Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 4-1 推定結果

1990	2000
男性	女性	男性	女性
係数	標準誤差	係数	標準誤差	係数	標準誤差	係数	標準誤差
內部経験(a)
內部経験年数	0.036	0.0002	0.031	0.0004	0.033	0.0003	0.027	0.0004
內部経験年数二乗	-0.0004	0.00001	-0.0003	0.00001	-0.0003	0.00001	-0.0003	0.00002
潜在的外部経験(b)
潜在的外部経験年数	0.024	0.0002	0.006	0.0002	0.019	0.0003	0.005	0.0003
潜在的外部経験年数二乗	-0.0005	0.00000	-0.0002	0.00001	-0.0004	0.00001	-0.0002	0.00001
地域(c)
北海道	(基準)	(基準)	(基準)	(基準)
東北	-0.059	0.0035	-0.059	0.0045	-0.007	0.0039	-0.050	0.0058
関東(北部)	0.085	0.0035	0.087	0.0049	0.100	0.0040	0.077	0.0062
関東(南部)	0.201	0.0034	0.224	0.0047	0.173	0.0038	0.186	0.0058
中部(北陸)	0.008	0.0036	0.007	0.0047	0.041	0.0044	-0.004	0.0059
中部(東海)	0.129	0.0034	0.126	0.0048	0.126	0.0038	0.106	0.0062
中部(その他)	0.058	0.0037	0.075	0.0048	0.077	0.0040	0.063	0.0062
近畿(京阪神)	0.160	0.0035	0.167	0.0048	0.129	0.0042	0.118	0.0065
近畿(その他)	0.097	0.0036	0.083	0.0051	0.103	0.0041	0.057	0.0066
中国	0.019	0.0035	-0.008	0.0047	0.036	0.0039	-0.005	0.0060
四国	-0.028	0.0038	-0.055	0.0060	0.010	0.0042	-0.030	0.0062
九州	-0.034	0.0035	-0.043	0.0046	-0.017	0.0040	-0.040	0.0059
学歴
中卒	(基準)	(基準)	(基準)	(基準)
高卒	0.141	0.0016	0.154	0.0025	0.126	0.0027	0.138	0.0044
高専·短大卒	0.208	0.0031	0.253	0.0034	0.182	0.0040	0.254	0.0052
大卒	0.354	0.0023	0.425	0.0054	0.320	0.0035	0.385	0.0064
企業規模
5-9人	(基準)	(基準)	(基準)	(基準)
10-29人	0.038	0.0035	0.054	0.0046	0.048	0.0053	0.062	0.0067
30-99人	0.071	0.0034	0.110	0.0045	0.075	0.0053	0.103	0.0063
100-299人	0.060	0.0034	0.163	0.0046	0.051	0.0054	0.143	0.0066
300-499人	0.110	0.0038	0.208	0.0050	0.100	0.0057	0.186	0.0068
500-999人	0.133	0.0041	0.241	0.0054	0.102	0.0069	0.220	0.0075
1000-4999人	0.207	0.0036	0.288	0.0048	0.173	0.0056	0.232	0.0067
5000人以上	0.284	0.0034	0.407	0.0049	0.284	0.0054	0.310	0.0069
管理職
部長	0.375	0.0056	0.605	0.0639	0.373	0.0050	0.578	0.0417
課長	0.241	0.0029	0.324	0.0186	0.235	0.0032	0.366	0.0162
係長	0.098	0.0023	0.170	0.0108	0.111	0.0033	0.203	0.0108
職長	0.092	0.0024	0.040	0.0105	0.078	0.0032	0.017	0.0137
その他の管理職	0.175	0.0028	0.116	0.0118	0.171	0.0035	0.164	0.0097
非管理職	(基準)	(基準)	(基準)	(基準)
産業
鉱業	0.056	0.0032	0.071	0.0069	0.058	0.0055	0.139	0.0134
建設業	0.060	0.0020	0.085	0.0047	0.085	0.0021	0.093	0.0050
製造業	(基準)	(基準)	(基準)	(基準)
電気·ガス·熱供給·水道業	0.184	0.0020	0.201	0.0063	0.186	0.0020	0.233	0.0056
運輸·通信業	0.004	0.0014	0.162	0.0041	-0.048	0.0019	0.128	0.0049
卸売·小売業、飲食店	0.018	0.0019	0.101	0.0024	-0.002	0.0026	0.063	0.0036
金融·保険業	0.173	0.0024	0.280	0.0031	0.141	0.0029	0.095	0.0039
不動産業	0.104	0.0069	0.191	0.0067	0.113	0.0060	0.161	0.0096
サービス業	0.060	0.0018	0.224	0.0020	0.059	0.0023	0.234	0.0022
定数	1.826	0.0048	1.496	0.0065	2.086	0.0067	1.817	0.0097
R2	0.6042	0.5062	0.5592	0.4589
残差の標準偏差	0.2826	0.2938	0.2825	0.2830
観測数	801548	348920	800762	299512

注: 表1と同じ。

義務教育以後の教育からの収益率はどの教育水準でも女性の方がかなり高い。ただ、女性は労働市場から退出する確率が高いことを考慮すると、実際の収益率が高いか否かは分
からない。また、教育の収益率は男女とも低下している。教育水準の全般的上昇による高学歴者の供給増加、潜在的能力の低い者が高等教育を受けることによる高学歴者の平均能力低下、従来の中卒者の仕事を高卒者が、高卒者の仕事を大卒者が行うといういわゆる学歴と仕事の不釣合いなどが原因として考えられる。

女性管理職の賃金プレミアムは増加した。特に、係長より下位の管理職を意味する「その他の管理職」の係数は、1990年の0.116から2000年の0.164へと顕著に上昇している。また、女性では金融保険業の賃金プレミアムが大きく低下している。

### 4.2 男女間賃金格差の要因分解

男女間格差の変動を分析する前に、1990年と2000年のそれぞれの時点における男女間格差の要因を式(2)の方法によって分析する。表4-2は表4-1の推定結果から計算した男女間賃金格差の要因分解結果である。（表3から7にかけては、表を見やすくするため、観測数以外の数字をすべて100倍して掲載している。ただし本文では、元の数字を用いて議論する。）地域、事業所規模、産業は係数格差効果を定義できないため定数項の効果と合わせてその他にまとめている。

表 4-2 男女間賃金格差の要因分解

1990	2000
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差
內部経験	12.27	0.094	8.83	0.100
潜在的外部経験	-1.10	0.024	-0.93	0.032
地域	1.89	0.019	1.24	0.022
学歷	3.19	0.101	2.03	0.101
企業規模	1.65	0.020	1.37	0.027
管理職	3.43	0.170	3.54	0.132
産業	-1.70	0.066	-2.04	0.083
小計	19.64	0.213	14.03	0.187
係数格差
內部経験	3.74	0.188	4.86	0.245
潜在的外部経験	9.94	0.143	8.74	0.187
学歴	-2.27	0.257	-3.32	0.494
管理職	-0.41	0.095	-0.76	0.084
その他	17.98	0.222	15.65	0.647
小計	28.98	0.151	25.18	0.141
計	48.62	39.21

賃金率の対数値	賃金率の対数値
×100	観測数	×100	観測数
男性	274.003	801548	294.487	800762
女性	225.384	348920	255.278	299512

注: 観測数以外の数字は 100 倍している。

標準誤差の計算は Greene (2000：邦訳 320) に従った。賃金格差の要因分解の研究では、標準誤差を示さない場合がほとんどであるが、効果の信頼性を知るためには標準誤差が不可欠である。特に、第 4.3 小節で議論するように、「標準的方法」によって格差変動の要因分解をおこなう場合、係数の格差の変動を計算するため標準誤差が非常に大きくなる可能性がある。
「その他」の係数格差効果以外で最も大きな賃金格差の要因は内部経験（勤続年数）の属性格差である。結婚・出産・介護などによる退職のため女性の勤続年数が短いことが、男女間賃金格差の最大の要因であることが分かる。しかしながら、この要因は1990年の0.1227から2000年には0.0883へと大きく低下した。次に大きな要因は潜在的外部経験の係数格差である。潜在的外部経験年数の中身が男女でかなり異なるため、この結果から厳密な議論はできない。(1)女性は、潜在的外部経験年数に占める他企業での経験年数の割合が小さい、(2)女性は、他企業での経験に対する収益率が低い、の二つの可能性がある。潜在的外部経験の係数格差効果も1990年の0.0994から2000年の0.0874へとかなり低下している。これは、主に男性の潜在的外部経験年数の係数の大幅な低下による。

三番目に大きな要因は内部経験（勤続年数）の係数格差効果である。つまり、賃金一年功プロファイルの傾きの男女間格差である。しかも、この効果は1990年には0.0374であったものが、2000年には0.0486へと上昇している。第4.3項でより詳細に議論するが、これは、企業内の配置や教育訓練がより不均等になった可能性を意味する。ただし、サンプル・セレクション・バイアスや長期勤続女性の供給増加によってこの値が上昇した可能性もある。これらに次いで重要な賃金格差の要因は、管理職の属性格差と教育の属性格差である。ただし、後者は10年間にかなり縮小した。

「その他」の係数格差効果は最も大きな賃金格差の要因であるが、この部分は10年間に大きく低下している。標準的分解方法を用いると、「その他」の係数格差の変化はかなり厳密に分析できる。また、属性格差効果の合計と係数格差効果の合計を比べると、1990年には前者が格差全体の40.4%を占めていたのが、2000年には35.8%へと低下している。つまり、属性の男女間格差が急速に縮小したことを意味する。

以上を中田（1997）の分析と比較する。中田は1993年の「賃金構造基本統計調査」の個票を用いて表3とほぼ同じ方法で要因分解を行っている。本稿のモデルとの主な違いは、潜在的外部経験年数ではなく年齢を説明変数に使っている点と、従業員30人以上の事業所にサンプルを絞っている点である。年齢を説明変数に使っているので、本稿の推定結果とはかなり異なった結果になっている。年齢に関する要因以外では、内部経験、学歴、管理職の属性効果が大きな格差要因である点が本稿の分析と一致する。ただ、属性格差効果の合計は格差全体の56.4％と、本稿の推定よりかなり大きい。これは、中田の研究には30人未満の事業所が含まれていないためではないかと推測される。つまり、小規模事業所の方が勤続、学歴、年齢、産業などの男女間格差が少ないためではないだろうか。

### 4.3 1990 年から 2000 年にかけての賃金格差変化の要因分解

表 4-3 は、第 2 節で議論した標準的方法と JMP の方法によって、1990 年代の男女間賃金格差の変化を諸要因に分解した結果である。まず、標準的な方法による分解を見ると、賃金格差縮小に最も大きく貢献したのは、内部経験の属性格差変動である。言い換えれば、
勤続年数の男女間格差の縮小が最大の要因である $ ^{12} $ 。その次に大きな要因は内部経験の平均属性変動である。つまり、勤続に伴う賃金上昇率が男女とも低下したことが賃金格差縮小に貢献した。

表 4−3 賃金格差変動の要因分解

標準的方法	JMP1(a)	JMP2(a)
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差変動/観測された属性効果
内部経験	-2.15	0.010	-2.46	0.007	-2.46	0.007
潜在的外部経験	-0.09	0.002	-0.10	0.000	-0.10	0.000
地域	-0.27	0.002	-0.29	0.002	-0.29	0.002
学歴	-0.74	0.007	-0.63	0.008	-0.63	0.008
企業規模	0.05	0.002	0.09	0.003	0.09	0.003
管理職	-0.09	0.003	-0.09	0.002	-0.09	0.002
産業	-0.54	0.005	-0.05	0.005	-0.05	0.005
小計	-3.83	0.014	-3.54	0.013	-3.54	0.013
平均係数変動／観測された価格効果(b)
内部経験	-1.29	0.069	-1.02	0.060	-1.02	0.060
潜在的外部経験	0.26	0.020	0.34	0.027	0.34	0.027
地域	-0.38	0.015	-0.38	0.016	-0.38	0.016
学歴	-0.42	0.070	-0.09	0.081	-0.09	0.081
企業規模	-0.33	0.017	-0.13	0.020	-0.13	0.020
管理職	0.20	0.109	-0.02	0.043	-0.02	0.043
産業	0.20	0.052	-0.11	0.061	-0.11	0.061
小計	-1.77	0.142	-1.40	0.107	-1.40	0.107
平均属性変動
内部経験	0.39	0.015
潜在的外部経験	-0.18	0.002
地域	0.00	0.004
学歴	-0.76	0.036
企業規模	-0.08	0.005
管理職	-0.06	0.005
産業	-1.13	0.014
小計	-1.82	0.042
係数格差変動
内部経験	0.73	0.305
潜在的外部経験	-1.02	0.236
学歴	-0.29	0.535
管理職	-0.30	0.127
その他	-1.13	0.682
小計	-1.99	0.207
ギャップ効果	-3.34	0.076	-4.33	0.081
観測されない価格効果	-1.14	0.078	-0.14	0.084
計	-9.41	-9.41	-9.41
賃金率の対	賃金率の対	賃金率の対
数値×100	観測数	数値×100	観測数	数値×100	観測数
男性 1990	274.003	801548	274.003	801548	274.003	801548
女性 1990	225.384	348920	225.384	348920	225.384	348920
男性 2000	294.487	800762	294.487	800762	294.487	800762
女性 2000	255.278	299512	255.278	299512	255.278	299512

注:観測数以外の数字は100倍している。

(a) 「ギャップ効果」と「観測されない価格効果」の推計に際し、JMP1では、推定された男性賃金関数の残差の分布をそのまま利用し、JMP2では残差の分布を正規分布で近似している。

(b) JMP1 と JMP2 における「観測された価格効果」の推計には、男女の係数の平均値ではなく男性の係数を利用している。
三番目に重要な要因は、産業の平均属性変動である。このことは、男女間賃金格差が大きい産業が衰退し、男女間賃金格差の小さな産業が伸びたことを意味する。具体的には、製造業は1990年には最も大きな男女間賃金格差があったが、表3-1が示すように1990年代に労働力のシェアを大きく低下させた。それに替わって男女間賃金格差の小さいサービス業のシェアが拡大した。

四番目に重要な要因は、潜在的外部経験の係数格差変動である。潜在的外部経験は男女でその内容が異なるため、この効果についてはいろいろな解釈が可能である。現実的な解釈として次の二つがある。一つは、学校卒業後から調査時点までの間に、女性が就業している期間が相対的に長くなったこと、もう一つは、（特に男性の）過去の職務経験に対する評価の重要性が全般的に低下したことである。前者は若い女性の就業率の上昇と整合的であるし、後者は成果主義的賃金制度の普及と整合的である。ただ、潜在的外部経験に関する女性の係数もわずかに低下していることからも、後者がより重要であった可能性が強い。以上の四つの要因だけで全賃金格差縮小の60パーセントを説明する。

その他に注目すべき効果として、学歴に関する諸効果がある。学歴の係数格差変動効果は有意でないが、それ以外の効果は有意に負であり、合計するとかなり大きな賃金格差縮小要因となっている。学歴の平均属性変動は、男女の全般的学歷上昇がもたらした効果であり、属性格差変動は、女性の学歴の相対的上昇のもたらした効果である。また、平均係数変動効果は教育に対する収益の全般的低下がもたらした効果である。

逆に、賃金格差を拡大させるように作用した要因としては、内部経験の係数格差変動が最も大きく、内部経験の平均属性変動（すなわち勤続年数の全般的長期化）がこれに続く。内部経験の係数格差変動が正の効果を持っているということは、男性の賃金－勤続プロファイルの傾きよりも女性のそれのほうがより小さくなったことを意味する $ ^{13} $ 。これには3つの解釈が可能である。一つは、就業経験に対する収益率の男女間格差が拡大したということである。これは、均等法の目的である配置や教育訓練の均等化が進まなかったどころか、逆に悪化した可能性を意味する。もう一つの解釈は、サンプル・セレクション・バイアスによるというものである。つまり、女性の勤続年数が延びたことにより、それまでは退職していた賃金の低い女性が就業を継続するようになった。それによって長期勤続者の平均賃金が低下した可能性がある。第3の解釈は、女性の長期勤続者が増加したため、その供給圧力によって彼女たちの賃金が相対的に低下したというものである。長期勤続の男性と女性が完全に代替的でないならばこのようなことが起こりうる。いずれの解釈が妥当かを判断するには、より厳密な検討が必要である。

次に、JMP の方法による推定結果を見る。「ギャップ効果」と「観測されない価格効果」の推計に際し、JMP は男性賃金関数の推定によって得た残差の分布を使用した。本稿では、それとともに、残差の分布を正規分布で近似した場合も推計した。JMP1 が前者、JMP2 が
後者の方法で推計した結果である。両者の違いは「ギャップ効果」と「観測されない価格効果」の値だけでその他の値には影響はない。

表4-3によると、「観測された属性効果」と「観測された価格効果」（それぞれ標準的方法の「属性格差変動効果」と「平均係数変動効果」に相当する）は標準的方法とJMPの方法で大きな違いはない。両者の差は、代表的係数を男女の係数の平均値とするか男性の係数とするか（すなわち、式(3.3)を用いるか(3.1)を用いるか）の違いによって生じている。「ギャップ効果」と「観測されない価格効果」はいずれも負である。観測されない価格効果が負であるのは、男性賃金関数の残差の標準偏差がわずかながら縮小したためである。女性の賃金は、属性（説明変数）の差を調整しても男性の賃金より低いため、全般的賃金分布のばらつきが小さくなると、男女の賃金格差は縮小するからである。ただ、男性賃金関数の残差の標準偏差はほんのわずか縮小しただけなので、観測されない価格効果は大きくない。JMP2の場合はほとんどゼロである。JMP1では、残差の分布の形状が変化したことによってやや大きい効果が現れている。「観測されない価格効果」が賃金格差縮小にほとんど影響がないのは、アメリカの研究とは対照的である。Blau and Kahn (1998)は、全般的な賃金格差拡大が男女間賃金格差縮小を妨げる要因であったとしている。

標準的な方法の結果では、平均的属性変動効果の合計が0.0182と無視できない大きさを示している。特に、産業構造の変化と学歴の全般的上昇が重要な要因であるが、これらはJMPの方法では、捉えられない。それどころか、これら労働市場の全般的構造変化を示す諸要因も、「性特有効果」であるとされるギャップ効果に含まれてしまっている。これは、男性賃金関数の残差の標準偏差 $ \sigma_{t} $ がほとんど変化していないため、標準的方法における平均属性変動効果と係数格差変動効果の合計がほとんどそのままギャップ効果となっているためである。そのため、JMPの方法を用いると、「性特有効果」を過大に評価してしまう可能性がある。

ここで JMP1 の結果を堀（1998）と比較する。堀は 1986 年と 1994 年の「賃金構造基本統計調査」利用しているので、本稿の研究とはおよそ 5 年の差がある。本稿の結果と共通する点は、内部経験の係数の低下、つまり年功賃金制度の変容が格差縮小の重要な要因である点である。しかし、内部経験と学歴の属性効果が賃金格差縮小に寄与していない点が本稿の結果と大きく異なる。これは、女性労働者の勤続の延びと学歴の上昇は 1990 年代後半になって加速した比較的新しい現象だからかもしれない $ ^{14} $ 。

### 4.4 学歴別男女間賃金格差縮小の要因分解

次に、学歴別に男女間賃金格差の変化の要因分解を行う。労働力に占める中卒の割合は継続的に低下している。表3-1によれば、男性は1990年の20.0パーセントから2000年の
10.9 パーセントへ、女性は同じく 18.2 パーセントから 8.3 パーセントへ低下した。また、中卒者では男女間賃金格差が大きいが、1990 年の 0.560 (=2.638-2.078) から 2000 年の 0.498 (=2.843-2.345) へと低下した。表 4-4 を見ると、「その他」の係数格差変動効果を除けば、賃金格差縮小の最も大きな要因は内部経験の平均係数変動である。このことは勤続に伴う賃金上昇率の低下が大きな要因であることを意味する。次に大きな要因は、企業規模の属性格差変動である。大企業が採用における性差別を改めた可能性を示しているが、他の学歴層では逆の効果が観測できるため、中卒の特殊事情によるものと考えられる。他方、内部経験の係数格差変動は賃金格差を拡大させる方向へ作用している。つまり、内部経験に対する収益率の男女間格差が拡大している。配置や教育訓練の機会がより不平等になった可能性がある。

表 4-4 学歴別賃金格差変動の要因分解

中卒	高卒
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差変動
内部経験	-0.66	0.051	-3.59	0.032
潜在的外部経験	0.17	0.007	-0.49	0.018
地域	0.06	0.008	-0.05	0.003
企業規模	-1.04	0.019	0.11	0.004
管理職	-0.20	0.007	-0.48	0.009
産業	0.41	0.032	0.04	0.011
小計	-1.26	0.063	-4.46	0.042
平均係数変動
内部経験	-1.38	0.210	-1.95	0.134
潜在的外部経験	1.08	0.198	0.61	0.062
地域	-0.75	0.080	-0.30	0.025
企業規模	-0.15	0.065	-0.32	0.029
管理職	0.05	0.082	0.53	0.121
産業	0.13	0.267	0.56	0.111
小計	-1.01	0.324	-0.87	0.192
平均属性変動
内部経験	0.43	0.125	0.64	0.050
潜在的外部経験	-0.21	0.029	1.60	0.072
地域	0.03	0.023	0.22	0.016
企業規模	0.13	0.020	0.16	0.018
管理職	-0.02	0.009	0.03	0.005
産業	-0.95	0.033	-0.78	0.028
小計	-0.58	0.130	1.86	0.099
係数格差変動
内部経験	3.45	1.042	1.08	0.606
潜在的外部経験	-0.19	1.514	-0.52	0.586
管理職	0.23	0.122	-0.42	0.153
その他	-6.81	1.923	-2.41	0.702
小計	-3.33	0.531	-2.27	0.572
計	-6.18	-5.74
賃金率の対数値	賃金率の対数値
×100	観測数	×100	観測数
男性 1990	263.763	178234	269.198	425748
女性 1990	207.759	77079	223.894	199467
男性 2000	284.282	85663	288.410	422368
女性 2000	234.458	26940	248.846	158752

注:観測数以外の数字は100倍している。
表 4-4 学歴別賃金格差変動の要因分解(続き)

高専·短大卒	大卒
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差变動
內部経験	-4.07	0.023	0.05	0.041
潜在的外部経験	-0.84	0.021	0.84	0.016
地域	0.57	0.010	-0.10	0.015
企業規模	0.65	0.010	0.61	0.019
管理職	-0.34	0.013	-0.56	0.021
産業	-0.48	0.021	0.28	0.010
小計	-4.50	0.042	1.13	0.061
平均係数変動
內部経験	-1.43	0.150	-2.07	0.312
潜在的外部経験	-0.27	0.059	-0.18	0.056
地域	-0.05	0.033	0.21	0.044
企業規模	-0.05	0.045	-0.28	0.067
管理職	0.12	0.158	0.93	0.660
産業	-0.04	0.154	0.96	0.129
小計	-1.72	0.259	-0.43	0.656
平均属性変動
內部経験	0.61	0.040	0.27	0.045
潜在的外部経験	0.95	0.038	0.16	0.018
地域	0.04	0.020	0.05	0.031
企業規模	-0.22	0.026	-0.35	0.017
管理職	0.00	0.012	0.01	0.012
産業	-1.03	0.035	-0.24	0.036
小計	0.34	0.074	-0.09	0.064
係数格差変動
內部経験	1.49	0.662	-1.34	1.013
潜在的外部経験	0.44	0.487	-1.59	0.723
管理職	-0.06	0.212	-1.01	0.809
その他	-3.50	0.883	1.59	1.196
小計	-1.64	0.531	-2.35	0.861
計	-7.51	-1.74

賃金率の対数値	賃金率の対数値
×100	観測数	×100	観測数
男性	1990	265.411	33206	294.187
女性	1990	237.312	57227	259.765
男性	2000	284.066	61708	311.520
女性	2000	263.482	80093	278.840

次に、高卒を見る。労働力に占める高卒者の割合は1990年代にやや低下した。表1によれば、男性は1990年の0.507から2000年の0.503へ、女性は同じく0.575から0.516に低下した。また、この間、男女間賃金格差は0.453 (=2.692-2.239)から0.396 (=2.884-2.488)に低下した。表6によれば、賃金格差縮小の最大の要因は内部経験の属性格差変動である。言い換えれば、女性の勤続年数の相対的上昇である。10年間に女性の勤続年数は2.52年延びたのに対し、男性のそれは1.26年延びたに過ぎない。第2の要因としては、内部経験の平均係数変動、すなわち年功賃金制度の変容である。他方、内部経験の係数格差変動は賃金格差を拡大させる方向に作用したが、5%水準で有意ではない。

短大・高専卒が労働力に占める割合は上昇しつつある。1990年から2000年にかけて、男性は0.050から0.089へ、女性は0.190から0.286へ上昇した。賃金格差は0.281 (=2.654-2.373)
から 0.206 (=2.841-2.635) へと大幅に縮小した。賃金格差縮小に貢献した要因は、高卒者のそれとよく似ている。内部経験の属性格差変動が最大の要因であり、内部経験の平均係数変動がそれに続く。逆に、内部経験の係数格差変動は有意に賃金格差を拡大させる方向に作用した。これは、配置や教育訓練の機会が不平等になったためか、あるいは勤続の長期化により低賃金の長期勤続女性が増えたためと考えられる。

労働力に占める大卒者の割合も上昇している。男性は1990年の0.243から2000年の0.299へ、女性は0.053から0.115へと上昇した。しかしながら、賃金格差の変化は小さく、1990年の0.344 (=2.942-2.598)から2000年の0.327 (=3.114-2.788)へと、0.017縮小したに過ぎない。内部経験の平均係数変動が最大の要因(-0.0207)である。このことは、大卒でも年功賃金制の変容が見られることを意味する。また、大卒者では潜在的外部経験の係数格差変動も賃金格差縮小に対し、やや大きな貢献をしている(-0.0159)。これはその他の学歴には見られないことである。上で議論したように、これには三つの解釈が可能である。

他方、その他の学歴と異なり、内部経験の属性格差変動は賃金格差の縮小に寄与していない。大卒女性の勤続年数が男性と比べて延びなかったことを意味する。この間、大卒女性の勤続年数は4.9年から5.8年にやや延びたが、男性も10.5年から11.6に延びた。さらに、内部経験の係数格差変動が格差縮小に寄与している（ただし、有意でない）。

大卒では、女性の勤続の延びが小さく、賃金－勤続プロファイルの傾きの低下も観測されないが、その他の学歴では女性の勤続の延びと賃金－勤続プロファイルの傾きの低下が観測されている。このことは、大卒以外の学歴における賃金－勤続プロファイルの傾きの低下がサンプル・セレクション・バイアスによる見せかけのものであるか、長期勤続女性労働者の供給増による相対的賃金低下のためである可能性を示唆している。厳密な議論には、離職率のデータを含めた分析が必要である。

### 4.5 年齢層別の賃金格差縮小の要因分解

次に年齢層ごとの賃金格差縮小の要因を分析する。表4-5にあるように、20歳未満層の賃金格差は小さく、しかもほとんど変化がなかった20歳代の賃金格差は1990年の0.190 (=2.428-2.238)から2000年には0.135 (=2.624-2.489)へと大きく縮小した。「その他」の係数格差変動効果を除けば、学歴の属性格差変動（すなわち、女性の学歴の相対的上昇）が最大の要因である。大卒者の割合は女性の場合8.99パーセント・ポイント上昇したのに対し、男性は1.16パーセント・ポイント上昇したに過ぎない。次いで大きいのが潜在的外部経験の係数格差変動である。これは、男性の潜在的外部経験の係数が0.0379から0.0350へと低下し、逆に女性のそれは0.0340から0.0355へと上昇したことによる。男性の係数の低下は、他企業での経験に対する評価が低下したことやフリーターの増加が原因と考えられる。また、女性の係数の上昇は、就業率上昇と、学歴や勤続年数で捉えられない人的資本投資の増大が原因ではないだろうか。
表 4–5 年齢別賃金格差変動の要因分解

20 歲未滿	20 歲代	30 歲代
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差变動
內部経験	0.03	0.013	-0.60	0.004	-2.89	0.028
潜在的外部経験	0.05	0.005	-0.14	0.002	1.96	0.052
地域	-0.74	0.028	-0.43	0.003	-1.43	0.013
学歷	0.09	0.006	-1.73	0.013	-1.89	0.023
企業規模	-0.28	0.037	0.01	0.003	-0.46	0.009
管理職	0.00	0.000	-0.02	0.004	-0.30	0.011
産業	0.69	0.100	-0.25	0.008	-0.67	0.015
小計	-0.17	0.114	-3.15	0.018	-5.68	0.036
平均係数変動
內部経験	-0.09	0.041	-0.17	0.021	-0.19	0.139
潜在的外部経験	-0.40	0.115	-0.13	0.027	-0.15	0.179
地域	-0.04	0.032	-0.09	0.010	-0.79	0.049
学歷	0.72	0.185	-0.23	0.084	0.27	0.207
企業規模	0.02	0.086	0.00	0.004	-0.60	0.041
管理職	0.00	0.000	-0.02	0.016	0.10	0.120
産業	0.17	0.260	0.16	0.058	0.53	0.107
小計	0.39	0.293	-0.47	0.106	-0.84	0.249
平均属性変動
內部経験	0.01	0.028	0.22	0.016	-0.05	0.038
潜在的外部経験	-0.06	0.022	0.09	0.005	-1.63	0.069
地域	0.41	0.083	0.09	0.009	-0.50	0.022
学歷	-0.07	0.107	-0.64	0.027	-0.91	0.094
企業規模	-0.12	0.086	0.23	0.013	-0.51	0.023
管理職	0.00	0.000	0.00	0.004	0.01	0.009
産業	0.29	0.141	-0.71	0.024	-1.18	0.025
小計	0.46	0.225	-0.72	0.045	-4.77	0.087
係数格差变動
內部経験	0.80	0.644	0.55	0.447	3.99	1.624
潜在的外部経験	-0.06	0.450	-0.84	0.262	-3.11	1.008
学歷	-1.08	3.367	0.88	1.750	-6.62	1.621
管理職	0.00	0.000	0.04	0.029	0.13	0.169
その他	-0.58	4.063	-1.82	1.726	2.62	3.049
小計	-0.92	0.739	-1.19	0.233	-2.99	0.548
計	-0.23	-5.54	-14.29
賃金率の対	賃金率の対	賃金率の対
数值×100	観測数	数值×100	観測数	数值×100	観測数
男性 1990	209.206	18287	242.827	167137	276.16	203171
女性 1990	200.659	18247	223.793	121996	233.83	57666
男性 2000	231.225	7924	262.383	170883	294.29	201829
女性 2000	222.910	5296	248.885	109077	266.24	58957

注:観測数以外の数字は100倍している。
表 4–5 年齢別賃金格差変動の要因分解(続き)

40 歲代	50 歲代	60 歲代
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差变動
內部経験	-3.33	0.054	-0.02	0.048	-0.90	0.135
潜在的外部経験	0.09	0.055	0.32	0.051	1.08	0.115
地域	-0.17	0.007	-0.28	0.007	-0.36	0.037
学歷	0.49	0.041	0.20	0.037	-0.25	0.055
企業規模	-0.91	0.012	-0.02	0.010	0.95	0.102
管理職	-0.54	0.019	0.47	0.019	-0.17	0.027
産業	-0.89	0.020	-0.86	0.013	0.88	0.107
小計	-5.27	0.051	-0.19	0.051	1.23	0.144
平均係数変動
內部経験	-0.80	0.453	1.35	0.639	-0.14	0.470
潜在的外部経験	-0.28	0.519	-2.09	0.691	0.55	0.312
地域	-0.85	0.063	-0.62	0.062	-0.42	0.131
学歷	-0.79	0.292	-0.71	0.269	-0.93	0.489
企業規模	-0.84	0.094	-0.96	0.101	1.22	0.288
管理職	0.91	0.252	0.20	0.354	-0.09	0.182
産業	0.48	0.139	-0.13	0.163	1.97	0.455
小計	-2.18	0.382	-2.96	0.513	2.17	0.688
平均属性変動
內部経験	-0.01	0.041	-0.53	0.152	-0.74	0.395
潜在的外部経験	-1.01	0.074	-1.00	0.189	0.05	0.478
地域	0.22	0.021	0.03	0.008	-0.27	0.061
学歷	-1.36	0.145	-1.17	0.109	-1.54	0.188
企業規模	-0.11	0.019	0.02	0.022	0.16	0.108
管理職	-0.04	0.015	-0.27	0.030	0.02	0.019
産業	-1.51	0.043	-0.98	0.023	0.30	0.134
小計	-3.83	0.130	-3.90	0.112	-2.03	0.268
係数格差变動
內部経験	2.13	2.199	16.23	2.739	-7.66	5.258
潜在的外部経験	-4.41	1.874	10.76	3.624	-39.82	21.141
学歷	-0.44	1.099	2.34	0.728	-0.52	1.529
管理職	-0.72	0.311	-0.22	0.406	0.44	0.268
その他	-0.51	4.323	-30.31	5.945	50.57	25.294
小計	-3.96	0.691	-1.19	1.085	3.01	1.122
計	-15.24	-8.24	4.37

賃金率の対	賃金率の対	賃金率の対
数値×100	観測数	数値×100	観測数	数値×100	観測数
男性 1990	295.979	230888	291.031	152086	248.73	29979
女性 1990	229.785	79922	224.599	58822	218.68	12267
男性 2000	312.338	195921	315.034	190911	272.85	33294
女性 2000	261.386	57761	256.843	57817	238.42	10604
30 歳代でも男女間賃金格差は 0.423 (=2.762-2.338) から 0.281 (=2.943-2.662) へと大きく縮小した。最も大きな要因は、学歴の係数格差の変動である。これは、女性の教育からの収益が伸び、男性のそれが低下したことによる。ただし、他の年齢層と比較して突出しているのが気になるが、標準誤差から見る限り有意に負の値であることは間違いない。次に重要な要因は潜在的外部経験の係数格差変動である。女性の場合、潜在的外部経験の係数は 0.0093 から 0.0174 へと大きく上昇しているのに対し、男性は 0.0288 から 0.0276 へとわずかに低下している。ここでも、女性の就業率の上昇と学歴ダミーで捉えられない人的資本投資の上昇が原因と考えられる。第 3 に大きな要因は、内部経験の属性格差変動である。女性の勤続年数は 10 年間に 0.374 年延びたのに対し、男性のそれは逆に 0.638 年短くなっている。次いで、教育の属性格差の変動が格差縮小に貢献している。大卒の割合は、女性の場合 8.40 パーセント・ポイント上昇したのに対し、男性の場合は 5.27 パーセント・ポイント上昇したに過ぎない。

他方、内部経験の係数格差の変動は賃金拡大方向に作用している。男性の内部経験の係数は、0.0267から0.0327へと上昇したが、女性のそれは0.0267から0.0225へと低下した。配置や教育訓練の不均等化が進んだという解釈と、サンプル・セレクション・バイアスによる見せかけの変化であるという解釈が可能である。

40 歳代では男女間賃金格差が非常に大きいが、10 年間に 0.662 (=2.960-2.298) から 0.510 (=3.123-2.614) へとかなり改善した。潜在的外部経験の係数格差の変動がもっとも大きな要因である。係数は女性の場合、-0.008 から -0.003 へと上昇した。男性の場合は大きな変化はない。女性の係数が負であるのは、この年齢層の女性の場合、潜在的外部経験が労働市場から離れていた期間と強い相関を持っているためと考えられる。2000 年には係数がゼロに近づいたということは、女性の就業期間が延びたこと、およびその間の人的資本投資が大きくなったことを意味する。次に、内部経験の属性格差の変動の貢献が大きい。女性の勤続年数は、1.583 年延びたのに対し、男性のそれは 0.263 年短くなった。また、内部経験の係数格差の変動は、有意ではないが、賃金格差を拡大させる方向に作用している。

最後に、50歳代と60歳以上の年齢層では、係数格差変動効果の標準誤差が大きく、信頼性に欠ける。また、表には掲載していないが、男女とも潜在的外部経験の係数が負となる。これは、男性は退職後再就職した場合に賃金が大きく低下するため、女性は潜在的外部経験と労働市場で働いていなかった期間が相関しているためと推測できる。

### 4.6 企業規模別男女間賃金格差縮小の要因分解

次に、企業規模別の男女間賃金格差縮小の要因を分析する。男女間賃金格差は、従業員5000人以上の大企業では1990年の0.407(=3.012-2.605)から2000年の0.452(=3.213-2.761)へとむしろ拡大した。また、従業員5人以上10人未満の零細企業は、0.426(=2.516-2.090)から0.350(=2.743-2.394)へと改善したが、他の規模と比べて大きな改善ではない。賃金格差の縮小が
顕著だったのは、100人から1000人までの中堅企業で、中でも100人以上300人未満の企業では0.473 (=2.677-2.204)から0.332 (=2.872-2.540)へと大きな改善が見られる。

表 4–6 企業規模別賃金格差変動の要因分解

5人以上10人未满	10人以上30人未满	30人以上100人未满
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差变動
內部経験	-0.96	0.131	-1.02	0.040	-0.70	0.011
潜在的外部経験	-0.16	0.088	0.15	0.016	0.18	0.013
地域	-0.46	0.027	-0.73	0.012	-0.36	0.010
学歴	0.11	0.103	-1.14	0.050	-1.09	0.046
管理職	-	-	-
産業	0.04	0.098	-0.32	0.046	-0.69	0.047
小計	-1.43	0.188	-3.06	0.079	-2.65	0.066
平均係数変動
內部経験	-0.21	0.193	-0.08	0.087	-0.80	0.094
潜在的外部経験	0.18	0.083	0.00	0.019	0.11	0.016
地域	-0.63	0.090	-0.49	0.030	-0.54	0.025
学歴	-0.75	0.259	0.07	0.127	-0.56	0.076
管理職	-	-	-
産業	-0.70	0.348	-0.46	0.154	0.03	0.105
小計	-2.11	0.447	-0.96	0.214	-1.76	0.163
平均属性変動
內部経験	0.11	0.246	0.18	0.054	0.38	0.030
潜在的外部経験	-0.31	0.168	-0.39	0.058	-0.43	0.099
地域	-0.04	0.070	0.00	0.019	0.02	0.039
学歴	-0.97	0.550	-0.55	0.148	-0.45	0.395
管理職	-	-	-
産業	-0.44	0.202	-0.43	0.074	-1.08	0.068
小計	-1.65	0.517	-1.20	0.176	-1.56	0.378
係数格差変動
內部経験	1.98	1.607	-0.01	0.648	0.02	0.508
潜在的外部経験	-4.43	1.775	-2.78	0.629	-2.95	0.460
学歴	-5.78	2.419	-3.07	0.994	-0.50	0.891
管理職	0.00	0.000	0.00	0.000	0.00	0.000
その他	5.77	3.822	0.72	1.460	-0.40	1.089
小計	-2.46	1.000	-5.14	0.394	-3.84	0.526
計	-7.64	-10.36	-9.80
賃金率の対	賃金率の対	賃金率の対
数值×100	観測数	数值×100	観測数	数值×100	観測数
男性 1990	251.622	35028	253.185	113854	259.20	150633
女性 1990	208.996	20834	208.347	62024	212.88	79414
男性 2000	274.336	27925	276.587	93718	281.52	150590
女性 2000	239.351	13756	242.108	42052	245.00	65305

注:観測数以外の数字は100倍している。

従業員 100 人未満の企業には職階についての情報がない。
表 4–6 企業規模別賃金格差変動の要因分解(続き)

100人以上300人未満	300人以上500人未満	500人以上1000人未満
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差变動
內部経験	-1.17	0.024	-1.00	0.028	-4.65	0.056
潜在的外部経験	-0.26	0.017	-0.54	0.027	-0.44	0.027
地域	-0.66	0.026	0.05	0.028	-0.24	0.028
学歴	-1.37	0.062	-0.73	0.095	-0.46	0.129
管理職	-0.65	0.022	0.36	0.040	0.11	0.055
産業	-1.69	0.032	-1.32	0.035	-0.30	0.044
小計	-5.80	0.076	-3.19	0.117	-5.98	0.166
平均係数変動
內部経験	-1.48	0.125	-1.18	0.188	-1.46	0.292
潜在的外部経験	0.09	0.035	-0.19	0.044	-0.01	0.037
地域	-0.55	0.028	-0.28	0.043	-0.26	0.054
学歴	-0.73	0.131	-0.63	0.178	0.02	0.271
管理職	0.30	0.267	-0.15	0.361	1.06	0.511
産業	-0.42	0.099	-1.14	0.113	0.10	0.132
小計	-2.79	0.302	-3.57	0.404	-0.56	0.595
平均属性変動
內部経験	0.29	0.019	0.45	0.044	0.67	0.078
潜在的外部経験	-0.17	0.086	-0.87	0.101	0.94	0.081
地域	-0.02	0.071	-0.21	0.094	-0.18	0.084
学歴	-1.06	0.492	-1.64	0.662	-1.33	0.782
管理職	-0.04	0.028	-0.15	0.049	-0.16	0.078
産業	-1.58	0.061	-1.04	0.069	-1.33	0.123
小計	-2.58	0.468	-3.46	0.636	-1.39	0.773
係数格差变動
內部経験	0.79	0.642	1.52	0.875	2.17	1.322
潜在的外部経験	-3.28	0.520	-2.22	0.603	-4.27	0.763
学歴	2.76	1.349	2.89	2.119	-5.50	2.911
管理職	-0.07	0.328	0.02	0.448	-1.43	0.617
その他	-3.12	1.553	-3.21	2.262	3.14	3.264
小計	-2.91	0.737	-1.00	1.027	-5.89	1.341
計	-14.09	-11.22	-13.82
賃金率の対	賃金率の対	賃金率の対
数值×100	観測数	数值×100	観測数	数值×100	観測数
男性 1990	267.713	117237	274.295	50556	278.46	58755
女性 1990	220.448	55372	228.260	21858	231.33	22810
男性 2000	287.217	123312	296.831	57910	298.32	70121
女性 2000	254.039	50118	262.020	22906	265.01	24787

注: 観測数以外の数字は 100 倍している。
表 4–6 企業規模別賃金格差変動の要因分解(続き)

1000人以上5000人未满	5000人以上
効果×100	標準誤差×100	効果×100	標準誤差×100
属性格差変動
内部経験	-5.91	0.036	-5.43	0.042
潜在的外部経験	-0.66	0.017	-0.10	0.046
地域	-0.07	0.018	-0.09	0.020
学歴	-0.16	0.073	-0.23	0.054
管理職	0.00	0.049	-0.13	0.189
産業	0.06	0.036	-0.03	0.069
小計	-6.75	0.107	-6.03	0.219
平均係数変動
内部経験	-2.66	0.169	-1.83	0.196
潜在的外部経験	-0.02	0.026	1.80	0.117
地域	-0.03	0.021	-0.08	0.032
学歴	-0.42	0.145	-0.42	0.124
管理職	0.83	0.321	-0.47	0.617
産業	0.19	0.090	3.79	0.184
小計	-2.11	0.354	2.78	0.651
平均属性変動
内部経験	0.55	0.050	0.40	0.080
潜在的外部経験	0.59	0.027	-0.12	0.024
地域	-0.07	0.035	0.00	0.033
学歴	-0.91	0.388	-0.22	0.345
管理職	-0.08	0.065	-0.05	0.230
産業	-1.03	0.082	-0.74	0.136
小計	-0.93	0.389	-0.73	0.419
係数格差変動
内部経験	1.90	0.688	4.39	0.788
潜在的外部経験	0.15	0.413	5.50	0.408
学歴	0.85	1.854	2.47	2.129
管理職	-0.82	0.377	0.05	0.695
その他	-2.14	1.825	-3.94	2.247
小計	-0.06	0.702	8.47	0.852
計	-9.86	4.50
賃金率の
対数値×
100	観測数	賃金率の
対数値×
100	観測数
男性 1990	291.542	114882	301.229	160603
女性 1990	240.215	38009	260.526	48599
男性 2000	310.269	129159	321.347	148027
女性 2000	268.797	40442	276.143	40146

注: 観測数以外の数字は 100 倍している。

格差縮小の要因を詳細に見ると、企業規模によってかなりはっきりとした傾向が見て取れる。まず、大企業で賃金格差縮小に大きく貢献したのは、内部経験の属性変動、すなわち女性の勤続年数の延長である。この要因はすべての企業規模で格差縮小に寄与している
が、大企業で特に効果が大きい。また、内部経験の平均係数変動効果も大企業で大きい。これは、年功賃金制度の変容が大企業の賃金格差に大きな影響を及ぼしたことを意味する。中小企業では、元々賃金一年功プロファイルはそれほど急傾斜ではなかったので、年功賃金制度変容の影響も小さかったためと推測できる。

逆に、中小・中堅企業で効果が大きかったのは、潜在的外部経験の係数格差効果である。これらの企業では、女性の係数が大きくなり、男性の係数が小さくなった（ただし、5人以上10人未満では男女とも係数が小さくなった）。ひとつには、女性の労働市場への定着化傾向の反映であり、また、ひとつには成果主義賃金への移行が、中堅・大企業では内部経験に対する収益の低下として現われ、中小・中堅企業では外部経験に対する収益の低下として現われたためと考えられる。学歴の属性格差変動効果もどちらかと言えば中小企業で大きい（ただし、5人以上10人未満の企業は除く）。中小企業における女性労働者の学歴水準上昇のためである。

他方、従業員100人から1000人までの中堅企業で大きい効果を示したのは、産業の属性格差変動である。これは、賃金水準の低い製造業の女性労働者が大幅に減り、相対的に賃金水準の高いサービス業に移ったことによる。また、学歴と産業の平均属性変動効果も中堅企業で大きい。中堅企業で学歴の全般的上昇と製造業からサービス業への労働力シフトが進んだことの効果である。

賃金格差を拡大させるように作用した要因としては、内部経験の係数格差変動がある。女性の勤続に伴う賃金上昇率が大きく低下したことによる。この効果はほとんどの規模で見られるが、有意であるのは従業員1000人以上の大企業においてである。また、従業員5000人以上の大企業では、潜在的外部経験の係数格差変動が大きな正の値を示している。中小・中堅企業では大きな負の値を示しているのと対照的である。これは、5000人以上の企業では女性の潜在的外部経験の係数が大きく低下し、有意にゼロと異ならなくなったことによる。

労働者 5000 人以上の大企業において女性の勤続年数が長くなっているにも関わらず賃金格差が拡大しているのはなぜだろうか。男女の職務分離が改善していないことが考えられる。男女雇用機会均等法の施行に伴い、大企業の多くはコース別人事制度を導入したが、今日でも 5000 人以上の大企業では半数以上がこの制度を持っている $ ^{15} $ 。総合職のほとんどは男性、一般職のほとんどは女性と、職務分離が明確であるため、女性一般職労働者の勤続延長により、勤続に伴う賃金上昇率の男女間格差が拡大したものと推測できる。コース別人事制度が女性の勤続延長に寄与した可能性は否定できないが、男女の職務分離を固定化し、均等化の妨げになっているという否定的側面があることは疑いない。