女性就業率は島根88.9%・東京61.9%――都道府県別格差をデータで読む

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3月8日は国際女性デー。働く女性の状況はこの数十年で大きく変わりましたが、都道府県によって異なる実態があります。

この記事では、e-Stat「社会・人口統計体系」の都道府県別労働データを使い、女性就業率(15〜64歳人口に占める就業者の割合)を1980年から2020年にわたって追います。国勢調査に基づくデータから、都道府県間で27ポイントを超える格差と、40年間の変化が見えてきます。

全国トレンド:女性の就業率は40年で19ポイント上昇

まず、男女別の就業率を全国ベースで確認します。女性就業者数(F110202)と男性就業者数(F110201)をそれぞれ15〜64歳人口で割って算出します。

このデータは e-Stat「社会・人口統計体系」の都道府県別労働データ(pref_labor)と人口データ(pref_population)を使います。就業者数の男女別コードは以下のとおりです。

コード内容
F1102就業者数(合計)
F110201就業者数(男)
F110202就業者数(女)

15〜64歳の女性人口は pref_populationA120402(15〜19歳女性)〜A121302(60〜64歳女性)の10コードを合算して算出します。

1980年に53.1%だった女性就業率は、2020年に72.3%まで上昇しました(+19.2ポイント)。特に2010〜2020年の10年間で63.3%から72.3%へと9ポイント上昇しており、2016年施行の女性活躍推進法前後の政策効果が見て取れます。一方、男性は1980年の89.0%から2020年の85.7%へとやや低下しており、両者の差は35.9ポイントから13.4ポイントに縮まりました。

都道府県別ランキング:島根88.9%・東京61.9%で27ポイント差

2020年時点の女性就業率を都道府県別に並べると、大きな差が浮かび上がります。

1位の島根県(88.9%)と最下位の沖縄県(61.5%)の差は27.4ポイント。最低賃金ランキングとは異なり、首都圏(東京61.9%・神奈川66.6%)や近畿圏(大阪63.7%・京都67.7%)が低位に集まっています。高位には北陸・山陰が並び、島根・富山・山形・福井が上位4県を占めます。

地図で見る地域分布

女性就業率を都道府県マップで可視化すると、地域的な偏りがより鮮明になります。

地図からは東日本・日本海側が緑(高就業率)、関西・首都圏・沖縄が赤(低就業率)に色分けされる構造が読み取れます。北海道と東北の日本海側(秋田・山形)も高い傾向があります。

2000年→2020年の変化:奈良が最大の伸びを記録

2000年を起点として、どの都道府県が最も就業率を伸ばしたかを確認します。

2000〜2020年の変化幅では、奈良県(+19.2ポイント、49.6%→68.8%)が全国最大を記録。秋田県(+19.1ポイント)、長崎県(+18.7ポイント)が続きます。一方、東京都は+3.3ポイント(58.6%→61.9%)と最も伸びが小さく、沖縄県(+7.9ポイント)が2番目に小さい変化幅でした。

まとめ

  • 全国の女性就業率は1980年の53.1%から2020年の72.3%へと19.2ポイント上昇し、特に2010〜2020年の伸びが大きい
  • 都道府県別では島根県88.9%と沖縄県61.5%の間に27.4ポイントの格差があり、北陸・山陰が高く、首都圏・近畿圏・沖縄が低い
  • 2000〜2020年の変化幅では奈良県が+19.2ポイントで最大、東京都は+3.3ポイントにとどまった

地方の女性就業率が都市を上回る背景には、農業・自営業への従事など家族就業の慣行が残る地域構造があると考えられます。一方で東京・大阪は保育所の確保や長時間通勤が育児期の就業継続を難しくしているとも指摘されます。女性活躍推進の政策効果は数字に表れていますが、都市の低位は依然として課題として残っています。国勢調査の次回(2025年)データが公表されれば、さらなる変化が見えてくるでしょう。

地方が都市を上回るという「逆転構造」は、40年分の推移と都道府県の格差を並べて初めて見えてきます。こうした分析の土台になるデータを、Queriaは整えた形で公開しています。国勢調査をもとにしたe-Statのデータをはじめ、官公庁のオープンデータについて、列名・単位・文字コードを揃え、テーブルやカラムの意味をメタデータとして添えてあります。データを集めて加工する手間をかけずに、本記事で使った都道府県別の労働力テーブルから関心のある地域や年次を取り出せます。データ整備に時間を取られず、地域の実態を読み解くことそのものに集中できます。

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本記事はAIを活用して作成し、編集部が内容を確認しています。記事内のSQLを実行してデータをご自身で検証いただけます。