目次 Ⅰ. 序論 P2 Ⅱ. 先行研究について P5 Ⅲ. モデル P7 Ⅳ. 仮説 P9 Ⅴ. 分析方法とデータ ⅰ. 分析方法について P11 ⅱ. データについて P11 ⅲ. データの変更点 P11 Ⅵ. 分析結果 P16 Ⅶ. 仮説との検証 P20 Ⅷ. 結論 P22 Ⅸ. 参考文献 P2

女性の昇進に影響を与える要因の分析

一橋大学経済学部 学士論文

2012 年 2 月 13 日

学籍番号：2108266y

氏名：山中美佳

ゼミナール指導教員：川口大司

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目次

Ⅰ．序論 ―――――――――――――――――――――――――――――P2

Ⅱ．先行研究について ―――――――――――――――――――――――P5

Ⅲ．モデル ――――――――――――――――――――――――――――P7

Ⅳ．仮説 ―――――――――――――――――――――――――――――P9

Ⅴ．分析方法とデータ

ⅰ．分析方法について ――――――――――――――――――――――P11

ⅱ．データについて ―――――――――――――――――――――――P11

ⅲ．データの変更点 ―――――――――――――――――――――――P11

Ⅵ．分析結果 ―――――――――――――――――――――――――――P16

Ⅶ．仮説との検証 ―――――――――――――――――――――――――P20

Ⅷ．結論 ―――――――――――――――――――――――――――――P22

Ⅸ．参考文献 ―――――――――――――――――――――――――――P23

Ⅹ．付表 ―――――――――――――――――――――――――――――P24

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Ⅰ．序論

夫が外で働き、妻は家庭を守る。このような伝統的な男女の役割分担が、長い間、当 たり前のようになされてきた日本の社会。しかし、近年はさまざまな価値観が受け入れ られるようになってきた。育児休暇を取得する男性が現れ、社会に出てバリバリ働いて 仕事と子育てを両立させる女性も珍しくない。私も、自分が将来どうありたいかを考え ると、やはり結婚して子どもが生まれてからもずっと働き続けたいという想いが強い。 そして、働き続けるからには、それなりの役職にも就きたいと考えている。 近年、男性と同等に働き、社内の管理職に就く女性が増加傾向にある。しかしながら、 男性と比べると女性管理職の割合はまだまだ低く、諸外国と比較してもその割合は低い。 次の［図1］は、日本と諸外国の就業者と管理的職業従事者に占める女性の割合を表し たものである。 ［図1］就業者及び管理的職業従事者に占める女性の割合 日本の管理的職業従事者のうち女性が占める割合が10.1％であるのに対し、諸外国の管 理的職業従事者の女性割合は、例えばアメリカでは42.5％、ドイツでは37.3％、フィリ ピンでは57.8％となっている。この現状を受けて、日本では現在『2020年30％』の目 標1_{の達成に向けた様々な取り組みが行われている}2_{。このような取り組みによって、［図} 1 _{社会のあらゆる分野において 2020 年までに指導的地位に女性が占める割合が，尐なくとも} 30％程度になるよう期待するという目標。 38.5 46.4 _44.9 46.5 47.8 41.5 35.9 41.4 41.7 45.6 57.8 42.5 37.3 34.5 29.9 25.9 23.2 10.1 7.8 7.2 0 10 20 30 40 50 60 70 就業者 管理的職業従事者 ※内閣府男女共同参画局『平成19 年度版 男女共同参画白書』より作成

3 2］からも分かるように、管理職に占める女性の割合は年々増加傾向にある。女性管理 職率が増加しているのには、社会・企業・家庭における何らかの変化が影響していると 考えられる。逆に、女性管理職率の伸びがわずかずつであるため、未だに女性管理職の 増加を阻害している要因もあるに違いない。 ［図2］日本の管理職に占める女性の割合 そこで、女性の昇進に影響を与えているものは何なのかを分析し、微力ではあるが、 日本における女性管理職増加の手助けになればと思い、このテーマを設定することにし た。 この論文では、管理職に就いている女性はどのような特徴を持ち合わせているのか、 企業的・家庭的な側面からアプローチする。今回は、「管理職ダミー」、「部長ダミー」、 「課長ダミー」、「係長ダミー」を被説明変数として、いずれも「就労年数」、「企業規模」、 「15 歳頃の父が役職者（ダミー変数）」、「子どもの人数」、「教育年数」、「性別役割分担 意識（ダミー変数）」、「業種1～8（ダミー変数）」を説明変数とした 4 つの 2 値プロビ ット分析を男女別に行うことで、女性の昇進に特に影響を及ぼす要因を明らかにする。 データに関しては、JGSS(Japanese General Social Surveys)3_{の結果を使用し、2008、}

2006、2005、2003 年の個票データを結合して分析を行った。分析の際は、統計ソフト のGretl を使用した。 その結果としては、管理職全体では、以下のようなことが明らかになった。まず、教 育年数・就労年数が長く、規模の大きな企業に勤めていることが、性別に関係なく昇進 にプラスに影響することが示された。ただし、教育年数が女性の昇進に与える影響は男 2 _{内閣府男女共同参画局（2011）『「2020 年 30％」の目標の実現に向けて』より。}

3 _{日本版General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学 JGSS 研究センター（文部科学大}

臣認定日本版総合的社会調査共同研究拠点）が、東京大学社会科学研究所の協力を受けて実施し ている研究プロジェクトである。 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 女性管理職率 女性部長率 女性課長率 女性係長率 ※厚生労働省「各年度版 賃金構造基本統計調査」より作成

4 性ほどではなく、就労年数と企業規模に関しては女性の昇進にほとんど影響を与えない という結果を得た。また、女性の昇進にプラスに影響を与える要因としては、①子ども の頃に父親が管理職に就いていること、②性別役割分担の考えに反対派であることの2 点が示されたが、①に関しては統計的に有意な結果は得られなかった。さらに、子ども の人数は女性の昇進にマイナスの影響を与える要因であることが示された。就労する業 種の面からアプローチをすると、電気・ガス・熱供給・水道業や情報・通信サービス業、 医療・福祉・教育・研究サービス業に就労している女性ほど、管理職に就きやすいとい う有意な結果が得られた。

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Ⅱ．先行研究について

日本において、女性の賃金に関しては豊富に研究がなされている。ところが、女性の 昇進に関する研究となると、それほど多くなされてきたとは言えない。 その中でも、冨田（2005）4_{の研究においては、本稿の関心に近い分析がなされてい} る。冨田の研究では、電気産業に勤務する大卒女性のデータを用いて、家庭的な背景や その他の要因が社内の資格等級に与える影響を分析している。この論文では、女性も男 性と同じように、年齢や勤続年数が長くなるほど職位が高くなるという結果が得られた。 また、結婚が女性のキャリアにプラスの影響を与えるという結果が得られている。 その後、全産業を対象とするデータセットを用いて女性の職位を規定する要因を分析 したのが、小池（2007）5_{の研究である。この研究においても、勤続年数が長くなるほ} ど職位が高くなるという結果を得ている。また、結婚や子どもの人数などの家庭的な背 景は、職位とマイナスの関係を有するという結果を得たが、有意ではなかった。さらに、 男女全体のデータを、女性ダミーを独立変数として追加して分析したところ、様々な要 因を全て調整したとしても、民間企業では女性は昇進しづらいということが明らかにな った。ただし、この研究は、ワーキングパーソン調査2004 の個票データを用いてなさ れたものであり、調査対象地域が首都圏に限られているため、全国的にはこれと同様の 結果になるとは限らないという問題点がある。 また、川口（2010）6_{は、女性管理職率の低さの一因として、男性に比べて女性の昇} 進意欲が低いことを挙げており、女性の昇進意欲に影響を及ぼす要因を分析し、女性の 昇進意欲上昇のために必要な施策について議論している。この論文では、ポジティブ・ アクション施策を多く実施している企業や女性正社員に占める部課長の割合が高い企 業ほど、20歳代女性の昇進意欲が高いことを明らかにした。また、結婚している20代 女性のほうが独身の20代女性より昇進意欲が高く、30代女性は子どもが多いほど昇進 意欲が低い傾向があるという結果を得ている。 加えて、村尾（2010）7_{は、所属している最小の職場の単位（課または係、チーム）} の女性比率が高い場合には、主観的な昇進見込みを高める効果を持つという結果を得て 4 _{冨田安信（2005）「大卒女性のキャリアと昇格―男女差と結婚・出産の影響」、橘木俊詔編『現} 代女性の労働・結婚・子育て―尐子化時代の女性活用政策』、ミネルヴァ書房、p167－183 5 _{小池裕子（2007）「女性の職位を規定する要因についての試論的考察」、『雇用不安時代の} 就業選択 SSJDA-36』、p69－82 6 _{川口章（2010）「女性労働者の昇進意欲」、『関西労働研究会合宿報告論文』} 7 _{村尾祐美子（2010）「昇進見込みと職場構成―職場の女性化・非正規化の影響」、『大原社会} 問題研究所雑誌』、617号、p67－81

6 いる。その一方で、自分の主要業務の女性比率が高い場合には、主観的な昇進見込みを 低める効果を持つという結果も得ている。 さらに、鈴木（1996）8_{は、生涯就労継続を理想とする女性、あるいは管理職として} の昇進を理想とする女性は、性役割態度に対する平等志向性のレベルが高いことを明ら かにした。ただし、この分析では東京都内で勤務する（勤務していた）女性、かつ、20 代から30 代前半の女性のみを対象としているため、勤務地や加齢が女性に与えた変化 を捉えられていないという問題点がある。 今回の研究では、JGSS の個票データを用いたことで、先行研究の問題点であった調 査の対象を「全国」の「89 歳まで」の女性へと拡大することが可能になった。 8 _{鈴木淳子（1996）「若年女性の平等主義的性役割態度と就労との関係について：就労経験お} よび理想の仕事キャリア・昇進パターン」、日本社会心理学会編『社会心理学研究』、第11 巻 3 号、p149－158

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Ⅲ．モデル

今回の分析では、「就労年数」、「企業規模」、「15 歳頃の父が管理職（ダミー変数）」、 「子どもの人数」、「教育年数」、「性別役割分担意識（ダミー変数）」、「業種1～8（ダミ ー変数）」を説明変数として用いる。説明変数の中には男女関係なく昇進に影響するも のもあると思われるため、男女別で分析を行って結果を比較し、どの要因がどの程度女 性に影響しているかを明らかにする。また、係長・課長・部長と役職が上がるにつれて、 各要因の影響度合いが異なる可能性もあるため、非説明変数は「部長ダミー｣、「課長ダ ミー」、「係長ダミー」、「管理職ダミー」の 4 種類を用いる。つまり、男女それぞれ 4 種類ずつの2 値プロビット分析を行うことになる。 形成されるモデルは以下の通りであり、これを男女別に推定する。 Jobposti＝β0＋β1Jobyeari＋β2Sizei＋β3FJobp15i＋β4Numchii

＋β5Educationi＋β6Rolei＋β7Industry1i＋β8Industry2i

＋β9Industry3i＋β10Industry4i＋β11Industry5i＋β12Industry6i

＋β13Industry7i＋β14Industry8i＋ui

ダミー変数に関しては以下のように設定する。 ◆被説明変数 ・（管理職ダミー）＝ 役職者（部長・課長・係長クラス） 1 非役職者 0 ・（部長ダミー）＝ 部長クラスの役職者 1 それ以外 0 ・（課長ダミー）＝ 課長クラスの役職者 1 それ以外 0 ・（係長ダミー）＝ 係長クラスの役職者 1 それ以外 0

8 ◆説明変数 ・（15 歳頃の父が役職者）＝ 役職者 1 非役職者 0 ・（性別役割分担意識）＝ 性別役割分担の考えに反対 1 それ以外 0 ・（業種ダミー1～8）＝ 業種 1～8 に属している 1 業種 1～8 に属していない 0 ただし、 ・業種1…製造業 ・業種2…電気・ガス・熱供給・水道業 ・業種3…運輸業 ・業種4…卸売業・小売業・飲食店 ・業種5…金融・保険業・不動産業 ・業種6…新聞・放送・出版業、広告業、映画制作業 ・業種7…情報・通信サービス業 ・業種8…医療・福祉・教育・研究サービス業 とする。

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Ⅳ．仮説

ここで、予想される結果について仮説をたてる。 まず、就労年数・教育年数が長い女性ほど、管理職に就きやすいと考えられる。これ は、どちらに関しても年数を重ねることで人的資本が蓄積され、年数の長い人の方が昇 進に有利に働くと考えられるからである。よって、「就労年数」と「教育年数」の係数 はプラスになるはずである。 次に、規模が大きい企業に勤めている女性ほど、管理職に就きやすいと考えられる。 これは、企業規模が大きいほど働く女性を支援する育児・産休等の普及率・利用率が高 く、そのような制度利用に伴う欠員を補うのに十分な人員が存在すると考えられるから である。よって、「企業規模」の係数はプラスになるはずである。 続いて、本人が子どもの頃に親が管理職に就いていた人ほど、管理職に就きやすいと 考えられる。これは、親が管理職として働く姿を子どもの頃から見ていたことで、本人 の中で「将来は管理職として働く」というイメージを形成しやすく、それを目指す可能 性が高まると考えられるからである。よって、「15 歳頃の父が管理職」の係数はプラス になるはずである9_。 加えて、多くの子どもをもつ女性ほど、管理職に就きにくいと考えられる。これは、 子どもの人数が多い女性ほど、仕事に費やせる時間やエネルギーが尐なくなってしまう と予想されるからである。また、出産・子育てという仕事上のブランクが存在するため、 企業内で産休や育休などの子育て支援が行われているとしても、昇進ルートからは外れ てしまいがちなのではないかと考えられる。よって、「子どもの人数」の係数はマイナ スになるはずである。 さらに、性別役割分担の考え10_{に反対している女性ほど、管理職に就きやすいと考え} られる。これに関しては、鈴木（1996）の先行研究において、管理職昇進を理想とす る女性は性役割態度に対する平等志向性のレベルが高い、すなわち、性別役割分担の考 えに反対しているという結果を得ていることからも、このような結果が予想できる。あ るいは、性別役割分担の考えに賛成している女性ほど、早期に結婚・退職して家事に専 念することを希望し、管理職に就く以前に退職してしまうと考えられる。よって、「性 別役割分担意識」の係数はプラスになるはずである。 最後に、女性が伝統的に活躍してきたと指摘される卸売業・小売業や医療・福祉・教 9 _{JGSS の調査には、自分が 15 歳の頃に母親が管理職であったかどうかを問う項目もある。本} 人と同性である母親の影響を受けるか否かも気になる点であるが、JGSS2008－2003 における 女性回答者のうち、自分が管理職で、かつ15 歳頃の母親が管理職だったという回答者のサンプ ルが尐なかったため、今回は説明変数から除いた。 10 _{夫は仕事に専念し、妻は家庭を守る、という考え方のこと。}

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育業に就労することは、女性の昇進を促進する一因になりうると考えられる。よって、 特に「業種4」と「業種 8」の係数はプラスになるはずである。

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Ⅴ．分析方法とデータ

ⅰ．分析方法について

分析の際は、男性回答者のデータと女性回答者のデータに分け、統計ソフトのGretl を用いて分析を行った。今回の分析では、非説明変数がダミー変数であるため、2 値プ ロビット分析を行った。また、有意性の判断を行う際には、10％水準を用いて判断する ことにした。

ⅱ．使用するデータについて

JGSS（Japanese General Social Surveys）を使用した。今回は、サンプル数を増や すために、2008、2006、2005、2003年の個票データを結合して分析を行った。JGSS 調査対象の母集団は、各調査年度の9月1日時点（2008年度のみ8月31日時点）において 満20歳以上89歳以下の男女個人であり、全国から層化2段抽出法によって対象者をラン ダムに抽出している。個票の回収率11_{に関しては、2008年はA票が58.2％（アタック総} 数3997ケース、有効回答数2060ケース）、B票が60.6％（アタック総数4003ケース、有 効回答数2160ケース）、2006年はA票が59.8％（アタック総数4002ケース、有効回答数 2124ケース）、B票が59.8％（アタック総数3998ケース、有効回答数2130ケース）、2005 年は50.5％（アタック総数4500ケース、有効回答数2023ケース）、2003年が51.5％（ア タック総数8083ケース、有効回収数3663ケース）となっている。 JGSS では、アンケート回答者の家庭事情や思想についての回答を多く求めるなど、 管理職に就く人物の現在・過去がどのようなものであるかについてのデータが入手しや すく、そのようなデータを説明変数にすることで、管理職に就く人物にはどのような特 徴が見られるのかを分析することが可能になる。

ⅲ．データの変更点

今回の分析では、分析上処理しにくい値がいくつかあったため、データを変更した部 分がある。よって、すべての変数について元のデータからどのように値を変更したのか を以下で述べる。 11 _{回収率(％)＝有効回答数/(抽出標本数－調査対象者として不適格であった標本数)×100}

12 ◆管理職ダミー（Jobpost） 元のデータは、JGSS2008、2006 では「役職」の回答として、「1：役職なし、2：職 長・班長・組長など、3：係長（係長相当）、4：課長（課長相当）、5：部長（部長相当）、 6：その他の役職、7：わからない、8：非該当、9：無回答」、JGSS2005 では「就労地 位」の回答として、「1：経営者・役員、2：常時雇用の一般従事者：役職なし、3：常 時雇用の一般従事者：職長・班長・組長、4：常時雇用の一般従事者：係長・係長相当 職、5：常時雇用の一般従事者：課長・課長相当職、6：常時雇用の一般従事者：部長・ 部長相当職、7：常時雇用の一般従事者：その他の役職、8：常時雇用の一般従事者：役 職はわからない、9：臨時雇用・パート・アルバイト、10：派遣社員、11：自営業主・ 自由業者、12：家族従業者、13：内職、14：わからない、88：非該当、99：無回答」、 JGSS2003 では「就労地位」の回答として「1：経営者・役員、2：常時雇用の一般従 事者：役職なし、3：常時雇用の一般従事者：職長・班長・組長、4：常時雇用の一般従 事者：係長・係長相当職、5：常時雇用の一般従事者：課長・課長相当職、6：常時雇用 の一般従事者：部長・部長相当職、7：常時雇用の一般従事者：役職はわからない、8： 臨時雇用・パート・アルバイト、9：派遣社員、10：自営業主・自由業者、11：家族従 業者、12：内職、13：わからない、88：非該当、99：無回答」となっている。 今回の分析では、「部長（部長相当）・課長（課長相当）・係長（係長相当）＝1、それ 以外＝0」とした。 ◆部長ダミー（Jobpost1） 管理職ダミーと同様に元のデータを変更した。 今回の分析では、「部長（部長相当）＝1、それ以外＝0」とした。 ◆課長ダミー（Jobpost2） 管理職ダミーと同様に元のデータを変更した。 今回の分析では、「課長（課長相当）＝1、それ以外＝0」とした。 ◆係長ダミー（Jobpost3） 管理職ダミーと同様に元のデータを変更した。

13 今回の分析では、「係長（係長相当）＝1、それ以外＝0」とした。 ◆就労年数（Jobyear） JGSS2008、2006、2005、2003 の｢就労年数｣の回答をそのまま使用した。ただし、 非該当と無回答は欠損値とした。 ◆企業規模（Size） 元のデータの｢企業規模｣の回答を変更した。JGSS2008、2006、2005 では「1：1 人、 2：2～4 人、3：5～9 人、4：10～29 人、5：30～99 人、6：100～299 人、7：300～ 499 人、8：500～999 人、9：1,000～1,999 人、10：2,000～9,999 人、11：1 万人以上、 12：官公庁、13：わからない、88：非該当、99：無回答」、JGSS2003 では「1：1 人、 2：2～4 人、3：5～9 人、4：10～29 人、5：30～99 人、6：100～299 人、7：300～ 499 人、8：500～999 人、9：1,000～1,999 人、10：2,000～9,999 人、11：1 万人以上、 12：わからない、88：非該当、99：無回答」となっている。 今回の分析では、それぞれの中間値に数値化した上で、結果が分かりやすいように、 さらにその値を1000 で割ったものを用いた。つまり、「1 人＝0.001、2～4 人＝0.003、 5～9 人＝0.007、10～29 人＝0.015、30～99 人＝0.065、100～299 人＝0.2、300～499 人＝0.4、500～999 人＝0.75、1000～1999 人＝1.5、2000～9999 人＝6、1 万人以上＝ 15」とした。その他は欠損値とした12_。 ◆15 歳頃の父が管理職（FJobp15） 元のデータは、JGSS2008、2006 では｢15 歳の頃の父：役職｣として「1：役職なし、 2：職長・班長・組長など、3：係長（係長相当）、4：課長（課長相当）、5：部長（部長 相当）、6：その他の役職、7：わからない 8：非該当、9：無回答」、JGSS2005 では「15 歳の頃の父：就労地位」として「1：経営者・役員、2：常時雇用の一般従事者：役職な し、3：常時雇用の一般従事者：職長・班長・組長、4：常時雇用の一般従事者：係長・ 係長相当職、5：常時雇用の一般従事者：課長・課長相当職、6：常時雇用の一般従事者： 部長・部長相当職、7：常時雇用の一般従事者：その他の役職、8：常時雇用の一般従事 者：役職はわからない、9：臨時雇用・パート・アルバイト、10：自営業主・自由業者、 12 _{官公庁の人数に関しても、それぞれの官公庁によって人数が異なるので、欠損値とした。}

14 11：家族従業者、12：内職、13：働いていなかった、14：父はいなかった、15：わから ない、99：無回答」、JGSS2003 では「15 歳の頃の父：就労地位」として「1：経営者・ 役員、2：常時雇用の一般従事者：役職なし、3：常時雇用の一般従事者：職長・班長・ 組長、4：常時雇用の一般従事者：係長・係長相当職、5：常時雇用の一般従事者：課長・ 課長相当職、6：常時雇用の一般従事者：部長・部長相当職、7：常時雇用の一般従事者： 役職はわからない、8：臨時雇用・パート・アルバイト、9：自営業主・自由業者、10： 家族従業者、11：内職、12：働いていなかった、13：父はいなかった、14：わからない、 88：非該当、99：無回答」となっている。 今回の分析では、「常時雇用の一般従事者：係長（係長相当）・課長（課長相当）・部長 （部長相当）＝1、それ以外＝0」とした。 ◆子どもの人数（Numchi） JGSS2008、2006、2005、2003 の「子どもの人数」の回答をそのまま使用した。た だし、無回答は欠損値とした。 ◆教育年数（Education） 元のデータの「最終学校（本人）｣の回答を変更した。JGSS2008、2006 では「1：旧 制尋常小学校、2：旧制高等小学校、3：旧制中学校・高等女学校、4：旧制実業・商業 学校、5：旧制師範学校、6：旧制高校・旧制専門学校・高等師範学校、7：旧制大学・ 旧制大学院、8：新制中学校、9：新制高校、10：新制高専、11：新制短大、12：新制大 学、13：新制大学院、14：わからない、99：無回答」、JGSS2005、2003 では「1：旧 制尋常小学校、2：旧制高等小学校、3：旧制中学校・高等女学校、4：旧制実業・商業 学校、5：旧制師範学校、6：旧制高校・旧制専門学校・高等師範学校、7：旧制大学・ 旧制大学院、8：新制中学校、9：新制高校、10：新制短大・高専、11：新制大学、12： 新制大学院、13：わからない、99：無回答」となっている。 今回の分析では、全てを教育年数に直し、「旧制尋常小学校＝6 年、旧制高等小学校＝ 8 年、旧制中学校・高等女学校＝11 年、旧制実業・商業学校＝11 年、旧制師範学校＝12 年、旧制高校・旧制専門学校・高等師範学校＝13 年、旧制大学、旧制大学院＝18 年、 新制中学校＝9 年、新制高校＝12 年、新制高専＝14 年、新制短大＝14 年、新制大学＝ 16 年、新制大学院＝18 年」とした。ただし、その他は欠損値とした。

15 ◆性別役割分担意識（Role） JGSS2008、2006、2005、2003 の「意見についての賛否：性役割分担」の回答を変 更した。元のデータでは、「1：賛成、2：どちらかといえば賛成、3：どちらかといえ ば反対、4：反対、8：非該当、9：無回答」となっている。 今回の分析では、「反対・どちらかといえば反対＝1、それ以外＝0」とした。 ◆業種ダミー（Industry1～8） JGSS2008、2006、2005、2003 の｢業種｣の回答を変更した。元のデータでは、「10 農業、20：林業、30：漁業、40：鉱業、50：建設業、60：製造業、70：電気・ガス・ 熱供給・水道業、80：運輸業、91：卸売業、92：小売業、93：飲食店、100：金融・保 険業、110：不動産業、120：新聞・放送・出版業、広告業、映画制作業、130：情報・ 通信サービス業、140：医療・福祉サービス業、150：教育・研究サービス業、160：法 律・会計サービス業、170：その他のサービス業、180：公務、190：分類不能の産業、 998：M 非該当、999：無回答」となっている。 今回の分析では、ダミー変数Industry1 については「製造業＝1、それ以外＝0」、ダ ミー変数Industry2 については「電気・ガス・熱供給・水道業＝1、それ以外＝0」、ダ ミー変数Industry3 については「運輸業＝1、それ以外＝0」、ダミー変数 Industry4 に ついては「卸売業・小売業・飲食店＝1、それ以外＝0」、ダミー変数 Industry5 につい ては「金融・保険業・不動産業＝1、それ以外＝0」、ダミー変数 Industry6 については 「新聞・放送・出版業、広告業、映画制作業＝1、それ以外＝0」、ダミー変数 Industry7 については「情報・通信サービス業＝1、それ以外＝0」、ダミー変数 Industry8 につい ては「医療・福祉・教育・研究サービス業＝1、それ以外＝0」とした。

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Ⅵ．分析結果

付表の［表3］は、昇進に影響を与える要因についての 2 値プロビット分析の結果を 示したものである。以下では、男性と女性の分析結果を役職別に示す。 ◆被説明変数が「管理職ダミー」 「就労年数」に関しては、男女ともに、係数はプラスで1％水準において有意な結果 が得られた。ただし、限界効果に着目して就労年数が1 年増えた時に管理職に昇進する 可能性がどの程度高まるかを考えると、男性の場合は0.3％上昇するのに比べて、女性 はわずか0.09％しか上昇しないことがわかる。これは、他の要因の限界効果の 10 分の 1 程度である。 「企業規模」に関しては、男女ともに係数はプラスで、男性は1％水準、女性は 10％ 水準において有意な結果が得られた。ただし、女性の限界効果に着目すると、「就労年 数」と同様に、他の要因の限界効果の10 分の 1 程度の影響しか得られないことが分か る。 「父が管理職」に関しては、男女ともに係数はプラスとなったが、有意な結果が得ら れたのは男性のみ（1％有意）であった。それぞれの限界効果に着目すると、父親が管 理職に就いていた場合に自分も管理職に就く可能性は、男性ならば9.3％、女性ならば 0.4％上昇するという結果が得られており、男女間で影響度合いに差が生じている。 「子どもの人数」に関しては、男性の係数はプラス、女性の係数はマイナスで、いず れも1％水準において有意な結果が得られた。限界効果に着目して子どもが 1 人増えた 時に昇進の可能性がどの程度変化するかを考えると、男性の場合は3.2％増加するのに 対し、女性の場合は0.5％減尐することがわかる。このことから、子どもを持つことは、 男女の昇進に逆の影響を与えることがわかる。 「教育年数」に関しては、男女ともに係数はプラスで、男性は1％水準、女性は 5％ 水準において有意な結果が得られた。ただし、限界効果に着目して教育年数が1 年増え た時に管理職に昇進する可能性がどの程度高まるかを考えると、女性の昇進可能性は男 性の約10 分の 1 の 0.3％しか上昇しないことがわかる。 「性別役割分担意識」に関しては、男女ともに係数はプラスで同程度の限界効果があ るようだが、有意な結果が得られたのは女性のみ（5％有意）であった。 「業種ダミー」に関しては、いずれも係数はプラスとなったが、男女ともに有意な結 果が得られたのは「業種ダミー2」と「業種ダミー7」のみであり、いずれも他の要因・

17 他の業種に比べて高い限界効果が得られている。ただし、どちらの業種に関しても男性 の方が高い値を得ている。また、「業種ダミー1」、「業種ダミー4」、「業種ダミー5」に 関しては男性のみ有意、「業種ダミー8」に関しては女性のみ有意な結果となった。 ◆被説明変数が「部長ダミー」 「就労年数」に関しては、男女ともに、係数はプラスで1％水準において有意な結果 が得られた。ただし、それぞれの限界効果に着目すると、就労年数が1 年増えた時に部 長クラスに昇進する可能性は、男性ならば 0.1％、女性ならば 0.002％上昇するという ように、「就労年数」は女性の部長クラス昇進に対する影響力はほとんどないと考えら れる。 「企業規模」に関しては、男性の係数はマイナス、女性の係数はプラスとなったが、 どちらも限界効果の絶対値が他の要因と比べて小さく、有意な結果は得られなかった。 「父が管理職」に関しては、男女ともに係数はプラスとなり、限界効果もある程度大 きな値となったが、有意な結果は得られなかった。 「子どもの人数」と「教育年数」に関しては、いずれも、男性の係数はプラス、女性 の係数はマイナスとなったが、有意な結果が得られたのは男性のみ（1％有意）であっ た。女性の限界効果の絶対値に着目すると、「子どもの人数」も「教育年数」も極めて 小さな値であり、いずれも女性の部長クラス昇進に対する影響力はほとんどないと考え られる。 「性別役割分担意識」に関しては、男女ともに係数はマイナスとなったが、女性の限 界効果の絶対値は比較的小さな値であり、有意な結果が得られたのは男性のみ（1％有 意）であった。 「業種ダミー」に関しては、「業種ダミー2」のみ係数がマイナス、それ以外はいずれ も男女ともに係数はプラスとなったが、男女ともに有意な結果が得られたのは、「業種 ダミー1」のみで、「業種ダミー2」に関しては男性のみ有意な結果となった。「業種ダミ ー6」、「業種ダミー8」に関しては女性のみ有意な結果となり、業種 6 に関しては限界 効果が6.0％という高い値を得た。 ◆被説明変数が「課長ダミー」 「就労年数」に関しては、男女ともに、係数はプラスで1％水準において有意な結果 が得られた。ただし、それぞれの限界効果に着目すると、就労年数が1 年増えた時に課 長クラスに昇進する可能性は、男性ならば0.1％、女性ならば 0.03％上昇するというよ

18 うに、男女間で結果に差が生じている。 「企業規模」に関しては、男性の係数はプラス、女性の係数はマイナスとなったが、 有意な結果が得られたのは男性のみ（5％有意）であった。ただし、特に女性の限界効 果の絶対値が他の要因に比べて小さくなっているため、課長昇進に対する「企業規模」 の影響力はほとんどないものと考えられる。 「父が管理職」に関しては、男女ともに係数はプラスとなったが、限界効果に着目す ると男性の方が4％ほど高い値となっている。有意な結果が得られたのは男性のみ（1％ 有意）であった。 「子どもの人数」に関しては、男性の係数はプラス、女性の係数はマイナスで、それ ぞれ 1％水準、10％水準において有意な結果が得られた。「教育年数」に関しては、男 女ともに係数はプラスで、男性は1％水準、女性は 5％水準において有意な結果が得ら れた。部長クラスの結果では、「子どもの人数」も「教育年数」も、限界効果の絶対値 は極めて小さい値となっていたが、課長クラスではある程度の大きさの値が得られてい る。 「性別役割分担意識」に関しては、男女ともに係数はプラスとなったが、有意な結果 が得られたのは男性のみ（10％有意）であった。 「業種ダミー」に関しては、「業種ダミー3」のみ係数がマイナスとなったが、その限 界効果は－0.03％と比較的小さい値であった。その他の業種では、いずれも男女ともに 係数はプラスとなった。「業種ダミー1」、「業種ダミー2」、「業種ダミー4」、「業種ダミ ー5」に関しては男性のみ 1％有意の結果が得られている。「業種ダミー8」に関しては 女性のみ 1％有意という結果となり、その限界効果は 2.0％と他の要因に比べて大きな 値が得られた。 ◆被説明変数が「係長ダミー」 「就労年数」に関しては、男女ともに、係数はプラスで1％水準において有意な結果 が得られており、限界効果は同じ値（0.1％）が得られた。 「企業規模」に関しては、男女ともに係数はプラスで、それぞれ1％水準、10％水準 において有意な結果が得られた。女性部長・課長クラスの限界効果と比較すると、女性 係長クラスでは他の要因と同じ程度の限界効果が得られている。 「父が管理職」に関しては、男性の係数はプラス、女性の係数はマイナスとなったが、 有意な結果が得られたのは男性のみ（1％有意）であった。 「子どもの人数」に関しては、男性の係数はプラス、女性の係数はマイナスとなった。 有意な結果が得られたのは女性のみ（10％有意）であり、その限界効果の大きさは女性 課長クラスと同じ値（0.2％）が得られた。

19 「教育年数」に関しては、男女ともに係数はプラスで、男性は1％水準、女性は 10％ 水準において有意な結果が得られた。限界効果に着目して教育年数が1 年増えた時に管 理職に昇進する可能性がどの程度高まるかを考えると、女性は男性の約4分の 1 の 0.2％ しか上昇しないことがわかる。しかしながら、部長・課長クラスと比較すると、この限 界効果の男女差は縮小している。 「性別役割分担意識」に関しては、男女ともに、係数はプラスで同程度の限界効果が 得られたが、有意な結果が得られたのは女性のみ（10％有意）であった。 「業種ダミー」に関しては、「業種ダミー3」のみ男性の係数がマイナスとなったが、 その限界効果は－0.005％と比較的小さい値であった。その他の業種では、いずれも男 女ともに係数はプラスとなったが、男女ともに有意な結果が得られたのは、「業種ダミ ー7」のみであった。この業種 7 に関しては、男性 9.9％、女性 5.0％という比較的高い 限界効果が得られた。また、「業種ダミー1」、「業種ダミー4」に関しては男性のみ 1％ 有意、「業種ダミー2」、「業種ダミー8」に関しては女性のみ有意な結果が得られた。特 に業種2 に関しては、女性の限界効果が 8.3％と他の要因と比べて最も高い値を得てい る。

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Ⅶ．仮説との検証

まず、「就労年数が長い女性ほど、管理職に就きやすい」という仮説をたてた。「就労 年数」については、予想通り、全ての管理職に関して仮説支持の結果となった。ただし、 男性についても同じ結果が得られたため、男女ともに就労年数が長い人ほど役職に就き やすい可能性がある。また、男性の限界効果は役職が変化してもそれほど変わらないの に対して、女性では役職が上がるにつれて限界効果が小さくなっている。特に、女性課 長クラスでは 0.03％、女性部長クラスでは 0.002％と、「就労年数」が女性の昇進にほ とんど影響を与えていないと考えられる。このことから、就労年数が女性の昇進に及ぼ す影響は、役職が上がるにつれて大幅に縮小していき、課長・部長クラスへの昇進段階 ではほとんど影響を与えなくなる可能性が考えられる。 一方、「教育年数」に関しても同様に「教育年数が長い女性ほど、管理職に就きやす い」という仮説をたてた。これについては、部長クラス以外に関して仮説支持の結果と なった。部長クラスに関しては限界効果が－0.008％であり、係長・課長クラスと比較 して極めて小さい値になっている。このような結果になったのは、女性の大学進学や社 会進出が進んだ以降の世代がまだ部長クラスに就くような年齢には達していないこと が一因になっていると考えられる。他の役職に関しては、男性についてもプラスに有意 な結果が得られたため、就労年数と同様に、性別に関係なく教育年数が長い人ほど役職 に就きやすい可能性がある。ただし、管理職全体の限界効果に着目すると、女性の限界 効果の絶対値は男性の約10 分の 1 程度であった。つまり、女性の管理職昇進にとって 「教育年数」は男性ほど重要な要因ではないと考えられる。 次に、「規模が大きい企業に勤めている女性ほど、管理職に就きやすい」という仮説 をたてた。これについては、管理職全体と係長クラスのみに関して仮説が支持される結 果となった。管理職全体を見ると、男女ともにプラスに有意な結果が得られていること から、規模が大きい企業に勤めている人ほど何かしらの役職に就きやすい可能性がある。 また、女性部長・課長クラスに比べると、女性係長クラスの限界効果が大きな値である ことから、役職が上がるにつれて企業規模の効果が薄れていく可能性が考えられる。さ らに、女性活用の度合いが企業によって異なるために、係数の符号がばらばらであった り、全ての役職で有意な結果を得られなかったりしたと考えられる。 続いて、「本人が子どもの頃に親が管理職に就いていた人ほど、管理職に就きやすい」 という仮説をたてた。これについては、「15 歳頃の父親が管理職」を見てみると、係長 クラス以外に関してはプラスの影響が見られたが、いずれも有意ではなく、仮説支持に は至らなかった。なお、女性はどの役職クラスにおいても有意な結果が得られなかった のに対して、男性では部長クラス以外で有意にプラスの結果が得られていること、さら

21 に、男性に比べて女性の限界効果が小さい値であることから、同性の親が管理職に就い ていたかどうかが昇進に影響を与える可能性がある。 加えて、「多くの子どもをもつ女性ほど、管理職に就きにくい」という仮説をたてた が、これについては、部長クラス以外で仮説支持の結果になった。女性部長クラスの限 界効果が課長・係長クラスの値に比べると20分の1程度に小さくなっていることや、女 性部長クラスの平均年齢が50歳前後13_{であることをふまえると、女性が部長クラスに昇} 進するころには子どもにそれほど手がかからなくなり、仕事にはほとんど支障を与えな くなっている可能性が高いと考えられる。 さらに、「性別役割分担の考えに反対している女性ほど、管理職に就きやすい」とい う仮説をたてたが、これについては、管理職全体と係長クラスに関して仮説支持の結果 になった。性別役割分担の考えに賛成している女性ほど、早期に結婚・退職して家事に 専念することを希望し、係長クラスに就く以前に退職してしまうと考えられる。そのた め、｢係長クラスに就くか否か｣は、全く昇進しないまま仕事を辞めていく女性と、仕事 を続けて昇進していく女性とに分かれる、ターニングポイントになっていると考えられ る。また、女性の結果を見ると、役職が上がるにつれて限界効果の絶対値が小さくなっ ている。このことから、役職が上がるにつれて、昇進に対する女性の性別役割分担意識 の影響力は弱まっていくと考えられる。 最後に、「卸売業・小売業や医療・福祉・教育業に就労している女性ほど、管理職に 就きやすい」という仮説をたてた。「業種8（医療・福祉・教育・研究サービス業）」に 関しては、管理職全体で仮説支持の結果が得られており、その限界効果も5.5％と他の 要因に比べて高い値となっている。男性の結果では、係数はプラスであるものの有意で はないことから、他の業種に比べると医療・福祉・教育業は女性が昇進しやすい業種で あると考えられる。これに関しては、特に医療・福祉関係の業務に携わるには資格が必 要とされる場合が多いため、出産や育児、夫の転勤などを通して仕事を辞めたとしても、 その資格を持っていれば比較的復職が容易であり、将来にわたって同じ業種に就労し続 けて技能を蓄積する女性が多いと考えられるからである。これに対して、「業種 4（卸 売業・小売業・飲食店）」に関しては、係数はプラスになったものの有意ではなく、限 界効果も特別に高い値をとったわけではなく、仮説支持の結果には至らなかった。これ については、同じ業種でも企業によって男女均等に対しての取り組みや女性管理職の比 率が異なるため、同じ業種としてひとまとめにした時にその効果が統計的にははっきり と検出されなかったと考えられる。あるいは、パートタイマーやアルバイトとして就労 する女性が多い業種であるために「女性が活躍している」と考えられやすいが、そのよ うな女性が管理職に昇進することは稀であり、指摘されるほど女性が管理職に就きやす い業種ではない可能性もある。 13 _{厚生労働省『平成22 度版 賃金構造基本統計調査』より。}

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Ⅷ．結論

本稿では、「女性の管理職昇進に影響を与えているものは何か？」ということを明ら かにするために、JGSS2008～2003 というミクロデータを用いた 2 値プロビット分析 を通して、企業の特徴、管理職に就く人物の家庭的な背景など、多方向からアプローチ をしていくつかの仮説を検証した。 分析の結果、管理職全体をみると、教育年数・就労年数が長く、規模の大きな企業に 勤めている女性ほど管理職に就く傾向があることが分かった。ただし、これらに関して は、男性についても同じ傾向が見られるため、性別に関係なく昇進に影響する要因だと 考えられる。また、女性の昇進に対して子どもの頃に父親が管理職に就いていたかどう かは、プラスの関係が見られたが統計的に有意な結果は得られなかった。加えて、子ど もを多くもつ女性ほど昇進しにくく、性別役割分担の考えに反対派の女性ほど昇進しや すいという結果が示された。さらに、医療・福祉・教育・研究サービス業に就労してい る女性は管理職に就きやすい傾向があることが分かった。 今回の研究の課題としては、次のようなことが挙げられる。まず、特に既婚女性の場 合は、性別役割分担の考えに反対派の女性でも、夫の意見次第では昇進しないまま会社 を辞めざるを得ないケースも考えられる。そのため、結婚相手の意見や、その発言力も 考慮した分析をする必要があるだろう。また、昇進の前と後とで、性別役割分担に対す る考え方が変わる可能性が考えられる。昇進と考え方との因果関係を明らかにするには、 昇進前後の数年間に渡る縦断的な調査が必要だろう。 今回の分析や先行研究を通して、女性管理職の尐なさが女性の昇進に関する計量分析 を困難にしていることを実感した。近いうちに、このような計量分析がスムーズに行え るくらいに、女性管理職が当たり前に存在する世の中になってほしいものである。 最後に、本論文で使用したJGSS の調査の実施関係者ならびに回答いただいた方々に 感謝申し上げたい。また、本論文を書くにあたってご指導してくださった川口大司先生 に、心から感謝いたします。2 年間のご指導、ありがとうございました。

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Ⅸ．参考文献

・冨田安信（2005）「大卒女性のキャリアと昇格―男女差と結婚・出産の影響」、橘木 俊詔編『現代女性の労働・結婚・子育て―尐子化時代の女性活用政策』、ミネルヴァ 書房、p167－183 ・小池裕子（2007）「女性の職位を規定する要因についての試論的考察」、『雇用不 安時代の就業選択 SSJDA-36』、p69－82 ・川口章（2010）「女性労働者の昇進意欲」、『関西労働研究会合宿報告論文』 ・村尾祐美子（2010）「昇進見込みと職場構成―職場の女性化・非正規化の影響」、『大 原社会問題研究所雑誌』、617号、p67－81 ・鈴木淳子（1996）「若年女性の平等主義的性役割態度と就労との関係について：就 労経験および理想の仕事キャリア・昇進パターン」、日本社会心理学会編『社会心理 学研究』、第11巻3号、p149－158 ・厚生労働省、『賃金構造基本統計調査』、各年版 ・内閣府男女共同参画局（2007）、『平成19年度版 男女共同参画白書』 ・内閣府男女共同参画局（2011）、『「2020年30％」の目標の実現に向けて』

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Ⅹ．付表

［表１-１］分析に用いる変数のケース数と構成比 JGSS-2003 JGSS-2005 JGSS-2006 JGSS-2008 ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ 性別 男 1591 43.4 920 45.5 1987 46.7 1986 47.1 女 2072 56.6 1103 54.5 2267 53.3 2234 52.9 総計 3663 100 2023 100 4254 100 4220 100 役職 役職なし ― ― ― ― 838 63.5 864 62.2 職長・班長・組長など ― ― ― ― 93 7 117 8.4 係長（係長相当） ― ― ― ― 147 11.1 154 11.1 課長（課長相当） ― ― ― ― 142 10.8 159 11.4 部長（部長相当） ― ― ― ― 71 5.4 66 4.8 その他の役職 ― ― ― ― 4 0.3 12 0.9 わからない ― ― ― ― 4 0.3 6 0.4 無回答 ― ― ― ― 21 1.6 11 0.8 合計 ― ― ― ― 1320 100 1389 100 非該当 ― ― 2934 2831 総計 ― ― 4254 4220 就労地位 経営者・役員 138 6.5 94 7.5 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：役職なし 598 28 389 31.2 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：職長・班長・組長 70 3.3 52 4.2 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：係長・係長相当職 82 3.8 67 5.4 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：課長・課長相当職 96 4.5 51 4.1 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：部長・部長相当職 34 1.6 26 2.1 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：その他の役職 ― ― 3 0.2 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：役職はわからない 83 3.9 16 1.3 ― ― ― ― 臨時雇用・パート・アルバイト 492 23.1 266 21.3 ― ― ― ― 派遣社員 40 1.9 17 1.4 ― ― ― ― 自営業主・自由業者 316 14.8 177 14.2 ― ― ― ― 家族従業者 118 5.5 79 6.3 ― ― ― ― 内職 20 0.9 7 0.6 ― ― ― ― わからない 45 2.1 3 0.2 ― ― ― ― 合計 2132 100 1247 100 ― ― ― ― 非該当 1531 776 ― ― 総計 3663 2023 ― ―

25 ［表１-2］分析に用いる変数のケース数と構成比 JGSS-2003 JGSS-2005 JGSS-2006 JGSS-2008 ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ 業種 農業 132 6.2 66 5.3 103 3.9 127 4.8 林業 6 0.3 3 0.2 2 0.1 4 0.1 漁業 6 0.3 6 0.5 11 0.4 16 0.6 鉱業 8 0.4 3 0.2 2 0.1 2 0.1 建設業 137 6.4 95 7.6 227 8.6 178 6.7 製造業 461 21.6 226 18.1 523 19.9 540 20.2 電気・ガス・熱供給・水道業 13 0.6 5 0.4 18 0.7 25 0.9 運輸業 95 4.5 55 4.4 109 4.1 136 5.1 卸売業 69 3.2 40 3.2 120 4.6 96 3.6 小売業 262 12.3 183 14.7 318 12.1 323 12.1 飲食店 85 4 52 4.2 104 4 111 4.2 金融・保険業 61 2.9 29 2.3 91 3.5 65 2.4 不動産業 25 1.2 9 0.7 32 1.2 38 1.4 新聞・放送・出版業、広告業、映画制作業 15 0.7 14 1.1 25 1 26 1 情報・通信サービス業 51 2.4 30 2.4 74 2.8 76 2.8 医療・福祉サービス業 184 8.6 112 9 258 9.8 294 11 教育・研究サービス業 68 3.2 51 4.1 107 4.1 123 4.6 法律・会計サービス業 10 0.5 17 1.4 11 0.4 27 1 その他のサービス業 346 16.2 204 16.4 391 14.9 337 12.6 公務 66 3.1 38 3 81 3.1 99 3.7 分類不能の産業 13 0.6 2 0.2 4 0.2 14 0.5 無回答 19 0.9 7 0.6 19 0.7 14 0.5 合計 2132 100 1247 100 2630 100 2671 100 非該当 1531 776 1624 1549 総計 3663 2023 4254 4220

26 ［表１-3］分析に用いる変数のケース数と構成比 JGSS-2003 JGSS-2005 JGSS-2006 JGSS-2008 ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ 就労年数 １年未満 668 31.3 369 29.6 210 8 193 7.2 １～４年 616 23.4 661 24.7 ５～９年 356 16.7 191 15.3 443 16.8 464 17.4 10～19 年 457 21.4 262 21 552 21 537 20.1 20～29 年 256 12 177 14.2 338 12.9 354 13.3 30 年以上 384 18 232 18.6 459 17.5 445 16.7 無回答 11 0.5 16 1.3 12 0.5 17 0.6 合計 2132 100 1247 100 2630 100 2671 100 非該当 1531 776 1624 1549 総計 3663 2023 4254 4220 企業規模 １人 129 6.7 70 5.6 123 4.7 130 4.9 ２～４人 376 19.5 235 18.8 406 15.4 386 14.5 ５～９人 162 8.4 128 10.3 235 8.9 215 8 10～29 人 280 14.5 168 13.5 367 14 354 13.3 30～99 人 256 13.3 130 10.4 313 11.9 345 12.9 100～299 人 192 10 106 8.5 247 9.4 287 10.7 300～499 人 73 3.8 34 2.7 107 4.1 102 3.8 500～999 人 80 4.1 59 4.7 122 4.6 117 4.4 1,000～1,999 人 81 4.2 46 3.7 71 2.7 109 4.1 2,000～9,999 人 103 5.3 51 4.1 154 5.9 122 4.6 １万人以上 55 2.9 51 4.1 110 4.2 123 4.6 官公庁 233 8.7 123 9.9 216 8.2 233 8.7 わからない 127 6.6 42 3.4 133 5.1 130 4.9 無回答 15 0.8 4 0.3 26 1 18 0.7 合計 1929 100 1247 100 2630 100 2671 100 非該当 1734 776 1624 1549 総計 3663 2023 4254 4220

27 ［表１-4］分析に用いる変数のケース数と構成比 JGSS-2003 JGSS-2005 JGSS-2006 JGSS-2008 ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ 子どもの人数 0 人 731 20 427 21.1 894 21.1 932 22.1 1 人 514 14 285 14.1 546 12.9 583 13.8 2 人 1524 41.6 863 42.7 1827 43.1 1771 42 3 人 716 19.5 363 17.9 825 19.5 789 18.7 4 人 129 3.5 63 3.1 124 2.9 98 2.3 5 人以上 44 1.2 19 0.9 23 0.5 42 1 無回答 5 0.1 3 0.1 15 0.4 5 0.1 総計 3663 100 2023 100 4254 100 4220 100 意見についての賛否：性役割分担 賛成 296 17.4 288 14.2 233 11 184 8.9 どちらかといえば賛成 537 31.5 745 36.8 800 37.7 804 39 どちらかといえば反対 524 30.7 646 31.9 702 33.1 742 36 反対 328 19.2 307 15.2 341 16.1 303 14.7 無回答 21 1.2 37 1.8 48 2.3 27 1.3 総計 1706 100 2023 100 2124 100 2060 100 15 歳の頃の父：役職 役職なし ― ― ― ― 718 37.5 738 36.4 職長・班長・組長など ― ― ― ― 116 6.1 157 7.7 係長（係長相当） ― ― ― ― 124 6.5 165 8.1 課長（課長相当） ― ― ― ― 259 13.5 266 13.1 部長（部長相当） ― ― ― ― 111 5.8 119 5.9 その他の役職 ― ― ― ― 11 0.6 7 0.3 わからない ― ― ― ― 529 27.6 523 25.8 無回答 ― ― ― ― 46 2.4 52 2.6 合計 ― ― ― ― 1914 100 2027 100 非該当 ― ― 2340 2193 総計 ― ― 4254 4220

28 ［表１-5］分析に用いる変数のケース数と構成比 JGSS-2003 JGSS-2005 JGSS-2006 JGSS-2008 ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ ケース数 ％ 15 歳の頃の父：就労地位 経営者・役員 140 3.8 88 4.3 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：役職なし 506 13.8 362 17.9 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：職長、班長、組長 82 2.2 60 3 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：係長、係長相当職 99 2.7 79 3.9 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：課長、課長相当職 144 3.9 105 5.2 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：部長、部長相当職 119 3.2 56 2.8 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：その他の役職 ― ― 4 0.2 ― ― ― ― 常時雇用の一般従事者：役職はわからない 495 13.5 147 7.3 ― ― ― ― 臨時雇用・パート・アルバイト 26 0.7 11 0.5 ― ― ― ― 自営業主・自由業者 1619 44.2 827 40.9 ― ― ― ― 家族従業者 30 0.8 15 0.7 ― ― ― ― 内職 1 0 0 0 ― ― ― ― 働いていなかった 38 1 35 1.7 ― ― ― ― 父はいなかった 282 7.7 161 8 ― ― ― ― わからない 82 2.2 69 3.4 ― ― ― ― 無回答 0 0 4 0.2 ― ― ― ― 総計 3663 100 2023 100 ― ― ― ― 最終学校（本人） 旧制尋常小学校（国民学校を含む） 166 4.5 84 4.2 131 3.1 60 1.4 旧制高等小学校 200 5.5 81 4 113 2.7 102 2.4 旧制中学校・高等女学校 185 5.1 79 3.9 151 3.5 130 3.1 旧制実業・商業学校 21 0.6 12 0.6 25 0.6 24 0.6 旧制師範学校 7 0.2 0 0 6 0.1 3 0.1 旧制高校・旧制専門学校・高等師範学校 29 0.8 17 0.8 24 0.6 24 0.6 旧制大学・旧制大学院 5 0.1 7 0.3 12 0.3 11 0.3 新制中学校 536 14.6 280 13.8 542 12.7 535 12.7 新制高校 1457 39.8 818 40.4 1890 44.4 1833 43.4 新制高専 451 12.3 268 13.2 157 3.7 154 3.6 新制短大 345 8.1 389 9.2 新制大学 531 14.5 330 16.3 754 17.7 855 20.3 新制大学院 48 1.3 33 1.6 78 1.8 65 1.5 わからない 8 0.2 5 0.2 13 0.3 10 0.2 無回答 19 0.5 9 0.4 13 0.3 25 0.6 総計 3663 100 2023 100 4254 100 4220 100

29 ［表 2-１］記述統計量 2003 2005 性別 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 性別 ― 3663 0.434 0.496 1 0 2023 0.455 0.498 1 0 管理職ダミー 男性 1591 0.122 0.327 1 0 920 0.137 0.344 1 0 女性 2072 0.009 0.093 1 0 1103 0.016 0.127 1 0 部長ダミー 男性 1591 0.02 0.14 1 0 920 0.027 0.163 1 0 女性 2072 0.001 0.031 1 0 1103 0.001 0.03 1 0 課長ダミー 男性 1591 0.057 0.231 1 0 920 0.049 0.216 1 0 女性 2072 0.003 0.054 1 0 1103 0.005 0.074 1 0 係長ダミー 男性 1591 0.045 0.208 1 0 920 0.061 0.239 1 0 女性 2072 0.005 0.069 1 0 1103 0.01 0.099 1 0 就労年数 男性 1591 16.481 14.03 74 0 920 18.282 14.703 70 0 女性 2072 11.712 12.589 60 0 1103 11.381 12.341 60 0 企業規模 男性 1591 1.035 2.861 15 0.001 920 1.377 3.672 15 0.001 女性 2072 0.871 2.874 15 0.001 1103 0.854 2.871 15 0.001 父が管理職 男性 1591 0.102 0.303 1 0 920 0.112 0.315 1 0 女性 2072 0.097 0.295 1 0 1103 0.124 0.33 1 0 子どもの人数 男性 1591 1.679 1.191 7 0 920 1.644 1.143 8 0 女性 2072 1.84 1.172 10 0 1103 1.765 1.152 7 0 教育年数 男性 1591 12.167 2.923 18 6 920 12.42 2.937 18 6 女性 2072 11.756 2.494 18 6 1103 11.972 2.474 18 6 性別役割分担 男性 1706 0.419 0.493 1 0 2023 0.437 0.496 1 0 女性 0.51 0.5 1 0 0.5 0.5 1 0

30 ［表 2-2］記述統計量 2003 2005 性別 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 業種１ 男性 1591 0.166 0.372 1 0 920 0.164 0.371 1 0 女性 2072 0.095 0.293 1 0 1103 0.068 0.252 1 0 業種 2 男性 1591 0.006 0.075 1 0 920 0.005 0.074 1 0 女性 2072 0.002 0.044 1 0 1103 0 0 0 0 業種 3 男性 1591 0.051 0.22 1 0 920 0.05 0.218 1 0 女性 2072 0.007 0.082 1 0 1103 0.008 0.09 1 0 業種 4 男性 1591 0.104 0.305 1 0 920 0.133 0.339 1 0 女性 2072 0.121 0.326 1 0 1103 0.139 0.346 1 0 業種 5 男性 1591 0.025 0.155 1 0 920 0.023 0.149 1 0 女性 2072 0.023 0.149 1 0 1103 0.015 0.123 1 0 業種 6 男性 1591 0.006 0.075 1 0 920 0.005 0.074 1 0 女性 2072 0.003 0.054 1 0 1103 0.008 0.09 1 0 業種 7 男性 1591 0.024 0.153 1 0 920 0.025 0.156 1 0 女性 2072 0.006 0.079 1 0 1103 0.006 0.079 1 0 業種 8 男性 1591 0.036 0.186 1 0 920 0.041 0.199 1 0 女性 2072 0.094 0.292 1 0 1103 0.113 0.317 1 0

31 ［表 2-3］記述統計量 2006 2008 性別 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 性別 ― 4254 0.467 0.499 1 0 4220 0.471 0.499 1 0 管理職ダミー 男性 1987 0.162 0.369 1 0 1986 0.166 0.372 1 0 女性 2267 0.017 0.128 1 0 2234 0.022 0.147 1 0 部長ダミー 男性 1987 0.034 0.181 1 0 1986 0.033 0.178 1 0 女性 2267 0.002 0.042 1 0 2234 0.0004 0.021 1 0 課長ダミー 男性 1987 0.065 0.246 1 0 1986 0.073 0.259 1 0 女性 2267 0.006 0.076 1 0 2234 0.007 0.082 1 0 係長ダミー 男性 1987 0.063 0.244 1 0 1986 0.061 0.239 1 0 女性 2267 0.009 0.096 1 0 2234 0.015 0.121 1 0 就労年数 男性 1987 16.596 13.855 70 0 1986 16.543 14.006 70 0 女性 2267 10.967 11.832 60 0 2234 10.604 11.855 60 0 企業規模 男性 1987 1.545 3.744 15 0.001 1986 1.574 3.885 15 0.001 女性 2267 0.917 2.958 15 0.001 2234 0.946 3.006 15 0.003 父が管理職 男性 1987 0.117 0.322 1 0 1986 0.166 0.372 1 0 女性 2267 0.115 0.319 1 0 2234 0.118 0.322 1 0 子どもの人数 男性 1987 1.645 1.147 7 0 1986 1.597 1.152 7 0 女性 2267 1.79 1.121 9 0 2234 1.769 1.157 10 0 教育年数 男性 1987 12.723 2.825 18 6 1986 12.946 2.669 18 6 女性 2267 12.051 2.32 18 6 2234 12.268 2.271 18 6 性別役割分担 男性 2124 0.222 0.416 1 0 2060 0.22 0.414 1 0 女性 0.265 0.441 1 0 0.272 0.445 1 0

32 ［表 2-4］記述統計量 2006 2008 性別 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 ケース数 平均値 標準偏差 最大値 最小値 業種１ 男性 1987 0.172 0.378 1 0 1986 0.188 0.391 1 0 女性 2267 0.08 0.271 1 0 2234 0.074 0.262 1 0 業種 2 男性 1987 0.007 0.084 1 0 1986 0.009 0.095 1 0 女性 2267 0.002 0.042 1 0 2234 0.003 0.056 1 0 業種 3 男性 1987 0.042 0.201 1 0 1986 0.057 0.232 1 0 女性 2267 0.011 0.104 1 0 2234 0.01 0.101 1 0 業種 4 男性 1987 0.123 0.328 1 0 1986 0.113 0.317 1 0 女性 2267 0.131 0.338 1 0 2234 0.137 0.343 1 0 業種 5 男性 1987 0.028 0.164 1 0 1986 0.028 0.166 1 0 女性 2267 0.03 0.171 1 0 2234 0.021 0.144 1 0 業種 6 男性 1987 0.01 0.097 1 0 1986 0.01 0.097 1 0 女性 2267 0.003 0.051 1 0 2234 0.003 0.056 1 0 業種 7 男性 1987 0.025 0.157 1 0 1986 0.027 0.161 1 0 女性 2267 0.012 0.102 1 0 2234 0.01 0.101 1 0 業種 8 男性 1987 0.061 0.24 1 0 1986 0.055 0.228 1 0 女性 2267 0.107 0.309 1 0 2234 0.138 0.345 1 0

33 ［表 3-１］昇進に影響を与える要因 男性(管理職全体) 女性(管理職全体) 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 定数項 -3.393 ― 0.156 *** -3.483 ― 0.429 *** 就労年数 0.013 0.003 0.002 *** 0.024 0.0009 0.004 *** 企業規模 0.038 0.009 0.006 *** 0.024 0.0009 0.014 * 父が管理職 0.335 0.093 0.066 *** 0.094 0.004 0.141 子どもの人数 0.127 0.032 0.022 *** -0.137 -0.005 0.052 *** 教育年数 0.132 0.033 0.010 *** 0.072 0.003 0.029 ** 性別役割分担 0.035 0.009 0.051 0.228 0.009 0.103 ** 業種１ 0.325 0.087 0.064 *** 0.157 0.007 0.195 業種 2 0.508 0.155 0.231 ** 0.788 0.070 0.476 * 業種 3 0.003 0.001 0.105 0.248 0.013 0.432 業種 4 0.329 0.090 0.072 *** 0.117 0.005 0.174 業種 5 0.418 0.123 0.119 *** 0.313 0.017 0.250 業種 6 0.008 0.002 0.224 0.593 0.043 0.388 業種 7 0.523 0.159 0.124 *** 0.690 0.055 0.292 ** 業種 8 0.136 0.036 0.118 0.788 0.055 0.179 *** サンプルサイズ 4139 3111 疑似決定係数 0.115 0.116 調整済み決定係数 0.108 0.075 対数尤度 -1798.849 -322.132 注)***、**、*は、それぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。

34 ［表 3-2］昇進に影響を与える要因 男性(部長) 女性(部長) 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 定数項 -3.730 ― 0.250 *** -2.889 ― 1.108 *** 就労年数 0.012 0.001 0.003 *** 0.033 0.00002 0.012 *** 企業規模 -0.004 -0.0003 0.010 0.053 0.00004 0.034 父が管理職 0.050 0.003 0.108 0.482 0.001 0.376 子どもの人数 0.122 0.008 0.032 *** -0.112 -0.00009 0.129 教育年数 0.114 0.008 0.016 *** -0.098 -0.00008 0.080 性別役割分担 -0.221 -0.014 0.083 *** -0.192 -0.0002 0.294 業種１ 0.221 0.016 0.096 ** 0.704 0.002 0.420 * 業種 2 -5.116 -0.033 0.125 *** ― ― ― 業種 3 0.046 0.003 0.165 ― ― ― 業種 4 0.078 0.006 0.112 ― ― ― 業種 5 0.167 0.013 0.181 ― ― ― 業種 6 0.012 0.001 0.343 1.987 0.060 0.650 *** 業種 7 0.239 0.020 0.202 ― ― ― 業種 8 0.072 0.005 0.174 1.361 0.008 0.520 *** サンプルサイズ 4139 3111 疑似決定係数 0.072 0.241 調整済み決定係数 0.051 0.011 対数尤度 -663.793 -33.016 注)***、**、*は、それぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。

35 ［表 3-3］昇進に影響を与える要因 男性(課長) 女性(課長) 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 定数項 -3.434 ― 0.187 *** -3.910 ― 0.596 *** 就労年数 0.008 0.001 0.002 *** 0.017 0.0003 0.006 *** 企業規模 0.019 0.002 0.007 ** -0.004 -0.00006 0.025 父が管理職 0.277 0.042 0.079 *** 0.121 0.002 0.186 子どもの人数 0.143 0.019 0.026 *** -0.154 -0.002 0.079 * 教育年数 0.102 0.013 0.012 *** 0.090 0.001 0.039 ** 性別役割分担 0.107 0.014 0.062 * 0.217 0.004 0.142 業種１ 0.242 0.034 0.082 *** 0.107 0.002 0.262 業種 2 0.779 0.168 0.245 *** ― ― ― 業種 3 -0.002 -0.0003 0.139 ― ― ― 業種 4 0.327 0.050 0.087 *** 0.101 0.002 0.225 業種 5 0.464 0.082 0.134 *** 0.336 0.008 0.294 業種 6 0.051 0.007 0.276 ― ― ― 業種 7 0.213 0.032 0.160 ― ― ― 業種 8 0.099 0.014 0.146 0.697 0.020 0.212 *** サンプルサイズ 4139 3111 疑似決定係数 0.082 0.108 調整済み決定係数 0.070 0.043 対数尤度 -1089.535 -150.783 注)***、**、*は、それぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。

36 ［表 3-4］昇進に影響を与える要因 男性(係長) 女性(係長) 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 回帰係数 限界効果 標準偏差 有意性 定数項 -2.952 ― 0.188 *** -3.678 ― 0.511 *** 就労年数 0.009 0.001 0.002 *** 0.023 0.001 0.005 *** 企業規模 0.043 0.005 0.007 *** 0.028 0.001 0.017 * 父が管理職 0.265 0.035 0.083 *** -0.032 -0.001 0.179 子どもの人数 0.003 0.0004 0.029 -0.101 -0.002 0.060 * 教育年数 0.072 0.008 0.013 *** 0.066 0.002 0.035 * 性別役割分担 0.076 0.009 0.067 0.242 0.006 0.125 * 業種１ 0.252 0.031 0.086 *** 0.147 0.004 0.241 業種 2 0.174 0.022 0.300 1.061 0.083 0.496 ** 業種 3 -0.0004 -0.00005 0.139 0.471 0.019 0.447 業種 4 0.253 0.033 0.096 *** 0.177 0.004 0.215 業種 5 0.190 0.025 0.160 0.355 0.012 0.311 業種 6 0.014 0.002 0.302 0.621 0.030 0.504 業種 7 0.584 0.099 0.143 *** 0.830 0.050 0.340 ** 業種 8 0.135 0.017 0.160 0.660 0.026 0.230 *** サンプルサイズ 4139 3111 疑似決定係数 0.082 0.101 調整済み決定係数 0.067 0.033 対数尤度 -950.420 -200.091 注)***、**、*は、それぞれ 1％、5％、10％水準で有意であることを示す。