Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
満であって、過去１年以内に重大事故を発生させた場合は、基礎項目評価及び重点項目評価。

工 対象人数が1万人以上10万人未満であり、かつ取扱者数が500人以上の場合は、基礎項目評価及び重点項目評価。

オ 対象人数が 10 万人以上 30 万人未満であり、かつ取扱者数が 500 人未満であって、過去 1 年以内に重大事故を発生させていない場合は、基礎項目評価及び重点項目評価。

カ 対象人数が 10 万人以上 30 万人未満であり、かつ取扱者数が 500 人未満であって、過去 1 年以内に重大事故を発生させた場合は、基礎項目評価及び全項目評価。

キ 対象人数が 10 万人以上 30 万人未満であり、かつ取扱者数が 500 人以上の場合は、基礎項目評価及び全項目評価。

ク 対象人数が30万人以上の場合は、基礎項目評価及び全項目評価。

## 3 特定個人情報保護評価書

基礎項目評価書において、その評価対象となる業務について特定個人情報ファイルを取り扱う際に生じうる個人のプライバシー等の権利利益に対して影響を与えうる特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを認識し、かかるリスクを軽減するための措置が十分であることを確認の上、宣言するものとする。

## （1） 基礎項目評価書

評価実施機関は、特定個人情報保護評価の実施が義務付けられる全ての業務について基礎項目評価書を作成しなければならない。基礎項目評価書においてしきい値判断の結果等を記載するものとする。

評価実施機関は、作成した基礎項目評価書を委員会へ提出しなければならない。

## （2） 重点項目評価書

## ア行政機関等の場合

## （ア）重点項目評価書の作成及び提出

行政機関等は、上記2ウ、エ又はオの場合は重点項目評価書（様式3参照。）を作成しなければならない。

行政機関等は、作成した重点項目評価書を委員会へ提出しなければならない。

## （イ）個人情報ファイルの事前通知

行政機関が特定個人情報ファイルを保有しようとする時は、行政機関個人情報保護法上の個人情報ファイルの事前通知（番号法第29
条第1項並びに第30条第1項及び第2項により読み替えられて適用される行政機関個人情報保護法第10条第1項）を行うことが義務付けられており、重点項目評価書を公表した場合は、本通知を行ったものとして扱うこととする。

## イ 地方公共団体等の場合

地方公共団体等は、上記2ウ、エ又はオの場合は、重点項目評価書を作成しなければならない。

地方公共団体等は、作成した重点項目評価書を委員会へ提出しなければならない。

## （3） 全項目評価書

## ア行政機関等の場合

## （ア）全項目評価書の作成等

行政機関等は、上記２カ、キ又はクの場合は、全項目評価書（様式４参照。）を作成しなければならない。

また行政機関等は、全項目評価書を作成後、全項目評価書を公示して広く国民の意見を求めなければならず、これにより得られた意見を考慮して全項目評価書に必要な見直しを行わなければならない。ただし、非公表とすることのできる全項目評価書又は項目については、この限りではない。

行政機関等は、公示し国民の意見を求め、見直しを行った全項目評価書を委員会へ提出し、委員会による審査及び承認を受けなければならない。

## （イ）個人情報ファイルの事前通知

行政機関が全項目評価書を公表した場合は、番号法第27条第5項の規定により、行政機関個人情報保護法上義務付けられている個人情報ファイルの保有等に関する事前通知（番号法第29条第1項並びに第30条第1項及び第2項により読み替えられて適用される行政機関個人情報保護法第10条第1項）を行ったものとみなす。

## イ 地方公共団体等の場合

地方公共団体等は、上記2カ、キ又はクの場合は、全項目評価書を作成しなければならない。

また地方公共団体等は、全項目評価書を作成した後、全項目評価書を公示して広く国民の意見を求めなければならず、これにより得られた意見を考慮して全項目評価書に必要な見直しを行わなければならない。ただし、非公表とすることのできる全項目評価書又は項目については、この限りではない。
地方公共団体等は、公示し国民の意見を求め、見直しを行った全項目評価書について第三者点検を受けなければならない。なお、地方公共団体等の実施する特定個人情報保護評価については、地方公共団体等の特性を踏まえ、委員会の承認の対象としないものとする。

第三者点検の方法は、原則として個人情報保護審議会又は個人情報保護審査会による点検を受けることとするが、これらの組織に個人情報保護や情報システムに知見を有する専門家がいないなど、個人情報保護審議会又は個人情報保護審査会による点検が困難な場合には、その他の方法もとることができるものとする。ただし、その他の方法をとる場合であっても、点検を行う第三者は専門性を有する外部の第三者であることが求められる。

なお第三者点検の際は、点検者に法令や契約で守秘義務を課すなどした上で、非公表部分も含め全項目評価書を全て提示した上で点検を受けるものとする。

## （４）特定個人情報保護評価書の公表

行政機関等は、基礎項目評価書及び重点項目評価書については委員会に提出した後速やかに、全項目評価書については委員会の承認を受けた後速やかに、公表するものとする。

地方公共団体等は、特定個人情報保護評価書を委員会に提出した後速やかに、公表するものとする。

作成した特定個人情報保護評価書及びその添付資料は、原則として全て公表するものとする。ただし、セキュリティ上のリスクがあるものと認められる場合については、委員会に特定個人情報保護評価書及びその添付資料の全てを提出した上で、セキュリティ上のリスクがあるものと認められる部分を非公表とすることができる。ただしその場合であっても、期間、回数といった具体的な数値や技術的細目に及ぶ具体的な方法などに非公表部分を限定しなければならない。

また、犯罪の捜査、租税に関する法律の規定に基づく犯則事件の調査及び公訴の提起又は維持のために保有する特定個人情報ファイルに関する特定個人情報保護評価については、委員会に特定個人情報保護評価書を提出した上で、その全体を非公表とすることができる。

## ４ 特定個人情報保護評価書の見直し

評価実施機関は、少なくとも1年に1回、公表した特定個人情報保護評価書の記載内容を実態に照らして見直し、記載の変更が必要か否かを検討するよう努めるものとする。
## 5 特定個人情報保護評価を実施した業務をやめた際の通知

評価実施機関は、特定個人情報保護評価を実施した業務について、その業務の実施をやめて、特定個人情報ファイルを保有しなくなったときは、遅滞なく委員会に通知をすることとする。評価実施機関は、業務の実施をやめた日から3年間、その業務をやめたことを記載した特定個人情報保護評価書を公表するものとする。

なお、行政機関については、特定個人情報ファイルの保有をやめたとき、委員会に対して保有終了等の通知（番号法第29条第1項並びに第30条第1項及び第2項により読み替えられて適用される行政機関個人情報保護法第10条第3項）を行うことが義務付けられており、当該行政機関は、上記の通知を行うことにより、保有終了等の通知を行ったものとして扱うこととする。

## 第6 特定個人情報保護評価の実施時期

## 1 新規保有時

特定個人情報ファイルを新規に保有しようとする場合、原則として、当該特定個人情報ファイルを保有する前に特定個人情報保護評価を実施しなければならない。ただし、災害時に保有する特定個人情報ファイルなど特定個人情報保護評価を経ずに保有する特段の必要がある業務については、特定個人情報ファイルの保有後に特定個人情報保護評価を実施することができる。ただし、この場合であっても、可及的速やかに特定個人情報保護評価を実施しなければならない。

## （１）システム用ファイルを保有する場合の実施時期

## ア 通常の場合

システムの要件定義段階までに実施することを原則とするが、評価実施機関の判断で、システムの新規開発又は改修（プログラムのコーディング段階をいう。以下同じ。）前までの適切な時期に特定個人情報保護評価を実施することができる（ただし、イの場合は除く。）。

## イ 委員会による承認が必要な特定個人情報保護評価の場合

システムの要件定義段階までに実施することを原則とするが、要件定義段階での実施が困難な場合は、委員会とあらかじめ協議の上、実施時期を決定することができる。

## （２）システム用ファイルを保有する場合の実施時期における経過措置

本指針が公表されてから半年を超えない範囲でシステムの新規開発又は改修が発生する場合は、システムの新規開発又は改修開始後、個人番
号を保有する前（テスト工程において本番データとして特定個人情報ファイルを取り扱う前）までに特定個人情報保護評価を実施することができる。

## （３）その他の電子ファイルを保有する場合の実施時期

その他の電子ファイルについては、事務処理の設計・検討段階で特定個人情報保護評価を実施するものとする。

## 2 新規保有時以外

## （1） 基本的考元方

下記（2）から（4）の場合には、過去に特定個人情報保護評価を実施した特定個人情報ファイルを取り扱う業務について、特定個人情報保護評価を再実施しなければならない。再実施に当たっては、委員会が定める特定個人情報保護評価書様式中の変更箇所欄に変更項目等を記載するものとする。なお、これら以外の場合に特定個人情報保護評価を任意に再実施することを妨げるものではない。

## （２）重要な変更

特定個人情報ファイルに対する重要な変更とは、重点項目評価書又は全項目評価書の記載項目のうち本指針の別表に定めるものとする。ただし、誤字脱字の修正、組織の名称若しくは所在地の変更、法令名若しくは条文番号の変更又は個人のプライバシー等の権利利益に影響を与えうる特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを明らかに軽減若しくは縮小させる変更が生じた場合については、重要な変更には当らないものとする。

保有する特定個人情報ファイルに重要な変更を加えようとするときは、当該変更を加える前に、特定個人情報保護評価を再実施しなければならない。ただし、災害時に特定個人情報ファイルについて重要な変更を加えるなど、特定個人情報保護評価を経ずに取扱いを変更する特段の必要がある業務については、特定個人情報ファイルの変更後に特定個人情報保護評価を再実施することができる。ただし、この場合であっても、可及的速やかに特定個人情報保護評価を再実施しなければならない。

## アシステムの新規開発又は改修を伴う場合の実施時期

システムの新規開発又は改修を伴う場合の評価実施時期は、上記2の新規保有時と同様、以下のとおりとする。

## （ア）通常の場合

システムの要件定義段階までに実施することを原則とするが、評価実施機関の判断で、システムの新規開発又は改修前までの適切な
時期に特定個人情報保護評価を実施することができる（ただし、（イ）の場合は除く。）。

## （イ）委員会による承認が必要な特定個人情報保護評価の場合

システムの要件定義段階までに実施することを原則とするが、要件定義段階での実施が困難な場合は、委員会とあらかじめ協議の上、実施時期を決定しなければならない。

イシステムの新規開発若しくは改修を伴わない又はその他の電子ファイルを保有する場合の実施時期

事務処理の変更の検討段階で特定個人情報保護評価を実施しなければならない。

## （３）しきい値判断の結果の変更

特定個人情報保護評価書の見直しにおいて対象人数又は取扱者数の増加が認められたことにより、又は重大事故の発生により、しきい値判断の結果が変わり、重点項目評価又は全項目評価の実施が新たに義務付けられる場合は、速やかに特定個人情報保護評価を再実施しなければならない。特に重大事故の発生による場合は、システム用ファイルであるかその他の電子ファイルであるかを問わず、当該事故の探知後速やかに再実施しなければならない。

## （4） 5年経過

直近の特定個人情報保護評価を実施してから5年を経過する前に、特定個人情報保護評価を再実施しなければならない。新規保有時に実施した後、特定個人情報保護評価を再実施した場合には、当該再実施から5年を経過する前に再実施しなければならない。

## 第 7 特定個人情報保護評価書の修正

特定個人情報保護評価書に上記第6の2（2）に該当しない変更が生じた場合は、変更後速やかに特定個人情報保護評価書を修正しなければならない。修正に当たっては、委員会が定める特定個人情報保護評価書様式中の変更箇所欄に変更項目等を記載するものする。

## 1 基礎項目評価

基礎項目評価書の記載内容に変更が生じた場合は、基礎項目評価書を速やかに修正し、委員会に提出した上で公表するものとする。

## 2 重点項目評価・全項目評価

ア 重点項目評価・全項目評価書の修正

上記第6の2（2）の重要な変更には当たらない変更が生じた場合は、評価実施機関は重点項目評価書又は全項目評価書の記載を修
正した後、速やかに委員会に提出した上で公表するものとする。なお、この場合は特定個人情報保護評価の実施に該当せず特定個人情報保護評価書の修正にとどまることから、全項目評価書の場合であっても、広く国民の意見を求めることや委員会による承認又は第三者点検を行う必要はないが、評価実施機関の任意の判断で、これらを行うことができるものとする。

## イ 個人情報ファイルの事前通知及び個人情報ファイル簿の公表

行政機関については、特定個人情報ファイルの保有に伴い、特定個人情報保護評価のほか、特定個人情報ファイルの保有等に関する事前通知（番号法第29条第1項並びに第30条第1項及び第2項により読み替えられて適用される行政機関個人情報保護法第10条）が義務付けられるため、重要な変更に当たらない変更であっても、事前通知事項（番号法第29条第1項並びに第30条第1項及び第2項により読み替えられて適用される行政機関個人情報保護法第10条第1項各号）に変更があれば、変更前に通知しなければならない。

具体的な通知方法としては、委員会が定める特定個人情報保護評価書様式中の変更箇所欄に変更項目等を記載し、委員会に提出するものとする。

## 第 8 特定個人情報保護評価の評価項目

## 1 基本的考元方

特定個人情報保護評価を実施するに当たっては、特定個人情報ファイルを取り扱う業務の特性を明らかにした上で、個人のプライバシー等の権利利益に対して影響を与えうる特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを特定、分析し、かかるリスクを軽減するための措置について検討することとする。

評価実施機関は、特定個人情報保護評価においてリスク対策として示した措置を自らの責任で講じることが求められる。

## 2 評価項目

## （1） 基礎項目評価

基礎項目評価書では、特定個人情報ファイルを取り扱う業務の概要、システムの名称、特定個人情報ファイルの名称、当該業務において個人番号を利用することができる法令上の根拠を示すものとする。また、当該業務において情報連携を行う場合にはその法令上の根拠を示すものとする。
また評価実施機関は、評価対象となる業務について特定個人情報ファイルを取り扱う際に生じうる特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを認識し、個人のプライバシー等の権利利益への影響を軽減するための措置が十分であることを確認の上、宣言するものとする。

## （2） 重点項目評価・全項目評価

重点項目評価書及び全項目評価書の記載事項は、以下のとおりとする。ア特定個人情報ファイルを取り扱う業務・システムの概要

特定個人情報ファイルを取り扱う業務の具体的な内容、当該業務の遂行に際してシステムを用いる場合には当該システムの概要及び当該業務において個人番号を利用することができる法令上の根拠を示すものとする。また、当該業務において情報連携を行う場合にはその法令上の根拠を示すものとする。

## イ 特定個人情報ファイル及びその取扱いの概要

特定個人情報ファイルの種類、対象者数、記録される項目等、取り扱う特定個人情報ファイルの概要を明らかにするものとする。また、特定個人情報の入手及び使用の方法、特定個人情報の取扱いを伴う委託の有無及び委託する場合にあってはその方法、特定個人情報の移転の有無及び移転する場合にあってはその方法並びに特定個人情報の保管・消去の方法等、特定個人情報ファイルを取り扱うプロセスの概要を示すものとする。

## ウ リスク対策

特定個人情報ファイルを取り扱うプロセスにおいて認識される個人のプライバシー等の権利利益に対して影響を与えうる特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクを特定、分析し、かかるリスクを軽減するための措置について記載するものとする。なお、重点項目評価書様式及び全項目評価書様式において典型的な特定個人情報の漏えいその他の事態を発生させるリスクが例示列举されているが、評価実施機関は列举されていないリスクについても認識し、そうしたリスクを軽減するための措置を講じることが推奨される。

また、自己点検・監査、従業者に対する教育・啓発等のリスク対策についても記載することとする。

これらのリスク対策を踏まえ、評価実施機関は個人のプライバシー等の権利利益の保護のために講じる措置が十分であることを宣言するものとする。
## 第 9 特定個人情報保護評価への委員会の関与

## 1 特定個人情報保護評価書の承認

委員会は、上記第5の3（3）ア（ア）に基づき行政機関等から委員会に提出された全項目評価書を審査し、評価実施機関が本指針に適合した特定個人情報保護評価を実施し、特定個人情報ファイルを適切に取り扱うための措置を講じていると認められるものに限り承認するものとする。

なお、委員会は、任意で提出された全項目評価書や地方公共団体等から提出された全項目評価書の審査又は承認を行わないものとする。また、基礎項目評価書及び重点項目評価書の審査又は承認も行わないものとする。

## 2 承認対象以外の特定個人情報保護評価書の点検

委員会は、評価実施機関から委員会に提出された特定個人情報保護評価書であって上記1で審査し、承認するもの以外の特定個人情報保護評価書を、必要に応じて点検することができる。

## 3 番号法上の権限に基づく是正要求

委員会は、提出された特定個人情報保護評価書の審査又は点検の結果、必要と認めるときは、番号法の規定に基づく助言・指導、勧告・命令等を行い、特定個人情報保護評価の再実施その他の是正を求めるものとする。

## 第10 特定個人情報保護評価書記載事項の履行

評価実施機関は、特定個人情報保護評価書に記載された事項を、責任をもって履行しなければならない。

## 第11 特定個人情報保護評価に係る違反に対する措置

## 1 特定個人情報保護評価の未実施に対する措置

特定個人情報保護評価を実施しなければならないにもかかわらず実施していない業務については、情報連携を行うことが禁止される（番号法第27条第6項、第21条第2項第2号）。委員会は、かかる業務の評価実施機関に対して、番号法上の助言・指導、勧告・命令等を行い、特定個人情報保護評価の速やかな実施その他の是正を求めるものとする。

## 2 特定個人情報保護評価書の記載に反する取扱いに対する措置

特定個人情報ファイルの取扱いが特定個人情報保護評価書の記載に反している場合、委員会は、番号法の規定に基づく助言・指導、勧告・命令等を行い、是正を求めるものとする。
別表（第6の3（2）関係）

特定個人情報保護評価書	重要な変更
1 重点項目評価書	1 個人番号を利用する法令上の根拠2 情報連携の有無及び法令上の根拠3 ファイルの種類4 対象者の範囲（本人の範囲）5 記録される主な項目6 利用目的7 入手元8 委託の有無9 再委託の有無11 保管場所12 リスク対策
2 全項目評価書	1 個人番号を利用する法令上の根拠2 情報連携の有無及び法令上の根拠3 業務の内容4 ファイルの種類5 対象者の範囲（本人の範囲）6 記録される主な項目7 利用目的8 利用部署9 利用方法10 情報の突合11 情報の統計分析12 権利利益に影響を与えうる決定13 入手元14 委託の有無15 委託先に提供する情報の対象者の範囲16 再委託の有無17 保管場所18 特定個人情報の取扱いプロセスにおけるリスク対策19 その他のリスク対策
# 1990 年代における男女間賃金格差縮小の要因 $ ^{*} $

川口 章**

## <要約>

1990 年代には、一般常用労働者の男女間賃金格差がかなり縮小した。本稿では、その要因を、1990 年と 2000 年の「賃金構造基本統計調査」の個票を用いて分析した。特に、賃金格差の縮小が、男女雇用期間の均等化によるものなのか、それとも経済構造の変化など均等化以外の要因によるものなのかに焦点を当てた。その結果、格差縮小に貢献した最も大きな要因は、女性の勤続の相対的延長であることが分かった。中でも、30 歳代、40 歳代でこの効果が大きい。また、男性の賃金－勤続プロファイルのフラット化も賃金格差縮小に貢献したが、これは女性の賃金－勤続プロファイルのフラット化によって部分的に相殺された。その他、女性の学歴向上、製造業からサービス業への労働力のシフトが女性の相対賃金の上昇に貢献した。

男女雇用機会の均等化が進めば、大企業における女性労働者比率の上昇、女性管理職比率の上昇、勤続に伴う賃金上昇率の男女間格差の縮小などの効果が期待される。確かに、女性管理職比率の上昇は観測されたが、平均賃金に大きな影響を及ぼすほどのものではなかった。大企業における女性労働者比率の上昇や勤続に伴う賃金上昇率の男女間格差の縮小は観測されなかった。

また、パートタイム労働者を含めると、男女間賃金格差の縮小幅は、一般常用労働者の場合のおよそ半分に止まった。これは、一般常用労働者の男女間賃金格差縮小のかなりの部分は、低賃金職種が女性フルタイム労働者から女性パートタイム労働者に置き換えられたことによることを意味する。

JEL Classification Number: J31

Key words：男女間賃金格差、雇用機会均等化、勤続年数
# Changes in the Japanese Gender Wage Gap in the 1990s

## Abstract

The gender wage gap of full-time workers in Japan declined in the 1990s. We decompose the gender wage gap change using the micro data of the Basic Surveys on Wage Structure 1990 and 2000. In particular, we are interested in whether the gap decline was achieved by the equalization of employment opportunity between men and women or by the other factors such as the structural change in the economy. The estimation result shows that the largest contributor to the gender wage gap decline was a relative increase in female service length. A decline in the slope of male wage profile also contributed to the gender wage gap decline, but it is partly offset by the decline in the slope of female wage profile. The other important factors are a rise in the level of female education, and a shift in the labor force from the manufacturing industry to the service industry. While the proportion of female managers increased slightly, its effect on relative wages was small. The proportion of female workers did not increase, or the gender gap in the slope of wage profile did not decline.

The gender wage gap decline in the 1990s was much smaller if part-time workers are included. This implies that less skilled full-time workers were replaced by part-time workers in the 1990s.

JEL Classification Number: J31

Key Words: Gender wage gap, Equal employment opportunity, Service length
### 1. 男女間賃金格差の実態と背景

1980 年代後半から 90 年代にかけて、日本では、女性の相対賃金に影響をあたえるような出来事や経済環境の変化が多数発生した。第 1 に、女性の大学進学率の急上昇が起こった。1980 年の 12.3%、1990 年の 15.2% から 2000 年には 31.5% に上昇し、この傾向は今も続いている $ ^{1} $ 。第 2 に、女性離職率の低下が起こった。女性の離職率は、1970 年代、80 年代を通じて 20% を超える水準で推移してきたが、1990 年代になって低下し始め、1992 年から 1999 年までは 10% 台を記録した。ただ、その後やや上昇傾向にある $ ^{2} $ 。

第3に、パートタイム労働者の増加とパートタイム労働者の賃金の相対的低下が生じた。女性のパートタイム労働者比率は1990年の19.2%から2000年には30.7%に、男性のそれは1.3%から4.0%に上昇した。その一方で、パートタイム賃金とフルタイム賃金の格差が拡大した。一般労働者の賃金に対するパートタイムの賃金は、女性の場合、1990年の60.1%から2000年の56.3%、男性の場合、46.9%から42.4%に低下した $ ^{3} $ 。

第4に、賃金－勤続プロファイルがよりフラットになった。この傾向は1970年代後半から徐々に進行しているが、1990年代にはいわゆる「成果主義」の導入が進み、同一世代内の賃金格差が大きくなった $ ^{4} $ 。第5に産業構造が大きく変化した。製造業の労働力が減り、サービス業の労働力が増加した。これは、第二次産業から第三次産業へという産業構造の長期的変化を、1990年代における製造業の国際競争力低下が加速したものと考えられる。

次に、政策について見ると、第1に男女雇用機会均等法が1986年に施行され、1997年に禁止規定の強化などの改正が行われた(1999年4月施行)。その結果、均等法は募集、採用、配置、昇進、教育訓練、福利厚生、定年、解雇などにおける女性差別を禁止することになった。特に、結婚、妊娠、出産などを理由にした解雇の禁止は明文化されている。第2に、1991年には育児休業法が施行され、1999年には介護休業が加わり、育児介護休業法となった。さらにこの間、雇用保険法が改正され、休業中の所得補償が充実した。

第3に、1988年に合計特殊出生率が丙午の1966年を下回る1.57となると、少子化が社会問題化し、少子化対策が真剣に検討されるようになった。政府は、1994年にエンゼル・プラン、1999年には新エンゼル・プランを作成した。これらのプランでは、保育サービスの充実、仕事と子育ての両立のための雇用環境の整備、職場優先の企業風土の是正、地域で子供を育てる教育環境の整備などが具体的な政策として打ち出された。いずれも、子供を持つ女性が働きやすくなるような政策である。
このような雇用をめぐる環境の変化は、男女の賃金格差にどのような影響を及ぼしただろうか。図1-1は、近年の女性の相対賃金の変化である。男性の時間当たり給与を100としている。実線は一般常用労働者（フルタイム労働者のみ）、破線はパートタイム労働者を含む常用労働者の賃金で、いずれも賞与を含んでいる。1990年と2000年を比較すると、一般常用労働者では10年間に6.9%ポイント格差が縮小したのに対し、パートタイムを含む常用労働者の場合は、3.5%ポイント縮小したに過ぎない。一般常用労働者の賃金格差縮小の無視できない部分は、低賃金職種がフルタイム労働者からパートタイム労働者置き換えられたことによって生じたことが分かる。

図1. 女性の相対賃金の変化（賞与を含む1時間当たり給与、男性＝100）

本稿では、データの制約により、一般常用労働者に絞って、その賃金格差縮小の要因を詳細に分析する。1990年の男女間賃金格差と2000年のそれを比較し、10年間の変化をいくつかの要因に分解して、格差縮小の原因を明らかにする。特に、男女間賃金格差の縮小は、募集・採用・配置・教育訓練・昇進・解雇・定年などにおける雇用機会の均等化によってもたらされたものなのか、それともそれ以外の要因によってもたらされたものかに焦点を当てて議論する。

日本では、男女間賃金格差の変動を詳細に分析した研究は少ない $ ^{5} $ 。三谷(1995)は、1982年、87年、92年の「賃金構造基本統計調査」の集計データを用いて、男女間賃金格差の変化を分析している。それによると、勤続が短い層では男女間賃金格差は縮小したが、勤続の長い層では逆に格差が拡大している。また、三谷(1996)は1986年から1994年までの「賃
金構造基本統計調査」の集計データを用いて、男女別賃金、勤続年数、役職者の女性比率などを調べている。そして、25－34歳層と40－49歳層で長期勤続者に閉める女性の割合が増加していること、役職者に占める女性の割合が増加し、その傾向は規模の小さい企業ほど、また職位が低いほど顕著であることを発見した。さらに、堀(1998)がJuhn et al.(1991)の方法（以下では、3人の著者の頭文字を取って、JMPの方法と呼ぶ）を応用し、1986年と1994年の「賃金構造基本統計調査」の個票を分析している。それによると、研究者には観測できない「ギャップ効果」で賃金格差縮小のほとんどすべてが説明される。このことから、堀は観測できない女性の相対的地位が向上したと結論している $ ^{6} $ 。

本稿では、JMP の要因分解方法に限界があることを指摘し、より詳細な分析が可能である別の方法を併用する。その結果、1990 年代における女性の相対的賃金の上昇は、女性の勤続年数の延長、勤続に伴う賃金上昇率の低下、製造業からサービス業への労働力のシフト、女性の学歷上昇などが主な要因であり、企業による採用・配置・教育訓練・昇進などの均等化の影響はほとんど観測できなかった。

本稿の構成は以下のとおりである。第2章では分析枠組みを説明する。第3章では分析に用いたデータを説明する。分析結果を第4章で説明し、第5章で男女間賃金格差縮小の諸要因をまとめる。

### 2. 分析枠組み

本章では、Oaxaca (1973)による男女間賃金格差の要因分解方法を説明し、その延長として、賃金格差変動の要因分解方法を説明する。

### 2.1 Oaxaca の方法

まず初めに、Oaxaca によって提唱された、男女間賃金格差の要因分解方法を説明する。次のような賃金関数があるとする。

$$ y_{g t}=X_{g t}\beta_{g t} $$

ただし、yは賃金(対数値)の平均値、 $ \beta $ は係数のベクトル、Xは説明変数の平均値のベクトルである。下付のg=m,fは性別を意味し、mを男性、fを女性とする。また、tは時間を表す。

男女間賃金格差は、属性の男女間格差と係数の男女間格差に分解される。
$$ \begin{aligned}y_{mt}-y_{ft}&\equiv\Delta y_{t}\\&=(X_{mt}-X_{ft})\widetilde{\beta}_{t}+\widetilde{X}_{t}(\beta_{mt}-\beta_{ft})\equiv\Delta X_{t}\widetilde{\beta}_{t}+\widetilde{X}_{t}\Delta\beta_{t}\end{aligned} $$

ただし、Δは男女間格差を意味する。ここで、 $ \widetilde{\beta}_{t} $ と $ \widetilde{X}_{t} $ はそれぞれ代表的な係数および説明変数である。等式が成立するためには $ \widetilde{\beta}_{t} $ と $ \widetilde{X}_{t} $ について次の三つの組み合わせが可能である。

$$ \widetilde{\beta}_{t}=\beta_{m t}、\widetilde{X}_{t}=X_{f t}、 $$

$$ \widetilde{\beta}_{t}=\beta_{ft}、\widetilde{X}_{t}=X_{mt}、 $$

$$ \widetilde{\beta}_{t}=\frac{\beta_{m t}+\beta_{f t}}{2}、\widetilde{X}_{t}=\frac{X_{m t}+X_{f t}}{2}. $$

Oaxaca は式(3.1)と(3.2)の方法を用いているが、男女の係数や属性が大きく異なる場合、二つの方法で結果がかなり異なったものとなる。本稿では、この後の展開も考慮に入れて、式(3.3)の方法を用いる。式(2)の右辺の第1項を「属性格差効果」、第2項を「係数格差効果」と呼ぶ。これらの効果は一つ一つの説明変数にまで分解することもできるし、関連する変数の効果を加えることも可能である。例えば、説明変数として勤続年数そのものと勤続年数2乗が含まれているのであれば、それらの効果を加えて勤続年数の効果とすることが可能である。

ただ、この方法の問題点は、説明変数によっては係数格差効果が計測できないことがあるということである。例えば、データの中に二つの産業がある場合、いずれの産業を基準にするかによって、係数格差効果はまったく異なる。仮に最も賃金の低い産業を基準とすれば、産業ダミーは正である。したがって、もし男性の産業ダミーの係数のほうが女性のそれより大きいならば、式(2)より産業の係数格差効果は正となる。ところが、逆に最も賃金の高い産業を基準とすれば、産業ダミーの係数は負となる。このとき、上記と同じデータであれば男性の係数のほうが女性のそれより小さいはずである（絶対値は男性のほうが大きい）。したがって、式(2)より産業の係数格差効果は負となる。このように、係数格差効果はいずれの産業を基準とするかによって異なるため、産業ダミーや規模ダミー、地域ダミーなどの係数格差効果は定義できない。

さらに、ダミー変数でない変数でも、係数格差効果がうまく定義できない場合がある。例えば、説明変数として年齢を用いた場合である。15歳未満の労働者は統計には存在しないので、説明変数に年齢を用いても、義務教育終了後経過年数（＝年齢－15）を用いても、推定される係数は同じである。しかし、係数格差効果は大きく異なる。前者の方が係数格差の15倍だけ大きくなる。その結果、年齢の係数格差効果が格差全体の値を超えることがある。係数格差効果が定義できるのは、何を基準とするかについて選択の余地がない説明
変数の場合のみである。本稿のモデルでは、教育と管理職についてのダミー変数および内部経験年数と外部経験年数がこの条件を満たしている。

### 2.2 Oaxaca の方法の格差変動分析への応用

上記で説明した分解方法は、男女間賃金格変動の分析に応用しうる。式(3.3)を用いて得られた式(2)の右辺のそれぞれの項を、式(3.3)と同様の方法を適用してさらに展開すると次の式が得られる。

$$ \begin{aligned}\Delta y_{2}-\Delta y_{1}=&(\Delta X_{2}-\Delta X_{1})\frac{\beta_{m2}+\beta_{m1}+\beta_{f2}+\beta_{f1}}{4}\\&+\frac{\Delta X_{2}+\Delta X_{1}}{2}\Bigg[\frac{(\beta_{m2}+\beta_{f2})}{2}-\frac{(\beta_{m1}+\beta_{f1})}{2}\Bigg]\\&+\Bigg[\frac{(X_{m2}+X_{f2})}{2}-\frac{(X_{m1}+X_{f1})}{2}\Bigg]\frac{\Delta\beta_{2}+\Delta\beta_{1}}{2}\\&+\frac{X_{m2}+X_{m1}+X_{f2}+X_{f1}}{4}(\Delta\beta_{2}-\Delta\beta_{1})\end{aligned} $$

Altonji and Blank (1999)に倣い、以下ではこの方法を「標準的な方法」と呼ぶ $ ^{7} $ 。

式(4)の第1項は、男女間の属性格差の変動によってもたらされた賃金格差の変化である。これを「属性格差変動効果」と呼ぶ。第2項は男女の平均係数の変化によってもたらされた賃金格差の変化である。これを「平均係数変動効果」と呼ぶ。第3項は男女の平均属性の変化によってもたらされた賃金格差変化である。これを「平均属性変動効果」と呼ぶ。最後に、第4項は男女間係数格差の変化によってもたらされた男女間賃金格差変化である。本稿ではこれを「係数格差変動効果」と呼ぶ。

Oaxaca の男女間格差の分解方法で述べたのと同じ理由で、地域ダミー、産業ダミー、規模ダミーなどの係数格差変動効果は定義できない。ただし、これらの変数についても、その他の3つの効果については有効である。

式(4)で重要な点は、係数格差変動効果と属性格差変動効果は性別によって異なった変化を捉えるのに対し、平均属性変動効果と平均係数変動効果は男女共通の変化を捉えていることである。前者を「性特有効果」、後者を「性共通効果」と呼ぶ。男女間賃金格差が変動する場合、必ずしもその原因が属性や係数の男女間格差変動にあるとは限らない。男女の属性や係数が同じ方向に同じ大きさだけ変わっても、格差が変動することが起こりうる。例えば、年功賃金制度が廃止され、男女とも賃金－勤続プロファイルの傾きが同じ程度小さくなったとする。この変化は、男女間格差を縮小させる。というのは、女性の勤続年数が男性のそれより短いため、経験からの収益の低下によって被る被害は女性のほうが小さ
いからである。このように、男女共通の変化を取り出すという意味でも、式(3.3)の展開方法が適当である。

### 2.3 Juhn, Murphy and Pierce の方法

上で説明した標準的な分解方法は、実証分析にはあまり使用されていない。より一般的に利用されているのは、Juhn et al. (1991)が人種間の賃金格差の分析に用いた方法である。二つの方法の最も大きな違いは、利用する情報の種類である。JMP の方法は、男性の賃金関数しか利用しない。女性の賃金関数は推定しないのである。その代わり、男性の賃金関数の推定から得られた残差の分布を分析に利用する。JMP は一時点における男女の賃金格差を次のように記述する。

$$ \Delta y_{t}=\Delta X_{t}\beta_{m t}-U_{_{f t}} $$

この式の右辺の第1項は、式(2)の右辺の第1項（ただし、式(3.1)による展開方法を使用）と同じであり、式(2)の第2項がここでは $ -U_{ft} $ に替わっていることに注意されたい。ここで、 $ y_{mt}=X_{mt}\beta_{mt} $ なので、

$$ U_{ft}=y_{ft}-X_{ft}\beta_{mt} $$

である。つまり、 $ U_{ft} $ は男性の係数と女性の平均属性から女性の平均賃金を推計したときの残差であり、通常は負の値を取る。JMP は $ U_{ft} $ をさらに、誤差項の標準偏差 $ \sigma_{t} $ と標準化された残差 $ \theta_{ft} $ に分解する。つまり、

$$ \Delta y_{t}=\Delta X_{t}\beta_{m t}-\theta_{f t}\sigma_{t} $$

となる。ここで、$\sigma_{t}$ は男性の賃金関数の残差の標準偏差から推定される。標準化された残差$\theta_{ft}$ は、属性の格差によって説明されない女性の相対的な地位を表す。式(5)から二時点間の変化を取り、式(2)と(3.1)の方法を応用してさらに分解すると、次のようになる。

$$ \begin{aligned}\Delta y_{2}-\Delta y_{1}=(\Delta X_{2}-\Delta X_{1})\beta_{m1}+\Delta X_{2}(\beta_{m2}-\beta_{m1})\\-(\theta_{f2}-\theta_{f1})\sigma_{1}-\theta_{f2}(\sigma_{2}-\sigma_{1})\end{aligned} $$

右辺の第1項と第2項は、式(4)の右辺の第1、第2項と基本的に同じである。代表的な係数
として、男女の平均値ではなく、男性の係数を用いている点が異なるだけである。第3項は、係数と属性の変動によって説明されなかった部分の内、女性の相対的な地位の変化によってもたらされた格差変化を捉える。第4項は、係数と属性の変動によって説明されなかった部分の内、全般的な賃金分布の変化によってもたらされた格差変化を捉える $ ^{9} $ 。

$ \theta_{f2}<0 $ なので、残差の標準偏差が大きくなると男女間賃金格差が拡大する。四つの項はそ

れぞれ、「観測された属性効果」、「観測された価格効果」、「ギャップ効果」、「観測されない価格効果」と呼ばれる。観測された属性効果とギャップ効果は「性特有効果」であるのに対し、観測された価格効果と観測されない価格効果は「性共通効果」である。

この一見複雑な定式化の背景にあるのは、1980年代にアメリカで進んだ熟練労働者と未熟練労働者の賃金格差拡大である。賃金格差が拡大し、それがすべて説明変数で捉えられない場合、残差の分散の拡大となって現れる。黒人や女性は未熟練職種に従事する割合が高いので、このような残差の分散の拡大は、式(6)の右辺第3項の意味で相対的な地位は変わらなくとも、彼(女)らの賃金を低下させる。JMPは残差の分布を格差変動の推計に用いることにより、全般的賃金格差拡大がもたらした効果を捉えようとしている。

他方、この方法の最大の弱点は、女性の賃金関数の係数を分析に用いないことである。標準的な方法の場合、式(4)の右辺第3項と第4項はさらにそれぞれの説明変数にまで分解して要因分析を行うことが可能である。しかし、式(6)の右辺第3項と第4項はこれ以上細かく分解できない。本稿では、二つの方法を用いて分析し、結果を比較する $ ^{10} $ 。

### 3. データ

実証分析に用いたデータは1990年と2000年の「賃金構造基本統計調査」の個票である。この調査は、5人以上の労働者が勤務する民間事業所と10人以上が勤務する公営事業所の一部をカバーしている。また、この調査はパートタイム労働者も含んでいるが、ここではフルタイム労働者（一般常用労働者）に限って分析する。

表 3-1 は記述等計量である。女性の観測数が大きく減少しているのは、主にフルタイムからパートタイムに女性労働力がシフトしたことによる。賃金率は毎月決まって支給される賃金を月あたり労働時間で割って求めた。ただし、残業代は含まれるがボーナスは含んでいない。勤続年数 0 の労働者のボーナスのデータがないからである。潜在的外部経験年数は、次の式で求めた。
表 3-1 记述統計量

1990	2000
男性	女性	男性	女性
平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差	平均	標準偏差
賃金率(百円)	17.267	10.224	10.565	6.952	20.951	12.617	13.969	9.153
賃金率(百円)の対数値	2.740	0.449	2.254	0.418	2.945	0.426	2.553	0.385
内部経験(a)
内部経験年数	12.063	9.964	6.994	7.370	12.867	10.769	8.485	8.281
内部経験年数二乗	244.801	323.312	103.227	199.752	281.514	385.135	140.574	252.655
潜在的外部経験(b)
潜在的外部経験年数	8.656	10.994	10.439	11.591	8.511	11.020	10.114	11.319
潜在的外部経験年数二乗	195.802	398.629	243.320	388.686	193.879	399.834	230.415	379.035
地域(c)
北海道	0.037	0.189	0.040	0.195	0.038	0.191	0.041	0.198
東北	0.065	0.246	0.089	0.284	0.072	0.259	0.091	0.288
関東(北部)	0.052	0.221	0.051	0.220	0.054	0.226	0.050	0.218
関東(南部)	0.297	0.457	0.238	0.426	0.293	0.455	0.246	0.431
中部(北陸)	0.045	0.208	0.059	0.236	0.049	0.215	0.060	0.238
中部(東海)	0.102	0.302	0.090	0.287	0.102	0.303	0.090	0.286
中部(その他)	0.037	0.188	0.043	0.204	0.038	0.192	0.039	0.194
近畿(京阪神)	0.155	0.362	0.138	0.345	0.139	0.346	0.130	0.337
近畿(その他)	0.034	0.182	0.036	0.186	0.034	0.181	0.033	0.178
中国	0.062	0.240	0.067	0.250	0.059	0.236	0.062	0.242
四国	0.026	0.160	0.036	0.186	0.026	0.159	0.034	0.181
九州	0.088	0.284	0.113	0.316	0.096	0.294	0.124	0.329
学歴
中卒	0.200	0.400	0.182	0.386	0.109	0.312	0.083	0.276
高卒	0.507	0.500	0.575	0.494	0.503	0.500	0.516	0.500
高専·短大卒	0.050	0.217	0.190	0.392	0.089	0.285	0.286	0.452
大卒	0.243	0.429	0.053	0.223	0.299	0.458	0.115	0.319
企業規模
5-9人	0.049	0.215	0.061	0.240	0.051	0.219	0.062	0.242
10-29人	0.129	0.335	0.147	0.354	0.131	0.337	0.144	0.352
30-99人	0.187	0.390	0.214	0.410	0.183	0.386	0.203	0.402
100-299人	0.174	0.379	0.190	0.392	0.176	0.381	0.207	0.405
300-499人	0.062	0.242	0.066	0.249	0.066	0.248	0.072	0.259
500-999人	0.082	0.274	0.073	0.259	0.089	0.285	0.081	0.273
1000-4999人	0.144	0.351	0.108	0.311	0.151	0.358	0.117	0.321
5000人以上	0.173	0.379	0.140	0.347	0.154	0.361	0.114	0.318
管理職
部長	0.020	0.141	0.001	0.023	0.021	0.145	0.001	0.034
課長	0.047	0.211	0.002	0.046	0.049	0.217	0.005	0.070
係長	0.045	0.207	0.005	0.072	0.044	0.205	0.009	0.096
職長	0.017	0.130	0.002	0.043	0.015	0.120	0.002	0.043
その他の管理職	0.049	0.215	0.009	0.093	0.051	0.220	0.013	0.113
非管理職	0.822	0.382	0.982	0.134	0.820	0.384	0.970	0.171
産業
鉱業	0.003	0.050	0.001	0.028	0.002	0.041	0.001	0.025
建設業	0.104	0.305	0.039	0.194	0.119	0.324	0.042	0.202
製造業	0.362	0.481	0.342	0.474	0.325	0.468	0.264	0.441
電気·ガス·熱供給·水道業	0.013	0.115	0.004	0.061	0.012	0.110	0.004	0.060
運輸·通信業	0.134	0.340	0.034	0.181	0.130	0.336	0.038	0.191
卸売·小売業、飲食店	0.186	0.389	0.193	0.395	0.176	0.380	0.185	0.388
金融·保険業	0.040	0.196	0.095	0.294	0.034	0.182	0.076	0.264
不動産業	0.008	0.092	0.007	0.086	0.007	0.081	0.006	0.080
サービス業	0.150	0.357	0.285	0.451	0.196	0.397	0.385	0.487
観測数	801548	348920	800762	299512

注:(a) 内部経験は現在勤めている企業における勤続年数で測る。

(b) 潜在的外部経験は次の式で求める。

潜在的外部経験＝年齢－卒業時年齢－内部経験

卒業時年齢は、中卒15歳、高卒18歳、高専・短大卒20歳、大卒22歳とした。

(c) 関東(北部)は群馬、栃木、茨城の各県から、関東(南部)は埼玉、東京、千葉、神奈川の都県からなる。中部(北陸)は日本海に面している中部地方の県から、中部(東海)は太平洋に面している県からなる。近畿(京阪神)は京都、大阪、兵庫の府県からなる。
## 潜在的外部経験年数＝年齢－勤続年数－卒業時年齢

ただし、卒業時年齢は、中卒15歳、高卒18歳、短大卒20歳、大卒22歳とした。したがって、潜在的外部経験年数には、他社での就業経験以外に、失業、専業主婦、浪人、留年、専門学校での教育などの期間が含まれる。これらを区別できないのが、このデータの最大の欠陥である。このような変換をせず、年齢をそのまま説明変数とすることも可能であるが、そうすると年齢と勤続年数や教育期間が重なり、要因分解の各効果の解釈が複雑になる。また、先に述べたように、年齢の係数格差変動効果はうまく定義できないという事情もある。

地域ダミーは全国を12の地域に分けている。関東（北部）は群馬、栃木、茨城の各県、関東（南部）は埼玉、東京、千葉、神奈川の各県、中部（北陸）は中部地方の内、日本海に面している県、中部（東海）は同じく太平洋に面している県、近畿（京阪神）は京都、大阪、兵庫の各県である。

### 4 \. 結果

### 4.1 推定結果

推定結果は表4-1にある。推定は復元倍率で加重し、不均一分散の下でロバストな分散共分散行列を用いた。ほとんどの係数は1パーセント水準で有意である。注目すべきことは、 $ R^{2} $ が1990年の0.604から2000年の0.559へと大きく低下していることである。これは、伝統的な人的資本モデルでは賃金が捉えにくくなってきていることを意味する。その理由としては、年功賃金制度から成果主義賃金制度への移行によって、観測できない成果・業績が賃金の重要な要因となったことが考えられる。この推測は、内部経験と潜在的外部経験の係数の変化と一致する。経験年数0で評価した内部経験に伴う賃金上昇率は、男性の場合0.036から0.033へ、女性の場合0.031から0.027へ低下した。また、潜在的外部経験に伴う賃金上昇率は、男性の場合0.024から0.019へ、女性の場合0.006から0.005へとそれぞれ低下した。しかし、それにもかかわらず、残差の標準誤差は男女ともほとんど変化していない。むしろ、僅かではあるが小さくなっている。これは、記述統計量に示されたように、賃金の対数値の標準偏差が男女とも縮小したためである。つまり、説明変数で説明できる部分は小さくなったが、賃金の分散も小さくなったので、残差の分散にはほとんど変化がなかったことになる。これは、アメリカでは残差の分散が拡大傾向にあることが報告されているのと対照的である $ ^{11} $ 。