	-119.44	***	-19.8%
非正職員・有期ダミー	-0.2310036	-126.48	***	-0.2489706	-148.44	***	-0.2567649	-167.12	***	-22.6%
就業形態ダミー(短時間ダミー)	-0.0664856	-37.70	***	-0.0815463	-49.27	***	-0.0849334	-57.14	***	-8.1%
定数項	6.6136600	1169.50	***	6.6217900	1387.41	***	6.6104980	1520.67	***
自由度修正済み決定係数	0.6367	0.6296	0.6179
F值	25616.64	26040.28	26388.99

(2) 最終学歴あり役職あり

2007年	2010年	2013年
係数	t值	係数	t值	係数	t值
年齡	0.0421685	87.10 ***	0.0425808	102.52 ***	0.0405943	105.20 ***
年齡二乘	-0.0004528	-75.65 ***	-0.0004547	-90.24 ***	-0.0004331	-93.07 ***
勤続年数	0.0189470	76.83 ***	0.0171290	76.78 ***	0.0166278	77.60 ***
勤続年数二乘	-0.0001309	-20.24 ***	-0.0001253	-21.74 ***	-0.0001281	-23.19 ***
性別ダミー(女性ダミー)	-0.1961336	-143.41 ***	-0.1791590	-141.13 ***	-0.1654986	-133.32 ***	-15.3%
産業ダミー
鉱業ダミー	n.a.	0.1546466	18.11 ***	0.1681885	21.28 ***	18.3%
建設業ダミー	0.1022785	10.25 ***	0.0425271	11.34 ***	0.0444242	13.13 ***	4.5%
電ガス等公益業ダミー	-0.0502987	-12.50 ***	0.1844565	82.49 ***	0.2112795	88.07 ***	23.5%
情報通信業ダミー	0.1638267	36.76 ***	0.1725404	54.91 ***	0.1706724	58.60 ***	18.6%
運輸業ダミー	0.1544237	31.77 ***	-0.0282561	-10.97 ***	-0.0162651	-7.73 ***	-1.6%
卸売・小売業ダミー	-0.0437993	-9.36 ***	-0.0387038	-20.44 ***	-0.0157602	-6.84 ***	-1.6%
金融・保険業ダミー	-0.0623237	-14.74 ***	0.1158014	62.12 ***	0.1459818	70.79 ***	15.7%
不動産業ダミー	0.0873433	20.78	***	0.0355236	9.17	***	0.0691848	22.39	***	7.2%
学術研究業ダミー	0.0851111	15.36	***	0.1601573	42.96	***	0.1770213	55.38	***	19.4%
宿泊・飲食業ダミー	-0.0716723	-16.28	***	-0.0871892	-39.42	***	-0.0942661	-43.56	***	-9.0%
生活関連・娯楽業ダミー	0.0939984	20.65	***	-0.0099683	-3.64	***	-0.0060726	-2.03	**	-0.6%
教育・学習支援業ダミー	0.2348742	46.74	***	0.2331817	75.01	***	0.2972149	89.01	***	34.6%
医療・福祉業ダミー	-0.0557376	-12.45	***	0.1405670	40.40	***	0.1816640	51.37	***	19.9%
複合サービス業ダミー	0.0280638	6.54	***	-0.0375444	-15.49	***	0.0130713	7.04	***	1.3%
その他サービス業ダミー	n.a.	-0.0006850	-0.31	-0.0114133	-6.44	***	-1.1%
企業規模ダミー
5,000人以上ダミー	0.1884470	103.54	***	0.2124549	124.29	***	0.2130174	134.15	***	23.7%
1,000～4,999人ダミー	0.1143165	69.41	***	0.1252715	82.34	***	0.1211003	80.71	***	12.9%
500～999人ダミー	0.0381576	21.15	***	0.0718842	40.27	***	0.0687220	40.30	***	7.1%
300～499人ダミー	0.0367723	19.78	***	0.0420879	23.54	***	0.0440066	25.32	***	4.5%
地域ダミー
北海道ダミー	-0.0803826	-22.70	***	-0.1230290	-29.04	***	-0.1170403	-34.63	***	-11.0%
東北ダミー	-0.1227986	-54.09	***	-0.1630094	-76.77	***	-0.1554374	-75.98	***	-14.4%
北関東ダミー	-0.0505338	-20.01	***	-0.0986086	-38.45	***	-0.0828714	-34.84	***	-8.0%
甲信越ダミー	-0.0781973	-35.56	***	-0.1129032	-56.24	***	-0.1124450	-57.28	***	-10.6%
東海ダミー	-0.0409393	-18.58	***	-0.0652452	-32.32	***	-0.0582679	-28.85	***	-5.7%
近畿ダミー	-0.0206527	-9.74	***	-0.0678344	-35.63	***	-0.0795864	-43.64	***	-7.7%
中国ダミー	-0.1063608	-47.92	***	-0.1541422	-76.14	***	-0.1332963	-64.48	***	-12.5%
四国ダミー	-0.0970865	-37.42	***	-0.1395313	-57.72	***	-0.1495439	-62.89	***	-13.9%
九州・沖縄ダミー	-0.1153068	-56.61	***	-0.1618296	-87.46	***	-0.1636221	-88.71	***	-15.1%
雇用形態ダミー
正職員・有期ダミー	0.0071567	1.17	-0.0761644	-14.36	***	-0.0983871	-20.40	***	-9.4%
非正職員・無期ダミー	-0.2152077	-58.15	***	-0.2248239	-56.55	***	-0.2335636	-57.53	***	-20.8%
非正職員・有期ダミー	-0.1933718	-77.18	***	-0.2232150	-102.73	***	-0.2396653	-119.43	***	-21.3%
最終学歴ダミー
中学卒ダミー	-0.1038485	-30.88	***	-0.0858953	-24.26	***	-0.0584817	-16.72	***	-5.7%
短大卒ダミー	0.0660497	37.59	***	0.0521282	32.01	***	0.0483111	31.24	***	4.9%
大卒ダミー	0.1534884	102.45	***	0.1509235	108.99	***	0.1480671	109.71	***	16.0%
役職ダミー
部長ダミー	0.4336359	105.91	***	0.4394088	106.01	***	0.4643446	120.83	***	59.1%
課長ダミー	0.2852862	115.96	***	0.2848754	113.82	***	0.3057792	131.70	***	35.8%
係長ダミー	0.0869413	40.17	***	0.0937209	44.67	***	0.1153506	53.56	***	12.2%
職長ダミー	0.0570246	15.50	***	0.0557754	15.53	***	0.0650699	15.32	***	6.7%
その他役職ダミー	0.2032123	88.84	***	0.2074267	90.43	***	0.1923953	83.37	***	21.2%
定数項	6.3018120	681.95	***	6.3133620	840.14	***	6.3415430	902.59	***
自由度修正済み決定係数	0.6793	0.6787	0.6810
F值	15191.02	14530.43	15126.50

(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) 1 産業分類のうち、「鉱業，採石業，砂利採取業」及び「サービス業 (他に分類されないもの)」については、2007 年調査においては報告されていない (脚注 $ ^{6} $ に同じ)。

2 t 值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、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。また、差分は2013年推計結果のダミー変数の係数に対応した基準となるリファレンス・グループからの差分を示している。
推計結果については、「最終学歴なし役職なし」及び「最終学歴あり役職あり」の別により2種類の推計結果を報告している。すなわち、「最終学歴なし役職なし」についてはすべてのサンプルが利用可能であり、これらをすべて推計に用いている $ ^{12} $ が、最終学歴については雇用形態別の「臨時労働者」と就業形態別の「短時間（パートタイム）」では調査されておらず、同様に、役職については企業規模が100人以上の事業所しか調査されていないため、推計には利用可能ではないという統計上の制約がある。このため、「最終学歴あり役職あり」の推計には一部のサンプルが脱落している。

まず、統計的な有意性については一部のカテゴリカル・データであるダミー変数において符号の不確定な結果が示されているものの、多くの係数についておおむね統計的な有意性は十分であると考えている。次に、係数の符号と大きさを見ると、年齢及び勤続年数についてはプラスである一方で、これらの二乗項についてはマイナスとなっていることから、通常推定される通りと考えられる。ちなみに、一階の条件に基づいて賃金がピークを示す年齢を算出すると、「最終学歴なし役職なし」においては2007年45.4歳、2010年46.1歳、2013年46.4歳、また、「最終学歴あり役職あり」においては2007年46.6歳、2010年46.8歳、2013年46.9歳と、ほぼ実感と一致しており、しかも、少しずつ上昇を示している点でも高齢者の進行と矛盾していないといえる。ただし、勤続年数について同様の計算を行うと、いずれの場合のいずれの調査年でも賃金がピークとなる勤続年数は60年を超えており、係数の符号としてはともかく、現実的には、通常の平均寿命から見ても、図表2に示した記述統計にある勤続年数の平均などから見ても、個々人の勤労生活においてピークを迎えることなく、増加率は縮小するものの賃金としては勤続年数に対してほぼ単純増加に近い結果と見なさねばならない。

カテゴリカル・データである各ダミーの符号や大きさについてもほぼ想定される結果を得ていると考えている。まず、男性を基準とする性別ダミーである女性ダミーはすべての推計結果において負であるが、その絶対値は2007年から2010年2013年と時を経て小さくなる傾向が読み取れる。次に、産業ダミーについては製造業を基準としており、「最終学歴なし役職なし」においては基準として設定した製造業以外のすべての産業のダミーが2013年データの推計結果ではプラスとなっている。ただし、その中でも比較的小さな係数が報告されているのは、2013年推計結果の係数が小さい順に「宿泊業，飲食サービス業」、「運輸業，郵便業」、「卸売業，小売業」の3産業となっている $ ^{13} $ 。一方、「最終学歴あり役職あり」の2013年推計結果においては、「宿泊業，飲食サービス業」、「運輸業，郵便業」、「卸売業，小売業」の3産業のほか、「生活関連サービス業，娯楽業」と「サービス業（他
に分類されないもの）」においてマイナスの係数が報告されている。逆に、産業別ダミーにかかる係数のプラス幅が大きい産業グループとしては、同じく「最終学歴あり役職あり」の2013年データの推計結果で見て、「教育，学習支援業」、「電気・ガス・熱供給・水道業」、「医療，福祉」、「学術研究，専門・技術サービス業」、「情報通信業」、「金融業，保険業」などが上げられる。さらに、企業規模ダミーについても符号や大きさについて、ほぼ想定される推計結果を得ている。すなわち、100～299人の企業規模を基準とし、「最終学歴なし役職なし」及び「最終学歴あり役職あり」ともに、規模の大きな企業では係数がプラスで、規模が大きくなるほど係数が大きくなり、逆に、基準として設定した規模より小さい企業規模に付したダミーはマイナスであり、規模が小さくなるほど係数が小さくなっている。ただし、「最終学歴なし役職なし」ケースの2007年推計結果における「500～999人ダミー」と「300～499人ダミー」だけが係数の大きさが通常想定されるものと逆転している。また、地域ダミーについては、首都圏（埼玉、千葉、東京、神奈川）を基準と設定しており、すべての推計結果ですべての地域ダミーでマイナスの係数が報告されている。地域ダミーの係数の大きさを見ると、2013年推計の「最終学歴なし役職なし」及び「最終学歴あり役職あり」ともに、東海（岐阜、静岡、愛知、三重）、近畿（滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山）、北関東（茨城、栃木、群馬）のそれぞれのダミーの順で絶対値が小さくなっている。これも通常に想定される結果と大きな違いはないと考えられる。さらに、最近、非正規雇用との関係で注目されている雇用形態についても「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し」を基準としてダミーを設定している。「正社員・正職員のうち雇用期間の定め有り」、「正社員・正職員以外のうち雇用期間の定め無し」、「正社員・正職員以外のうち雇用期間の定め有り」のいずれのダミーも符号は負であり、特に「正社員・正職員以外」に付されたダミーのマイナスの係数は絶対値が大きくなっている。同様に、「一般（フルタイム）」を基準とする就業形態ダミーでも「短時間（パートタイム）」に付したダミーはマイナスを示している。

最後に、最終学歴ダミーと役職ダミーについてもほぼ想定される結果を得ている。すなわち、「高校卒」を基準に設定している最終学歴ダミーの係数を見ると、いずれの場合の推計結果でも、「中学卒」はマイナスで、「高専・短大卒」と「大学・大学院卒」はプラスを示し、この順で係数は大きいことが報告されている。「役職なし」を基準に設定されている役職ダミーについても、「部長」、「課長」、「係長」、「職長」、「その他」のすべてで係数はプラスであり、「その他」を除いて、この順で係数の絶対値が大きくなっている。なお、「その他」の役職については、たとえば、役職として「部長」と「課長」の間にあると通常想定される次長や副部長などに加えて、「課長」の下の役職と通常理解される課長代理や課長補佐などの雑多な役職が含まれている可能性が高く、役職なしをリファレンス・グループの基準としてプラスの係数を示しているが、適切な分析は困難であると考えざるを得ない。以上を総括して、本稿におけるミンサー型の賃金関数はほぼ適切に推計されていると考えられる。
## 4 カーネル密度推定量

次に、「賃金構造基本統計調査」の個票データを用いて、各種の賃金格差を直観的に把握するため、カーネル密度推計を試みた。カーネル密度推定量とは、Rosenblatt (1956) に基づくナイーブ推計量を基に、Parzen (1962) により定式化されている。すなわち、 $ X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n} $ を確率変数の独立かつ同一な分布に従う標本であるとする時、以下の通りである。

$$ \begin{aligned}&\hat{f}(x)=\frac{1}{nh}\sum_{i=1}^{n}k\Bigg(\frac{X_{i}-x}{h}\Bigg)\\ &\\& ここで \quad\hat{f}(x)\quad カーネル密度推定量 \\ &\\&\begin{aligned}\\ &x\quad&X_{1},X_{2},...,X_{n} に対して定義された密度関数 f(x) の説明変数 \\&k(\bullet)\quad& カーネル、可積分な関数であり、\int k(u)du=1 を満たす \\&h\quad& バンド幅 \\ &\end{aligned}\\ \end{aligned} $$

カーネル密度推計量は、たとえば、Sala-i-Martin (2006) などでも、直感的に格差を把握する表現として世界の所得分布をプロットする場合などにおいて用いられているところであり、本稿では以下の通り、2013年データを用いたEpanechnikovカーネルの推計結果により、性別、産業別、企業規模別、地域別、雇用形態別、就業形態別、最終学歴別、役職別などのグラフは以下の通り示すこととする。なお、男女それぞれにおける年齢別も本稿では格差分解の対象としていないが、参考まで示している。

図表 5: カーネル密度の推計結果

時間当たり所定内賃金(円/時間)
(2) 2013 年産業別

(3) 2013 年企業規模別

時間当たり所定内賃金(円/時間)
(4) 2013 年地域别

時間当たり所定内賃金(円/時間)

(5) 2013 年雇用形態別

時間当たり所定内賃金(円/時間)
(6) 2013 年就業形態別

時間当たり所定内賃金(円/時間)

(7) 2013 年最終學歷別

時間当たり所定内賃金(円/時間)
(8) 2013 年役職別

時間当たり所定内賃金(円/時間)

(9) 2013 年男子年龄别（参考）

時間当たり所定内賃金(円/時間)
(10)2013年女子年齢別 (參考)

(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

グラフで直観的に把握可能と考えられるが、簡単に要約すると以下の通りである。まず、(1) 男女間の賃金格差は通常理解される通り男性の賃金分布のピークは女性より高くなっており、同時に、分布の右側の高賃金のすそ野が広くなっている。(2) 産業別では大分類の16産業では直観的な把握も不可能に近いので製造業と非製造業のみの分類に組み直しているが、男女別と同じように、製造業よりも非製造業の方が賃金分布のピークがやや高く、かつ、分布も右方の高賃金側のすそ野が厚い。(3) 企業規模別においては、同様に、雇用者数で見た企業規模が大きくなるに従って、賃金分布のピークが高くなり、同時に、分布の右側の高賃金のすそ野が厚くなっていることが観察される。これも通常の理解に合致すると考えられる。(4) の地域別も全国10ブロックを首都圏とそれ以外に分割し直しているが、これも通常の理解通りに、首都圏における賃金分布のピークはやや高く、かつ、分布も右方の高賃金側のすそ野が厚くなっている。(5) の雇用形態別については、日経新聞(2013)にある統計的な議論も踏まえて、「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し」とそれ以外に分類し直しており、(6) の就業形態別のグラフとともに、いわゆる「正規・非正規」の分類に近い印象を持たせている。これら2枚のグラフを見る限り、男女別などと比較しても、いわゆる「正社員・正職員以外」や「短時間(パートタイム)」などの労働者の賃金分布が「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し」や「一般(フルタイム)」と比較して、定額かつ極めて狭い範囲に集中していることが読み取れる。「正社員・正職員のうち雇用期間の定め無し」や「一般(フルタイム)」の労働者の賃金分布は右側の高賃金部分ですそ野が厚く、これらのカテゴリーの労働者の間で格差が存在するともいえるが、逆に、昇給の機会