OSIPP Discussion Paper : DP-2002-J-019「中国の日系企業における中間管理職の昇進と賃金」

August 23, 2002

松繁 寿和 (MATSUSHIGE, Hisakazu)
大阪大学大学院国際公共政策研究科（ＯＳＩＰＰ）
徐 雪梅 (XU, Xuemei)
中国東北財経大学工商管理学院

助教授

助手

【キーワード】中国の日系企業、内部昇進、賃金、ジェンダー【要約】本研究では、大連経済技術開発区における日系企業の企業内賃金と昇進制度を、
これまであまり研究が行われてこなかった中間管理職に焦点をあてて分析する。特に、日本企業と同様に、勤続と経験が昇進を促し、賃金を上昇させているかどうかを確認する。
4 社の全中間管理職へのアンケート結果を統計解析した結果、中国においても勤続が昇進に際して重要な要因の一つであることが確認された。すなわち、内部昇進が有意になっており、操業開始後わずか数年を経た段階ですでに内部労働市場が形成されつつあることが確認された。一方、職位をコントロールすると勤続や経験は直接賃金を上昇させる要因とはなっておらず、日本的な制度との違いが観察された。また、性別による差は昇進においても賃金においても観察されず、一般に言われているように女性の活用が進んでいることも確認された。
連絡先：〒560-0043 大阪府豊中市待兼山町 1-31
大阪大学国際公共政策研究科
松繁 寿和
matusige@osipp.osaka-u.ac.jp

1

1.

はじめに
本研究では、大連経済技術開発区における日系企業の企業内賃金と昇進制度を統計的に分析する。特に、これまであまり分析が行われてこなかった中間管理職を対象とし、昇進や賃金を決定する要因として経験年数や勤続の効果を計測する。
急速に近代化を推し進めている中国において、有能な人材の確保と育成は重要な問題である。最近では外資企業間だけでなく変革を急ぐ国有企業も加わり、人材獲得競争はいっそう厳しさを増している。実際、中国に投資する際の問題として現地人材の確保が困難である点や、技術者、管理職、大卒といった比較的高学歴、高技能の人材不足を指摘する
企業が少なくない1。見方を変えれば、どれだけ魅力ある人事制度を持つか、また、いかに人材を効率よく獲得し育成するかという面で、日本、韓国、台湾、欧米および中国の企業が競っている状況にあるともいえ、中国に進出する企業にとって、人事・処遇制度のあり方は重要な課題である。
一般に企業が海外で操業を行う場合、母国の人事施策をどの程度持ち込むかという問題に直面する。自国のやり方のどの部分を残し、どの部分を進出先の事情に合わせて修正するかを考えねばならない。中国に進出している日系企業にも例外ではない。とりわけ、日本企業が比較的重視している度合いの高い内部昇進や年齢や勤続とともなう賃金上昇が中国進出後も観察されるかどうか非常に興味深い点である。そこで、本研究では日系企業の中間管理職を対象に行ったアンケートを利用し、かれらの昇進や賃金を決定する要因を分析する。これにより、中国における日系企業の賃金のあり方を把握し、他企業と比較するための基礎的情報を提供することが可能となる。

2. 先行研究と問題の所在
ホワイトカラー、特に管理職に関する企業内賃金制度の調査および研究の蓄積は十分ではない。また、それらの多くは記述的なもので統計的に分析したものは極めて限られている。賃金実態の異制度間の比較を可能にするためには、共通のフレームワークのもとで企業内賃金データの統計分析を行うことが必要であるが、そもそも企業内賃金データの入手が困難であるため、日本や欧米諸国においても分析されたケースは少ない。特に、中国においてはそれが極めて困難であることからこれまで試みられていない。そこで、本研究ではアンケート調査により入手した中国人中間管理職の賃金等に関するデータを用いて賃金や昇進の分析を試みる。
中国における日系企業の賃金制度に関する記述的研究としては、日本労働研究機構（1996,1997a,b）が代表的なものとしてあげられる。そこでは、日系企業 17 社を対象に調査を行い、人材の現地化の状況を把握するとともに賃金と昇進構造に関する聞き取りを行

本稿で使用されたデータの収集が可能となったのは張克氏の尽力によるところが大きい。
協力していただいたことに心から感謝する。
1
日中投資促進機構（1997,1998,2000）を参照のこと。
2

っている。そこでは、本研究で扱う企業がある大連におけるいくつかの代表的日系企業も含まれている。また、（1997）は日系電機工場における新入社員から部長にいたるまでの等級と職位給の関係を把握し、管理職層の給与制度に関する貴重な情報を紹介した。安室、関西生産性本部、日中経済貿易センター、連合大阪編（1999）も、いくつかの日系企業の事例を扱いながら、賃金の上昇率の決定における工会の役割や、手当ての問題、年功
賃金と仕事給のバランスの問題等も議論している2。しかし、これらはいずれも賃金の決定
要因に関する統計分析を行っているわけではない。
一方、賃金関数の統計的推定は、公表データや市民や地域を対象に配布・回収された独自のデータを使用していくつか試みられている。しかし、勤続を賃金の決定要因として捉える試みは少ない。さらに、企業の企業内賃金のあり方を個票により分析した研究はほとんど存在しない。
伊藤(1998)は、公表された集計データを用い 1993 年の企業管理人員と組織管理人員の賃金関数を推定している。この研究は、中間管理職の賃金を人的資本理論の観点から分析しており、本稿の興味と非常に近い。分析の結果、賃金に対して勤続が有意に効くことが推定されている。また、勤続の２乗項は負で有意であることから、｢勤続年数が 27 年以内の場合には、勤続年数は年間賃金額に正の影響を与えるが、その限界的影響は勤続年数が高くなるにしたがって小さくなり、勤続年数 28 年目からその限界的影響は負に転じる（p.234）｣としている。すなわち、学校卒業後転職をせずに働きつづけた場合、40 歳後半
まで賃金が上昇したあと減少に転じることを指摘している。また、教育年数は正に有意な効果を持ち、1 年教育年数が増加すると賃金が 14.4％近く増加することも示した。ただし、統計が集計データであること、説明変数が勤続と教育年数に限られているなどの限界がある。
一方、独自のアンケートにより所得の分析を行った研究もある。それらの多くは所得格差に焦点を当てているが、所得を決定する要因を求めている点で、本稿の分析と方向は同じである。Meng(1998)は、郷鎮および地方私営セクターにおける男女間賃金格差を推定するために、労働者を対象としたアンケート調査を使用している。いくつか試みられたミンサー型賃金関数の推定において男女とも、勤続年数の係数は正で有意、その 2 乗項は負で有意となっており、伊藤とほぼ同様の結果を得ている。また、他の職業経験年数およびその 2 乗項も使用されており、それぞれ正で有意、負で有意という結果を得ており、人的資本理論が予測する結果となっている。
また、Knight and Lina(1991)も所得格差の分析を行うために個票データを用いているが、勤続や職業経験は変数として用いられておらず、年齢のカテゴリーダミーを用い、賃金（所得）関数を推定している。推定結果は、若年期は年齢とともに所得が上昇するが 46-50 歳
2

中国における日系企業の雇用制度を含めた経営全般に関するアンケートは、市村 編著（1998）
富士総合研究所（1997）、日中投資促進機構（1997、1998、2000）が行っている。

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をピークとして年齢効果が減少することを示している。Zhou（2000）は回想法によるパネ
ルデータを作成し所得格差の変遷を分析する中で、所得の決定において年齢が正に、またその２乗項が負に影響することを見つけている。
これらの先行研究に比較し、本研究は以下のような特徴をもつ。
１． 中間管理職の企業内アンケート（回収率は 100％）である。
２． かれらの職位データを使用し職位の決定要因の分析が可能である。
３． その上で、年齢や勤続の賃金への間接的影響と直接的影響をみる。
以下、本稿は次のように展開される。つづく、第 3 節では、検証する統計モデルを説明する。第 4 節では、昇進の基本統計量をしめし、昇進年齢等の特徴をとらえたあと、多変量解析により昇進の決定要因、特に経験年数や勤続年数の重要度を探る。第 5 節では、賃金の決定要因を調べ、中国で生産を行う日系企業の賃金に関する特徴を明らかにする。第 6
節は、発見された事項のまとめと考察である。

3.

推定モデルと対象企業(ア) 推定モデル
日本的人事・処遇制度の特徴としてまず挙げられる点は、｢年功｣賃金という言葉で代表される年齢・勤続とともに賃金が上昇する制度である。しかし、実は年齢とともに賃金が上昇することはホワイトカラーに関する限り日本特有の現象ではない。多くの先進国においてもホワイトカラーの賃金年齢カーブは右上がりとなる3。中国でも同様のことが観察されるかどうかをまず確認しておく必要がある。
もし、右上がりの賃金カーブが観察されるならば、次の問題として年齢や勤続が昇進を引き起こしその結果として賃金が上昇するのか、それとも昇進がなくても単に年齢や勤続を積むだけ賃金が上昇するのかを確かめておく必要がある。一般的に日本企業においては
これら両方の経路を通じて賃金が上昇する。前者は、基本的には内部昇進によるものであり、後者は同一職位における技能向上分の反映または労働意欲保持のための施策と考えられる。中国において内部育成と内部昇進が形成されているとすれば昇進の決定に勤続が大きく影響を与えるはずである。逆に、人材の確保を外部市場に頼っているとすれば勤続の効果は見られないと予想される。また、同一職位であっても、勤続や経験を積むことで賃金に差が出るかどうかは、仕事への意欲や企業への定着傾向を考える上で重要な点である。
これらが中国国内の日系企業においても行われているかどうかを検証することによって、日本的制度との類似性を測ることができる。
まず、昇進に関する推定モデルから説明しよう。ここで、a i を個人 i が持つ上位の職につくために必要な要件または能力を表す変数とし、 xexp i を経験年数、 xlos i を勤続年数、 xo i を3

小池（1991）を参照。
4

a i に影響するその他の変数ベクトルとすれば、とすれば、それらの関係は
ai = β 0 + β exp xexp i + β los xlos i + β o ' xo i + ui

( i = 1,2, K , n )（1）で表される。
実際には ai は計れない。しかし、a i の高いものほど高い地位についていると考えられる。
そこで、職位を質的変数として取り扱いオーダード・プロビットを応用することで、高い職位に入る確率を増加させる要因を探ることができる。
一方、賃金を上げる要因を

ti = γ 0 + γ exp xexp i + γ los xlos i + γ s S i + γ o zo i + ε i(2)とすれば、同様に、カテゴリー別に取られた賃金データを使用してオーダード・プロビッ
ト分析を用いることができる。ただし、 S i は個人 i の職位、 γ exp 、 γ los 、 γ s 、 γ o はそれぞれ経験年数、勤続年数、職位、その他所得に影響する変数の係数および係数ベクトルである。ここでは、特に γ exp と γ los に注目する。
間接的効果を考えよう。たとえば勤続が昇進を通じて所得に与える効果は γ los β los となる。
通常、職位の上昇は所得の上昇を伴うことから、 γ s > 0 であると考えられ、(1)式で、β los > 0 ならば、間接効果 γ los β los > 0 が予想される。
(イ)

対象企業

この研究で使用されるデータは、日系企業 4 社における係長クラスから部長クラスまでの現地採用の中国人中間管理職を対象に 2001 年 9 月に行った調査である。調査は人事部を通じて配布され回収されたため、ほぼ完全に回収されている。ただし、この回収方法を取ったため配布数が限られ、規模の大きな V 社においては課長代理以上のみに配布された。
以下、調査対象企業の概要を記述する。
S 社は産業用工具の製造と販売している独資企業である。登録資本金は７億円、92 年 5月に設立された。中国人 9 名を 91 年から会社設立直前まで本社で研修し、中国人スタッフの核を育成した。操業開始時、従業員は 60 名であった。当初は、本社から 10 人の日本人出向者が派遣され、生産管理と技術指導を行ったが、2 年ほどすると現地スタッフが育成され、現在は大半の業務を中国人スタッフに任せ、日本人の駐在員は総経理と 1 名の技術指導者のみである。新卒を役職なしで採用し内部昇進させるのが基本的な方針となっている。
ただし、一般的に日本よりも昇進がはやいのが特長である。
T 社は、産業ガスとその関連機器の製造と販売をしている会社である。大連経済技術開発
区内の工場は中国における初めての投資であり、大連経済技術開発区にある国営企業との合弁で事業が始められた。日本側と中国側の出資比率は 17 対 3 で、90 年 9 月に操業を始5めている。登録資本金は約 40 億円、総投資額は約 50 億円である。現在の従業員は 約 145名、うち日本人は 6 名で中国人中間管理職が 28 名いる。組織は、日本式の部課長制をとっており、董事長−総経理−本部長−部長−課長−係長−主任（間接）というヒエラルキーになっている。
U 社は、日本の大手商社と繊維メーカーとの合弁会社で、92 年 4 月に操業を開始した。
紳士服の製造・販売をしており、従業員数は 600 人余りで、組織は日本人の総経理 1 名、技術部長 1 名の以外、ほとんど現地中国人スタッフに任せている。
V 社は 100％日本の出資であり、89 年 9 月会社設立（登録資本 15 億円）、92 年 2 月から本格操業に入っている。97 年末現在で、登録資本 90 億円、総投資額 300 億円弱の大企業である。主に、コンピュータ周辺機器の部品生産をしている。操業開始時の従業員数は 660
名であったが、以後順次増員し、93 年 7 月には 1,400 名となり、現在の態勢が整った 97
年 9 月には 3,400 名となった。現在、幹部要員の大卒人材は約 100 名である。創業当初は、中途採用で人材を確保したが、その後かなりの部分は内部昇進に切り替わっていっている。
現職の課長の半分は設立当初係長として採用され、3〜5 年を経て課長に昇進した。さらに、そのうちの 4 人が 3〜5 年後に部長に昇進した。また、現職の部長の 1 人は設立当初課長として採用され、97 年に部長に昇進している。現職の係長のほとんどは大学卒業後役職なしで採用され、昇進により現在の職位についている。駐在する日本人はほぼ 20 名である。

4.

昇進分析
この節では、昇進を決定する要因を分析する。まず、基本統計量をみることで昇進の特徴を把握し、その後昇進を決定する要因を探る。先にも述べたように、経験年数と勤続がどの程度重要であるかに注目する。
(ア)

基本統計量

中国の内部労働市場に関する統計は極めて限られているために、ここでは少し詳細に基本統計量を観察することで、全体像とその特徴を把握したい。アンケートでは(1)係長クラス、(2)副課長クラス、(3)課長クラス、(4)次長クラス、(5)部長クラスの 5 分類で職位を聞いている。しかし、各企業で名称が異なるため同じクラスを同一に扱えない。そこで、各社の組織図、規模、および聞き取りにより得られた情報をもとに企業別に各職位の役割内容を把握した結果、係長・副課長・課長代理クラス、課長クラス、次長・部長クラスの３つのカテゴリーに分けることが適切と判断した。
図表 1 は、企業別・職位別の人数を示している。まず、操業後 10 年ほど経過した時点で部長を含むかなりの地位まで中国人の採用、すなわち人材の現地化が進んでいることがわかる。
S 社は 4 人の部長のうち 3 人が中国人で締められている。また、5 人の課長すべてが中国人、1 名だけ存在する副課長も中国人である。

6

T 社の場合は、8 部のうち 6 部において中国人が部長となっている。ただし、3 つの本部長は日本人である。残念ながら課の数は把握できていないが、アンケートから 13 名の中国人課長がいることがわかっている。
U 社の場合、5 部あるなかで中国人部長は 2 名、総監（次長クラス）が 4 名いる。総監と答えた者が存在するのは U 社のみで他社にはいない。組織図から見ると U 社の部長は他
社の本部長、総監は部長クラスの役割を対応するようである。課は 13 課あり、7 名の中国人課長が存在する。
V 社の場合は、アンケートでは 5 人の中国人部長が誕生している。組織図でとらえられると 8 部門存在し、そのうち 4 部門が中国人である。また、26 課のうち課長ではなく課長
代理しかいないところが 2 課ある。3 課において日本人が課長になっているほかは、すべて中国人である。
図表 2 は、男女比率を見たものである。S 社の女性比率は、係長・副課長・課長代理ク
ラスでは 44.44％と高いが、課長クラス、次長・部長クラスにおいてはそれぞれ 20.00％、33.33％と低い。T 社、U 社とも中間管理職にしめる女性の割合は 46％強であり、女性が活躍している。T 社においては部長にしめる女性の割合は 16.67％と低いが、課長にしめる女
性の割合は 61.54％である。U 社においても部長の半数が女性である。一方、V 社は、統計のとれた課長代理以上の職位において、1 名の課長を除いて残りは全て男性であり、他の３社に比較して女性の登用率は低い。
図表 3 は企業別・職位別大卒（本科 4 年生卒以上）比率を調べた結果である。まず、全体的に大卒比率が高い。中国の大学進学率が 2％強であることを考えると、企業が大連という都市部にあることを勘案してもかなり高いといえる。また、上位の職位ほど高学歴である。比較的比率の低い S 社であっても 30％近くが大卒である。世界的に有名な企業である
V 社に置いては、部長は 100％大卒であり、全体でも 82.14％ときわめて高い数字を示している。
図表 4 は、平均年齢をみたものである。鍵型の棒は標準偏差を表している。まず、V 社
だけが他の 3 社とは大きく異なることがわかる。V 社の場合、係長・副課長・課長代理ク
ラスの平均は 35.00 歳、課長クラスの平均は 39.95 歳、次長・部長クラスの平均は 46.80
歳と、上位の職位ほど明らかに年齢が高くなる。また、それぞれの職位の平均年齢も日本国内の企業と大きく変わらない。しかし、他の 3 社においては、全体として高位の職位ほど年齢が高い傾向は見られるものの、職位間の年齢に大きな差があるわけではない。課長クラスが 30 歳前後、次長・部長クラスが 30 歳台後半に固まるなど若い人材の登用がめだつ。
図表 5 は、平均勤続年数を企業別・職位別に見たものである。最も目を引くのは、職位が高くなるほど勤続年数が長いというわけではない点である。通常、内部昇進制度が確立していれば、上位の職につくには下位の職で年数を積む必要があるために、上位の職位に就いている者の勤続年数が長くなるはずであるが、これらの企業においてはその傾向がみ

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られない。逆に T 社のように、上位の職位ほど明らかに勤続が短い場合もある。このような結果を生む要因としてはいくつか考えられる。まず、どの企業も立ち上げ後のあまり年数が経っておらず各職位において立ち上げ期に採用した人材の多くが勤めているとすると、もともと職位間で勤続に差がでてこない。また、人材の現地人への移行も、このような結果を導く別の要因と考えられる。通常、海外で操業を行う場合、人材の移行は下位の職位から行われると考えられる。上位職位の移行は下位職位の移行に比べて遅れるために、現地人が上位職位に雇われたのは比較的最近である可能性が高く、結果かれらの勤続は短くなる。
さらに、各社が内部育成への移行を試みていることもこのような結果を生む要因である可能性がある。通常、育成はまず下位の職位に貼り付け仕事の内容を把握させた後、徐々に昇進させていくという形をとる。内部育成が完了しておらず下位の職位は徐々に内部育成されているが上位の職位はまだ外部からの人材調達に頼っている段階では、下位の管理職の勤続が長くなる可能性がある。ここでは情報が不足しているために、この現象がいずれの要因によりもたらされているかを明確にすることはできないが、少なくともこれらの企業において内部労働市場がまだ十分に発達していないということが示されている。
ただし、以上の分析は勤続という変数をそれぞれ職位別に観察しただけである。昇進における勤続の役割だけを純粋に取り出すには、他の要因をコントロールしなければならない。そこで、次節ではその問題に対処して分析を行う。
(イ)

昇進の決定要因上で議論された昇進と勤続の関係を、多変量解析を行うことで確認してみよう。全職位を含む分析においては、課長未満のデータが取れていない V 社以外の 3 社を対象に職位の変数を非説明変数としてオーダード・プロビット分析を行う。次に、課長から部長への昇進に焦点を絞り、V 社のデータを含まない場合と含む場合の両方を分析する。
①

V 社以外の昇進構造

図表 6 は、V 社以外のデータを使用して全管理職位における昇進を分析したものである。
（I）は昇進に影響を与えると思われる変数を使用可能なかぎり含めて推定した結果であり、（II）は、アカイケ・インフォーメーション・クライテリア（AIC）のもとで変数を絞って推定した結果である。主に、(II)に関して議論を進める。
まず、労働市場での経験年数に関しては、その 2 乗項の係数が 0.010 と正で有意である。
すなわち、中途採用者であっても他社でのそれまでの仕事経験をかなり生かせる。勤続年
数の 1 次項の係数は P 値が 0.078 であるが、正の係数を持つ。よって、当該企業で勤続を重ねることは労働市場での市場の経験を重ねる効果に勤続効果を加えることになり、同一企業にとどまる方が昇進の可能性は大きくなる。すなわち、その企業での経験が昇進に有効に働くことを示している。しかし、2 乗項が負であるためにその限界効果は徐々に減少す

8

る。
その他の変数の効果を見てみよう。女性ダミー変数の係数は有意ではない、中国では男女間に処遇格差がないといわれるが、このデータはそのことを裏付けている。教育に関しては大学以上の学歴が有意に正の効果を持っていることから、大卒であることがかなり優位であることがわかる。また、職種に関しては、事務職、営業職の昇進の可能性が低い可能性がある。
②

課長から部長への昇進

次に、課長クラスと部長クラスだけを対象とし、その 2 グループに分かれる要因を、プ
ロビット分析を通じて明らかにした。会社のヒエラルキーを考えると、通常課長ポストの数はかなり存在し、そこまでの昇進は早い遅いの差はあるものの多数の者が昇進できる可能性がある。しかし、部長ポストは極めて限られており、課長から部長への昇進は一挙に困難になる。特に、対象となる企業は中国における日系企業であり操業後それほど時間がたっていないことを考えると、社長や副社長のポストを中国人が占めることは極めて稀である。部長になった者は中国人従業員の中では成功者とみなせ、部長への昇進を特別に取り出し分析を行う意味がある。
図表 7 は、V 社以外のデータを使用して課長クラスから部長クラスへの昇進を分析した結果である。(III)は昇進に影響を与えると思われる変数を推定が可能となる範囲で含めた結果であり、(IV)は、先の(II)と同様に AIC のもとで変数を絞った結果である。ある程度予想されたことであるが、先の結果とあまり大きな差はない。労働市場での経験年数に関しては、その 2 乗項の係数が正で有意である。勤続年数に関しては、この場合 1 次項だけが有意になり、勤続年数の正の効果がはっきりと現れる。女性ダミー変数、大学以上の学歴も先の結果と同様に有意に正の効果を持つ。だだし、職種に関しては、事務職のみが 10％棄却域で有意となる。
V 社のデータを含んで分析した結果は図表 8 に示している。まず、労働市場での経験年数に関しては、その 1 次項の係数が正で有意となる。ここでは、勤続年数に関しては、2 乗
項が正で P 値 0.068 と棄却域 10％で有意となっている。したがって、勤続を重ねれば重ねるほど部長クラスへの昇進可能性は累積的に高くなっていく。ここでも勤続が効果を持つ可能性が示されている。
その他、女性ダミー変数の係数は有意ではなく、教育に関しては大学以上の学歴が有意に正の効果を持っているという同様の結果を得ている。また、企業ダミーを見ると、V 社に比べて他社は昇進可の能性が高い。これは、V 社だけがかけ離れて企業規模が大きく競争相手が多いことを反映していると思われる。また、職種に関しては、事務職、技能職、営業職において昇進の可能性が低くなっている。

9

5.

企業内賃金関数
前節では、昇進を決定する要因を分析した。昇進は通常賃金の上昇を伴う。したがって、昇進を促進させる変数は昇進を通じて賃金を上昇させることになる。この節では、この点を確認する。また、職位がコントロールされていても、たとえば勤続を重ねることが賃金を上昇させるかどうか、すなわち賃金の構成要素の中に純粋に勤続と連動する部分があるかどうかを調べる。
(ア)

基本統計量

まず、賃金に関する基本的な統計量を把握したい。賃金の実数を聞き出す調査は許可されなかったので、かわりに月額平均賃金の幅を設定し該当するカテゴリーを選択する方法をとった。カテゴリーは、(1)2000 元以下、(2)2000〜2999 元、(3)3000〜3999 元、(4)4000〜4999 元、(5)5000 以上の 5 つを設定した。
図表 9 は、係長・副課長・課長代理クラス、課長クラス、次長・部長クラスの賃金分布を示している。係長・副課長・課長代理クラスに関しては、多くが 2000 元から 3999 元の間にある。課長クラスにおいては 3000 間から 4999 元、次長・部長クラスは 5000 元以上を得ている者が多い。
(イ)

賃金の決定要因

次に、賃金の決定要因を探る。注目する点は、昇進という間接的経路以外に、労働市場での経験や勤続が直接賃金に反映される仕組みがあるかどうかである。先の昇進の分析と同様に、V 社以外のデータを使用し全ての職位を含む分析を行った後、課長と部長のみを対象に V 社を含まない場合と含む場合の２つの分析を行う。
①

V 社以外の賃金構造

まず、V 社以外の賃金を推定してみよう。図表 10 は、その OLS 推定結果を表している。
職位の説明変数として、ここでは課長への昇進確率と部長への昇進確率として図表６の(I)推定結果から計算された予測値を使用している。AIC をもとに、有意でない変数を排除していった結果、最終的に残ってくるのは部長への昇進確率の予測値と企業ダミーだけである。職位の決定において効果をもった経験年数や勤続年数は、職位がコントロールされた
場合は賃金に影響を与えない。すなわち、昇進という経路以外にこれらの変数が独自に賃金を押し上げることはないとことを示している。
②

課長と部長の賃金

次に、第 4 節では、課長から部長への昇進を特別に取り出して分析を行った。その結果を利用し、課長と部長だけを取り出した場合も同様のことが言えるかどうかをみてみたい。
ここでも昇進の分析と同様に、V 社のデータを含む場合と含まない場合の二つを推定する。

10

V 社を含まない推定結果は、図表 11 に示している。結果は、図表 10 とほぼ同じであり、主に部長への昇進確率と企業ダミーが有意となる。ただし、事務職ダミーと技能職ダミーが残り、特に後者は P 値 0.051 で負となっている。一方、V 社を含む推定結果は、図表 12に示している。この場合は、経験年数の 2 次項と勤続年数が有意となっている。すなわち、
V 社を含めると経験年数や勤続年数が有意になる。このことは、V 社においてのみ、これらの変数の効果が存在することを意味する。

6.

結語

本研究では、中国大連経済技術開発区における日系企業で働く中国人中間管理職の昇進と賃金の決定要因を分析した。特に、勤続と経験の影響の大きさと経路に注目した。一般に、日本国内の日系企業においては、これらの変数は昇進を促すだけでなく、同一職位にとどまっていても賃金を上昇させる。この点が、中国で操業する日系企業でも観察されるかどうかを確認した。
アンケートによる分析を行った結果、中国においても昇進に関しては日本と同様に勤続と経験が重要な要因であることがわかった。特に勤続が効果を持つということは、操業年数の短いこれらの企業においても内部昇進が有利となっていること、すなわち内部労働市場が発達しつつあることを意味している。
一方、賃金に関する推定においては、職位をコントロールした上で観察すると 4 社のうちではかけ離れて従業員規模の大きい 1 社を除いて、勤続や経験は賃金を上昇させる要因にはなっていないことが明らかになった。すなわち、3 社においては勤続や経験は昇進を通じてのみ賃金を上昇させているのであって、それら自身が直接賃金を上げる要因とはなっていない。日本においては、近年その見直しが提唱されてはいるが、定期昇給、職能等級の年齢管理、年齢・勤続給などのチャネルを通じて年齢や勤続が直接賃金を押し上げる仕組みが存在する。しかし、中国に進出したこれらの日系 3 社においてはそのような事態は観察されなかった。
ただし、分析には次のようないくつかの欠点と限界がある。第 1 に、ここでは昇進や賃金データの統計分析を行っているだけで制度面の調査による裏付けがない。第 2 に、日本の親会社の人事制度が調べられていない。3 社においては、日本の親会社でも勤続や経験を直接反映する賃金制度をとっていない可能性もある。第 3 に、中小企業の賃金制度の研究は日本でも十分ではなく、3 社と同程度の規模では賃金決定において勤続や経験は重要な要因
でない場合もありうる。特に規模の大きい一社においては課長クラスと部長クラスにおいて勤続と経験の直接的効果が観察されていることを考えると、規模の差が賃金制度の差を生んでいる可能性を否定できない。したがって、ここでの発見がどの程度中国国内の日系企業に一般的に当てはまるかは、今後同種の調査が進み数多くの事例が積み重ねられることを待って判断せざるをえない。
その他の興味のある発見としては、先の 3 社においては男女間格差が無いという事実が挙11

げられる。これは、中国では仕事において男女が平等に扱われるという一般的な認識と一致する一方、これまで中国国内で行われたいくつかの統計調査が導いた性別が所得格差を生む一つの要因であるという結論には反する。もし、企業単位で取れば男女差が無いことが一般的であるとすれば、社会調査において推定される格差は、女性が相対的に賃金の低い部門で就業していることを反映した結果であろうと推論される。調査の対象となった企業が特異であったためなのか、中国の日系企業の特徴なのか、それとも全て企業で観察される現象なのか。この点も、今後調査を進める中で確認していく必要がある。

<参考文献>
安室憲一、（財）関西生産性本部、日中経済貿易センター、連合大阪（1999）『中国の労使関係と現地経営』
市村真一 編（1998）『中国から見た日本的経営』東洋経済新報社
伊藤正一 (1998)『現代中国の労働市場』,有斐閣.
燕書（1997）｢中国華南地域の日系電機工場｣『日本的経営・生産システムと東アジア』板垣博 編著 第７章 pp.259-287
日中投資促進機構（1997）『第 4 次 日系企業アンケート調査集計・分析結果』
日中投資促進機構（1998）『第 5 次 日系企業アンケート調査集計・分析結果』
日中投資促進機構（2000）『第 6 次 日系企業アンケート調査集計・分析結果』
日本労働研究機構―今野浩一郎、張紀潯、文大永、下田健人（1996）『中国レポート 1 日
系企業の経営と雇用管理』
日本労働研究機構―今野浩一郎、張紀潯、文大永、井上愛子（1997a）『中国レポート 2 中
国の労働政策と労働市場』
日本労働研究機構―今野浩一郎、張紀潯、文大永、井上愛子（1997b）『中国レポート 3 中
国企業の経営と雇用管理』
富士総合研究所（1997）『対中進出の日米欧企業の労働問題の比較−現地中国人従業員を対象とする意識調査からの考察』
小池和男 (1991)『仕事の経済学』,東洋経済新報社.
Knight, K. and S. Lina (1991) “The Determination of Urban Income Inequality in China”,

Oxford Bulleting of Economics and Statistics, 53,2 123-153
Meng, X. (1998)“Male-Female wage determiantion and gender wage discrimination in
China’s rural industrial sector”, Labour Economics, 5, 67-89
Zhou, X. (2000),”Economics Transformation and Income Inequality in Urban China:
Evidence from Panel China”, American Journal of Sociology, 105,1135-1174

12

図表1 ：企業別・職位別人数
係長・副課 課長クラス 次長・部 合計
長・課長代
長クラス
理クラス
S社
9
5
3
17
T社
9
13
6
28
U社
19
7
6
32
V社
2
21
5
28
合計
39
46
20
105

図表2 ：企業別・職位別女性比率
係長・副課 課長クラス 次長・部 合計
長クラス
長・課長代
理クラス
S社
44.44
20.00
33.33 35.29
T社
44.44
61.54
16.67 46.43
U社
52.63
28.57
50.00 46.88
V社
0.00
4.76
0.00
3.57
合計
46.15
26.09
25.00 33.33

図表3 ：企業別・職位別大卒比率
係長・副課 課長クラス 次長・部 合計
長・課長代
長クラス
理クラス
S社
22.22
40.00
33.33 29.41
T社
11.11
61.54
100.00 53.57
U社
31.58
57.14
66.67 43.75
V社
50.00
80.95
100.00 82.14
合計
25.64
67.39
80.00 54.29

13

図表4: 企業別・職位別平均年齢

係長・副課長・課長代理クラス

S社
T社
U社
V社

課長クラス

次長・部長クラス

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

図表5 ：企業別・職位別平均勤続年数

係長・副課長・課長代理クラス

S社
T社
U社
V社

課長クラス

次長・部長クラス

0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

14.00

14

図表6: 全職位を対象とした昇進の決定要因の分析（V社以外）(I)
経験年数
経験年数の二乗
勤続年数
勤続年数の二乗女性
就学年数13年
就学年数14年
就学年数16年以上
S社
T社
S社×経験年数
T社×経験年数
S社×勤続年数
T社×勤続年数
事務職
営業職
副課長・課長への分岐値
次長・部長への分岐値
AIC
Log likelihood
Number of observations
Lilkelyhood Ratio Test, chi2(16)Pro.>chi2
Pseudo R2

図表7:

係数-0.3820.026
1.146-0.081
0.083-0.1810.941
2.506-1.732-4.0620.081-0.0120.115
0.511-0.854-0.931
3.612
5.263
133.032-49.516
77
60.52
0.00
0.38

(II)
P値
0.375
0.199
0.137
0.157
0.813
0.934
0.652
0.237
0.567
0.185
0.644
0.940
0.827
0.164
0.072
0.100

係数

P値

0.010
1.030
-0.081

0.001
0.078
0.054

1.720

0.000

-5.437

0.008

0.674
-0.705-0.9794.183
5.744
122.457-52.228
77
55.10
0.00
0.35

0.008
0.084
0.070

課長クラスから部長クラスへの昇進の決定要因（V社以外）
(III)

経験年数
経験年数の二乗
勤続年数
勤続年数の二乗女性
就学年数16年以上
S社
T社
事務職
技能職
定数項
AIC
Log likelihood
Number of observations
Lilkelyhood Ratio Test, chi2(16)Pro.>chi2
Pseudo R2

係数
0.144
0.017
1.489
-0.067-0.1392.509-1.495-4.050-1.990-0.265-10.89945.209-11.604
40
29.72
0.00
0.56

(IV)
P値
0.895
0.695
0.337
0.450
0.872
0.032
0.230
0.027
0.156
0.821
0.247

係数

P値

0.015
0.385

0.002
0.029

1.912

0.013

-2.695-1.404

0.008
0.095

-5.60538.034-13.017
40
26.89
0.00
0.51

0.002

15

図表8:

課長クラスから部長クラスへの昇進の決定要因（全社）
(V)
係数
0.441
-0.001-0.341
0.193
0.175
4.479
6.609
39.51037.08924.897-3.353-3.072-1.117-2.811-1.143-1.252-34.108
66.355-16.178
66
48.61
0.00
0.60

経験年数
経験年数の二乗
勤続年数
勤続年数の二乗女性
就学年数14年
就学年数16年以上
S社
T社
U社
S社×勤続年数
T社×勤続年数
U社×勤続年数
事務職
技能職
営業職
定数項
AIC
Log likelihood
Number of observations
Lilkelyhood Ratio Test, chi2(16)Pro.>chi2
Pseudo R2

(VI)
P値
0.351
0.942
0.999
0.134
0.848
0.999
0.998
0.988
0.989
0.992
0.989
0.990
0.996
0.057
0.301
0.398
0.000

係数
0.489

P値
0.002

0.058

0.068

2.463
9.661
13.91310.307

0.018
0.006
0.061
0.003

-0.9140.157-2.992-1.304-1.081-18.293
57.918-17.959
66
45.05
0.00
0.56

0.035
0.272
0.434
0.007

図表9： 職位別賃金分布
係長・副課長・課長
代理クラス
課長クラス

2000元以下2000元以下

2000～
2000～2999元
2999元

3000～
3000～3999元
3999元

8

18

12

1

39

5

19

22
7
30

46
20
105

次長・部長クラス
計

8

23

31

4000～
4000～4999元
4999元 5000以上
5000以上

13
13

計

16

図表10:

全職位を対象とした賃金の決定要因の分析（V社以外）(I)

課長への昇進確率の予測値
部長への昇進確率の予測値
経験年数
勤続年数
女性
就学年数14年
就学年数16年以上
S社
T社
事務職
営業職
第１分岐値
第２分岐値
第３分岐値
第４分岐値
AIC
Log likelihood
Number of observations
Lilkelyhood Ratio Test, chi2(16)Pro.>chi2
Pseudo R2

係数
0.246
3.341
0.045
0.050
-0.0030.509
0.677-1.8310.773-0.1330.246-0.446
1.527
2.927
4.492
169.227-72.613
77
86.50
0.00
0.37

(II)
P値
0.820
0.020
0.580
0.526
0.992
0.248
0.420
0.000
0.021
0.726
0.571

係数

P値

4.041

0.000

-1.937
0.743

0.000
0.017

-1.759
0.183
1.500
2.999
156.848-74.424
77
82.88
0.00
0.36

図表11: 全職位を対象とした賃金の決定要因の分析（V社以外）(III)
部長への昇進確率の予測値
経験年数
勤続年数
女性
就学年数14年
就学年数16年以上
S社
T社
事務職
技能職
営業職
第１分岐値
第２分岐値
第３分岐値
AIC
Log likelihood
Number of observations
Lilkelyhood Ratio Test, chi2(16)Pro.>chi2
Pseudo R2

係数
4.986-0.213
0.002
0.086
0.130
-0.397-0.9902.715-2.239-2.886-1.846-4.559-2.498-0.08677.684-26.842
40
51.48
0.00
0.49

(IV)
P値
0.014
0.290
0.993
0.883
0.918
0.821
0.229
0.097
0.154
0.145
0.319

係数
3.567

P値
0.000

-1.6371.492-0.791-0.967

0.008
0.004
0.162
0.051

-1.3100.752
3.002
69.564-28.782
40
47.60
0.00
0.45

17

図表12: 全職位を対象とした賃金の決定要因の分析（全社）(V)
係数
部長への昇進確率の予測値
経験年数
経験年数の２乗
勤続年数
勤続年数の２乗
女性
就学年数13年
就学年数14年
就学年数16年以上
S社
T社
U社
事務職
技能職
営業職
第１分岐値
第２分岐値
第３分岐値
AIC
Log likelihood
Number of observations
Lilkelyhood Ratio Test, chi2(16)Pro.>chi2
Pseudo R2

3.240-0.2160.011
0.539-0.017-0.235-0.2200.651-0.557-2.1520.489-0.152
0.310
0.658
1.529
1.317
3.612
6.210
116.351-42.176
66
78.71
0.00
0.48

(VI)
P値
0.002
0.483
0.210
0.437
0.697
0.884
0.782
0.332
0.258
0.093
0.574
0.919
0.665
0.310
0.105

係数

P値

2.872

0.000

0.004
0.231

0.027
0.019

0.708
-1.886
0.648

0.055
0.002
0.088

0.796
1.454
3.662
6.119
103.414-43.707
66
75.65
0.00
0.46

0.119

18