PRI Discussion Paper Series (No.19A-08)

企業規模と賃金、労働生産性の関係に関する分析

財務省財務総合政策研究所総括主任研究官
奥愛

財務総合政策研究所総務研究部研究員
井上俊

財務総合政策研究所総務研究部財政経済計量分析室員
升井翼2019 年 12 月

本論文の内容は全て執筆者の個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではありません。

財務省財務総合政策研究所総務研究部〒100－8940 千代田区霞が関 3－1－1
TEL 03－3581－4111 （内線 5489）

企業規模と賃金、労働生産性の関係に関する分析

奥愛、井上俊、升井翼

要約
企業規模と賃金、労働生産性の関係性について、現時点で入手できる最新の法人企業統計の個票を用いて、製造業とサービス業に分けて分析を行った。その結果、①製造業は、企業
規模が大きいほど賃金、労働生産性とも高いこと、②サービス業の大規模企業（250 人以上）
は、製造業ほど企業規模と賃金、労働生産性の関係が強くはないこと、③製造業、サービス業とも、労働生産性と賃金は正の相関があること、が分かった。

JEL Classification: D22, J24, J31, L25
キーワード：企業規模、賃金、労働生産性、法人企業統計

本稿の執筆にあたり、財務総合政策研究所で開催した研究報告会にて、学習院大学准教授・滝澤美帆先生にコメンテーターをお願いし貴重なご意見を賜った。また、同報告会の参加者、財務総合政策研究所・
八木橋毅司主任研究官、木村遥介研究官、山田昂弘研究官から多くのアドバイスを頂いた。記して感謝申し上げたい。ありうべき誤りは全て筆者らに帰する。なお、本稿内容は筆者らの個人的見解であり、財務省あるいは財務総合政策研究所の公式見解を示すものではない。また、本稿で紹介する論文の正確性について何ら保証するものではない。
 財務総合政策研究所総務研究部 総括主任研究官
 財務総合政策研究所総務研究部 研究員
 財務総合政策研究所総務研究部 財政経済計量分析室員

1

1. はじめに人口が減少していくなかで、日本経済を支えていくためには、生産性の向上が欠かせない。
生産性を高めるためには、どのような施策が必要か。さらに、賃金が高まるためには、どのような施策が必要か。近年、企業規模と賃金、生産性の関係が日本でも注目されている。
まず、企業規模と賃金に関する先行研究を確認すると、古くは Moore (1911)まで遡る。その後、企業規模と賃金について分析した研究が続き、Brown and Medoff (1989)は、大規模企業は小規模企業よりも従業員への支払いが高いことについて、アメリカの賃金統計を用いて分析し、決定的な答えではないとしながらも、事業所でも企業でも規模が賃金に影響することや労働組合の状況とは別に大規模企業の方が高い賃金を得ている等の結果を得ている。
Troske (1999)は、アメリカの製造業の事業所データを用いて雇用主と雇用者を関係づけ企業
規模と賃金の関係を分析したところ、企業規模－賃金プレミアムが確認され、大規模企業は
高スキルの従業員を雇い、人的資本への投資を行っていることが考えられると述べている。
Barth et al. (2018)は、アメリカの製造業の事業所データを用いて、収益に貢献する雇用主の特質を探ったところ、従業員数をはじめ、従業員の教育、従業員一人当たりの資本装備、産業、R&D の集中度があることを明らかにしている。Bloom et al.(2018)は、アメリカの社会保障局が管理している所得データを用いて、企業規模と雇用者の所得の分布を時系列で分析した結果、大規模企業と小規模企業との賃金格差がどの産業でも 1980 年代以降、縮小してきたことを明らかにしている。
続いて、企業の規模に関して Lucas (1978)は、企業規模を大きくすることに否定的である
政策は適切ではないことを分析している。Syverson (2011)は、企業の生産性に関するサーベイを幅広く行うなかで、企業の規模が生産性に与える影響を理論的に整理しており、生産性が高い企業は規模が大きいと述べている。Melitz (2003)は、輸出企業は非輸出企業に比べ生産的な企業であり、生産性が高い企業に長期的には資源が配分されるプロセスを明らかにしている。
より直接的に、企業規模と労働生産性、賃金の関係について分析した研究として Berlingieri
et al. (2018)がある。Berlingieri et al. (2018)は、製造業だけでなく、サービス業について、日本を含めた主要 17 か国を対象に、OECD が各国から収集した企業データベース MultiProdを用いて、企業規模と労働生産性、賃金との関係を確認している。その結果、①先行研究で確認されているとおり、製造業は企業規模に応じて賃金及び労働生産性が上昇していること、②サービス業は製造業に比べると、企業規模にわたり労働生産性及び賃金がよりフラットになっていること、③賃金は生産性（労働生産性、全要素生産性）ともに増えており、製造業、サービス業とも当てはまること、を明らかにした。その上で、製造業以外の産業においては、「企業規模－賃金プレミアム」よりも「生産性－賃金プレミアム」の存在を示唆している。
この Berlingieri et al.(2018)が分析で用いた MultiProd に含まれる日本のデータ元は、19992年から 2014 年までの『企業活動基本調査』と『工業統計調査』となっている1。ただし、『企業活動基本調査』は、従業者 50 人以上かつ資本金又は出資金 3,000 万円以上の会社を全数調査したものであり、『工業統計調査』は製造業で 4 人以上の事業所が対象となっているた
め、①50 人未満の企業が対象となっていない、②サービス業が十分カバーされない、という課題がある。
そこで本稿は、全ての産業区分をカバーして従業員数も把握することができる法人企業統計に着目し、現時点で入手できる最新の法人企業統計の個票を用いて、Berlingieri et al.
(2018)の分析を参考に、日本における企業規模が労働生産性、賃金にどのように関係しているのかを検証する。
本稿の構成は以下の通りである。第 2 章は本稿で用いる分析手法の説明、第 3 章は分析
結果の説明、第 4 章はまとめである。
2. 本稿の分析手法
2.1 データの説明
データは、『法人企業統計』の年報の個票を用いた2。本稿では、最新の状況を把握するため、2018 年度のデータを用いた。
法人企業統計は、日本における営利法人等の企業活動の実態を明らかにすることを目的に財務省が実施している基幹統計である。法人企業統計は、資本金 5 億円以上の企業は全数
抽出、資本金 5 億円未満の企業は等確率系統抽出により調査を実施しているため、中小企業
から大企業まですべての規模区分で一定数の企業を包含している3。
さらに、法人企業統計は標本調査であり、日本の法人（母集団）から標本（調査対象となる法人）を抽出し、その標本の調査結果を基に母集団全体の計数を推計する。標本の抽出は、業種別・資本金別に階層を分けた上で行っている。本稿では、こうした利点を兼ね備える法
人企業統計のデータを用いた。
2.2 法人企業統計の項目の説明
法人企業統計で利用した項目は以下のとおりである。

Desnoyers-James et al.(2019).
なお、企業活動を分析することができる統計調査として、『経済センサス』があるが、現時点で 2019 年
度の調査中のため、現時点で使えるデータは「基礎調査」で 2014 年、「活動調査」で 2016 年になることから、本稿では法人企業統計を用いることとした。また、『企業活動基本調査』もあるが、事業所母集団
データベースを利用していないため、企業にバイアスがかかっている可能性が排除できない。『中小企業実態基本調査』は、中小企業の活動の実態を知る上では有益な情報、具体的に商品の仕入先・販売先、海外展開の状況、事業承継等の情報を収集している統計であるが、標本抽出に対する回答率が 40％台と低いという課題がある。
3 2018 年度の法人企業統計の回収率は全体で 76.2％であり、その内訳は資本金別に 10 億円以上：
92.8％、1 億円以上 10 億円未満：77.2％、1,000 万円以上 1 億円未満：74.5％、1,000 万円未満：59.4％となっている。
1
2

3

(1) 企業
法人企業統計の企業は、企業レベルを捉えており、企業単体の数字が計上されている。つ
まり、事業所を捉えているものではなく、連結の数字ではない。
(2) 従業員数
従業員数は、法人企業統計の「期中平均従業員数」を用いている。これは、「従業員給与」の支給があった従業員数が示されており、法人企業統計の「従業員」は、役員以外のものであり、契約社員、臨時職員及びパートの職員を含んでいる。ただし、派遣会社から受け入れている派遣社員、給与等を直接支給しない出向者及び無給の人員は含んでいない。
臨時職員及びパートの職員の人員の算出に当たっては、総従事時間数を常用従業員の平均就業時間で割り、四捨五入した整数の人数を用いている4。
(3) 従業員数別の企業規模の区分
企業規模は、
法人企業統計にある「期中平均従業員数」に基づき、先行研究である Berlingieri
et al. (2018) と同様の 8 つに区分した5。
①1～4 人（以下、「L1-4」と表示）②5～9 人（「L5-9」）③10～19 人（「L10-19」）④20～49 人（「L20-49」）⑤50～99 人（「L50-99」）⑥100～249 人（「L100-249」）⑦250～499 人（「L250-499」）⑧500 人以上（「L500+」）(4) 従業員給与
常用、臨時を問わず、役員以外の者に対して当該事業年度に計上した給料、労務費、手当及び賃金等（所得税・保険料等控除前）の総額である6。
4『平成 30 年度

法人企業統計調査 記入要領』（金融業、保険業以外の法人用）に基づいている（p.16）。
中小企業基本法によれば、従業員数をベースにした中小企業の規模は以下の表のようになっている。この分類に基づいた規模の区分も可能だが、本稿は Berlingieri et al. (2018)との比較可能性も考慮して、上記で整理した 8 つの区分を用いる。
表 中小企業基本法における中小企業の規模
5

業種

中小企業
資本金

うち小規模事業者
従業員

従業員

製造業その他

3 億円以下300 人以下

20 人以下卸売業

1 億円以下100 人以下

5 人以下

サービス業

5,000 万円以下

100 人以下

5 人以下

小売業

5,000 万円以下

50 人以下

5 人以下（注）「従業員数」は「常時使用する従業員の数」となっている（中小企業基本法第 2 条第 1 項）
（出所）
『2019 年版 中小企業白書』に基づき作成。
6 『平成 30 年度 法人企業統計調査 記入要領』（金融業、保険業以外の法人用）p.15。

4

(5) 従業員賞与
常用、臨時を問わず、役員以外の者に対して当該事業年度に計上した賞与（所得税・保険料等控除前、賞与引当金繰入額を含む。
）の総額である7。
(6) 賃金本稿で示す賃金は、従業員については「従業員給与」と「従業員賞与」を合わせた額を用いている8。以下、特に断りがない場合は「従業員数」で除した従業員一人当たりの年間の賃金として扱う。
(7) 労働生産性の算出方法
法人企業統計では、以下の労働生産性の算出式を用いている9。
労働生産性 ＝ 付加価値額* / 従業員数
* 付加価値額＝人件費＋支払利息等＋動産・不動産賃借料＋租税公課＋営業純益（営業利益－支払利息等）（人件費＝役員給与＋役員賞与＋従業員給与＋従業員賞与＋福利厚生費）(8) 労働生産性の区分
Berlingieri et al.(2018)に従い、製造業及びサービス業の労働生産性を低い順に並べた後、以下のとおり 5 つの水準別に分けた。
第 1 分位
第 2 分位
第 3 分位
第 4 分位
第 5 分位p0-p10p10-p40p40-p60
p60-p90p90-p100(9) 産業分類
Berlingieri et al. (2018)の脚注 2 の説明に基づき、法人企業統計の非製造業のうち、以下の業種を「サービス業」とした10。

7『平成 30 年度 法人企業統計調査 記入要領』（金融業、保険業以外の法人用）p.15。
賃金は、労働基準法第 11 条において「賃金とは、賃金、給料、手当、賞与その他名称の如何を問わず、労働の対償として使用者が労働者に支払うすべてのものをいう」と定められていることから、本稿では「従業員給与」と「従業員賞与」を賃金と称した。なお、法人企業統計には、「福利厚生費」があるが、これに計上されている金額は役員と従業員を合わせた総額となっている。よって、本稿では従業員により着目するため、福利厚生費は賃金には含めていない。
9 『財政金融統計月報』（法人企業統計年報特集（平成 29 年度））第 798 号, p.5。
10 法人企業統計による区分ではサービス業を宿泊業、飲食サービス業、生活関連サービス業、娯楽業、広告業、純粋持株会社、その他の学術研究、専門・技術サービス業、医療、福祉業、職業紹介・労働者派遣
業、その他のサービス業と定義しているが、本稿は Berlingieri et al. (2018)との比較可能性も考慮して、上記で整理した業種を用いる。
85

表 1 産業分類の対比表
法人企業統計の該当業種

Berlingieri et al. (2018)の選定業種

卸売、小売、自動車・バイク修理

卸売業、小売業、その他のサービス業

運輸・倉庫

陸運業、水運業、その他の運輸業

宿泊、飲食サービス

宿泊業、飲食サービス業

出版、オーディオビジュアル、ブロードキャ
スティング
テレコミュニケーション

情報通信業

IT・他の情報サービス
法律・会計活動

その他の学術研究、専門・技術サービス業

科学研究開発広告業、その他の学術研究、専門・技術サービス業
リース業、その他の物品賃貸業、職業紹介・労働者派遣業、生活関連サービス業、その他のサービス業

広告・市場調査・その他専門技術活動、獣医活動
事務・補助サービス（注）法人企業統計の業種分類は、『平成 30 年度 法人企業統計調査 記入要領』（金融業、保険業以外の法人用）p.19-23 を参照。
（出所）
『平成 30 年度 法人企業統計調査 記入要領』（金融業、保険業以外の法人用）を基に作成。

2.3 用いたデータの概要(1) 分析した法人企業統計のデータに関する基礎情報
分析した法人企業統計のデータに関する基礎情報は、表 2 で示している。本稿では、製造業と非製造業（金融業、保険業を除く）にデータを分けた上で、さらに非製造業のなかから、Berlingieri et al. (2018)がサービス業として用いた分類を抽出した。
表 2 2018 年度の法人企業統計のデータについて
2018 年度のデータに含まれている企業数

23,453 社

欠損値を含む企業を除いたデータ数

20,767 社

うち製造業

6,613 社

うちサービス業

8,908 社

それ以外の非製造業

5,246 社

表 3 は、抽出したデータに関する、企業規模別の記述統計量を示している11。労働生産性をみると、10 人未満の企業の標準偏差が極端に大きくなっていることから、特に企業規模
が 10 人未満のデータに外れ値が存在する可能性が高い。この点については、以下の分析での留意点となる。

11

なお、産業別の記述統計は、本稿最後の参考 1 に付表 1 として掲載している。

6

表 3 2018 年度の法人企業統計の企業規模別の記述統計量

企業数
製造業 ｻｰﾋﾞｽ業
L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+
合計

572
336
506
870
801
1,286
905
1,337
6,613

賃金（千円）
製造業＋サービス業
平均値

1,169
736
848
1,306
1,110
1,381
860
1,498
8,908

3,298
3,815
3,959
4,219
4,625
4,919
5,132
5,405
4,555

労働生産性（千円）
製造業＋サービス業

中央値 標準偏差 平均値

2,667
3,400
3,626
3,966
4,381
4,735
5,093
5,421
4,347

3,345
2,431
2,237
2,126
2,318
2,075
1,815
2,162
2,412

28,94010,651
9,317
8,499
9,484
10,043
9,976
11,163
12,053

中央値 標準偏差

6,500 430,925
6,000 39,368
6,179 17,649
6,309 13,316
7,212
9,572
8,188
9,818
8,541
8,054
8,980 14,461
7,555 145,217(2) サービス業の企業規模別の業種の分布
表 1 の産業分類表でもわかるように、サービス業は業種のばらつきが製造業に比べると大きい。そのため、本稿の分析で使用したサービス業のうち、企業規模別にどの業種がどの程度の割合で含まれているかを明らかにしたものが図 1 である12。図 1 をみると、本稿で用いるサービス業のデータには、・250 人以上 500 人未満までの規模は「卸売業」の割合が大きい
・500 人以上の規模では、「小売業」、「宿泊業、飲食サービス業」の割合が他の規模よりも大きく、「卸売業」の割合が小さいという特徴があることがわかる。よって、以下では、サービス業については、上記のような産業分布があることに留意する。

12

陸運業、水運業及びその他の運輸業を「運輸業、郵便業」、リース業及びその他の物品賃貸業を「物品賃貸業」、宿泊業及び飲食サービス業を「宿泊業、飲食サービス業」と業種を集約して表記している。

7

図 1 サービス業の企業規模別の産業分布
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+

卸売業

小売業

情報通信業

卸売業
情報通信業
宿泊業、飲食サービス業
物品賃貸業
生活関連サービス業
その他のサービス業

運輸業、… 宿泊…

小売業
運輸業、郵便業
その他の学術研究、専門・技術サービス業
職業紹介・労働者派遣業
広告業

3. 分析結果
3.1 結果①（プロット図）(1) 企業規模と賃金の関係
企業規模と賃金の関係を確認したものが、図 2（平均値）と図 3（中央値）である13。両方の図とも同じ傾向を示している。製造業は規模が大きくなればなるほど、賃金が高くなっている。一方、サービス業は、図 2（平均値）は従業員数が 100 人以上 250 人未満をピークにそれ以上の規模になると低下しているが、図 3（中央値）は 250 人以上 500 人未満をピークにそれ以上になると賃金水準がやや低下する傾向がある。この低下する理由として考えられるのは、①図 1 でもみられたように、500 人以上の規模では卸売業よりも賃金が低い小売業の割合が多いこと14、②臨時職員やパート職員が多いことが考えられる15。製造業とサービス業を比較すると、図 2（平均値）も図 3（中央値）でも、250 人未満まではサービス業の方が製造業よりも賃金が高いが、従業員数が 250 人以上になると製造業がサービス業を上回っている。

なお、2013 年度との比較図を本稿最後の参考 2 に付図 1 及び 2 として掲載している。
参考 1 の付表 1 を参照。
15 本文中にある法人企業統計の従業員数の説明（上記 2.2（2））にあるように、法人企業統計では、「臨時
職員及びパートの職員の人員の算出に当たっては、総従事時間数を常用従業員の平均就業時間で割り、四捨五入した整数の人数を用いて」記入することになっている。そのため、企業規模が 250 人以上の企業群
で、臨時職員及びパート職員が多いと、賃金で見た場合は下がる可能性が考えられる。
13
14

8

図 2 企業規模と賃金（平均値）

図3

（千円）
6,500
6,000
5,500
5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000

企業規模と賃金（中央値）

（千円）
6,500
6,000
5,500
5,000
4,500
4,000
3,500
3,000
2,500
2,000

製造業

サービス業

製造業
サービス業
（出所：法人企業統計）（出所：法人企業統計）(2) 企業規模と労働生産性
企業規模との労働生産性の関係を確認したのが図 4（平均値）と図 5（中央値）である16。
図 4（平均値）は各企業の規模分類ごとの平均をとったものであるが、特に小規模企業群の平均が上振れている。これは上記表 3 の記述統計量の説明でも言及したように、10 人未満の企業規模群に含まれる特定個社の特徴が結果に大きく影響を与えている可能性がある17。
そのため、企業規模ごとの中央値をとったものが図 5 である。
図 5（中央値）の製造業をみると、労働生産性は企業規模が 10 人以上 20 人未満をボトムに、企業規模が大きいほど労働生産性が高くなる傾向にある。
次に、図 5（中央値）にあるサービス業を確認すると、5 人以上 10 人未満規模をボトムに、250 人未満までは企業規模が大きいほど労働生産性が高まっている。また、250 人未満
までは製造業よりも労働生産性が高くなっている。しかし、250 人以上になると労働生産性
がやや下がり、労働生産性の水準はサービス業の方が製造業よりも低くなっている。従業員
数が 250 人以上になるとサービス業の労働生産性水準が低下する理由は、図 1 でもみられたように、500 人以上の規模では卸売業よりも労働生産性が低い小売業の割合が多いことが考えらえる。なお、前述のとおり、賃金であれば常用従業員の方が臨時職員やパート職員よりもが多いことが考えられるが、労働生産性はこの点は明らかではない。

なお、2013 年度との比較図を本稿最後の参考 2 に付図 3 及び付図 4 として掲載している。
データの両端 0.05%を捨象した平均をとったところ、特に従業員数が 1～4 人の区分と 5～9 人の区分の労働生産性が低くなったため、外れ値の影響があることは確認できた。

16
17

9

図 4 企業規模と労働生産性（平均値）

図 5

（千円）
35,000（千円）
11,00030,00010,00025,0009,000

20,0008,000

15,0007,000

10,000

6,000

5,000

5,000

製造業

サービス業

企業規模と労働生産性（中央値）

製造業
サービス業
（出所：法人企業統計）（出所：法人企業統計）

上記の図 4（平均値）、図 5（中央値）は従業員だけをカウントしたが、参考までに、従業員に役員を含めた上で、企業規模と労働生産性の関係を確認した。その理由は、①小規模企業であればあるほど、従業員と役員の職務の区別をつけていない可能性が考えられること、②上記で示した労働生産性の算式の分子に含まれる付加価値額に、役員給与等が含められていること、があるためである。その結果が、図 6（平均値）、図 7（中央値）である。
図 6（平均値）は役員数と従業員数を合わせた数を企業規模としたものだが、従業員数のみをカウントした図 4 と同様の傾向を示している。図 7（中央値）は、従業員数だけをカウントした図 5 に比べ、製造業は規模が大きくなるほど労働生産性が高くなる傾向がある。一方、サービス業は、図 5 と同様に 250 人以上になると労働生産性がやや下がる結果となっ
ている。

10

図 6 企業規模と労働生産性（平均値）役員含む 図 7 企業規模と労働生産性（中央値）役員含む（千円）
18,000（千円）
11,00010,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000

16,00014,00012,00010,000
8,000
6,000
4,000

製造業

サービス業

製造業

（出所：法人企業統計）

サービス業（出所：法人企業統計）(3) 労働生産性と賃金の関係
最後に、労働生産性と賃金の関係を確認したものが図 8（平均値）と図 9（中央値）である18。どちらの図も、労働生産性が高いほど賃金が高くなっている。
図 8 労働生産性と賃金（平均値）

図 9 労働生産性と賃金（中央値）

（千円）
8,000

（千円）
8,000

7,000

7,000

6,000

6,000

5,000

5,000

4,000

4,000

3,000

3,000

2,000

2,000

1,000

1,000

製造業
サービス業
（出所：法人企業統計）

製造業
サービス業
（出所：法人企業統計）

なお、2013 年度との比較図を本稿最後の参考 2 に付図 3 及び付図 4 として掲載している。また、労働生産性区分別の産業構成割合を本稿最後の参考 3 に付表 2 として掲載している。

18

11

3.2 結果②（回帰分析）(1) 推計モデル
3.1 で確認した、「企業規模－賃金」、「企業規模－労働生産性」及び「労働生産性－賃金」の関係性に関する製造業とサービス業間の差異について、有意な差があるかどうか以下の推計式により確認する。
ln(𝑊𝑖 ) = 𝑐𝑜𝑛𝑠 + ∑ [𝛽𝑗 𝐷𝑠𝑖𝑧𝑒,𝑖𝑗 + 𝛾𝑗 (𝐷𝑠𝑖𝑧𝑒,𝑖𝑗 × 𝐷𝑠𝑒𝑟𝑣,𝑗 )] + 𝜀𝑖𝑗ln(𝐿𝑃𝑖 ) = 𝑐𝑜𝑛𝑠 + ∑ [𝛽𝑗 𝐷𝑠𝑖𝑧𝑒,𝑖𝑗 + 𝛾𝑗 (𝐷𝑠𝑖𝑧𝑒,𝑖𝑗 × 𝐷𝑠𝑒𝑟𝑣,𝑗 )] + 𝜀𝑖𝑗ln(𝑊𝑖 ) = 𝑐𝑜𝑛𝑠 + ∑ [𝛽𝑘 𝐷𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑖𝑘 + 𝛾𝑘 (𝐷𝑝𝑟𝑜𝑑,𝑖𝑘 × 𝐷𝑠𝑒𝑟𝑣,𝑘 )] + 𝜀𝑖𝑘

ただし、従属変数としては、企業ごとの賃金𝑊または労働生産性𝐿𝑃の自然対数であり、𝐷𝑠𝑖𝑧𝑒 は規模区分ダミー(𝑗 =10～19 人, 20～49 人, 50～249 人, 250 人以上)19、𝐷𝑝𝑟𝑜𝑑 は生産性区
分ダミー(𝑘 = p10 − p40, p40 − p60, p60 − p90, p90 − p100)、𝐷𝑠𝑒𝑟𝑣 はサービス業ダミー（製造業なら 0、サービス業なら 1 となる）である。従って、𝛽は製造業におけるそれぞれのプレミアムを捉えることができ、𝛾はサービス業に由来する追加的なプレミアムを捉えることができる。
(2) 企業規模別の賃金と労働生産性の関係
企業規模別の賃金と労働生産性を確認したものが表 4 である。分析に当たっては、表 3 の
記述統計量でも確認したように、極端な外れ値を処理するため、分布の両端 0.05％を棄却した上で分析を行った。
まず、表 4 の 2 列目で賃金についてみると、製造業は、企業規模が大きくなるにつれ賃金が高くなっている。一方、サービス業は、小規模から中小規模までの企業では製造業より賃金が高くなっているが、その差は企業規模の増加に伴い減少し、大規模企業の場合では製造業と比べると賃金が低くなっている。
次に、表 4 の 3 列目で労働生産性についてみると、製造業は、企業規模が大きくなるほど
労働生産性が高くなっている。一方、サービス業は、小規模から中堅規模までの企業では製造業より労働生産性が高くなっているが、その差は企業規模の増加に伴い減少し、大規模企業の場合では製造業と比べると労働生産性が低くなっている。
企業規模と労働生産性と賃金の関係をみると、製造業はいずれもが正の相関関係にあることが確認できた。これは Berlingieri et al. (2018)を始め、これまでの先行研究の結果と整合的である。一方、サービス業は、小規模企業では賃金、労働生産性とも製造業を上回っているものの、規模が大きくなるにつれその差は減少し、大規模企業では製造業を下回っ
規模区分については、1～4 人と 5～9 人の規模を合算して基準とし、50～99 人と 100～249 人、250～499 人と 500 人以上の区分を同傾向とみなして合算し、改めて 5 つに区分した。

19

12

ているというように、製造業に比べると企業規模にわたり生産性及び賃金がよりフラットになっている。
表 4 企業規模別の労働生産性と賃金の回帰分析の結果20
変数
小規模（10～19 人）
中小規模（20～49 人）
中堅規模（50～249 人）
大規模（250 人以上）
小規模（10～19 人）
×サービス業
中小規模（20～49 人）
×サービス業
中堅規模（50～249 人）
×サービス業大規模（250 人以上）
×サービス業定数項

ln(W)ln(LP)

0.137***(0.0272)
0.285***(0.0219)0.466***(0.0163)
0.706***(0.0160)
0.130***(0.0316)
0.0518**(0.0246)
0.0252(0.0167)-0.234***(0.0166)
7.903***(0.0107)-0.243***(0.0384)-0.178***(0.0311)0.0443*(0.0230)
0.294***(0.0225)
0.211***(0.0444)0.154***(0.0348)0.0910***(0.0232)-0.207***(0.0230)
8.878***(0.0153)

15,454
15,078
サンプルサイズ
0.133
0.027
自由度調整済み決定係数
括弧内は標準誤差を示す。
***
は 1%水準で有意, ** は 5%水準で有意, * は 10%水準で有意であることを示す。

(3) 労働生産性と賃金の関係
労働生産性と賃金との関係を分析すると、製造業もサービス業も、労働生産性が高い企業
ほど賃金が高い傾向があるという正の相関があることが確認できた。この結果は、Berlingieri
et al. (2018)の結果と整合的である。
また、製造業とサービス業を比べると、製造業の方が労働生産性に対する賃金の水準がやや高くなっている。

なお、表 4 は、外れ値を処理するため分布の両端を 0.05%棄却して分析をしたが、全てのデータで行った結果の表は、本稿最後の参考 4 に付表 3 として掲載している。このとき、企業規模と労働生産性の関係
において中堅規模で 10%水準で有意ではないため、当該部分の解釈は慎重にする必要がある。

2013

表 5 労働生産性と賃金の回帰分析の結果21
変数

ln(W)

p10-p40

0.560***(0.0160)
0.905***(0.0171)
1.165***(0.0159)1.296***(0.0306)-0.0856***(0.0136)-0.0534***(0.0165)-0.0412***(0.0137)-0.00552(0.0332)
7.498***(0.0122)p40-p60
p60-p90p90-p100p10-p40×サービス業
p40-p60
×サービス業
p60-p90×サービス業
p90-p100×サービス業
定数項

15,454
サンプルサイズ0.389
自由度調整済み決定係数
括弧内は標準誤差を示す。
***
は 1%水準で有意, ** は 5%水準で有意,*は 10%水準で有意であることを示す。

4. まとめ本稿は、Berlingieri et al. (2018)を参考に、法人企業統計の個票を用いて、日本企業の企業
規模と労働生産性、賃金との関係について、企業を製造業、サービス業に分けて分析を行った。①製造業は、企業規模が大きいほど賃金、労働生産性とも高いこと、②サービス業の大規模企業（250 人以上）は、製造業ほど企業規模と賃金、労働生産性の関係が強くはないこと、③製造業、サービス業とも、労働生産性と賃金は正の相関があること、が分かった。
サービス業が製造業ほど正の関係性が見られなかった理由として、①サービス業内の業
種のばらつきが結果に反映されている可能性があること、②法人企業統計の従業員数の集計の関係から、分析対象となっているサービス業で臨時職員やパート職員が多い場合、企業
規模は大きいが、少なくとも賃金（従業員給与と従業員賞与）は低くなっている可能性が考
なお、表 5 は、外れ値を処理するため分布の両端を 0.05%棄却して分析をしたが、全てのデータで行った結果の表は、本稿最後の参考 4 に付表 4 として掲載している。

21

14

えられる。ただし、労働生産性については明らかではないため、解釈は慎重に行う必要がある。
本研究をさらに発展させるための今後の課題としては、サービス業は業種によるばらつきが大きいことから、できれば個別業種で分析し、業種毎の企業規模と賃金、労働生産性の関係性を分析していく必要がある。その際、法人企業統計の場合は、個別業種毎に分けると、業種によってはサンプルサイズが小さくなるため、より企業データ数の多い統計を利用した分析が必要であろう。また、法人企業統計では従業員数を雇用形態別に分けることができなかったが、特にサービス業を分析する場合は、臨時職員やパート職員が多く含まれると考えられることから、常用従業員と臨時職員及びパート職員に分けた分析が必要である。これらは今後の課題としたい。

15

参考 1
付表 1 業種別記述統計の内訳
企業数
製造業 サービス業

L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+
合計

572
336
506
870
801
1,286
905
1,337
6,613

情報通
信業

陸運業

水運業

1,169
93
736
81
848 1031,306 224
1,110 245
1,381 280
860 129
1,498 249
8,908 1,404

25
34
66
92
61
90
70
129
567

29
25
30
36
30
31
6
9
196

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

25 257 245
30 170 103
35 188 113
71 318 130
59 30283
74 417 125
49 255 145
68 262 353
411 2,169 1,297

45
18
18
32
32
22
10
27
204

28
13
14
25
19
25
8
11
143

18
11
22
38
33
46
32
30
230

41
28
27
37
19
21
19
85
277

38
35
32
37
32
31
12
34
251

36
19
17
22
23
28
16
23
184

その他の学
職業紹介・ その他の術研究、専労働者派 サービス
門・技術
遣業
業
サービス業

143
84
74
83
43
64
31
47
569

9
17
20
21
25
20
10
34
156

137
68
89
140
104
107
68
137
850

従業員一人当たりの賃金（千円）
平均値
製造業 サービス業
情報通
信業

L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+
合計

2,949
3,499
3,641
3,960
4,411
4,796
5,346
6,065
4,657

陸運業

水運業

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

その他の学
職業紹介・ その他の術研究・専労働者派 サービス
門サービス
遣業
業
業

3,469 5,434 4,281 4,328 3,417 3,639 2,539 3,872 2,915 2,735 2,468 2,731 3,552 3,744 2,743 3,486
3,959 5,000 3,331 6,868 4,510 4,155 2,787 5,205 3,184 2,203 2,922 3,166 3,584 4,132 4,145 3,781
4,149 5,212 3,375 5,256 4,782 4,463 3,102 4,372 3,651 2,313 1,723 2,871 4,321 4,893 2,855 4,857
4,391 5,032 3,289 6,298 4,555 4,796 3,087 5,332 3,609 2,688 2,375 3,003 4,812 5,294 2,855 4,717
4,780 5,703 3,502 5,259 4,830 5,344 3,284 5,076 3,736 2,796 2,973 3,066 5,250 4,880 3,042 4,603
5,034 5,666 4,171 6,011 5,014 5,509 4,187 5,021 3,805 3,252 2,844 3,761 5,189 5,066 4,858 4,800
4,906 5,646 4,152 7,022 5,721 5,623 3,640 5,037 3,606 4,002 3,003 3,190 5,607 5,574 3,004 4,706
4,815 6,499 4,833 6,661 5,550 5,514 3,501 6,342 4,136 3,827 2,681 3,595 5,914 5,664 3,352 4,786
4,480 5,630 3,966 5,754 4,927 4,977 3,253 4,961 3,530 3,092 2,594 3,158 4,712 4,669 3,394 4,465

中央値
製造業 サービス業
情報通
信業

L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+
合計

2,400
3,351
3,406
3,783
4,147
4,685
5,264
5,970
4,536

陸運業

水運業

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

その他の学
職業紹介・ その他の術研究・専労働者派 サービス
門サービス
遣業
業
業

2,904 4,000 3,187 4,500 3,667 3,000 2,000 3,500 2,844 2,390 1,902 2,125 3,197 3,000 2,500 3,000
3,429 4,556 3,044 6,285 4,163 3,750 2,610 5,000 3,200 1,933 1,486 2,800 3,167 3,500 3,148 3,381
3,769 4,500 3,376 5,346 4,700 3,974 3,000 4,348 3,419 2,154 1,467 2,409 4,412 4,451 2,825 4,267
4,111 5,000 3,365 6,300 4,625 4,446 2,953 4,869 3,531 2,229 2,178 2,794 4,690 4,550 2,220 4,014
4,556 5,280 3,702 5,032 5,052 5,038 3,172 5,283 3,638 2,533 2,288 2,866 5,600 4,938 2,714 4,118
4,802 5,308 4,120 6,315 5,015 5,286 3,616 5,533 3,704 3,178 2,860 3,453 4,651 4,921 3,721 4,759
4,848 5,505 4,341 7,059 5,770 5,504 3,406 4,680 3,441 3,807 2,685 3,354 5,757 5,122 2,808 4,591
4,538 6,225 4,855 6,115 5,702 5,331 3,128 6,399 4,081 3,777 2,649 3,718 5,135 5,877 3,075 4,761
4,190 5,323 3,835 5,837 4,968 4,707 3,000 5,000 3,333 2,838 2,288 2,969 4,469 4,207 3,004 4,044

標準偏差
製造業 サービス業
情報通
信業

L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+
合計

2,566
1,678
1,915
1,647
2,512
1,532
1,586
1,829
2,128

陸運業

水運業

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

その他の学
職業紹介・ その他の術研究・専労働者派 サービス
門サービス
遣業
業
業

3,655 6,874 5,497 2,442 1,418 3,255 2,341 3,836 2,133 1,941 3,119 2,563 2,506 4,420 2,307 2,780
2,694 3,031 1,602 3,877 2,154 2,541 1,324 3,321 1,116 1,099 4,489 1,411 1,733 2,514 3,717 2,797
2,389 2,514 1,408 2,363 1,414 2,783 1,508 1,331 1,443 1,127 1,278 1,209 1,327 2,516 1,352 2,765
2,377 1,964 1,342 3,020 1,421 2,058 1,479 2,167 1,794 1,427 1,077 1,659 1,888 3,497 1,726 3,360
2,155 2,261 1,159 2,174 1,718 2,059 1,246 1,417 1,624 1,049 1,956 1,598 1,638 2,187 1,214 2,274
2,471 2,272 1,253 2,870 1,770 1,706 4,863 1,628 1,378 1,148 1,335 1,952 2,403 1,873 4,333 2,061
2,004 1,954 1,521 1,169 1,559 1,853 1,432 1,590 1,479 1,324 1,915 1,040 1,958 2,291 1,746 2,314
2,265 2,316 1,535 2,275 2,001 2,260 1,440 1,983 2,166 1,500 1,485 1,093 2,632 2,196 1,690 2,080
2,600 2,852 1,871 2,843 1,786 2,378 2,230 2,603 1,713 1,432 2,258 1,707 2,262 3,204 2,469 2,651

16

労働生産性（千円）
平均値
製造業 サービス業
情報通
信業

L1-4
L5-9
L10-19
L20-49
L50-99
L100-249
L250-499
L500+
合計

17,914
7,057
6,602
6,693
8,518
9,062
9,938
11,838
9,841

陸運業

水運業

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

その他の学
職業紹介・ その他の術研究・専労働者派 サービス
門サービス
遣業
業
業

34,335 19,475 88,269 111,533 49,486 91,202 7,815 24,923 7,468 8,887 6,838 9,676 12,994 12,953 5,356 13,047
12,292 5,293 11,446 37,278 18,277 11,070 5,248 44,202 4,707 96,882 8,416 7,192 7,591 9,368 7,353 12,657
10,937 12,932 10,770 9,677 17,602 12,402 6,434 17,592 6,890 4,160 3,094 8,659 8,424 9,718 6,163 15,905
9,703 10,112 5,090 14,791 14,009 11,779 5,552 16,848 10,546 6,176 5,201 5,577 8,009 8,257 5,657 10,909
10,181 11,554 5,599 11,889 11,582 11,531 8,062 14,435 9,176 5,893 8,249 5,275 10,384 7,686 4,395 10,591
10,956 10,978 7,784 14,028 14,410 12,575 8,624 14,805 9,356 5,960 6,449 7,516 11,428 9,990 7,643 11,384
10,016 11,701 8,078 13,365 14,802 11,619 7,252 14,063 7,011 7,579 5,277 4,669 9,927 9,757 4,264 9,110
10,560 14,770 9,251 53,605 22,944 10,654 7,174 23,397 9,612 7,590 4,358 6,347 10,830 9,190 4,723 8,674
13,695 12,058 11,598 32,364 18,081 21,152 7,120 21,240 8,395 10,829 5,613 7,078 10,316 10,102 5,649 11,433

中央値
製造業 サービス業
情報通
信業

6,166
5,833
L10-195,622
L20-495,848
L50-996,643
L100-249 7,689
L250-499 8,719
L500+
10,079
合計
7,661
L1-4

L5-9

陸運業

水運業

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

その他の学
職業紹介・ その他の術研究・専労働者派 サービス
門サービス
遣業
業
業

6,690 7,000 7,500 9,750 14,911 8,000 5,104 11,667 5,444 2,324 3,500 6,887 8,750 7,508 4,821 7,700
6,165 7,143 4,707 12,833 9,069 8,000 4,500 20,929 5,333 3,143 3,563 4,058 6,286 7,000 4,500 5,437
6,544 8,273 4,840 6,956 10,786 7,398 5,118 9,159 5,974 3,428 2,456 4,278 7,294 6,844 4,211 7,948
6,776 8,571 4,671 10,528 11,000 8,304 4,700 13,466 5,800 2,800 3,256 4,208 8,003 7,000 3,229 6,521
7,647 9,603 5,106 8,110 8,491 9,203 5,350 12,686 5,708 4,350 3,075 4,602 10,308 7,038 3,237 7,336
8,608 9,412 6,192 12,492 9,034 10,444 6,383 12,550 6,226 4,904 3,521 5,835 9,441 8,810 5,329 7,405
8,298 9,151 6,704 13,052 10,756 10,201 6,282 10,640 6,503 6,418 4,570 4,720 8,810 8,693 4,007 7,598
7,779 10,569 7,494 12,539 10,122 9,500 5,968 14,805 7,695 7,649 3,976 5,953 10,565 8,725 3,743 6,782
7,470 9,307 5,718 10,292 9,840 9,224 5,500 12,672 6,000 4,713 3,564 5,031 8,537 7,508 4,081 7,136

標準偏差製造業 サービス業
情報通
信業

陸運業

水運業

その他の
運輸業

卸売業

飲食 生活関連
その他の小売業 リース業 物品賃貸 宿泊業 サービス サービス 広告業
業
業
業

その他の学
職業紹介・ その他の術研究・専労働者派 サービス
門サービス
遣業
業
業

512,561 94,700 180,926 433,770 109,853 1,078,230 18,530 48,260 5,955 22,269 16,062 11,271 16,973 38,474 6,015 29,517
8,031 47,121 28,593 46,839 86,261 40,433 16,173 4,259 64,762 4,614 307,507 21,514 9,412 7,181 15,063 5,841 25,164
L10-19 11,127 20,415 18,445 42,025 10,977 18,043 15,056 8,153 20,826 3,577 3,885 2,816 18,805 3,974 12,808 4,769 33,023
L20-498,831 15,491 19,606 3,900 17,999 13,164 19,817 5,587 11,232 13,932 13,151 9,555 5,856 4,220 10,064 7,066 15,348
L50-998,432 10,264 9,973 3,951 11,055 11,114 9,608 14,041 8,914 7,654 7,939 11,517 4,071 5,635 6,419 2,501 13,906
L100-249 6,571 12,011 10,786 6,868 10,182 28,946 9,130 12,520 10,589 11,179 3,835 7,802 6,462 11,487 9,458 6,206 13,438
L250-499 6,657 9,305 10,622 6,564 3,946 20,062 6,925 6,876 9,781 4,167 4,743 3,656 1,661 4,107 6,812 2,885 12,058
L500+
9,647 17,666 20,135 6,568 120,549 48,300 5,837 5,613 18,674 7,549 3,353 2,795 2,496 5,467 4,623 2,982 8,450
合計
50,169 186,735 29,180 44,954 172,804 39,375 371,584 10,823 32,453 8,880 67,724 10,692 9,493 9,760 21,430 4,911 20,359
L1-4

168,189

L5-9

17

参考 2

5 年前との比較（2013 年度と 2018 年度の比較）
付図 1 企業規模と賃金（平均値）

付図 2 企業規模と賃金（中央値）

（千円）

（千円）

6,500

6,500

6,000

6,000

5,500

5,500

5,000

5,000

4,500

4,500

4,000

4,000

3,500

3,500

3,000

3,000

2,500

2,500

2,000

2,000

製造業（2018年度）
サービス業（2018年度）
製造業（2013年度）
サービス業（2013年度）

製造業（2018年度）
サービス業（2018年度）
製造業（2013年度）
サービス業（2013年度）（出所：法人企業統計）（出所：法人企業統計）

付図 3 企業規模と労働生産性（平均値） 付図 4 企業規模と労働生産性（中央値）（千円）
35,000（千円）
11,00030,00010,00025,0009,000

20,0008,000

15,0007,000

10,000

6,000

5,000

5,000

製造業（2018年度）
サービス業（2018年度）
製造業（2013年度）
サービス業（2013年度）（出所：法人企業統計）

製造業（2018年度）
サービス業（2018年度）
製造業（2013年度）
サービス業（2013年度）（出所：法人企業統計）18

付図 5 労働生産性と賃金（平均値）
（千円）

付図 6
（千円）

8,000

8,000

7,000

7,000

6,000

6,000

5,000

5,000

4,000

4,000

3,000

3,000

2,000

2,000

1,000

1,000

製造業（2018年度）
サービス業（2018年度）
製造業（2013年度）
サービス業（2013年度）

労働生産性と賃金（中央値）

製造業（2018年度）
サービス業（2018年度）
製造業（2013年度）
サービス業（2013年度）（出所：法人企業統計）（出所：法人企業統計）

19

参考 3
付表 2 労働生産性区分別の産業構成割合

企業数
製造業
p0-p10p10-p40p40-p60
p60-p90p90-p100
合計

構成割合（％）
ｻｰﾋﾞｽ業 製造業
ｻｰﾋﾞｽ業
523
1,010
3.4
6.5
2,114
2,805
13.6
18.1
1,551
1,721
10.0
11.1
2,140
2,652
13.8
17.1
285
720
1.8
4.6
6,613
8,908
42.6
57.4

20

参考 4
付表 3 企業規模別の労働生産性と賃金の回帰分析の結果（全てのデータのケース）
変数
小規模（10～19 人）
中小規模（20～49 人）
中堅規模（50～249 人）
大規模（250 人以上）
小規模（10～19 人）
×サービス業
中小規模（20～49 人）
×サービス業
中堅規模（50～249 人）
×サービス業大規模（250 人以上）
×サービス業定数項

ln(W)ln(LP)

0.132***(0.0272)
0.280***(0.0219)0.461***(0.0163)0.701***(0.0160)
0.130***(0.0316)0.0523**(0.0247)
0.0252(0.0167)-0.234***(0.0166)
7.908***(0.0107)-0.259***(0.0389)-0.194***(0.0315)
0.0284(0.0233)
0.278***(0.0228)0.211***(0.0450)
0.154***(0.0353)
0.0910***(0.0235)-0.207***(0.0233)
8.894***(0.0155)

15,46815,085
サンプルサイズ
0.131
0.025
自由度調整済み決定係数
括弧内は標準誤差を示す。
***
は 1%水準で有意, ** は 5%水準で有意, * は 10%水準で有意であることを示す。

21

付表 4 労働生産性と賃金の回帰分析の結果（全てのデータのケース）
変数

ln(W)

p10-p400.553***(0.0160)
0.898***(0.0171)
1.158***(0.0159)
1.292***(0.0306)-0.0856***(0.0137)-0.0534***(0.0166)-0.0412***(0.0138)-0.00807(0.0332)
7.505***(0.0122)p40-p60
p60-p90p90-p100p10-p40×サービス業
p40-p60
×サービス業
p60-p90×サービス業
p90-p100×サービス業
定数項

15,468
サンプルサイズ0.387
自由度調整済み決定係数
括弧内は標準誤差を示す。
***
は 1%水準で有意, ** は 5%水準で有意,*は 10%水準で有意であることを示す。

22

参考文献
Barth, Erling, James Davis, and Richard B. Freeman (2018). “Augmenting the Human Capital
Earnings Equation with Measures of Where People Work,” Journal of Labor Economics, 36 (S1):
71-97.
Berlingieri, Giuseppe, Sara Calligaris, and Ciara Criscuolo (2018). “The Productivity-Wage Premium:
Does Size Still Matter in a Service Economy?” AEA Papers and Proceedings, 108: 328-33.
Bloom, Nicholas, Fatih Guvenen, Benjamin S. Smith, Jae Song, and Till von Wachter (2018). “TheDisappearing Large-Firm Wage Premium,” AEA Papers and Proceedings, 108: 317-22.
Brown, Charles and James Medoff (1989). “The Employer Size-Wage Effect,” Journal of Political
Economy, 97(5): 1027-59.
Desnoyers-James, Isabelle, Sara Calligaris, and Flavio Calvino (2019). “DynEmp and MultiProd:
Metadata,” OECD Science, Technology and Industry Working Papers No. 2019/03, OECD
Publishing.
Lucas, Robert E. Jr. (1978). “On the Size Distribution of Business Firms,” Bell Journal of Economics
9(2): 508-23.
Melitz, Marc J. (2003). “The Impact of Trade on Intra-industry Reallocations and Aggregate Industry
Productivity,” Econometrica 71(6): 1695-725.
Moore, Henry Ludwell (1911). “Laws of Wages: An Essay in Statistical Economics,” New York:
Macmillan Company.
Syverson, Chad. (2011). “What Determines Productivity?” Journal of Economic Literature, 49(2):326-65.
Troske, Kenneth R. (1999). “Evidence on the Employer Size-Wage Premium from WorkerEstablishment Matched Data,” Review of Economics and Statistics, 81(1): 15-26.

23