日本企業の賃金・勤続プロファイルについて：なぜ年功賃金なのか？
（On the Wage-Tenure Profile of the Japanese Firms）
江口潜
新潟産業大学
eguchi@econ.nsu.ac.jp
新潟産業大学経済学部ディスカッション・ペーパーNo. 27
２００３年７月４日
要旨
本稿では、日本企業において賃金体系が、勤続にともない長期間賃金上昇が続く、いわゆる「年功賃金」体系になっていることの主要原因は労働者の企業特殊的人的資本蓄積への報酬によるため（それを本稿では人的資本理論に基づく仮説とよぶ）であるのか、それとも労働者が「手抜き」をしないよう、雇用後しばらくは賃金支払いを留保しているため（それは一般的にインセンティブ仮説と呼ばれている）であるのか、そのいずれであるのか、ということを日本の製造業の男子ホワイトカラー労働者について、1981 年、1986 年、1991 年および 1996 年の「賃金構造基本統計調査」の、公表されている集計データを用いて実証的に調べる。
まず、製造業企業全体では、1981 年と 1996 年の２つの年について人的資本理論に基づく仮説を積極的に支持する結果が得られる一方、全ての年についてインセンティブ仮説に対して非斉合的な結果が得られる。さらに、企業規模によりデータを分けて分析を行った
結果、1981 年においては中企業と大企業において、また 1996 年においては小企業の場合に人的資本理論に基づく仮説を積極的に支持する結果が得られる。また全ての規模の企業について、全ての年についてインセンティブ仮説とは非斉合的な結果が得られる。

１．はじめに
日本企業においては、「終身雇用」という言葉が示唆するように労働者は一つの企業に長く在職し、長い勤続年数を蓄積することが一般的である。そして労働者の賃金は、勤続年数が長くなり、勤続年数と年齢が上昇すると共に長期間にわたって上昇していく。このよ
うな、勤続にともない長期間にわたって賃金が上昇していく賃金制度は一般に「年功賃金制度」と呼ばれている。その際、日本企業においてはとりわけ勤続年数の伸びに応じた賃金上昇の大きさ（それを賃金・勤続スロープと呼ぶことにする）が大きい（例えば Hashimotoand Raisian 1985）。本稿は、日本企業において勤続年数とともに賃金が長期にわたり上昇する賃金体系がとられている理由を、実証的に明らかにすることを試みる。
日本企業において賃金が勤続とともに上昇していく賃金体系が採られている理由として、２つの有力な仮説がある。1 つは人的資本理論に基づく仮説であり、もう 1 つはインセンティブ仮説と呼ばれるものである1。人的資本理論に基づく仮説は、労働者の賃金は、その労働者の生産性に応じて決まるが、その生産性を決めているのは一般的人的資本と、企業特殊的人的資本という２種類の人的資本の蓄積量であり、そのため賃金は、そのような２種類の人的資本の蓄積量と投資費用の負担のあり方により決定されると考える。そして労働者の賃金が勤続年数とともに上昇するのは、日本企業では企業特殊的人的資本投資が盛んであり、労働者が若年時に、企業特殊的人的資本の投資に対する費用をある程度自己負担するため賃金が低くなり、勤続年数が経つにつれ、そのような投資が減ると同時に、蓄積されてきた企業特殊的人的資本の量が増え、その結果その労働者自身の生産性も高くるか
らと考える。2他方、インセンティブ仮説は、日本企業においては、賃金は労働者が「手抜き」をした場合、それが発見され、懲罰的に解雇された場合に失う損失を大きくすべく「若い時に賃金支払いを留保しておいて、（手抜きが発見されなかった）将来、ベテランになったときに、その分もまとめて払う」というシステムになっているのであり、そうであるが故にその賃金は勤続早期には低く、勤続後期になれば上がる、という上昇プロファイルを描く、とする仮説である。3
日本企業において労働者の賃金が勤続とともに上昇することについて、これら２つの有力な仮説すなわち人的資本理論に基づく仮説およびインセンティブ仮説の、いずれが主要な要因であるかということをテーマとする研究は、大日・浦坂（1997）によって行われてい る 。 そ こ で は Lazear and Moore (1984) に 基 づ き 雇 用 者 （ 労 働 者 ） と 自 営 業 者（self-employed）の賃金・勤続スロープの差がインセンティブによる部分（それは雇用者のみについて存在するはず）とリスクプレミアムによる部分によってもたらされているこ
1

日本の賃金・勤続スロープが大きい（急である）ことの要因としては他にも２つの仮説（learning モデルと matching 仮説）がある。これらの仮説については大日・浦坂（1997）
を参照されたい。
2 人的資本理論については Becker(1962, 1964)の他、中馬（1995）などを参照されたい。
3 インセンティブ仮説については Lazear (1979, 1981) および大日・浦坂（1997）を参照されたい。
2とを提唱し、両者の賃金・勤続スロープの差の中にインセンティブ要因がもたらす影響の大きさが十分に見出せるか否かということを検証している。そして大日・浦坂は人的資本理論に基づく仮説が有力であることを示している。
本稿の目的は、大日・浦坂（1997）同様、日本企業における賃金体系が、勤続にともな
い長期間、賃金上昇するものになっていることの主要原因は上述の２つの仮説の内容のう
ちのいずれであるのか、ということを実証的に調べることである。その際本稿は、日本企
業では学校教育を終了した段階ですぐに企業に入社し、その後転職を経験しないいわゆる「標準労働者」が一般的であり、別の企業での勤務経験を経て企業に入社してくる中途採用労働者は相対的に少数である点に注目する。本稿では、前者の標準労働者および学校教育終了後、比較的短期間だけ社会人経験を積んで企業に入社して勤続している労働者を「生え抜き労働者」と呼び、それ以外の、ある程度長い社会人経験を積んで、年齢が高くなってから現在所属する企業に入社してきた労働者のことを「中途採用労働者」と呼んで、労働者全体を、これら２つの範疇に区別する。4すると企業特殊的人的資本は（もしそれが実際に行われており、したがって人的資本理論に基づく仮説が正しいとすると）その投資量には生え抜き労働者と中途採用労働者との間では大きな差があると考えられるであろう。
すなわち、生え抜き労働者がそのような企業特殊的人的資本投資を多く受けているのに対し、中途採用労働者はそのような企業特殊的人的資本投資をあまり受けていないと考えられよう。5そして、もし日本企業における勤続に伴う賃金上昇が、企業特殊的人的資本の存在とその費用の労働者による負担が原因で生じている現象であるならば、企業特殊的人的資本投資が多く行われる生え抜き労働者の賃金上昇の方が、（それがあまり行われない）中
途採用労働者のそれよりも、急激になっているはずである。一方、もしインセンティブ仮説が正しいとすれば、生え抜き労働者は定年までの期間が長いため、手抜きをしてそれが見抜かれた場合の罰（punishment）となる、若い時の賃金の支払い留保分は（「小額ずつを長期間に渡って支払い留保すればよい」という事情から）少なくてよく、したがって勤続に伴う賃金上昇は比較的なだらかになるはずである。一方、中途採用労働者は定年までの期間が短いため、定年までの短期間に手抜きをすることなく働いてもらうためには、手抜き発覚時の罰となる、雇用後早期での賃金支払いの留保分はかなり大きくなくてはならないであろう。したがって中途採用労働者の勤続に伴う賃金上昇の度合いは生え抜き労働者のそれよりも急激になるはずである。このように、人的資本理論に基づく仮説とインセ
ンティブ仮説は、生え抜き労働者の賃金・勤続スロープと中途採用労働者のそれとの関係について、正反対の関係を示唆する。そのためそれらのうち、いずれの方のスロープが急であるかを調べれば、日本企業における労働者の賃金が勤続に伴い長期間上昇する体系に

4

実証分析の際、労働者をこれら２つの範疇にどのように分類するか、その定義は後のセクションで詳しく述べられる。
5 実際、中途採用労働者はしばしば「即戦力」などと言われるが、即戦力とは「人的資本投資をする必要がなく、それを行わない労働者」であることを示唆していると考えられる。
3

なっている主要な原因は、人的資本理論に基づく仮説の主張する内容によるものなのか、
インセンティブ仮説の主張する内容によるものなのか区別することができる。これが本稿の主要なアイディアであり、実証的に検証しようとする仮説である。
本稿のアプローチは長所と短所を持つ。まず、長所としては、大日・浦坂（1997）のよ
うに自営業者の賃金と雇用者（労働者）の賃金を同時に用いるということをしておらず、労働者の賃金データのみを実証分析の際の対象として用いている。大日・浦坂（1997）では自営業者と雇用者について、いずれも同一企業に勤務する以上はそこで蓄積される企業
特殊的人的資本の量（蓄積の速度）が共通している、という想定を置いている。このような想定が「きつい」ものであることは大日・浦坂（1997）も述べているところである。本稿は、労働者の賃金データのみを用いているので、そのような想定の是非については議論する必要がない。
一方、本稿のアプローチでは、人的資本理論に基づく仮説とインセンティブ仮説の両方が作用していた場合、その各々がどの程度、賃金・勤続スロープの大きさに貢献しているか、といった「程度の問題」については、計測することができない。すなわち本稿が明らかにしようとしていることは、あくまでも２つの仮説のうち、いずれが主要な要因であると言えるか、という問であり、では、それら２つの仮説が提唱する各要因のそれぞれが一
体どの程度の割合で影響しているかといったことまでは分析はできない。
本稿は 1981 年、1986 年、1991 年および 1996 年の４つの年について賃金構造基本統計
調査（賃金センサス）の、公表されている集計データを用いて上に述べた仮説の検証を行う。主要な結果は以下の通りである。まず、製造業企業全体では、1981 年と 1996 年の２
つの年について人的資本理論に基づく仮説を積極的に支持する結果が得られる一方、全ての年についてインセンティブ仮説に対して非斉合的な結果が得られる。さらに、企業規模
によりデータを分けて分析を行った結果、1981 年においては中企業と大企業において、また 1996 年においては小企業の場合に人的資本理論に基づく仮説と斉合的な結果が得られる。
また全ての規模の企業について、全ての年についてインセンティブ仮説とは非斉合的な結果が得られる。これらの結果内容は大日・浦坂（1997）のそれと一致しており、日本企業の賃金体系が年功賃金制度になっていることの要因として、人的資本理論に基づく仮説が有力であることを示唆する証拠の一つであると見なすことができる。
以下の本稿の構成は次の通りである。次の第２節では、人的資本理論に基づく仮説から得られる賃金決定式、インセンティブ仮説に基づいた場合に得られる賃金決定式、およびそれらを元にして得られる推定式を示す。第３節でそれらの推定結果とその解釈を示す。
第４節はまとめを述べる。

4

２．仮説の定式化およびデータ
２．１．各仮説に基づく推定式の定式化
ａ．人的資本理論に基づく仮説とその定式化
人的資本理論は、労働者の生産性は、その人的資本の蓄積量に応じて決まると考える。
したがって労働者の生産性の説明変数は人的資本の蓄積量の代理変数である社会人経験年
数（学校教育終了後の年数）と、勤続年数になると考える。そして労働者の賃金は、その生産性と、企業特殊的人的資本の投資費用の負担のあり方に依存して決まると考える。そのため、一般的には次のミンサー方程式と呼ばれる定式化が、人的資本理論に立脚する場
合の賃金決定式として用いられる。

（１） log Wi = α 0 + β 1 ⋅ MEXPi + β 2 ⋅ MEXPi + γ 1 ⋅ TENU i + γ 2 ⋅ TENU i22+ δ 0 ⋅ MEXPi ⋅ TENU i + φ ⋅ EDUM i
ただし i は労働者グループを表すインデックス、Wi は（労働者グループ i の）賃金、MEXPi
は社会人経験年数、TENU i は現在の企業での勤続年数、 EDUM i は学歴を表すダミー変数（ベクトル）である。6また α 0 ， β 1 ， β 2 ， γ 1 ， γ 2 ，および δ 0 はパラメータ（スカラー）、
そして φ はパラメータ（ベクトル）である。これらのパラメータのうち、 β 1 および γ 1 はプラスの値、また β 2 および γ 2 はマイナスの値をとると期待される。
本稿は、日本企業の場合、労働者の賃金の上昇が企業特殊的人的資本の蓄積およびその投資費用の負担によるのであれば、その際、企業特殊的人的資本は生え抜き労働者に対して集中的に投資されるが中途採用労働者に対してはそうではないため、生え抜き労働者と中途採用労働者とでは上述のミンサー式（１）の係数の値が異なっており、生え抜き労働者の方が中途採用労働者に比べて、（ａ）多くの企業特殊的人的資本投資を受け、そのため投資費用の自己負担も多くなるため、切片 α 0 の値が低く、（ｂ）勤続とともに企業特殊的人的資本の投資とその費用負担が減少し、また企業特殊的
人的資本の蓄積にともなう生産性の向上が生じるため賃金・勤続スロープ∂ log Wi ∂TENU i = γ 1 + 2 ⋅ γ 2 ⋅ TENU i + δ 0 ⋅ MEXPi の値は大きくなっているはず、

6後の実証研究の際には学歴としては中卒、高卒、高専・短大卒、大卒の４つのカテゴリーが用いられる。そのためダミー変数としては、高卒ダミー、高専・短大卒ダミーおよび大卒ダミーの、３種類のダミー変数が用いられる。
5

と考える。
この仮説を検証するための specification として、上のミンサー方程式（１）を改良した、次の（２）式を本稿は推定式として提唱し、その係数の推定を行う。
（２） log Wi = α 0 + α 1 ⋅ D H ,i + β 1 ⋅ MEXPi + β 2 ⋅ MEXPi

2+ γ 1 ⋅ TENU i + γ 3 ⋅ DH ,i ⋅ TENU i + γ 2 ⋅ TENU i + γ 4 ⋅ DH ,i ⋅ TENU i22+ δ 0 ⋅ MEXPi ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ D H ,i ⋅ MEXPi ⋅ TENU i + φ ⋅ EDUM i + ε i
ここで D H ,i は生え抜き労働者については１、そうでない中途採用労働者については０という値をとるダミー変数である7。また ε i は誤差項、α 0 ，α 1 ， β 1 ， β 2 ，γ 1 ，γ 2 ，γ 3 ，γ 4 ，

δ 0 ， δ 1 および φ は各々パラメータ（スカラーまたはベクトル）である。（２）を推定した
場合、係数 α 1 はマイナスの符号（生え抜き労働者の方が（１）式の切片 α 0 の値が低い）を、また γ3 はプラスの符号をとる（生え抜き労働者の方が、賃金・勤続スロープ∂ log Wi ∂TENU i の主要部分である（１）式の γ 1 の値が大きい）ことが期待されることになる。
なお（２）で、 MEXPi は一般的人的資本（general human capital)の蓄積量を表す代理変数であるが、賃金決定におよぼす一般的人的資本蓄積量の影響は生え抜き労働者であれ
中途採用労働者であれ、労働者である限り同じであると（人的資本理論では）考えられる。
そのため（２）においても、これらの変数の係数 β 1 および β 2 は、生え抜き労働者と中途採用労働者とで共通であると想定している。

ｂ．インセンティブ仮説に基づく定式化
インセンティブ仮説にしたがうならば、日本企業のような、定年制というものが明確に存在しており、したがって労働者の退職時期（定年年齢）があらかじめ明確である組織においては、賃金はその企業に入社してくるまでの社会人経験年数が長く高い年齢になって入社してくる労働者（したがって定年までの期間が短い労働者）であればあるほど、賃金・勤続スロープは大きな値（急な勾配）になっていなければならない、と考えられるであろう。したがってインセンティブ仮説に基づくならば、日本企業の賃金は
7

実際の推定においては、後のセクションで述べるように、前職経験年数がある基準年数以下である労働者を生え抜き労働者とみなして、それ以外の労働者を中途採用労働者とみなし、前者は D H ,i の値が１、後者はゼロとする。
6

（３） log Wi = a 0 + a1 ⋅ PJOBi + b1 ⋅ TENU i + b2 ⋅ PJOBi ⋅ TENU i + c ⋅ EDUM iという形で決まっていると考えられることになる。ただし PJOBi は現在の企業に入社するまでの社会人経験年数（いわゆる前職経験年数）でありPJOBi = MEXPi − TENU iである。生え抜き労働者については PJOBi という変数は小さな値（ゼロに近い値）になり、（４）

そうでない中途採用労働者についてはある程度、大きな値をとる（とくに、現在の企業への入社時の年齢が高ければ高いほど、それは大きな値をとる）ことになる。また a0 ， a1 ，

b1 ， b2 および c はそれぞれパラメータであり、これらパラメータの符号はインセンティブ仮説に従うならば b1 > 0 （賃金・勤続スロープは正の値）および b2 > 0 （ PJOBi が大きい
労働者ほど ∂ log Wi ∂TENU i の値が大きい）となる。また a1 の符号については賃金体系
が純粋にインセンティブ仮説の説く内容により年功賃金体系になっており、そのため中途採用者の生産性が PJOBi の蓄積によって伸びない場合には図１のように、 a1 < 0 となる（ PJOBi が大きい労働者ほど， a0 + a1 ⋅ PJOBi の値が小さい）と考えられる。一方もし、
例えば一般的人的資本の蓄積により、（生え抜き労働者の生産性も勤続と共に伸びる一方）
中途採用者の生産性が PJOBi の蓄積によって伸びる場合には図２のように、 a1 > 0 となるかもしれない。このように a1 は正の値も負の値もとり得ると考えられる。

図１． a1 < 0 となる場合

7

図２． a1 > 0 となる場合
この、インセンティブ仮説に基づく賃金決定のあり方を表す式（３）を、PJOBi = MEXPi − TENU i という関係を代入して変形するならば（５）

log Wi = a0 + a1 ⋅ MEXPi + (b1 − a1 ) ⋅ TENU i+ b2 ⋅ ( MEXPi − TENU i ) ⋅ TENU i + c ⋅ EDUM iとなる。
（５）から、もし労働者の賃金が勤続とともに長期間上昇することの主要な理由がインセンティブ仮説の述べる内容に因るとするならば、その場合、賃金関数はミンサー式とは全く異なる式になっており、（５）から直接的に得られる次の（６）log Wi = µ 0 + µ1 ⋅ MEXPi + µ 2 ⋅ TENU i+ µ 3 ⋅ ( MEXPi − TENU i ) ⋅ TENU i + µ 4 ⋅ EDUM i + ε iという推定式（ただし µ1 ， µ 2 ， µ 3 および µ 4 はパラメータ、ε i は誤差項）を推定すべきであること、また、それを推定した場合には µ 2 の推定値はプラス（なぜなら b1 − a1 は正であるから）
、 µ 3 の推定値はプラス（なぜなら b2 > 0 だから）となることが期待されることが分かる。また µ1 の推定値は a1 の符号に応じてプラスにもマイナスにもなり得ることが分かる。そしてもし（６）を推定して、 µ 3 の推定値が有意に負という結果が得られるならば、

8そのような結果は中途採用労働者の方が賃金・勤続スロープが緩やかということをになり、
インセンティブ仮説を明確に否定する結果であると解釈されることになる。

ｃ．人的資本理論に基づく仮説とインセンティブ仮説
次に、もしインセンティブ仮説に基づいた場合の賃金決定式（３）から、 D H ,i を用いて推定式を作るならば（７）

log Wi = a 0 + a 2 ⋅ DH ,i + b1 ⋅ TENU i + b3 ⋅ DH ,i ⋅ TENU i + c ⋅ EDUM i + ε iが得られる。ただし a0 ， a 2 ，b1 ，b3 ， c はそれぞれパラメータであり ε i は誤差項である。
また（７）の a 2 ⋅ D H ,i という項は（３）の a1 ⋅ PJOBi という項に対応しその影響を捕捉し、

b3 ⋅ DH ,i ⋅ TENU i という項は（３）の b2 ⋅ PJOBi ⋅ TENU i という項に対応しその影響を捕捉する。そしてインセンティブ仮説に従うならば（７）式を推定した場合、b1 > 0 および b3 < 0（生え抜き労働者の方がスロープは賃金・勤続スロープは緩やか）という結果が出ることが期待されることになる。また a 2 については a1 の符号に応じてプラスにもマイナスにもなり得る。
一方、人的資本理論に基づく仮説に基づいて賃金が決まっているとするならば（したがってミンサー式（１）が正しい賃金決定式であるとするならば）ミンサー式（１）を、MEXPi = PJOBi + TENU i という関係を代入して変形することにより（８） log Wi = α 0 + β 1 ⋅ PJOBi + β 2 ⋅ PJOBi

2+ ( β 1 + γ 1 + 2 β 2 ⋅ PJOBi + δ 0 ⋅ PJOBi ) ⋅ TENU i+ ( β 2 + γ 2 + δ 0 ) ⋅ TENU i + φ ⋅ EDUM i
2という式が得られる。この式から（（７）を導いた際と同様に） D H ,i を用いて推定式を作る
ならば

9

（９） log Wi = π 0 + π 1 ⋅ DH ,i + π 2 ⋅ TENU i + π 3 ⋅ DH ,i ⋅ TENU i + π 4 ⋅ TENU i2+ π 5 ⋅ EDUM i + ε iが得られる。ただし π 1 ，π 2 ，π 3 ，π 4 および π 5 はパラメータであり ε i は誤差項である。
（９）の π 1 ⋅ D H ,i という項は（８）の β 1 ⋅ PJOBi + β 2 ⋅ PJOBi という項に対応しその影響を捕捉2する。そのため π 1 の推定値はマイナスとなることが期待される。また π 2 は正（なぜなら π 2は（８）の β 1 + γ 1 という項に対応するので）の値をとることが期待される。また（９）のπ 3 ⋅ DH ,i ⋅ TENU i という項は（８）の (2 β 2 ⋅ PJOBi + δ 0 ⋅ PJOBi ) ⋅ TENU i という部分に対応し、その影響を捕捉する。この（９）式においては、もし仮に（１）の中の γ 1 や δ 0 の値
が生え抜き労働者と 中途採用労働者で同じであったとしても、 π 3 は（８）式右辺の2β 2 ⋅ PJOBi の影響を捕捉するが、通常は β 2 < 0 であると考えらるため π 3 > 0 となることが予想される。8したがって、賃金が人的資本理論の示す内容によりきまっており、したがって賃金決定はミンサー式（１）によって決まっているならば上の（９）式か、あるいは（９）式を線形近似することにより π 4 ⋅ TENU i の項を落とした式（それは形式的には（７）2と同じ形になる）を推定した場合、 π 3 の係数推定値がマイナスになることはあり得ないと考えられる。まして、もし本稿が想定するように、ミンサー式の係数 γ 1 の大きさが生え抜
き労働者の場合には中途採用者のそれよりも大きいものになっているとするならば、その影響は π 3 の推定値（（７）式であれば b3 の推定値）に反映され、π 3 の推定値（（７）式であれば b3 の推定値）を大きくするはずである。そのため π 3 の推定値（（７）式であれば b3 の推定値）はますますマイナスにはなり得ないということになる。
以上の議論をまとめるならば、（７）式は人的資本理論に基づく仮説からも、インセンテ
ィブ仮説からも賃金決定を表す推定式として得られるけれども、その符号については、人的資本理論に基づく仮説からは a 2 < 0 ， b1 > 0 および b3 > 0 という結果が出ることが期待され、インセンティブ仮説に従うならば b1 > 0 および b3 < 0 （ a 2 の符号は不明）という結果が出ることが期待されることになる。すなわち b3 の符号については両仮説からは反対の符号が予測される。そして（７）式を推定したとき、 b3 < 0 という推定結果は人的資本理論に基づく仮説が正しい仮説であった場合には起こりえない結果であり、そのような結果が得られた場合には、それはインセンティブ仮説を支持するのみならず、人的資本理論に基づく仮説に対する明確な否定を示唆する結果と解釈される。

8

ただし δ 0 ⋅ PJOBi の項の影響も π 3 は反映するが、その影響は小さいものとみなしてここでは無視している。
10

以上、本節で展開された（１）から（９）に至る、人的資本理論に基づいた場合に得られる賃金決定式、インセンティブ仮説に基づいた場合に得られる賃金決定式、およびそれらにそれらを元にして得られる推定式の関係は図３のようになる。そして本節での議論に基づき、以下では（２），（６）および（７）の、３つの式の推定を行う。なお実際の推定の際には、各式とも、労働者グループの所属している企業の規模による賃金水準の違いの影響を捕捉するため、そのような企業規模を表すダミー変数が説明変数として加わること
になる。

図３．
（１）から（９）までの各式の関係

２．２．データ
推定には「賃金構造基本調査（賃金センサス）」に公表されている集計データを用いる。
図４は用いられるデータの構造を表している。すなわち横方向には勤続年数が、縦方向には年齢が目盛られており、労働者は勤続年数と年齢によって区別され、そのような区別によって作られたセルごとに、そのセルに属する労働者の賃金および労働者数が記載されている。そしてこの表は性別、職種（ホワイトカラーとブルーカラー）、企業規模および学歴（中卒、高卒、高専または短大卒、大卒）によってグループ分けされて出来た各労働者グ
ループについて作成され提示される。

11

勤続年数, 0 年

1-2 年

3-4 年

5-9 年 10-14
年

年齢（↓）

15-19

20-24

25-29

29-34

年

年

年

年

〜17 歳
18-19 歳A1

20-24 歳B1

A2

25-29 歳

C1

B2

A3

30-34 歳

D1

C2

B3

A4

35-39 歳

E1

D2

C3

B4

A5

40-44 歳

F1

E2

D3

C4

B5

A6

45-49 歳

G1

F2

E3

D4

C5

B6

A7

50-54 歳

H1

G2

F3

E4

D5

C6

B7

55-59 歳

I1

H2

G3

F4

E5

D6

C7

60-64 歳

J1

I2

H3

G4

F5

E6

D7

図４．賃金構造基本調査のデータ構造

生え抜き労働者と中途採用労働者の区別
さて、図４の中では各セルに対して A1,B1 などといった名前を付けてある。9名前を付けたセルを見ると、縦方向も横方向も「５年間隔」の幅をもつことがわかる。したがって例
えばセル B１にいる労働者は勤続をするならば５年後にはセル B２に移動する。その際５年後にセル B２に移動してくる労働者は現在セル B1 にいる労働者だけであり他のセルからはセル B2 には流入してこない。他のセルについても事情は同様である。すると B1，B2，．
．
．
，
B7 というセル群を見ると、そこに属している労働者は全員が２０〜２４歳までの間に企業に入社し B1 というセルに入り、その後に勤続を続けて５年おきにセルを順番に移動している労働者であることがわかる。同様に C1,C2,．
．
．C７というセル群に属している労働者は全員が２５歳から２９歳までの間に企業に入社し、その後は勤続をし続けて５年おきにセルを移動している労働者であることが分かる。
9

このようなセルに対する「名前付け」は本稿でのみ行われていることであり、一般的ではない。
12

日本の場合、企業に新卒として入社してくる大卒の労働者の年齢の中心は２２歳であると考えられる。また、高専または短大卒（以下、高専・短大卒と書く）の場合にはそれは２０歳であると考えられる。したがって大卒および高専・短大卒の労働者のうち B1，B2，．
．
．
，
B7 というセル群（以下ではこのセル群のことを B 群のセルと呼ぶ。他のセル群についても同様である）に属している労働者は、その大半が「新卒として企業に入社し、その後転職をすることなく、同じ企業に勤続し続けている労働者」であると考えられるであろう。またＣ1，Ｃ2，．
．
．
，Ｃ7 というＣ群のセルに属している大卒あるいは高専・短大卒の労働者は、「大学あるいは高専・短大を卒業後、新卒としてすぐに入社したのではなく、しばらく経って（すなわち、社会人経験を別の会社で積んで）２５歳から２９歳までの間に入社し、その後転職をすることなく、同じ企業に勤続し続けている労働者」ということになる。同様に、高卒および中卒の労働者の場合、Ａ群のセルに属する労働者はその大半が「新卒として企業に入社し、その後転職をすることなく、同じ企業に勤続し続けている労働者」であると考えられ、Ｂ群のセルに属している労働者は、「学校卒業後、新卒としてすぐに入社したのではなく、しばらく経って（すなわち、社会人経験を別の会社で積んで）２０歳か
ら２４歳までの間に入社し、その後転職をすることなく、同じ企業に勤続し続けている労働者」ということになる。
本稿では生え抜き労働者の範囲としては、大卒および短大卒の労働者については図４の中のＡ群、Ｂ群およびＣ群のセルに属している労働者がそれに該当し、高卒および中卒の労働者についてはＡ群およびＢ群のセルに属している労働者がそれに該当するものとして、これらの労働者について D H ,i は１という値を、そうでない労働者は中途採用労働者として０という値をとるものとする。10
なお、日本企業においては、定年は５５歳であることが一般的であることを踏まえて、
本稿では年齢が５４歳以下の労働者のデータのみを用いることにする。サンプルとして、
1981 年（昭和５６年）、1986 年（昭和６１年）、1991 年（平成３年）、1996 年（平成８年）の、日本の製造業の、男子のホワイトカラー労働者のデータを用いる。
なお「賃金構造基本調査」においては、企業を雇用者数に応じて、それが「１０００人
以上」「１００〜９９９人」および「１０〜９９人」の企業に分類してデータを示している。
そのため以下では、「１０００人以上」の企業を大企業、「１００〜９９９人」の企業を中企業、「１０〜９９人」の企業を小企業と呼ぶことにする。

このような本稿における「生え抜き」と呼ばれる労働者の範囲は小野（1997, pp. 92-93）より広いものになっている。なお、大卒および短大卒の労働者の場合、Ａ群のセルの労働者は、１９歳までに就職した学生であり在学中から企業に勤務している労働者ということになる。勤労学生などがそのような労働者として含まれると考えられる。

1013

３．実証分析の結果
３．１．分析と結果のサマリー
以下では、まず３．２節で、全ての規模の企業の賃金データを用いて（２），（６）および（７）の各式の推定を行い、人的資本理論に基づく仮説とインセンティブ仮説の、いずれが日本企業全体では支持されるか、ということを検証する。11そこでは（２）については

γ 3 の係数推定値は４つの年のうち、1981 年と 1996 年という２つのサンプル年については有意に正であり、人的資本理論に基づく仮説を積極的に支持する結果（本稿が提唱した仮説を支持する結果）が得られる。一方、（６）を推定した結果は、全ての年についてインセ
ンティブ仮説に対して非斉合的な結果が得られる。また（７）を推定した結果は、やはり
人的資本理論に基づく仮説とは斉合的であるがインセンティブ仮説に対しては支持しない
内容の結果が得られる。その後、さらに３．３節では、企業規模によりデータを分けて分析を行う。その結果、1981 年においては中企業と大企業において、また 1996 年においては小企業の場合に、（２）の γ 3 の係数推定値が有意に正であり人的資本理論に基づく仮説を積極的に支持する結果が得られる。また（６）と（７）を推定した結果、全ての規模の企業について、全ての年についてインセンティブ仮説とは非斉合的な結果が得られることが示される。
３．２．全ての規模の企業の賃金データを用いた結果
表１、表２および表３は、それぞれ（２），（６）および（７）の、各サンプル年についての推定結果である。表１は（２）の推定結果であるが、それを見ると γ 3 の推定値は４つの年のうち、
1981 年と 1996 年という２つのサンプル年については有意に正になっており、日本企業の賃金決定が人的資本理論に基づく仮説に立脚しているとするならば観察されるであろうと本稿が想定した現象が、実際に観察されていることが分かる。これは、人的資本理論仮説と斉合的であり、それを支持する結果である。また、他の２つの年については、

γ 3 の推定値は有意に正にはなっていないけれども、それは単にミンサー式のパラメータの値が生え抜き労働者と中途採用労働者とで異なっているはずである、という本稿の仮説について支持的ではないというだけであり、人的資本理論仮説そのものについて否定的な含意を含む結果ではない、ということに留意する必要がある。
また、表１の下段には、生え抜き労働者の賃金・勤続スロープ ∂ log Wi ∂TENU i が中途

11

なお、「全ての規模の企業の賃金データ」とは、大企業、中企業および小企業のデータをプールして用いる、ということであり、賃金構造基本調査の中の「企業規模計」のデータを用いるということではない。本稿では賃金構造基本調査の「企業規模計」のデータは一切用いられていない。
14

採用労働者の ∂ log Wi ∂TENU i よりも有意に急であるか否かということを調べるために、その差 γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi について、いろいろな MEXPi と TENU i の値の場合
について、表１の上段に示された結果を用いて推定値を求め、その（０を基準とした）ｔ値を求めた結果が示されている。それを見ると、実際、 γ 3 の係数推定値が有意に正であった２つの年（1981 年と 1996 年）についてはしばしば γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi のｔ
値が２を越えており、生え抜き労働者の賃金・勤続スロープが、中途採用労働者のそれよりも有意に大きくなっていたことが分かる。
一方、表２と表３にはそれぞれ、（６）と（７）を推定した結果が示されている。（６）については、インセンティブ仮説に基づくならばは ( MEXPi − TENU i ) ⋅ TENU i の係数 µ 3はプラスとなることが期待されることは既に２．１節で述べたが、表２の推定結果を見ると、得られた係数推定値の符号はいずれの係数についても逆であり、かつ統計的にも（1996
年の µ 3 の推定値のｔ値が-1.73 というケースを除いて）有意という結果になっている。すな
わち表２を見る限り、インセンティブ仮説は全く支持されない。12
なお、表２を見ると MEXPi の係数 µ1 はプラスになっており、（３）式に含まれるパラメ
ータ a1 の符号がプラスである、という結果になっている。すでに述べたように a1 は、日本企業の賃金体系が純粋にインセンティブ仮説の説く内容により年功賃金体系になっており、そのため中途採用者の生産性が PJOBi の蓄積によって伸びない場合には図１のように、

a1 < 0 となると予想されるが、ここでの推定結果は、少なくともそのようにはなっていな
いことを示唆していると考えられる。
一方（７）については、人的資本理論に基づく 仮説とインセンティブ仮説とでは⋅ D H ,i ⋅ TENU i の係数 b3 について逆の符号を予測することを２．１節で述べたが、表３の推定結果を見ると、これらの係数の推定値はいずれも人的資本理論に基づく仮説が示唆する符号を示しており、また統計的にも有意である。また a 2 の推定値もマイナスの符号を示しており、これは人的資本理論に基づく仮説が予想する符号と一致している。すなわち表３の結果は人的資本理論に基づく仮説と斉合的なものばかりであり、それを否定する結果（すなわちインセンティブ仮説と斉合的な結果）は一切得られていない。
以上の結果をまとめるならば、人的資本理論に基づく仮説を支持する結果が 1981 年と1996 年という２つの年について得られた（表１）けれども、「インセンティブ仮説を支持する結果」は一切得られなかった（表２）。また「インセンティブ仮説を支持し、同時に人的資本理論を否定する結果」は一切得られず、人的資本理論に基づく仮説と斉合的な結果のみが得られた（表３）。
12

なお（６）を推定する際、 PJOBi = MEXPi − TENU i の値がマイナスになる労働者をデータから除外して推定した結果が表２に示されている。なお、そのようなデータを除かな
いで推定した場合でも、同様の結果が得られる。
15

３．３．企業規模ごとの結果
以下では、異なる企業規模ごとに（２）、（６）および（７）の各式を推定し、各企業規
模ごとに、人的資本理論に基づく仮説およびインセンティブ仮説の、いずれが成り立っているのか、その詳細を検証することとする。
企業規模別（２）の推定結果
表４、表５および表６は、それぞれ、大企業、中企業および小企業について、各データ
年について（２）式を推定した結果と、さらにその結果を用いて賃金・勤続スロープ∂ log Wi ∂TENU i について、生え抜き労働者のそれと中途採用労働者のそれとで差がある
かどうか、その差 γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi について、いろいろな MEXPi と TENU iの値の場合についてその（０を基準値とした）ｔ値を求めたものである。
これらの表を見ると、大企業（表４）と中企業（表５）については 1981 年に D H ,i ⋅ TENU iの係数 γ 3 は有意に正である。そして、生え抜き労働者と中途採用労働者とで勤続・賃金ス
ロープが有意に異なるかどうか、その差 γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi のｔ値を見た場合、これらの規模の企業については、しばしば値が２を大きく上回っており、生え抜き労働者の勤続・賃金スロープの方が急になっていることが分かる。一方、小企業（表６）の場合は 1996 年 に つ い て の み D H ,i ⋅ TENU i の 係 数 γ 3 は 有 意 に 正 で あ る 。 そ し て 、

γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi のｔ値も 1996 年のみ、２を上回る値が観察される。
以上の結果をまとめるならば（1981 年と 1996 年は全企業のデータについては本稿の打ち出した仮説と斉合的な結果が出たケースであるが、それを企業規模別に分けて検証すると）1981 年においては中企業と大企業において、人的資本理論に基づく仮説と斉合的な結果が得られ、小企業では得られていないのに対して、1996 年においては小企業の場合に斉合的な結果が得られ、大企業と中企業ではそうではない。この結果は、日本企業の賃金決定のあり方が、1981 年から 1996 年にかけての１５年間にかけて、大きく変遷したことを示唆していると考えられる。
企業規模別（６）および（７）の推定結果
表７、表８および表９は、それぞれ、大企業、中企業および小企業の、各データ年の（６）式の推定結果である。既に２．１節で述べたように、（６）についてはインセンティブ仮説に基づくならば ( MEXPi − TENU i ) ⋅ TENU i の係数 µ 3 はプラスとなることが期待されるが、
表７、表８、表９の推定結果を見ると、( MEXPi − TENU i ) ⋅ TENU i の係数 µ 3 は大企業（表７）および中企業ではマイナス（すなわち期待される符合とは逆）で、かつ統計的にも有意となっている。小企業の場合（表９）のみ 1991 年と 1996 年についてプラスの推定値が16

得られているが、統計的には有意ではない。したがってこれらの表を見る限り、インセン
ティブ仮説は全く支持されないということが分かる。13また MEXPi の係数 µ1 はいずれの場
合にもプラスで、かつ統計的にも有意になっている。
次に表１０、表１１および表１２は、それぞれ、大企業、中企業および小企業の、各データ年の（７）式の推定結果である。
（７）については、人的資本理論に基づく仮説とインセンティブ仮説とでは ⋅ D H ,i ⋅ TENU i の係数 b3 については逆の符号を予測することを２．１
節で述べたが、表１０、表１１、表１２の各表の推定結果を見ると表３とまったく同様の結果となっている。すなわち係数の推定値はいずれも人的資本理論に基づく仮説が示唆する符号を示しており、また統計的にも有意である。すなわちこれらの表の結果は人的資本理論と斉合的なものばかりであり、それを否定する結果（すなわちインセンティブ仮説と斉合的な結果）は一切得られていない。
以上の結果をまとめるならば、全ての規模の企業について、全ての年についてインセン
ティブ仮説と斉合的な、支持する結果は得られない。

４．まとめ
本稿では、日本企業において勤続とともに賃金が長期間上昇する、いわゆる年功賃金体系が採られていることの主要原因は人的資本理論に基づく仮説とインセンティブ仮説が提唱する内容のうち、いずれであるのか、ということを 1981 年、1986 年、1991 年および 1996
年のデータ（賃金センサスの、公表されている集計データ）を用いて実証的に調べた。
その結果、まず製造業企業全体では、1981 年と 1996 年の２つの年について人的資本理論に基づく仮説を積極的に支持する結果が得られる一方、全ての年についてインセンティ
ブ仮説に対して非斉合的な結果が得られた。さらに、企業規模によりデータを分けて分析を行った結果、1981 年においては中企業と大企業において、また 1996 年においては小企業の場合に人的資本理論に基づく仮説と斉合的な結果が得られた。また全ての規模の企業について、全ての年についてインセンティブ仮説とは非斉合的な結果が得られた。
本稿の結果内容は大日・浦坂（1997）のそれと一致しており、日本企業の賃金・勤続ス
ロープが急であることの主要な要因として、人的資本理論に基づく仮説が有力であることを示唆する証拠の一つであると見なすことができる。

13

表２の場合と同様に、ここでも（６）を推定する際、 PJOBi = MEXPi − TENU i の値がマイナスになる労働者をデータから除外して推定した結果が表７、表８および表９に示されている。なお、そのようなデータを除かないで推定した場合でも、同様の結果が得られ
る。
17

参考文献
大日康史・浦坂純子（1997）「賃金勾配における企業特殊的人的資本とインセンティブ」，
中馬宏之，駿河輝和編「雇用慣行の変化と女性労働」東京大学出版会（1997）第４章．
小野（1997）「生え抜き登用の後退の内部労働市場の変質：マイクロ・データによる検証」，
中馬宏之，駿河輝和編「雇用慣行の変化と女性労働」東京大学出版会（1997）第３章．
中馬宏之（1995）「労働経済学」新世社．
労働省政策調査部編（1982）「昭和５６年賃金構造基本統計調査」
労働省政策調査部編（1987）「昭和６１年賃金構造基本統計調査」
労働省政策調査部編（1992）「平成３年賃金構造基本統計調査 平成４年版」
労働省政策調査部編（1997）「平成８年賃金構造基本統計調査 平成９年版」
Becker, G. S. (1962), “Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis,” Journal of
Political Economy, Vol. 70, pp. 9-49.
Becker, G. S. (1964), Human Capital, The University of Chicago Press, 3rd ed. 1993.
Lazear, E. P. (1979), “Why Is There Mandatory Retirement?” Journal of Political
Economy, Vol. 87, pp. 1261-1284.
Lazear, E. P. (1981), “Agency, Earning Profile, Productivity, and Hours Restriction,”
American Economic Review, Vol. 71, pp. 606-620.
Lazear, E. P. and R. L. Moore (1984), “Incentives, Productivity, and Labor Contracts,”
Quarterly Journal of Economics 99, pp. 275-296.
Hashimoto, M. and J. Raisian (1985), “Employment Tenure and Earnings profiles inJapan and the United States,” American Economic Review 75, pp. 721-735.

18

表１．

（２）の推定結果 全企業の場合（括弧内はｔ値）
1981

変数

1986

1991

1996

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定数項

D H ,i

MEXPi

MEXPi

2

TENU iD H ,i ⋅ TENU i

TENU i2

D H ,i ⋅ TENU i

2

MEXPi ⋅ TENU i

4.765027.24555

7.493767.60049(283.20)(268.19)(263.42)(253.36)-.127165-.085624-.119802-.154487(-8.15)(-3.47)(-4.73)(-5.72).038162.041825.034428.028416(25.66)(17.50)(13.99)(11.30)-.608197E-03-.531666E-03 -.347478E-03-.216449E-03(-14.78)(-7.88)(-4.95)(-2.92).019102.037221.034241.024516(8.13)(9.84)(8.39)(5.39).785303E-02-.356844E-02.101076E-02.010280(3.34)(-.95)(.24)(2.28)-.249932E-03 -.397909E-03-.406699E-03 -.301026E-03(-2.68)(-2.62)

高卒ダミー
短大・高専卒ダミー
大卒ダミー(-1.76)-.161709E-03 .236885E-04-.506980E-05 -.175859E-03(-1.55)(-.03)-.976213E-05(-.08)

D H ,i ⋅ MEXPi ⋅ TENU i(-2.72)(.14)-.322163E-03 -.268456E-03(-1.01)-.104765E-03(-1.66)(-1.27).512475E-04.255449E-03.186714E-03(.51)(1.62)(1.09)(.43).088243.173149.168608.167167(15.47)(17.04)(13.88)(11.37).214579.313601.307925.305428(22.80)(20.27)(18.72)(17.09).310837.472039.470472.460023(50.44)(43.46)(36.42)(29.83)19(-.44).808613E-04

大企業ダミー
中企業ダミー.089715.134632.127931.188806(18.78)(17.48)(15.13)(22.08).699857E-04.030317.026090.043859(.014)(3.93)(3.09)(5.18)-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

585

583

586

565

R-squared =.979340.973843.970963.969224

Adjusted R-squared = .978832.973198.970251.968441

Durbin-Watson =1.05480

1.13706

1.081811.36611==================================================================
生 え 抜 き 労 働 者 の ∂ log Wi ∂TENU iと 中 途 採 用 労 働 者 の そ れ と の 差

γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi について、いろいろな MEXPi と TENU i の値の場合についてその（０を基準値とした）ｔ値----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1981

1986

1991

1996

TENU=TEXP=0

3.3471229-0.95404469

0.24953440

2.2809524

TENU=TEXP=5

3.1654782-0.62294337

0.52260268

2.2035737

TENU=TEXP=10

2.5671859-0.16875751

0.78712278

1.9280452

TENU=TEXP=15

1.7083051

0.27999213

0.96612444

1.4923923

TENU=TEXP=20

0.92167896

0.61362760

1.0464416

1.0319272

TENU=TEXP=25

0.33355960

0.82972822

1.0654519

0.64082247

TENU=TEXP=30-0.083337463

0.96648365

1.0571724

0.33783862

TENU=0, TEXP=53.7702581-0.67436150

0.53630233

2.6679725

TENU=5, TEXP=10

3.8759111-0.27895359

0.93324829

2.7611926

TENU=10, TEXP=15

3.3910881

0.28999221

1.3282637

2.5586033

TENU=15, TEXP=20

2.2855442

0.81409652

1.5295300

2.0022936

TENU=20, TEXP=25

1.2204606

1.1192139

1.5291536

1.3566574

TENU=25, TEXP=30

0.47570697

1.2629376

1.4504074

0.83178320

20

表２．

（６）の推定結果 全企業の場合（括弧内はｔ値）

変数

1981

1986

1991

1996

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.79165

7.278827.459917.51034(246.38)(295.73)(303.58)(302.33).022909.028688.027864.026216(21.54)(22.53)(24.43)(23.87).010613.015809.014530.012773(12.26)(15.02)(15.46)(14.16)( MEXPi − TENU i ) ⋅TENU i-.453060E-03-.481432E-03-.315488E-03 -.187548E-03(-4.55)(-4.11)(-2.89)(-1.73)

高卒ダミー.140469.236476.231030.232312(10.85)(13.76)(12.90)(12.08).236139.364809.368047.374559(10.58)(13.30)(14.60)(15.48).342687.525724.541557.534083(23.35)(27.65)(27.83)(26.31).083308.124293.104255.178022(6.98)(8.63)(7.54)(14.05).203588E-02.028354.019157.041205(.17)(1.98)(1.40)(3.33)

定数項

MEXPi
TENU i

短大・高専卒ダミー
大卒ダミー
大企業ダミー
中企業ダミー------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

502

499

503

483

R-squared =.876329.910412.922660.933928

Adjusted R-squared =.874322.908950.921407.932813

Durbin-Watson =1.10571.856025.959592.95004821表３．

（７）の推定結果 全企業の場合（括弧内はｔ値）

変数

1981

1986

1991

1996

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定数項

D H ,iTENU iD H ,i ⋅ TENU i

高卒ダミー
短大・高専卒ダミー
大卒ダミー
大企業ダミー
中企業ダミー

5.239317.836398.02677

8.05276(293.07)(323.19)(316.24)(289.17)-.401010-.478568-.463335-.430872(-23.43)(-22.53)(-23.24)(-21.94).020088.028937.027992.026254(18.10)(21.86)(22.34)(20.30).013471.015232.013984.012546(11.06)(10.63)(10.39)(9.16).086364.167447.156456.151649(6.73)(9.30)(7.92)(6.80).207695.313417.302940.293913(9.21)(10.94)(10.99)(10.64).302716.468967.469337.456755(21.46)(24.22)(22.50)(19.82).088756.123033.100213.170910(7.65)(8.43)(6.84)(12.22)-.206733E-02.021009.509320E-02.028317(-.18)(1.43)(.34)(2.04)--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

585

583

586

565

R-squared =.875918.903830.910705.915785

Adjusted R-squared =.874195.902489.909467.914573

Durbin-Watson =1.370811.16841

1.27493

1.3400522表４．

（２）の推定結果 大企業の場合（括弧内はｔ値）
1981

変数

1986

1991

1996

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.88962

7.3590312

7.5050812

7.6417548(147.31)(138.90)(153.24)(151.39)-.214859-0.14884031-0.12099883-0.16027308(-6.67)(-2.92)(-2.64)(-3.32).034805

0.038999873

0.034492874

0.030855497(14.93)(10.08)(9.47)(9.44)-.570512E-03-0.00050214483-0.00018197089

2.1972460e-005(-7.00)(-3.49)(-1.30)(0.15).014130

0.039815120

0.038525998

0.035140020(2.92)(5.03)(4.86)(4.09).0196530.00017190889

0.0022610587

0.0050048012(4.15)(0.02)(0.29)(0.59)-.420490E-03-0.00043718146-0.00015059875

0.00044504131(-1.95)(-1.20)(-0.41)(1.08)-.190843E-03-6.2733579e-005-0.00015949091-0.00071087034(-.96)(-0.19)(-0.48)(-2.00)

MEXPi⋅ TENU i.323906E-03-0.00027777107-0.00070692317-0.0013016197(1.17)(-0.58)(-1.46)(-2.37)

D H ,i ⋅ MEXPi-.172887E-03

0.00028408809

0.00028982478

0.00070869142⋅ TENU i(-.92)(0.91)(0.85)(1.92)

高卒ダミー.089986

0.18938494

0.19319831

0.19710190(10.03)(11.57)(10.36)(10.37)

短大・高専卒.229139

0.34686028

0.35484991

0.35613972

ダミー(15.57)(13.81)(13.90)(14.85)

大卒ダミー.344269

0.53398796

0.55191683

0.55544619(36.47)(31.12)(28.21)(27.87)

定数項

D H ,i

MEXPi

MEXPi

2

TENU iD H ,i ⋅ TENU i

TENU i2

D H ,i ⋅ TENU i

2--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

23

サンプル数

189

187

190

179

R-squared =.987029.982761.983548.985889

Adjusted R-squared = .986145.981573.982433.984869

Durbin-Watson =1.146071.43486

1.43266

1.51322============================================================================
生 え 抜 き 労 働 者 の∂ log Wi ∂TENU iと 中 途 採 用 労 働 者 の そ れ と の 差

γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi について、いろいろな MEXPi と TENU i の値の場合についてその（０を基準値とした）ｔ値-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1981

1986

1991

1996

TENU=TEXP=04.1568117

0.022514303

0.29330868

0.59542294

TENU=TEXP=5

4.0276693

0.14138560

0.29808219

0.18452413

TENU=TEXP=10

3.4479792

0.26178388

0.27564246-0.26995323

TENU=TEXP=15

2.5421734

0.34764877

0.23252956-0.66121125

TENU=TEXP=20

1.6482600

0.39186264

0.18559729-0.93942654

TENU=TEXP=25

0.93848069

0.40956171

0.14495490-1.1201396

TENU=TEXP=30

0.41396512

0.41449056

0.11264478-1.2356001

TENU=0, TEXP=5

4.3619608

0.23044916

0.54506982

1.1587987

TENU=5, TEXP=10 4.4945004

0.41469630

0.61076169

0.77923961

TENU=10, TEXP=15 4.0286125

0.59367574

0.60863981

0.22909481

TENU=15, TEXP=20 2.9176942

0.67642375

0.52540802-0.31446500

TENU=20, TEXP=25 1.7699628

0.67037912

0.41854617-0.70370352

TENU=25, TEXP=30 0.91584020

0.63423263

0.32802811-0.94642343

24

表５．

（２）の推定結果 中企業の場合（括弧内はｔ値）
1981

変数

1986

1991

1996

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.77969

7.2925381

7.5579244

7.7081944(227.17)(188.60)(195.03)(183.67)-.114714-0.050320800-0.092945080-0.12987287(-5.91)(-1.42)(-2.73)(-3.47).0382610.040382762

0.030132545

0.022805220(20.28)(11.59)(8.67)(6.43)-.581253E-03-0.00036660994-0.00017671653

2.4377510e-005(-10.93)(-3.67)(-1.77)(0.22).016815

0.036519080

0.038583485

0.025993453(5.70)(6.71)(7.08)(4.10).684335E-02-0.0050366878-0.0051021077

0.0072845271(4.15)(-0.93)(-0.94)(1.16)-.155560E-03

2.3308821e-005-0.00019538313

5.0885742e-005(0.10)(-0.91)(0.20)-.162485E-03-0.00028835167-0.00024451949-0.00037919295(-1.21)(-1.22)(-1.04)(-1.50)

MEXPi⋅ TENU i-.459958E-04-0.00073083835-0.00061078172-0.00049675655(-.30)(-2.56)(-2.13)(-1.46)

D H ,i ⋅ MEXPi.416904E-04

0.00046076486

0.00050287737

0.00023265084⋅ TENU i(.32)(1.97)(2.11)(0.87)

高卒ダミー.093787

0.16002434

0.16281851

0.14950797(12.31)(10.05)(8.78)(6.59)

短大・高専卒.2088190.28300725

0.28861161

0.27715731

ダミー(17.34)(12.18)(12.11)(10.61)

大卒ダミー.288255

0.43107172

0.43972930

0.41175501(35.45)(25.51)(22.52)(17.55)

定数項

D H ,i

MEXPi

MEXPi

2

TENU iD H ,i ⋅ TENU i

TENU i2(-1.31)

D H ,i ⋅ TENU i

2--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

25

サンプル数

197

197

197

190

R-squared =.987915.979298.978525.975962

Adjusted R-squared =.987127.977948.977124.974332

Durbin-Watson = 1.76947

1.27326

1.26373

1.25604============================================================================
生 え 抜 き 労 働 者 の∂ log Wi ∂TENU iと 中 途 採 用 労 働 者 の そ れ と の 差

γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi について、いろいろな MEXPi と TENU i の値の場合についてその（０を基準値とした）ｔ値-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1981

1986

1991

1996

TENU=TEXP=02.3319565-0.93718068-0.94444462

1.1637929

TENU=TEXP=5

2.1172247-1.1825440-1.0436236

0.82195927

TENU=TEXP=10

1.5993209-1.3342206-1.0480683

0.36496307

TENU=TEXP=15

0.93086553-1.3310981-0.94715049-0.10098006

TENU=TEXP=20

0.35503822-1.2329012-0.80333886-0.47640894

TENU=TEXP=25-0.059658608-1.1154190-0.66891989-0.74213731

TENU=TEXP=30-0.34692136-1.0107934-0.55967500-0.92311355

TENU=0, TEXP=5

2.6169801-0.55964524-0.53304297

1.5216671

TENU=5, TEXP=10 2.5955389-0.82858331-0.62656372

1.2380747

TENU=10, TEXP=15 2.1290474-1.0610758-0.65820649

0.72767714

TENU=15, TEXP=20 1.2661446-1.1088589-0.58350443

0.11918186

TENU=20, TEXP=25 0.50177235-1.0224861-0.46659301-0.37080272

TENU=25, TEXP=30 -0.0086716083-0.91485655-0.36596613-0.69392811

26

表６．

（２）の推定結果 小企業の場合（括弧内はｔ値）
1981

変数

1986

1991

1996

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.73510

7.3252628

7.6648768

7.7536701(194.21)(214.13)(209.83)(197.61)-.043114-0.047627908-0.10760051-0.13471608(-1.98)(-1.59)(-3.32)(-3.88).040295

0.038555795

0.027107643

0.022729871(17.15)(11.62)(7.65)(5.91)-.654301E-03-0.00054433815-0.00029729173-0.00020038174(-10.98)(-6.38)(-3.29)(-2.00).0265390.042725472

0.035141607

0.027862885(8.57)(10.08)(7.86)(5.56)-.551636E-04-0.0056711584

0.0011539422

0.010682044(-.01)(-1.27)(0.24)(2.06)-.283990E-03-0.00079138509-0.00062237760-0.00054875578(-2.41)(-5.19)(-4.12)(-3.29)2-.461359E-04

0.00015039747

6.3461002e-006-0.00044925744(-.27)(0.70)(0.02)(-1.92)

MEXPi⋅ TENU i-.272523E-03-0.00021946459-0.00011903863

1.3522800e-005(-1.83)(-1.08)(-0.56)(0.05)

D H ,i ⋅ MEXPi.907409E-04

0.00019705001

0.00013201113

0.00030266469⋅ TENU i(.58)(0.95)(0.61)(1.29)

高卒ダミー.0841410.15418834

0.12984138

0.11994086(10.12)(12.02)(9.02)(6.12)

短大・高専卒.199555

0.27965187

0.25699941

0.22267915

ダミー(13.69)(13.86)(12.54)(9.09)

大卒ダミー.283099

0.38852754

0.34741645

0.32720891(28.79)(26.66)(21.33)(15.48)

定数項

D H ,i

MEXPi

MEXPi

2

TENU iD H ,i ⋅ TENU i

TENU i2

D H ,i ⋅ TENU i--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

27

サンプル数

199

199

199

196

R-squared =.970994.969266.962538.957103

Adjusted R-squared =.969122.967283.960121.954290

Durbin-Watson = 1.48247

1.25172

1.33398

1.28261============================================================================
生 え 抜 き 労 働 者 の∂ log Wi ∂TENU iと 中 途 採 用 労 働 者 の そ れ と の 差

γ 3 + 2 ⋅ γ 4 ⋅ TENU i + δ 1 ⋅ MEXPi について、いろいろな MEXPi と TENU i の値の場合についてその（０を基準値とした）ｔ値-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1981

1986

1991

1996

TENU=TEXP=0-0.016761269-1.2788431

0.24450201

2.0656437

TENU=TEXP=5-0.022160787-0.82882102

0.45741509

1.7041526

TENU=TEXP=10-0.025147035-0.18451522

0.65409908

1.0796818

TENU=TEXP=15-0.024358435

0.42663421

0.75931296

0.36473451

TENU=TEXP=20-0.021903873

0.84619140

0.78020639-0.21960918

TENU=TEXP=25-0.019481316

1.1011653

0.76345276-0.62546756

TENU=TEXP=30-0.017521767

1.2567671

0.73696687-0.89784189

TENU=0, TEXP=50.12984417-1.1378152

0.41478326

2.5643042

TENU=5, TEXP=10 0.16245808-0.67306263

0.72500449

2.4034688

TENU=10, TEXP=15 0.17542679

0.099609769

1.0435053

1.8148257

TENU=15, TEXP=20 0.14880499

0.84331290

1.1661596

0.87255084

TENU=20, TEXP=25 0.11309688

1.2629411

1.1104564

0.060617001

TENU=25, TEXP=30 0.086342063

1.4603234

1.0144272-0.46833088

28

表７．

（６）の推定結果 大企業の場合（括弧内はｔ値）

変数

1981

1986

1991

1996

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.80455

7.28653

7.41446

7.51741(145.5)(179.4)(184.3)(191.4).030198.038476.037829.037690(9.46)(9.47)(11.39)(11.32).586155E-02.010521.987682E-02 .646453E-02(2.19)(3.01)(3.46)( MEXPi − TENU i ) ⋅TENU i-.787927E-03-.104750E-02 -.852419E-03 -.773007E-03(-3.32)(-3.72)(-3.41)(-2.94)

高卒ダミー.149838.261081.263896.267047(6.31)(8.63)(8.39)(8.39).264834.417724.444677.456151(6.42)(8.41)(9.81)(10.84).391432.599649.635821.653134(14.99)(18.23)(18.75)(19.42)定数項

MEXPi
TENU i

短大・高専卒ダミー
大卒ダミー(2.28)-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

161

159

162

150

R-squared =.888001.922417.937092.947247

Adjusted R-squared =.883637.919354.934657.945034

Durbin-Watson =1.15890.893537.9876221.1188729表８．

（６）の推定結果 中企業の場合（括弧内はｔ値）

変数

1981

1986

1991

1996

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定数項

MEXPi
TENU i4.789117.322087.50698

7.59606(171.9)(209.9)(215.5)(220.3).024892.031125.028092.027457(15.09)(16.33)(17.46)(17.62).013372.012898.010705(8.82)(10.02)(8.63).909659E-02(7.00)( MEXPi − TENU i ) ⋅TENU i-.52729E-03(-3.35)(-2.86)(-1.09)(-1.03)

高卒ダミー.142200.216386.219141.206599(6.81)(7.87)(7.61)(6.98).229854.330505.340680.337342(6.69)(7.93)(8.91)(9.62).316760.483132.509097.469963(13.6)(16.12)(16.59)(15.26)

短大・高専卒ダミー
大卒ダミー-.515689E-03-.174989E-03 -.160635E-03------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

170

169

170

163

R-squared =.892167.926625.938632.948967

Adjusted R-squared =.888198.923908.936373.947004

Durbin-Watson =1.09837.838552.924775.90454330表９．

（６）の推定結果 小企業の場合（括弧内はｔ値）

変数

1981

1986

1991

1996

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------4.90009

7.45408

7.69170

7.72058(168.75)(203.14)(244.97)(218.01).017093.019899.018150.018112(12.33)(12.48)(14.03)(14.17).011825.016086.014262.014075(10.39)(12.28)(13.73)(13.62)( MEXPi − TENU i ) ⋅TENU i-.275843E-03-.135005E-04 .152510E-03 .835384E-04(-1.83)(-.07)(1.11)

(.60)

高卒ダミー

.123954.207255.177594.174010(6.06)(7.63)(7.47)(6.06).207432.313796.293158.269275(5.58)(7.11)(8.36)(7.26).292754.438049.409351.395287(11.55)(13.73)(14.91)(12.67)定数項

MEXPi
TENU i

短大・高専卒ダミー
大卒ダミー-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

171

171

171

170

R-squared =.808913.854969.891073.896476

Adjusted R-squared =.801922.849663.887088.892665

Durbin-Watson =.986572.775386.951862.89419831表１０． （７）の推定結果 大企業の場合（括弧内はｔ値）
変数

1981

1986

1991

1996

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定数項

D H ,iTENU iD H ,i ⋅ TENU i

高卒ダミー
短大・高専卒ダミー
大卒ダミー

5.29315

7.865447.99323

8.09145(112.8)(133.4)(140.6)(138.9)-.418334-.486136-.459118-.452018(-9.31)(-9.04)(-9.56)(-9.69).020803.031192.030946.027657(7.57)(10.11)(10.92)(9.19).014049.015838.014546.014488(4.90)(4.97)(4.99)(4.73).107343.207304.204752.208945(4.52)(6.72)(5.92)(5.73).223832.366160.376117.380935(5.32)(7.32)(7.63)(8.06).356871.554139.577662.591886(13.96)(16.90)(15.89)(15.68)-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

189

187

190

179

R-squared =.885145.923882.930025.935115

Adjusted R-squared =.881359.921344.927731.932852

Durbin-Watson =1.467411.240141.43904

1.5258532

表１１． （７）の推定結果 中企業の場合（括弧内はｔ値）
変数

1981

1986

1991

1996

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定数項

D H ,iTENU iD H ,i ⋅ TENU i

高卒ダミー
短大・高専卒ダミー
大卒ダミー

5.26297

7.89559

8.067028.12530(185.5)(193.2)(194.9)(175.4)-.408554-.463836-.433779-.402630(-15.58)(-13.76)(-14.74)(-13.65).019995.029798.029186.027542(11.61)(13.74)(15.14)(13.76).013503.013432.010770.970253E-02(7.01)(5.63)(5.11)(4.53).077130.133862.129062.119558(3.57)(4.15)(3.71)(3.08).196329.270244.258073.247161(5.42)(5.52)(5.66)(5.46).265087.410048.414358.384518(11.37)(11.98)(11.48)(9.69)-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

197

197

197

190

R-squared =.883225.899273.912219.915456

Adjusted R-squared =.879538.896092.909447.912684

Durbin-Watson =1.42500

1.17873

1.30201

1.4710733

表１２． （７）の推定結果 小企業の場合（括弧内はｔ値）
変数

1981

1986

1991

1996

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------定数項

D H ,iTENU iD H ,i ⋅ TENU i

高卒ダミー
短大・高専卒ダミー
大卒ダミー

5.25880

7.89732

8.12360

8.16517(226.2)(251.7)(278.4)(219.7)-.339072-.382512-.368497-.354276(-13.69)(-13.05)(-14.11)(-13.00).018988.026815.025023.023902(12.17)(15.11)(16.85)(15.11).011069.980681E-02.872716E-02.908018E-02(5.71)(4.50)(4.70)(4.69).067127.132510.100945.081878(3.34)(4.80)(3.89)(2.43).193651.261025.240003.186530(5.22)(5.79)(6.30)(4.32).252200.365702.323845.289203(10.48)(11.67)(11.22)(8.11)-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------サンプル数

199

199

199

196

R-squared =.801334.833947.858063.846876

Adjusted R-squared =.795126.828758.853628.842015

Durbin-Watson =1.14086

1.00059

1.06836

1.2462434