PIAACの調査結果を活用した、日本におけるスキルと仕事と教育のミスマッチの検証
【研究キーワード】
PIAAC / 国際比較 / ミンサー型賃金関数 / 男女の賃金格差 / 労働生産性 / 教育と仕事 / 教育とスキル / ミクロデータ / 標本調査法 / 職業と教育 / スキル / ミスマッチ / 国際成人力調査
【研究成果の概要】
研究2年度目に当たる本年度は、実際のデータ分析を行うとともに、追加的に行うモニター調査の内容についての検討を行った。
データ分析については、まず、日本を含む、数的思考力のスコアの平均値が高い5カ国を取り上げて、月収の十分位数を従属変数とし、性別や学歴、雇用形態等を独立変数とする回帰分析を行い、各独立変数の係数の大きさを比較した。これにより、男女の違いや雇用形態の違いによる収入の格差が大きいこと、実際の学歴よりも仕事で必要とされる学歴が低いとされる「学歴過剰者」の比率が高く、収入に対して負の効果を与えていること、大学院修了の収入に対する正の効果が相対的に小さいこと等が日本の特徴であることを示唆する結果が得られたので、2021年9月に開催された日本教育社会学会の年次研究大会で発表を行った。さらにこの分析結果を基に、男女の賃金格差についてより掘り下げた分析を行った。具体的には、日本と韓国、英国、フランス、オランダの5カ国を取り上げて、ミンサー型賃金関数の考え方を踏まえた、時給を従属変数とする回帰分析を行い、各独立変数の係数の大きさを比較したが、日本は、学歴と数的思考力のスコアを統制した上での男女の賃金格差が最も大きく、また5カ国中で唯一、大卒の女性の平均賃金が高卒男性の平均賃金より低いなど、女性の人的資本の活用という点で国際的に立ち遅れた状況にあることを示唆する結果が得られた。この結果は令和4年度に刊行される文部科学省国立教育政策研究所の紀要に公表される予定である。
モニター調査は、PIAACのデータだけでは解明できない疑問について追加的な情報を得るために行うものであるが、様々な分析を行った結果、日本の雇用者(大卒の男性正社員)は、他の国に較べて労働時間が長い一方で、スキルの使用頻度が相対的に低い傾向が示唆されたので、このことの原因を解明するための調査を最終年度に実施することとした。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
本田 由紀 | 東京大学 | 大学院教育学研究科(教育学部) | 教授 | (Kakenデータベース) |
白川 優治 | 千葉大学 | 大学院国際学術研究院 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)