企業の「歴史」は賃金の決定要因か？
企業―労働者マッチングデータによる検証†

勇上和史／神戸大学大学院経済学研究科*
森本敦志／神戸大学大学院経済学研究科博士後期課程【要旨】

本稿では，日本の事業所に関する悉皆調査と賃金調査のマッチングデータを用いて，社
齢によって示される企業の歴史が，賃金水準や賃金構造に与える効果を検証した。その結果，社齢による労働者の質の差を考慮すると，社齢の定義や観察時期，産業および職種にかかわらず，新しい企業ほど賃金が高いという社齢の負の賃金効果が一貫して確認された。
さらに，非製造業では歴史の古い企業ほど勤続－賃金プロファイルの傾きが急であることも明らかとなった。これらの結果は，新しい企業は歴史の古い企業に比べて生存確率が低いために労働者の失職リスクを補償する高い賃金を提示すること，そして企業存続の見通しに応じてその訓練施策を長期の企業内訓練へとシフトさせているものと解釈される。本
研究の結果は，企業間の賃金格差や賃金構造の差異が，企業規模や産業といった企業特性
のみならず，企業の歴史にも規定されることを示唆している。

キーワード

企業間賃金格差

賃金プロファイル

社齢

マッチングデータ

JEL Classification Number J31, J41†

本研究では，統計法（平成 19 年法律第 53 号）第 33 条の規定に基づく調査票情報の利用の許可を得て，
厚生労働省『賃金構造基本統計調査』および総務省統計局『事業所統計調査』，同『事業所・企業統計調査』の個票データを利用した。統計データの利用にあたってご尽力頂いた関係各位，とりわけ統計のマッ
チング作業について貴重な情報をご提供頂いた厚生労働省統計情報部審査解析室の原口惠子氏には心より謝意を表したい。ただし統計データの解析は全て勇上が行った。また勇上は，本研究に対して科学研究費補助金(基盤研究（B）；課題番号 21330057)より研究助成を受けている。
*
連絡先：勇上和史 〒657-8501 兵庫県神戸市灘区六甲台町 2-1，yugami@econ.kobe-u.ac.jp。

1

1. はじめに本稿の目的は，創業間もない新しい企業と長く市場に存続する企業との間の賃金格差，
すなわち企業の「歴史」が賃金水準や賃金構造に与える効果を検証することにある。
賃金格差の要因をめぐる従来の研究では，教育水準や企業内外における経験年数といった個人の生産性に帰する格差に加えて，企業の規模や産業あるいは労働組合の存在といった企業の特性による賃金格差が観察され，格差の発生メカニズムについて理論的，実証的研究が蓄積されてきた。さらに近年，労働者の所属企業に関する情報と労働者の個人特性について豊富な情報を有する企業―労働者マッチングデータ（employer-employee matcheddata）が整備されるに伴って，企業組織に関する新たな特性が個人の賃金格差や賃金構造に与える影響について検証が進められている1。その一つが，企業の社齢（firm age）である(Brown and Medoff 2003, Heyman 2007, Kolling, Schnabel and Wagner 2002, Troske 1999）。
社齢を企業の創業から市場に存続する年数と定義すれば，企業の「加齢」は多くの場合，売上高や従業員規模の成長を伴うため，これまでの研究では，社齢は企業規模とほぼ同義として捉えられてきた側面がある。しかし，米国の製造業に関する実証研究では，企業規模を一定としても，創業が古い企業は新しい企業に比べて平均賃金が高いという様式化された事実が知られてきた(Davis and Haltiwanger 1991 など)。これらの知見を整理した Brown
and Medoff (2003)は，賃金格差の発生要因として，歴史の古い企業ほど，勤続年数が長い
労働者や教育水準が高い労働者が多いという社齢に応じた「労働者の質」の差を第 1 の要因に挙げている。しかし同時に，観察可能な特性を一定としてもなお，社齢が示す企業特性が賃金格差をもたらす可能性として，生存確率が低い新しい企業ほど労働者の失職リス
クを補償する高い賃金を提示するという社齢の負の賃金効果も存在しうること，あるいは逆に，長く市場に存続する企業ほど潜在的なレントが大きいために社齢が賃金に対して正の効果を持ちうることも指摘されている。加えて，歴史の古い企業ほど企業の生存確率が高いという事実から，これらの企業ほど企業特殊的訓練や労働者の努力を引き出す暗黙のインセンティブ契約により，賃金―勤続年数プロファイルの傾きが急になるという社齢が賃金構造に与える可能性も示唆されている。
Brown and Medoff (2003)を含む実証研究の結果は，社齢に応じた平均賃金の格差は企業の労働者構成の違いに帰する部分が大きいという点で共通する。しかし同時に，労働者の個人特性や企業規模といった観察可能な属性を一定とすると，賃金に対する社齢の効果は未だ不確定である。各国における社齢の賃金効果は，アメリカで U 字型 (Brown and Medoff
2003)，ドイツではほとんどの場合で有意ではないか負の効果（Kolling, Schnabel and Wagner
2002），そしてスウェーデンでは調査時点や産業によって正負の両面の効果が観察されてい1

Abowd and Kramarz (1999)は，企業―労働者マッチングデータを用いた研究のサーベイと今後の研究の可能性を論じている。

2

る（Heyman 2007）。またアメリカでは，右上がりの勤続―賃金プロファイルの傾きに対する社齢の正の効果が観察されるものの，スウェーデンでは有意な効果は見られていない。
日本における社齢の分析を巡って，小滝 (2000)は，1991 年の総務省統計局「事業所統計調査」と 1996 年の同「事業所・企業統計調査」の個票データを用いて，事業所の設立年別に 1990 年代前半の雇用変動を調べている。その結果，廃止事業所の雇用消失率は，調査前
10 年以内（1980 年代後半以降）に設立された事業所で 20-30%と最も高く，創業時期が古いほど低下することが明らかにされている。したがって新しい企業は，労働者の失職リスクが高いという負の仕事特性を有しており，失職リスクを補償するために他の条件を一定としてより高い賃金が提示される可能性がある。他方，企業の歴史はまた，賃金構造にも影響を及ぼしうる。猪木 (2001) は，連合総合生活開発研究所が連合加盟組合のある企業
および日本経済新聞社の「会社総覧」，「日経ベンチャービジネス年鑑」から無作為に抽出した企業に対するアンケート調査を用いて，創業年でみた企業の歴史と雇用慣行や企業内訓練の方式との関係を調べている。その結果，企業規模や産業などの企業特性を一定としても，歴史の古い企業は新しい企業に比べて長期雇用を重視し，また幅広い技能形成を実施している傾向が強いことを明らかにしている。こうした企業の歴史と雇用慣行との相関
は，歴史の古い企業ほど，賃金プロファイルの傾きが急であることを示唆する。
我々が知る限り，岡村(2005)は，日本において社齢の賃金効果を検証した数少ない実証研究である。岡村 (2005)は，猪木(2001)が依拠したアンケート調査の企業―労働者マッチ
ングデータ(1659 社，6573 人)を用いて，より直接的に社齢の賃金効果を推計している。その結果，社齢のみを用いた場合の賃金効果は負であり歴史の古い企業ほど平均賃金が低いとされる一方で，個人属性や企業規模，産業などの観察可能な属性を一定とすると，生産労働者についてのみ，歴史の古い企業ほど賃金が高く，また賃金プロファイルの傾きが強いことを発見している。
これらの知見は，日本における社齢の賃金効果の存在とともに，これまで日本の労働市場の特徴として指摘されてきた右上がりの賃金プロファイルが，企業の規模だけではなくその歴史にも規定されることを示唆している2。しかし，欧米の先行研究が示すように，企業の歴史が賃金に及ぼす効果は依然として不確定であり，複数の時点において検証する必要があるとともに，より大規模なデータを用いてその頑健性を確認する必要がある。
そこで本研究では，1990 年代から 2000 年代の日本のデータを用いて，企業の歴史が賃
金格差や賃金構造に及ぼす効果を検証する。データには，雇用者の賃金に関する最も代表的かつ包括的な調査である厚生労働省「賃金構造基本統計調査」（以下，賃金センサス）の2

小池(2005)は，西欧と比べた日本の特徴として，管理・事務系といったホワイトカラー労働者のみならず，生産労働者についても傾きの大きな右上がりの勤続―賃金プロファイルが観察されることを挙げている。赤羽・中村(2008)は，日本における勤続―賃金プロファイルの研究の整理と近年の変化を検証している。

3

個票データを用いる。しかし，賃金センサスには企業の歴史に関する事項が含まれていな
いため，同調査の事業所調査のサンプルフレームである総務省統計局「事業所統計調査」
および同「事業所・企業統計調査」（以下，事業所センサス）の個票データを賃金センサスとマッチさせ，事業所センサスに含まれる事業所の開設時期および登記上の会社設立年の情報を付加したうえで，賃金関数の推計によって企業の「歴史」の効果を検証する。
分析結果から，先行研究と同様に社齢が高い企業ほど平均賃金が高い傾向があるものの，その背後には企業の歴史に応じて学歴や勤続年数といった賃金に効果を持つ「労働者の質」の差が存在しており，労働者の特性を考慮すると賃金差は低下すること，さらに企業規模
や産業といった企業特性を一定とすると，新しい企業ほど賃金が高いという社齢の負の効
果が一貫して確認される。社齢の負の賃金効果は，事業所の開設時期および会社の成立年といった社齢の定義によらない頑健な結果であり，また 20 年という長期にわたって安定的に観察される。新しい企業ほど労働者の失職確率が高いことから，社齢に応じた負の仕事
特性について，補償賃金差が存在することを示唆している。
企業の歴史が賃金構造に及ぼす影響については，社齢の長い企業も捕捉できる「会社の成立年」を用いた場合にのみ，社齢の上昇が右上がりの勤続－賃金プロファイルの傾きを上昇させる効果が確認された。この結果は，将来の生存確率が高い歴史の古い企業ほど長期雇用を重視し，幅広い技能形成を重視するという猪木 (2001)の事実発見に整合的である。
しかし同時に，社齢が賃金構造に与える効果は非製造業に限られており，製造業では企業の歴史にかかわらず，広範な企業において長期的な視野に立った企業内訓練が実施されていることを示唆している。
以下，次節では推計に用いる 2 種のデータと両者のマッチング方法を述べたのち，実証分析の枠組みを提示する。3 では，推計結果を報告し，詳細に検討する。4 では得られた結果をまとめ，今後の課題を述べる。

2. データと実証分析の方法
本稿では，労働者の賃金や個人属性について豊富な情報を有するデータとして，1989 年
から 2008 年までの厚生労働省「賃金構造基本統計調査」の個票データを用いる。この調査
は，非農林業に雇用される常用労働者の賃金の実態を明らかにすることを目的として毎年実施されており，常用労働者 10 人以上を雇用する全事業所および同 5 人以上を雇用する民営事業所とその常用労働者を母集団としている。標本の抽出は，都道府県，産業および事業所規模別に層化したうえで第 1 次単位の事業所サンプルを，さらに各事業所の労働者名
簿および賃金台帳を基に第 2 次単位の労働者サンプルを抽出する層化 2 段抽出法によっている。毎回の調査におけるサンプルサイズは事業所が約 70,000，労働者が 150 万であり，4

日本を代表する賃金調査である。この調査では，労働者個人の賃金に関して 6 月中の課税
前月間給与，家族手当や通勤手当といった諸手当，そして前年に支払われた年間賞与の合計額を尋ねているほか，6 月中の所定内実労働時間や超過労働時間も尋ねており，時間当たり賃金率が計算できる。さらに，労働者の性や年齢，学歴，企業内の勤続年数，職種そして雇用形態といった生産性に関わる個人特性のほか，事業所および企業全体の常用労働者数や産業，企業の所在地域などの企業特性についても豊富な情報を有している。
ただし，賃金センサスには本稿が注目する企業の歴史に関する情報は含まれていない。
そこで，日本の事業所に関する悉皆調査である総務省統計局「事業所統計調査」および同「事業所・企業統計調査」を用いて，賃金センサスに欠落する企業の特性を付加する。事業所センサスは，個人経営の農林漁業などの一部の対象を除いた日本における事業所を対象に，事業活動の内容や形態，規模などを把握することを目的としており，1981 年以降は5 年に 1 度の間隔で全事業所を対象とした大規模調査が，またその中間年には，民営事業所を対象とした簡易調査が実施されている。このうち本稿では，1986 年と 1991 年の「事業所統計調査」と，1996 年，2001 年，2004 年，2006 年の 4 回の「事業所・企業統計調査」
を使用する。毎回の調査では事業所の開設時期を尋ねており，さらに 2001 年と 2006 年の
2 回の調査では，新たに単独事業所や本所・本社・本店に関して会社成立の年月に関する情報を収集している。
毎年の賃金センサスにおける事業所サンプルの抽出は，直近に実施された事業所センサ
スの事業所リストに基づいており，理論上，賃金センサスに含まれる事業所サンプルは全てサンプルフレームとされた年次の事業所センサスにマッチングする。しかし実際には，
追加的な母集団が存在することが判明したため，それらについてはマッチングが果たせなかった3。事業所センサスのリストと賃金センサスの調査年の対応関係，ならびに各年のマッチング状況は表 A に示す通りである。各年における民営事業所のマッチング率は，1992
年のみ約 81%と低いものの，その他の調査年ではおよそ 90%以上の事業所についてマッチングが可能であった。ただし，本稿の分析では，事業所センサスのデータが得られなかった 1994 年と 1999 年のリストに対応する 1996-97 年および 2002-03 年の 4 時点の賃金セン
サスのデータが欠落する。そのうえで，賃金センサスの個人票および事業所センサスに共通して付与されている，都道府県番号と市区町村番号，基本調査区番号および事業所番号を介して両者をマッチさせ，事業所あるいは企業特性に関する新たな変数を付加した個人
単位の賃金データを作成する。
賃金センサスでは，事業所の賃金台帳に基づき，労働者個人の 6 月分の税・社会保障控除前の月額給与と前年 1 年間の賞与や期末手当といった特別給与額（ボーナス）の情報が3

賃金センサスにおける事業所の母集団には，雇用保険業務データから厚生労働省労働保険徴収業務室が作成した「雇用保険適用事業場データ」が含まれていることが判明した。これらは事業所センサスと共有する調査区番号を有しないため，事業所のデータがマッチできなかった。

5収集されている。以下の分析では，基本給や諸手当に超過労働給与を含めた「きまって支
給する現金給与額」に特別給与額の 1/12 を加えた月換算の給与総額を，6 月中の超過労働時間を含めた実労働時間数で除した時間当たり給与（以下，賃金 1）とともに，超過労働
給与を含まない 6 月中の「所定内給与額」を，超過労働時間を除いた 6 月中の所定内実労働時間で除した時間当たり給与（以下，賃金 2）の 2 通りの変数を用いる（単位は 100 円）。
これらは全て，2005 年基準の消費者物価指数（持家の帰属家賃を除く総合）を用いて実質化し，各年について賃金 2 が 300 円未満または 30,000 円を超えるサンプルを推計から除外する。
企業の歴史を示す変数について，毎回の事業所センサスでは事業所の開設時期を尋ねており，事業所はあらかじめ調査票に記載された 11～13 の時期区分から該当する開設時期を選択する形式をとっている。開設時期の階級区分は各年で共通しており，最も古いカテゴ
リである「1954 年以前」から 10 年単位 (例:1955 年～1964 年)もしくは 5 年単位で区分されており，調査時点に近い時期については，1 年刻みで区分されている。事業所の開設時
期は，全ての年次の賃金センサスにマッチされた変数であるものの，その情報に基づいて企業の社齢を定義する際にはいくつかの問題がある。第 1 に，事業所の開設とは「事業所が現在の場所で事業を始めた時期」であり，現在地に事業所を移転したケースが含まれている。とりわけ支社や支所，支店については，企業の創業時期との乖離が懸念される。そのため，開設時期を用いた推計では，所属する事業所が単独事業所もしくは本所・本社・本店である労働者にサンプルを限定する。また第 2 に，開設時期は 5 年もしくは 10 年単位の階級で区分されているため，推計に用いる賃金データもおよそ 10 年間隔とし，最も古い
調査時点である 1989 年と 1999 年，2008 年のデータを用いる。そのうえで，開設年を示す
各階級から調査年を差し引いた社齢ダミーを作成する。具体的には，1989 年における社齢の最大階級が 35 年以上(=1989-1954)になるため，各調査年における社齢ダミーを「5 年未満」，「5-10 年未満」，「10-15 年未満」，「15-25 年未満」，「25-35 年未満」，「35 年以上」の 6
つに区分する。あわせて各階級の中央値およびトップコードについては 1.5 倍した値を用いて社齢の線形の効果も検証する4。
しかし，単独事業所や本所・本社・本店にサンプルを限定した場合でも，事業所の開設時期を用いた分析には創業後に本社が移転するケースが排除できない。また，開設時期の上限が「1954 年以降」で固定されているため，歴史の古い企業の社齢を十分に捕捉できない可能性もある。そこでより直接的に，会社の成立年から計算される社齢の賃金効果を検証する。事業所センサスでは，2001 年と 2006 年の 2 回の調査において，単独事業所と本所・本社・本店の事業所に対して，商業（法人）登記簿謄本上の会社成立の年月を尋ねている。したがって，2001 年と 2006 年の事業所センサスとマッチさせた 2004 年，2005 年お4

階級値の算出は各年の開設時期区分に依拠している。

6

よび 2008 年の 3 時点の賃金データについては，会社成立年と調査年の差として定義される
社齢を用いて分析する。
なお，事業所センサスにおける事業所の開設時期および会社の成立年に関する調査は，民営事業所を対象としている。さらに会社の成立年は，株式会社，合名・合資会社，合同会社および相互会社といった一般の会社法人のみを対象としている。前述の理由から，事業所開設時期に基づく社齢を用いた分析の対象は，民営事業所のうち，単独事業所または本所・本社・本店であり，また経営組織別には個人経営または（外国法人を除く）一般の会社法人に属する労働者に限定する。会社の成立年を用いた分析では，ここから個人経営の事業所を除外する。さらに労働者については，労働者の種類別には常用労働者を，就業
形態別にはフルタイムである一般労働者にサンプルを限定する5。そのうえで，以下のようなミンサー型賃金関数を推計する。

wij     FAGE j  X i'  F j'  u ij

(1)

ただし， wij は事業所 j の従業員 i の対数実質賃金（賃金 1 および賃金 2），  は定数項，

FAGE j は事業所の社齢（もしくは社齢ダミー）， X i は従業員の個人属性ベクトル， F j
は企業特性のベクトル， u ij は誤差項であり，  ，  ，  はそれぞれのパラメータベクト
ルである。
従業員の個人属性 X には，年齢と年齢 2 乗項，勤続年数と勤続年数 2 乗項に加えて，中学卒，高校卒，短大・高専卒，大学卒以上を示す学歴ダミー（リファレンスは中学卒）が含まれる。また，企業特性 F には，労働者が所属する事業所の常用労働者数の対数値と企業全体の常用労働者数の対数値6，事業所の産業ダミー，都道府県ダミー，会社法人ダミー（会社法人=1，個人経営=0）本所・本社・本店ダミー（本所・本社・本店=1，単独事業所=0）を用いる。さらに，社齢が勤続－賃金プロファイルに与える効果の検証にあたっては，
社齢（もしくは社齢ダミー）と勤続年数の交差項を説明変数に追加する。事業所の開設時期による社齢を用いたデータの記述統計量は表 1 に，企業の成立年から定義される社齢を用いたデータの記述統計量は表 2 に示されている。
(1)式の推計は年次別に行い，産業計の推計に加えて，製造業と非製造業の別，ならびに製造業についてはホワイトカラー（管理・事務・技術労働者）とブルーカラー（生産労働者）の別に行う。推計は最小自乗法で行い，全ての推計式において事業所単位でクラスタリングした標準誤差を求める。

5
6

サンプルを 60 歳以下の労働者に限定しても，以下の推計結果に大きな変化はないことを確認した。
企業規模の各階級の中央値およびトップコードについては 1.5 倍した階級値を用いた。

7

3. 推計結果
3.1

事業所の開設時期を用いた推計結果

単独事業所および本所・本社・本店に所属する労働者サンプルについて，開設時期ダミーを用いた推計結果のうち，被説明変数に対数賃金 1（年間ベース）を用いた結果を表 3に，対数賃金 2（所定内給与ベース）を用いた結果を表 4 に示している。社齢ダミーのみを用いた場合，表 2 および表 3 のいずれにおいても，ベースとした社齢 5 年未満と比べて，1989 年では社齢が高いほど平均賃金が高い一方で，1999 年と 2008 年では，社齢が高いほど賃金が低下する傾向が現れている。しかし同時に，勤続年数や学歴といった労働者個人の特性を考慮すると，全ての年次において社齢が高いほど平均賃金が低く，さらに企業規模や産業，事業所の地域をコントロールすると，その格差は拡大する。さらに社齢ダミーの係数の値から，個人特性および企業特性をコントロールした社齢による負の賃金格差は，社齢に対して単調に拡大することが分かる。小滝 (2000) が示すように，新しい企業ほど雇用消失のリスクが高いことから，労働者をひきつけるため，新しい企業ほど（他の条件を一定として）高い賃金を提示している可能性がある。
こうした社齢と雇用の安定性の正の相関を考慮すると，長期の雇用関係が見込まれる歴史の古い企業では，長期にわたる訓練が実施される結果，その勤続―賃金プロファイルの
傾きは新しい企業に比べて急になることが予想される。そこで，社齢が賃金プロファイルの傾きに与える効果を見ると（表 5），社齢ダミーと勤続年数との交差項の符号は年次によって異なっており，その効果は明確ではない。1989 年と 2008 年では符号は正であり，統計的に有意な係数もみられる一方，1999 年では符号が負で統計的に有意ではない。
次に表 6 では，社齢ダミーの階級値（中央値およびトップコードの 1.5 倍の値）を用いて，社齢が賃金に及ぼす線形の効果を示している7。なお，賃金の定義によって推計結果の傾向に変化がみられなかったため，ここでは対数賃金 1 に関する結果のみを表示している。
社齢の効果は，社齢のみを用いた場合に正で統計的に有意である一方，個人特性を考慮す
るとその符号は反転する。つまり，先行研究と同様に，歴史の古い企業は新しい企業に比べて，勤続年数が長い労働者や高学歴労働者が多く，平均的な「労働者の質」の差が見か
け上の社齢の正の賃金効果を生じていると考えられる。また，企業特性を含めて他の条件を一定とすると，社齢の賃金効果の係数は 3 時点でほぼ安定している。例えば 1999 年の結果をみると，
1 標準偏差の社齢の上昇による賃金低下は約 2.2% (=20.7/10×-0.0107)であり，対数社齢では約 2.6% (=0.70×-0.0374) 低下する。
この点を各年の推計結果から確認する。表 7 はマッチングデータが得られなかった

社齢の階級値とその自然対数形について，それぞれ 1 次項に加えて 2 乗項を導入した推計の結果，後者の 2 次項については一部の年次を除いて有意な効果は確認できなかった。

7

8

1996-97 年，2002-03 年を除く各年について，事業所開設時期の階級値に基づく社齢を用いた賃金関数の推計結果を示している。各パネルの 1 列目に表示された社齢のみを用いた推計結果から，労働者や企業の特性を考慮しない平均的な社齢の賃金効果は，過去 20 年間で低下傾向にあることがわかる。その一方で，観察可能な労働者および企業の特性をコントロールすると，社齢(10 年)の加齢による賃金の（低下）効果は 1993 年以降では約 1%であり，また 1%の社齢の変化の効果は 3-4%の間でほぼ一定である。この結果は，新しい企業と歴史の古い企業との間の労働者構成の差は低下する一方で，社齢が高いほど賃金が低下するという社齢の負の賃金効果は安定的であり，先に指摘した「補償賃金差」が安定的に存在することを示唆している。
統計的に有意な負の賃金効果が時代を通じて安定的に観察されるのに対して，社齢が勤続－賃金プロファイルの傾きに与える影響は明確ではない。表 8 に示されているように，
社齢と勤続年数の交差項は，ほとんどのケースで統計的に有意ではない。
ただし，これまでの実証分析から，社齢が賃金構造に及ぼす効果は産業や職種によって異なる可能性が指摘されており (Heyman 2007, 岡村 2005)，労働者や企業のタイプ別に社
齢の効果を検証する必要がある。表 9～表 11 は，被説明変数に対数賃金 1 を，説明変数に
社齢（階級値）の自然対数を用いて，性別，業種別および製造業の職種別に社齢の効果を推計した結果である。推計結果から，個人特性や企業特性を一定として社齢が賃金に及ぼす負の効果は，男性について相対的に高い。ただし性別を固定して男性のみに着目すると，業種や職種そして観察時点にかかわらず，1%の社齢の増加に対して－4%前後とほぼ一定である。しかしながら，勤続年数と社齢の交差項は多くの場合にその符号が負で推計誤差も大きく，この結果からは，企業の歴史に応じて長期的な人的資本への投資が促進されるとはいえない。
以上では，本社や単独事業所の開設時期から定義される社齢が賃金に与える効果を検証した。その結果，社齢の高い企業ほど平均賃金が高いものの，その背後には企業の歴史に応じて学歴や勤続年数といった賃金に効果を持つ「労働者の質」の差が存在しており，労働者の特性を考慮すると賃金差は消滅すること，さらに企業規模や産業といった企業特性を一定とすると，新しい企業ほど賃金が高いという社齢の負の効果が一貫して確認される。
一方，社齢が賃金プロファイルの傾きに与える効果については明確な正の効果は得られていない。ただし，事業所の開設時期を用いた分析では，調査の定義上，事業所の移転が排除できない。さらに開設時期の区分の上限の階級が 1954 年で固定されており，階級値を用いた推計では，社齢の効果が十分に捉えられていない可能性がある。そこでより直接的に会社の成立年の情報を用いた社齢の効果を検証する。

3.2

会社成立年を用いた推計結果
9

会社の設立年と調査年との差分で定義される社齢を用いた推計結果のうち，対数賃金 1を被説明変数とした結果を表 12 に，対数賃金 2 の結果を表 13 に示している。なお，これらはいずれも線形の社齢の効果を推計したものであり，先の開設時期の階級値を用いた結果のうち，同一年次のものは表 7 に示されている。表 7 および表 12 の両者を比較すると，個人と企業の特性を一定とした場合の社齢（10 年）の変化および社齢の変化率の平均的効
果のレベルは両者でほぼ同じであり，社齢の定義による賃金効果の差はみられない。しかし，企業レベルの社齢を用いた場合には，観察可能な労働者の個人特性を一定としても，社齢の賃金効果は有意に正である点は先の結果と異なっている。このことは，賃金に正の効果を持つ企業特性と社齢との相関が高いことを示唆している。事実，企業規模や産業な
どの企業特性を一定とすると，いずれの賃金についても社齢の負の賃金効果が観察される。
ただし，企業の歴史が賃金構造に与える効果は，社齢の定義によって大きく変化する。
したがって，社齢の階級値を用いた前項の推計では最大階級に含まれる歴史の古い企業の効果が十分に捕捉できていないと考えられる。表 14 に示されるように，社齢と勤続年数の交差項の係数は全て正で統計的に有意であり，歴史が古い企業ほど賃金プロファイルの傾
きがいくぶん急である。例えば 2008 年の推計結果によれば，1 年の勤続年数の追加が賃金上昇に与える効果（勤続年数の係数）は約 2.1%であり，社齢の 1 標準偏差（約 19.7 年）の上昇はその効果を 0.11 ポイント引き上げる効果がある。ただしその効果のレベル自体は穏やかであるといえる8。
表 15 から表 17 は，前項と同様に，性別，産業別および製造業の職種別のサブサンプル
について，賃金関数を推計した結果である。全てのサブサンプルについて，個人や企業の特性を一定とした社齢の負の賃金効果が観察される。一方，賃金プロファイルの傾きに与える正の効果は，非製造業においてのみ有意であり，製造業の職種別に目立った傾向はみられない。これらの傾向は女性労働者においても同様であった。この結果は，非製造業では，企業の加齢に伴って長期的な視野の下での人的資本投資が促される傾向があることを示す一方で，製造業では，企業の歴史によらず広範な企業において長期にわたる技能形成が実施されていることを示唆するものといえる。

4. 結語
これまで，賃金格差の発生要因については個人の生産性に帰する格差のみならず，企業
組織の特性によって生じる格差の存在にも研究の焦点が当てられてきた。本稿では，近年，8 Brown and Medoff (2003, p.691) は，
アメリカの労働者に関するアンケート調査の回顧データを利用して，「労働者の入職時」の社齢が，勤続－賃金プロファイルに与える効果を推計している。彼らの結果は，「調査時点」の社齢を用いた本稿の結果とは直接比較可能ではないものの，1 標準偏差の社齢の増加が勤続に伴う賃金上昇を約 0.25 ポイント押し上げるとの結果が得られている。

10

賃金格差の新たな要因としてその効果の検証が進められている企業の社齢に着目し，社齢に示される企業の歴史が賃金格差や賃金構造に与える効果を検証した。分析にあたっては，企業の歴史を含めた事業所の情報を収集している「事業所・企業統計調査」と，労働者の賃金に関する代表的な統計である「賃金構造基本統計調査」をマッチさせ，新たな企業特性を含めた賃金データを用いて賃金関数を推計した。主な発見は以下のように要約される。
第 1 に，分析結果から，歴史が古い企業ほど平均賃金が高い傾向が確認される一方で，その背後には学歴や勤続年数といった賃金に効果を持つ「労働者の質」が企業の歴史によって異なることがあり，労働者の特性を考慮すると社齢による賃金格差は縮小すること，
さらに企業規模や産業といった企業特性を一定とすると，歴史が新しい企業ほど賃金が高いという社齢の負の賃金効果が確認された。この効果は，事業所の開設時期および会社の成立年といった社齢の定義によらず頑健であり，また 20 年という長期にわたって安定的に観察された。
第 2 に，社齢の高い企業を捕捉できる「会社の成立年」を用いた推計結果から，その平均的な効果のレベルは小さいものの，社齢は勤続－賃金プロファイルの傾きに対して正の効果を持つことが確認された。
第 3 に，社齢の負の賃金効果は，性，産業，職種および調査年によらず一貫して確認される一方で，その平均的効果は女性より男性が，また製造業より非製造業において高い。
また，社齢が賃金プロファイルの傾きを上昇させる効果は，非製造業についてのみ観察された。
社齢の負の賃金効果の一つの解釈は，負の仕事特性に関する補償賃金差の存在である。
すなわち，正規雇用者に対する解雇規制が厳しい日本では，解雇よりは企業の生存確率が労働者の失職のリスクに直結しており，生存確率が低い新しい企業において，労働者の失職のリスクを補償する高い賃金が提示されるものと考えられる9。さらに，賃金プロファイ
ルの傾きに対する社齢の正の効果は，将来の生存確率が高い歴史の古い企業ほど長期雇用を重視し，幅広い技能形成を重視するという猪木 (2001)の事実発見に整合的である。しかし同時に，社齢が賃金構造に与える効果は非製造業に限られているという事実は，企業の存続の見通しがその訓練政策に及ぼす影響は非製造業で大きく，製造業では，企業の歴史にかかわらず長期的な見通しの下で企業内訓練が実施されていることを示唆している。
このように，歴史の新しい企業と古い企業との間の賃金格差や賃金構造の差異は，企業の歴史が雇用創出や消失といた雇用変動に与える側面だけではなく，賃金分配に及ぼす影9

総務省「労働力調査 詳細集計」の報告書非掲載表によれば，正規雇用者のうち，「倒産・廃業」，「人員整理・退職勧奨」および「事業の不振や先行きの不安」といった非自発的な理由による離職者に占める，「倒産・廃業」による離職者の割合は，2002 年から 2010 年にかけて約 14%から 25%で推移している。
ただし，同期間に「人員整理・退職勧奨」による離職者が占める割合は約 16%から 42%と一貫して「倒産・廃業」を上回っていることも確認できる。

11

響にも目を向ける必要があることを示している。ただし，こうした結論に至る上で本稿の分析に残された課題も多い。第 1 に，本稿では事業所年齢と社齢を峻別するため，分析の対象を単独事業所および本所・本社・本店といった企業の中核機能を有する事業所に限定
し，事業所の開設時期ならびに会社の成立年によって定義される社齢の効果を推計した。
そのため，複数の支社や営業所，生産拠点を持つ大企業ではそれらの拠点に関する分析が欠落しており，特に製造業や生産職といったサブサンプルの推計結果にバイアスをもたらす可能性がある。事業所名で名寄せされた企業別データの利用は困難であるため，今後は，企業の特性と詳細な賃金情報が利用可能な企業データを用いて業種別または職種別の効果を改めて検証する必要がある。この点は第 2 の課題にも関連する。企業規模や産業，経営
組織や企業の立地地域といった本稿で用いた要因以外にも，賃金格差や賃金構造に効果を持つ様々な企業特性が存在する。特に，賃金プロファイルの傾きを巡っては，企業の生産性の低下や企業内の高齢化といった要因がプロファイルのフラット化をもたらすことが明らかにされている(赤羽・中村 2008, 三谷 2005)。仮に，歴史が古い企業ほど労働者の高齢化が進んでいれば，賃金プロファイルの傾きに対する社齢の正の効果は，労働者構成をコ
ントロールしない推計では過小推定の可能性がある。したがって，労働者構成や生産性に関する情報を含む企業別データを用いて社齢の効果を検証する必要がある。これらは今後に残された課題である。

12

参考文献
Abowd, John M. and Kramarz, Francis (1999) “The Analysis of Labor Markets Using Matched
Employer- Employee Data,” in Ashenfelter, Orley and Card, David eds. Handbook of Labor
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21: 677-697.
Davis, Steven and Haltiwanger, John (1991) “Wage Dispersion between and within U.S.
Manufacturing Plants, 1963-86,” Brookings Papers on Economic Activity: Microeconomics 1:
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Employer-Employee Data,” Labour 21: 237-263.
Kolling, Arnd, Schnabel, Claus and Wagner, Joachim (2002) “Establishment Age and Wages:
Evidence from Germen Linked Employer-Employee Data,” IZA Discussion Paper No.679.
Troske, Kenneth R. (1999) ‘Evidence on the Employer Size–Wage Premium fromWorker-establishment Matched Data,” Review of Economics and Statistics 81:15–26.
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析」『日本労働研究雑誌』580:.44-60.
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研究所編著『「転職」の経済学』，第 7 章, 167-185.
岡村和明 (2005)「企業の歴史が賃金，雇用に及ぼす影響」雇用能力開発機構・関西社会経済研究所『若年労働市場の現状と中高年労働者との代替・補完関係に関する分析』，第15 章.
小滝一彦 (2000) 「平成 3 年，8 年事業所統計調査による雇用創造・雇用喪失分析」，『人事・労務管理研究会「労働市場ワーキンググループ」報告書――雇用のトレードオフを超えて』日本労働研究機構。
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第 3 版』，東洋経済新報社.

三谷直紀 (2005) ｢90 年代の賃金構造の変化と人口要因｣『国民経済雑誌』, 191 (2): 13-27.

13

表1
調査年
時間当たり実質賃金 1 (100 円 )時間当たり実質賃金 2 (100 円）
対数時間当たり賃金 1
対数時間当たり賃金 2
社齢ダミー
5 年未満
5-10 年未満
10-15 年未満
15-25 年未満
25-35 年未満
35 年以上社齢ダミー ×勤続年数
5 年未満 ×勤続年数
5-10 年未満 ×勤続年数
10-15 年未満 ×勤続年数
15-25 年未満 ×勤続年数
25-35 年未満 ×勤続年数
35 年以上 ×勤続年数
社齢（年）
社齢 ×勤続年数
対数社齢（階級値）
対数社齢 ×勤続年数
女性ダミー
年齢
年齢 2 乗 /100

サンプルの記述統計量: 事業所の開設時期を用いた推計
1989 年
Mean
17.44913.478
2.708
2.483

SD
11.471
7.612
0.526
0.470

1999 年
Mean
22.01717.059
2.962
2.734

SD
13.014
8.819
0.490
0.439

2008 年
Mean
20.32716.248
2.897
2.698

SD
11.058
7.733
0.464
0.411

0.033
0.115
0.107
0.298
0.194
0.253

0.179
0.319
0.309
0.457
0.396
0.435

0.025
0.093
0.096
0.171
0.236
0.379

0.157
0.291
0.295
0.376
0.425
0.485

0.026
0.084
0.083
0.197
0.171
0.438

0.159
0.278
0.276
0.398
0.377
0.496

0.217
0.817
0.878
2.936
2.253
3.477
27.025323.347
3.017
33.3800.303
39.88517.375
10.578
1.926

1.800
3.337
3.468
6.220
6.067
7.963
16.457400.6250.657
31.091
0.460
12.111
9.919
8.982
2.864

0.224
0.808
0.855
1.717
2.882
5.388
33.281439.200
3.217
39.6370.263
40.33817.79811.873
2.402

2.023
3.599
3.612
5.117
6.952
9.690
20.695540.3810.699
36.3600.440
12.35510.319
9.962
3.517

0.268
0.779
0.795
2.060
2.048
6.347
33.516458.150
3.214
41.0060.274
41.81318.932
12.295
2.579

2.406
3.751
3.668
5.685
6.000
10.30922.425585.0990.774
37.8740.446
12.03810.401
10.332
3.754

0.451
0.500
0.239
0.354
1.500
1.768

0.137
0.529
0.113
0.222
4.363
4.823

0.344
0.499
0.316
0.415
1.464
1.764

0.070
0.554
0.126
0.250
4.183
4.598

0.255
0.497
0.332
0.433
1.388
1.640

0.129
0.237
0.498
0.080
0.271
0.312
0.147
0.117
0.356
0.243
0.500

0.011
0.111
0.449
0.012
0.078
0.091
0.026
0.016
0.206
0.977
0.541
451,119

0.103
0.314
0.497
0.107
0.268
0.288
0.158
0.126
0.405
0.150
0.498

0.008
0.055
0.373
0.015
0.118
0.195
0.030
0.035
0.172
0.976
0.516
270,194

0.087
0.227
0.484
0.122
0.323
0.396
0.170
0.183
0.377
0.153
0.500

勤続年数
勤続年数 2 乗 /100
学歴ダミー
0.285
中学卒
0.508
高校卒
0.061
短大・高専卒
0.147
大学卒以上
4.192
対数事業所常用労働者数
4.594
対数企業常用労働者数
産業ダミー
0.017
鉱業
0.060
建設業
0.543
製造業
0.007
電気・ガス・熱供給・水道業
0.080
運輸・通信業
0.110
卸売・小売業，飲食店
0.022
金融・保険業
0.014
不動産業
0.149
サービス業
0.937
会社法人
0.478
本所・本社・本店ダミー
473,123
N
注 : 都道府県ダミーの表示は省略している。

14

表2 サンプルの記述統計量: 会社の成立年を用いた推計
調査年
時間当たり実質賃金 1 (100 円 )時間当たり実質賃金 2 (100 円）
対数時間当たり賃金 1
対数時間当たり賃金 2
社齢（年）
社齢 ×勤続年数
対数社齢
対数社齢 ×勤続年数
女性ダミー
年齢
年齢 2 乗 /100
勤続年数
勤続年数 2 乗 /100

2004 年
Mean
20.90416.7732.929
2.730
35.855491.616
3.422
44.1060.253
40.87618.10512.479
2.557

学歴ダミー
0.088
中学卒
0.551
高校卒
0.125
短大・高専卒
0.237
大学卒以上
4.332
対数事業所常用労働者数
4.761
対数企業常用労働者数
産業ダミー
0.007
鉱業
0.064
建設業
0.487
製造業
0.012
電気・ガス・熱供給・水道業
0.140
運輸・通信業
0.104
卸売・小売業，飲食店
0.020
金融・保険業
0.015
不動産業
0.151
サービス業
0.506
本所・本社・本店ダミー
337,173
N
注 : 都道府県ダミーの表示は省略している。

SD
11.120
7.983
0.457
0.412
18.160542.7100.616
38.1820.435
11.8189.972
10.0003.624

2005 年
Mean
20.546
16.541
2.909
2.716
35.544475.183
3.420
42.8810.261
41.38718.57012.1232.458

SD11.034
7.858
0.464
0.415
17.853532.2420.595
37.881
0.439
12.006
10.2789.940
3.557

2008 年
Mean
20.41016.2982.902
2.702
37.390509.976
3.439
43.9700.266
41.81318.92612.3452.593

SD
11.037
7.709
0.463
0.410
19.702586.160
0.682
39.7630.442
12.01110.367
10.341
3.758

0.283
0.497
0.330
0.425
1.274
1.536

0.086
0.542
0.124
0.248
4.203
4.631

0.280
0.498
0.330
0.432
1.316
1.574

0.069
0.555
0.123
0.252
4.230
4.650

0.254
0.497
0.329
0.434
1.372
1.625

0.086
0.245
0.500
0.111
0.347
0.306
0.139
0.121
0.358
0.500

0.013
0.081
0.319
0.016
0.179
0.180
0.020
0.043
0.148
0.495
274,096

0.113
0.272
0.466
0.124
0.384
0.384
0.142
0.204
0.355
0.500

0.008
0.056
0.379
0.015
0.121
0.195
0.030
0.035
0.161
0.471
261,402

0.087
0.229
0.485
0.124
0.326
0.397
0.171
0.184
0.367
0.499

15

表3 社齢の賃金効果 (被説明変数: 対数賃金1, 説明変数: 社齢ダミー)
a. 1989 年 (N = 473,123)
Coeff.
5-10 年未満
0.0268
10-15 年未満
0.0040
15-25 年未満
0.057925-35 年未満
0.113135 年以上0.2060
No
個人特性
No
企業特性
0.0192R2
b. 1999 年 (N = 451,119)
Coeff.
5-10 年未満-0.0982
10-15 年未満
-0.1313
15-25 年未満
-0.1409
25-35 年未満
-0.1071
35 年以上-0.0305
No
個人特性
No
企業特性
0.0090R2
c. 2008 年 (N = 270,194)
Coeff.
5-10 年未満-0.0146
10-15 年未満
-0.039615-25 年未満
-0.0642
25-35 年未満
-0.0529
35 年以上0.0298
No
個人特性
No
企業特性
0.0077R2

SE(0.0195)(0.0188)(0.0180)(0.0180)(0.0183)

Coeff.
0.0138-0.0180-0.0204-0.0182-0.0061
YesNo
0.5523SE(0.0120)(0.0119)(0.0112)(0.0114)(0.0116)

Coeff.
-0.0004-0.0177-0.0322-0.0581-0.0694
Yes
Yes
0.6898SE(0.0100)(0.0098)(0.0093)(0.0095)(0.0095)

SE(0.0291)(0.0290)(0.0280)(0.0282)(0.0277)

Coeff.
-0.0649-0.0837-0.1098-0.1245-0.1135
Yes
No
0.5336SE(0.0168)(0.0166)(0.0162)(0.0164)(0.0160)

Coeff.
-0.0365-0.0423-0.0660-0.0811-0.1046
Yes
Yes
0.6370SE(0.0127)(0.0127)(0.0123)(0.0124)(0.0121)SE(0.0282)(0.0271)(0.0256)(0.0259)(0.0253)

Coeff.
0.0068-0.0237-0.0555-0.0737-0.0579
YesNo
0.4726SE(0.0174)(0.0169)(0.0158)(0.0161)(0.0155)

Coeff.
0.0134-0.0005-0.0224-0.0392-0.0555
Yes
Yes
0.5615SE(0.0146)(0.0143)(0.0133)(0.0136)(0.0130)

注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。個人特性には，女性ダミー，年齢，年
齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミーが含まれる。企業特性には，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

16

表4 社齢の賃金効果 (被説明変数: 対数賃金2, 説明変数: 社齢ダミー)
a. 1989 年 (N = 473,123)
Coeff.
5-10 年未満
0.0138
10-15 年未満
-0.0068
15-25 年未満
0.034225-35 年未満
0.081735 年以上0.1558
No
個人特性
No
企業特性
0.0155R2
b. 1999 年 (N = 451,119)
Coeff.
5-10 年未満-0.0865
10-15 年未満
-0.1159
15-25 年未満
-0.1247
25-35 年未満
-0.0976
35 年以上-0.0370
No
個人特性
No
企業特性
0.0072R2
c. 2008 年 (N = 270,194)
Coeff.
5-10 年未満-0.0090
10-15 年未満
-0.0332
15-25 年未満
-0.0577
25-35 年未満
-0.0466
35 年以上0.0208
No
個人特性
No
企業特性
0.0067R2

SE(0.0168)(0.0162)(0.0154)(0.0155)(0.0158)

Coeff.
0.0043-0.0239-0.0302-0.0301-0.0241
YesNo
0.5486SE(0.0107)(0.0106)(0.0100)(0.0102)(0.0103)

Coeff.
-0.0004-0.0177-0.0322-0.0581-0.0694
Yes
Yes
0.6898SE(0.0100)(0.0098)(0.0093)(0.0095)(0.0095)

SE(0.0264)(0.0262)(0.0255)(0.0255)(0.0252)

Coeff.
-0.0568-0.0745-0.0983-0.1141-0.1100
Yes
No
0.5272SE(0.0161)(0.0159)(0.0156)(0.0157)(0.0155)

Coeff.
-0.0365-0.0423-0.0660-0.0811-0.1046
Yes
Yes
0.6370SE(0.0127)(0.0127)(0.0123)(0.0124)(0.0121)SE(0.0239)(0.0229)(0.0217)(0.0219)(0.0214)

Coeff.
0.0093-0.0181-0.0481-0.0631-0.0536
YesNo
0.4695SE(0.0152)(0.0147)(0.0138)(0.0141)(0.0136)

Coeff.
0.0134-0.0005-0.0224-0.0392-0.0555
Yes
Yes
0.5615SE(0.0146)(0.0143)(0.0133)(0.0136)(0.0130)

注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。個人特性には，女性ダミー，年齢，年
齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミーが含まれる。企業特性には，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

17

表5 社齢が賃金プロファイルに与える効果 (説明変数: 社齢ダミー)
a. 1989 年 (N = 473,123)

5-10 年未満
10-15 年未満
15-25 年未満
25-35 年未満
35 年以上5-10 年未満 ×勤続年数
10-15 年未満 ×勤続年数
15-25 年未満 ×勤続年数
25-35 年未満 ×勤続年数
35 年以上 ×勤続年数
個人特性
企業特性
R2

賃金 1
Coeff.
-0.0184-0.0252-0.0472-0.0627-0.0687
0.00270.00120.00200.00100.0006
Yes
Yes
0.6900SE(0.0120)(0.0119)(0.0112)(0.0114)(0.0113)(0.0012)(0.0011)(0.0011)(0.0011)(0.0011)

賃金 2
Coeff.
-0.0221-0.0325-0.0527-0.0702-0.0757
0.00220.00130.00210.00150.0011
Yes
Yes
0.6690SE(0.0107)(0.0107)(0.0100)(0.0103)(0.0101)(0.0010)(0.0010)(0.0009)(0.0009)(0.0009)b. 1999 年 (N = 451,119)5-10 年未満
10-15 年未満
15-25 年未満
25-35 年未満
35 年以上5-10 年未満 ×勤続年数
10-15 年未満 ×勤続年数
15-25 年未満 ×勤続年数
25-35 年未満 ×勤続年数
35 年以上 ×勤続年数
個人特性
企業特性
R2

賃金 1
Coeff.
-0.0216-0.0333-0.0487-0.0660-0.0842-0.0017-0.0010-0.0019-0.0017-0.0021
Yes
Yes
0.6371SE(0.0140)(0.0139)(0.0134)(0.0131)(0.0129)(0.0013)(0.0013)(0.0013)(0.0013)(0.0012)賃金 2Coeff.
-0.0139-0.0239-0.0397-0.0564-0.0755-0.0019-0.0014-0.0021-0.0018-0.0019
Yes
Yes
0.6179SE(0.0130)(0.0128)(0.0123)(0.0121)(0.0120)(0.0015)(0.0015)(0.0014)(0.0014)(0.0014)c. 2008 年 (N = 270,194)5-10 年未満
10-15 年未満
15-25 年未満
25-35 年未満
35 年以上5-10 年未満 ×勤続年数
10-15 年未満 ×勤続年数
15-25 年未満 ×勤続年数
25-35 年未満 ×勤続年数
35 年以上 ×勤続年数

賃金 1
Coeff.
-0.0106-0.0254-0.0368-0.0542-0.0725
0.00240.00250.00140.00150.0016
Yes
Yes
0.5616SE(0.0160)(0.0158)(0.0146)(0.0147)(0.0141)(0.0014)(0.0012)(0.0011)(0.0011)(0.0011)

賃金 2
Coeff.
-0.0097-0.0283-0.0390-0.0579-0.07310.00230.00250.00160.00200.0021
Yes
Yes
0.5451SE(0.0140)(0.0137)(0.0127)(0.0129)(0.0123)(0.0012)(0.0011)(0.0010)(0.0010)(0.0010)

個人特性
企業特性
R2
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。個人特性には，女性ダ
ミー，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミーが含まれる。
企業特性には，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

18

表6 社齢の賃金効果 (被説明変数: 対数賃金1, 説明変数: 社齢の階級値)
a. 1989 年 (N = 473,123)
Coeff.
SE
0.0437 (0.0023)
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
No
個人特性
No
企業特性
0.0187R2
b. 1999 年 (N = 451,119)
Coeff.
SE
0.0205 (0.0018)
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
No
個人特性
No
企業特性
0.0075R2
c. 2008 年 (N = 270,194)
Coeff.
SE
0.0216 (0.0019)
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
No
個人特性
No
企業特性
0.0108R2

Coeff.

SE

0.0954 (0.0057)
NoNo
0.0142

Coeff.

SE

0.0329 (0.0056)
NoNo
0.0022

Coeff.

SE

0.0359 (0.0054)
NoNo
0.0036

Coeff.
-0.0002SE(0.0015)Yes
No
0.5519Coeff.
-0.0049SE(0.0012)Yes
No
0.5316

Coeff.
-0.0010SE(0.0014)Yes
No
0.4703

Coeff.

SE-0.0073 (0.0034)
YesNo
0.5520Coeff.

SE-0.0296 (0.0033)
YesNo
0.5329Coeff.

SE-0.0191 (0.0035)
YesNo
0.4712

Coeff.
-0.0137SE(0.0010)Yes
Yes
0.6896

Coeff.
-0.0107SE(0.0009)

Yes
Yes
0.6361

Coeff.
-0.0089SE(0.0011)

Yes
Yes
0.5608

Coeff.

SE-0.0351 (0.0025)
Yes
Yes
0.6897

Coeff.

SE-0.0374 (0.0026)
Yes
Yes
0.6369Coeff.

SE-0.0285 (0.0029)
Yes
Yes
0.5612

注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。個人特性には，女性ダミー，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミーが含まれる。企業特性には，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県
ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

19

表7 年次別の社齢の効果 (被説明変数: 対数賃金1)
a. 社齢の階級値 (10 年)

1989 年
1990 年1991 年
1992 年
1993 年
1994 年
1995 年
1998 年
1999 年
2000 年
2001 年
2004 年
2005 年
2006 年
2007 年2008 年

No-control
Coeff.
SE
0.0437(0.0023)
0.0437(0.0023)
0.0411(0.0023)
0.0369(0.0023)
0.0389(0.0021)0.0363(0.0021)0.0336(0.0020)0.0222(0.0017)0.0205(0.0018)0.0201(0.0019)0.0185(0.0019)0.0226(0.0018)
0.0232(0.0020)0.0136(0.0021)0.0176(0.0023)0.0216(0.0019)

Full-control
Coeff.
SE-0.0137(0.0010)-0.0131(0.0010)-0.0128(0.0010)-0.0133(0.0011)-0.0110(0.0010)-0.0094(0.0010)-0.0090(0.0010)-0.0106(0.0009)-0.0107(0.0009)-0.0101(0.0009)-0.0100(0.0010)-0.0115(0.0010)-0.0103(0.0012)-0.0100(0.0011)-0.0101(0.0011)-0.0089(0.0011)b. 対数社齢
No-control
Coeff.
SE
0.0954(0.0057)
0.1034(0.0062)0.1084(0.0066)
0.1042(0.0071)
0.0790(0.0051)
0.0833(0.0056)
0.0818(0.0057)
0.0312(0.0050)
0.0329(0.0056)
0.0344(0.0063)
0.0338(0.0072)
0.0416(0.0054)0.0465(0.0060)-0.0028(0.0064)0.0128(0.0075)
0.0359(0.0054)

Full-control
Coeff.
SE
1989 年-0.0351(0.0025)
1990 年-0.0364(0.0027)-0.0387(0.0028)
1991 年
1992 年-0.0432(0.0033)-0.0312(0.0024)1993 年
1994 年-0.0297(0.0027)-0.0327(0.0028)
1995 年
1998 年-0.0338(0.0023)
1999 年-0.0374(0.0026)
2000 年-0.0383(0.0029)-0.0408(0.0033)
2001 年
2004 年-0.0399(0.0030)-0.0384(0.0035)
2005 年
2006 年-0.0360(0.0031)-0.0398(0.0035)
2007 年2008 年-0.0285(0.0029)
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。 No-control
は社齢のみを用いた推計結果を， Full-controlは，個人特性および企業特性を説明変数に用いた場合の推計結果を示す。

20

表8 社齢が賃金プロファイルに与える効果
被説明変数: 対数賃金1，説明変数: 社齢の階級値

1989 年

説明変数：社齢 (10 年)
Coeff.
SE-0.01182(0.00116)-0.00018(0.00009)-0.01135(0.00112)-0.00016(0.00009)-0.01178(0.00112)-0.00009(0.00009)-0.01278(0.00122)-0.00004(0.00009)-0.01276(0.00106)0.00016(0.00008)-0.01063(0.00108)0.00011(0.00008)-0.01043(0.00105)0.00013(0.00008)-0.01106(0.00091)
0.00004(0.00006)-0.01088(0.00094)
0.00002(0.00006)-0.01080(0.00100)
0.00006(0.00007)-0.01036(0.00106)0.00003(0.00007)-0.01450(0.00110)0.00023(0.00007)-0.01317(0.00127)
0.00022(0.00008)-0.01027(0.00110)0.00002(0.00007)-0.01157(0.00109)
0.00011(0.00007)-0.01109(0.00109)
0.00016(0.00007)

説明変数：社齢 ( 対数値)
Coeff.
SE-0.02822(0.00299)-0.00077(0.00026)-0.02810(0.00316)-0.00089(0.00027)-0.03062(0.00340)-0.00086(0.00029)-0.03566(0.00407)-0.00077(0.00031)-0.03247(0.00263)
0.00015(0.00022)-0.02960(0.00305)-0.00002(0.00024)-0.03235(0.00313)-0.00004(0.00025)-0.03024(0.00258)-0.00035(0.00020)-0.03304(0.00288)-0.00042(0.00022)-0.03538(0.00328)-0.00027(0.00023)-0.03600(0.00378)-0.00042(0.00027)-0.04268(0.00325)
0.00024(0.00024)-0.03935(0.00374)
0.00009(0.00030)-0.03009(0.00323)-0.00051(0.00025)-0.03401(0.00350)-0.00050(0.00028)-0.02963(0.00317)
0.00010(0.00025)

社齢
社齢×勤続
1990 年
社齢
社齢×勤続
1991 年
社齢
社齢×勤続
1992 年
社齢
社齢×勤続
1993 年
社齢
社齢×勤続
1994 年
社齢
社齢×勤続
1995 年
社齢
社齢×勤続
1998 年
社齢
社齢×勤続
1999 年
社齢
社齢×勤続
2000 年
社齢
社齢×勤続
2001 年
社齢
社齢×勤続
2004 年
社齢
社齢×勤続
2005 年
社齢
社齢×勤続
2006 年
社齢
社齢×勤続
2007 年
社齢
社齢×勤続
2008 年
社齢
社齢×勤続
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，女性ダミー，
年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミー，事業所の常用労働者
数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

21

表9 サブサンプルの推計結果: 性別
被説明変数:対数時間当たり実質賃金1，説明変数: 対数社齢
a. 1989 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

男性
SE
Coeff.
SE(0.00275) -0.04675 (0.00332)-0.00029 (0.00027)
0.655
0.655
329,686
329,686

Coeff.
-0.04971

女性SE
Coeff.
SE(0.00305) -0.00881 (0.00363)-0.00036 (0.00043)
0.5222
0.5222
143,437
143,437

Coeff.
-0.01104b. 1999 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

男性
SE
Coeff.
SE(0.00280) -0.03832 (0.00318)-0.00036 (0.00022)
0.60520.6052
332,590
332,590

Coeff.
-0.04251

女性SE
Coeff.
SE(0.00303) -0.01931 (0.00366)-0.00055 (0.00042)
0.50060.5006
118,529
118,529

Coeff.
-0.02344

c. 2008 年
男性
SE
Coeff.
SE(0.00327) -0.03277 (0.00363)
0.00011 (0.00026)
0.51810.5181
196,089
196,089

女性
SE
Coeff.
SE(0.00346) -0.02015 (0.00408)
社齢
0.00013 (0.00035)
社齢 ×勤続年数
0.43290.4329R2
74,105
74,105
N:()
2
注内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，年齢，年齢 乗項，勤続年数，勤
続年数 2 乗項，学歴ダミー，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，
Coeff.
-0.03140

Coeff.
-0.01901

産業ダミー，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

22

表10 サブサンプルの推計結果: 男性，産業別
被説明変数:対数時間当たり実質賃金1，説明変数: 対数社齢
a. 1989 年

社齢
社齢 ×勤続年数

勤続年数
勤続2 乗/100
R2
N

製造
SE
Coeff.
SE(0.00364) -0.04269 (0.00409)-0.00095 (0.00034)
0.02445 (0.00045) 0.02710 (0.00111)-0.02250 (0.00130) -0.02125 (0.00134)
0.68670.6868
162,900
162,900

Coeff.
-0.05299

非製造
SE
Coeff.
SE(0.00416) -0.05255 (0.00516)
0.00096 (0.00042)
0.02483 (0.00058) 0.02218 (0.00130)-0.01055 (0.00184) -0.01167 (0.00191)
0.64840.6485
155,533
155,533

Coeff.
-0.04345

b. 1999 年

社齢
社齢 ×勤続年数

勤続年数
勤続2 乗/100
R2
N

製造
SE
Coeff.
SE(0.00407) -0.03880 (0.00458)
0.00007 (0.00030)
0.01890 (0.00050) 0.01868 (0.00112)-0.01313 (0.00124) -0.01320 (0.00123)
0.64720.6472
138,685
138,685

Coeff.
-0.03790

非製造
SE
Coeff.
SE(0.00385) -0.03907 (0.00424)-0.00044 (0.00030)
0.02137 (0.00052) 0.02264 (0.00106)-0.00931 (0.00142) -0.00884 (0.00145)
0.59670.5968
186,516
186,516

Coeff.
-0.04393

c. 2008 年
製造
SE
Coeff.
SE(0.00521) -0.02790 (0.00573)-0.00012 (0.00034)
0.02221 (0.00065) 0.02259 (0.00134)-0.02189 (0.00160) -0.02177 (0.00160)
0.5831
0.5831
69,95069,950

非製造
SE
Coeff.
SE(0.00419) -0.03429 (0.00460)
社齢
0.00037 (0.00036)
社齢 ×勤続年数
0.02307 (0.00061) 0.02197 (0.00119)
勤続年数-0.01877 (0.00172) -0.01915 (0.00181)
勤続2 乗/100
0.5066
0.5066
R2
121,877
121,877
N
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤
続年数 2 乗項，学歴ダミー，ホワイトカラーダミー，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常Coeff.
-0.02953

Coeff.
-0.02981

用労働者数の自然対数，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

23

表11 サブサンプルの推計結果: 男性，製造業，職種別
被説明変数:対数時間当たり実質賃金1，説明変数: 対数社齢
a. 1989 年

社齢
社齢 ×勤続年数

勤続年数
勤続2 乗/100
R2
N

ブルーカラーSE
Coeff.
SE(0.00388) -0.02957 (0.00439)-0.00106 (0.00039)
0.02526 (0.00050) 0.02824 (0.00125)-0.03116 (0.00141) -0.02965 (0.00151)
0.59360.527
98,674
98,674

Coeff.
-0.03982

ホワイトカラー
SE
Coeff.
SE(0.00512) -0.05773 (0.00569)-0.00053 (0.00038)
0.02052 (0.00070) 0.02201 (0.00137)-0.01239 (0.00193) -0.01175 (0.00192)
0.68950.689664,22664,226

Coeff.
-0.06443

b. 1999 年

社齢
社齢 ×勤続年数

勤続年数
勤続2 乗/100
R2
N

ブルーカラーSE
Coeff.
SE(0.00442) -0.02814 (0.00544)
0.00002 (0.00036)
0.01881 (0.00058) 0.01875 (0.00133)-0.01552 (0.00143) -0.01554 (0.00143)
0.5262
0.526277,70577,705

Coeff.
-0.02796

ホワイトカラー
SE
Coeff.
SE(0.00562) -0.04162 (0.00605)
0.00000 (0.00033)
0.01534 (0.00075) 0.01534 (0.00134)-0.00872 (0.00185) -0.00872 (0.00184)
0.65030.650360,98060,980Coeff.
-0.04162

c. 2008 年
ブルーカラーSE
Coeff.
SE(0.00550) -0.02061 (0.00626)-0.00015 (0.00040)
0.02282 (0.00073) 0.02326 (0.00151)-0.02224 (0.00182) -0.02209 (0.00181)
0.48970.489742,96142,961

ホワイトカラー
SE
Coeff.
SE(0.00656) -0.03454 (0.00775)
社齢-0.00026 (0.00039)
社齢 ×勤続年数
0.01798 (0.00099) 0.01877 (0.00164)
勤続年数-0.01784 (0.00245) -0.01763 (0.00244)
勤続2 乗/100
0.57060.5706R2
26,98926,989N
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤
続年数 2 乗項，学歴ダミー，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，
Coeff.
-0.02235

立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

24

Coeff.
-0.03848

表12
a. 2004 年 (N = 337,173)
Coeff.
0.0469
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
個人特性
企業特性
R2

SE
(0.0021)SE(0.0064)NoNo0.0204SE(0.0025)

Coeff.
0.0076SE(0.0016)

Coeff.

SE(0.0072)
NoNo0.0185Yes
No
0.4909Coeff.
0.0068SE(0.0018)

0.1061NoNo0.0301c. 2008 年 (N = 261,402)
Coeff.
0.0446
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )Coeff.
0.1060NoNo0.0347b. 2005 年 (N = 274,096)
Coeff.
0.0451
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
個人特性
企業特性
R2

社齢の賃金効果 (被説明変数: 対数賃金1, 説明変数: 調査年-会社の成立年)

SE(0.0022)

Coeff.

SE

Yes
No
0.4901

Coeff.
0.0086SE(0.0017)

Coeff.

SE

0.0008 (0.0041)
YesNo
0.4901

Coeff.

SE-0.0002 (0.0047)
YesNo
0.4895

Coeff.

SE

Coeff.
-0.0131SE(0.0014)

Yes
Yes
0.5706

Coeff.
-0.0118SE(0.0017)

Yes
Yes
0.5625

Coeff.
-0.0084

SE(0.0014)

Coeff.

SE-0.0469 (0.0035)
Yes
Yes
0.5718

Coeff.

SE-0.0452 (0.0042)
Yes
Yes
0.5637

Coeff.

SE

0.0929 (0.0065)
0.0032 (0.0041)-0.0294 (0.0036)
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes
個人特性
No
No
No
No
Yes
Yes
企業特性
0.03590.01870.47430.473
0.5632
0.5638
R2
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。個人特性には，女性ダミー，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗
項，学歴ダミーが含まれる。企業特性には，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

表13
a. 2004 年 (N = 337,173)
Coeff.
0.0388
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
個人特性
企業特性
R2

SE
(0.0017)SE(0.0020)SE(0.0054)
NoNo
0.0179Coeff.
0.0042SE(0.0013)

Coeff.

SE

SE(0.0018)(0.0059)
NoNo
0.0151Yes
No
0.4947

Coeff.
0.0024SE(0.0015)0.0855NoNo
0.0239c. 2008 年 (N = 261,402)
Coeff.
0.0355
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )Coeff.
0.0894NoNo
0.0293b. 2005 年 (N = 274,096)
Coeff.
0.0359
社齢 (10 年 )
社齢 (対数値 )
個人特性
企業特性
R2

社齢の賃金効果 (被説明変数: 対数賃金2, 説明変数: 調査年-会社の成立年)

Coeff.

SE

Yes
No
0.4846

Coeff.
0.0047SE(0.0014)

Coeff.

SE-0.0031 (0.0034)
YesNo
0.4944

Coeff.

SE-0.0069 (0.0038)
YesNo
0.4845

Coeff.

SE

Coeff.
-0.0110SE(0.0012)

Yes
Yes
0.5602

Coeff.
-0.0109SE(0.0015)

Yes
Yes
0.5468

Coeff.
-0.0078SE(0.0012)

Coeff.

SE-0.0389 (0.0031)
Yes
Yes
0.5612

Coeff.

SE-0.0398 (0.0036)
Yes
Yes
0.5477

Coeff.

SE

0.0747 (0.0053)-0.0017(0.003)-0.0264 (0.0031)
No
No
Yes
Yes
Yes
Yes
個人特性
No
No
No
No
Yes
Yes
企業特性
0.02910.01540.47050.47010.54660.5471
R2
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。個人特性には，女性ダミー，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗
項，学歴ダミーが含まれる。企業特性には，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

25

表14 社齢が賃金プロファイルに与える効果
被説明変数: 対数賃金1，説明変数: 会社の成立年-調査年

2004 年
2005 年2008 年

説明変数 : 社齢 (10 年 )Coeff.
SE-0.02057(0.00136)
0.00059(0.00009)-0.01952(0.00156)
0.00062(0.00012)-0.01530(0.00132)
0.00054(0.00009)

社齢
社齢 ×勤続社齢
社齢 ×勤続社齢
社齢 ×勤続説明変数 : 社齢 ( 対数値 )Coeff.
SE-0.05828(0.00378)
0.00102(0.00029)-0.05648(0.00439)
0.00106(0.00035)-0.03971(0.00371)
0.00093(0.00027)

注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，女性ダミー，年齢，年齢 2乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミー，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者数の自然対数，産業，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

表15 サブサンプルの推計結果: 性別
被説明変数:対数賃金1，説明変数: 対数社齢 (=会社成立年－調査年)
a. 2004 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

男性
SE
Coeff.
SE(0.0039) -0.0730 (0.0042)
0.0011 (0.0003)
0.52270.5230251,700
251,700

Coeff.
-0.0600

女性
SE
Coeff.
SE(0.0042) -0.0332 (0.0049)
0.0024 (0.0005)
0.45890.459885,47385,473

Coeff.
-0.0128b. 2005 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

男性
SE
Coeff.
SE(0.0046) -0.0731 (0.0049)
0.0013 (0.0004)
0.51250.5127
202,574
202,574

Coeff.
-0.0587

女性
SE
Coeff.
SE(0.0049) -0.0250 (0.0057)
0.0011 (0.0006)
0.4612
0.461371,522
71,522

Coeff.
-0.0154c. 2008 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

男性
SE
Coeff.
SE(0.0040) -0.0444 (0.0042)
0.0009 (0.0003)
0.51740.5176
191,955
191,955

Coeff.
-0.0339

女性
SE
Coeff.
SE(0.0042) -0.0303 (0.0044)
0.0016 (0.0004)
0.44410.444769,44769,447

Coeff.
-0.0166

注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には年齢，年齢 2 乗項，勤続年
数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミー，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働者
数の自然対数，産業ダミー，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

26

表16 サブサンプルの推計結果: 男性，製造業，職種別
被説明変数:対数時間当たり実質賃金1，説明変数: 対数社齢 (会社の成立年－調査年)
a. 2004 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

製造
SE
Coeff.
SE(0.0048) -0.0515 (0.0053)
0.0005 (0.0003)
0.58650.5866
115,640
115,640

Coeff.
-0.0454

非製造
SE
Coeff.
SE(0.0060) -0.0846 (0.0063)
0.0016 (0.0005)
0.50570.5061
131,672
131,672

Coeff.
-0.0671b. 2005 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

製造
SE
Coeff.
SE(0.0072) -0.0480 (0.0080)
0.0008 (0.0005)
0.58510.585260,36760,367

Coeff.
-0.0370

非製造
SE
Coeff.
SE(0.0057) -0.0794 (0.0061)
0.0015 (0.0005)
0.50220.5025
139,719
139,719

Coeff.
-0.0639c. 2008 年
製造
SE
Coeff.
SE(0.0062) -0.0320 (0.0068)
0.0000 (0.0004)
0.58200.582069,126
69,126

非製造
SE
Coeff.
SE(0.0052) -0.0494 (0.0053)
社齢0.0017 (0.0004)
社齢 ×勤続年数
0.50580.5065R2
118,932
118,932
N
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミー，ホワイトカラーダミー，事業所の常用労働者数の自然対
Coeff.
-0.0324

Coeff.
-0.0305

数，企業全体の常用労働者数の自然対数，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含
まれる。

27

表17 サブサンプルの推計結果: 男性，製造業，職種別
被説明変数:対数時間当たり実質賃金1，説明変数: 対数社齢 (会社の成立年－調査年)
a. 2004 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

ブルーカラーSE
Coeff.
SE(0.0051) -0.0430 (0.0059)
0.0003 (0.0004)
0.49790.497968,12068,120Coeff.
-0.0395

ホワイトカラー
SE
Coeff.
SE(0.0064) -0.0517 (0.0076)-0.0002 (0.0004)
0.57750.577547,52047,520Coeff.
-0.0547b. 2005 年

社齢
社齢 ×勤続年数
R2
N

ブルーカラーSE
Coeff.
SE(0.0079) -0.0264 (0.0089)-0.0003 (0.0005)
0.49800.498036,53136,531

Coeff.
-0.0297

ホワイトカラー
SE
Coeff.
SE(0.0085) -0.0711 (0.0102)
0.0013 (0.0006)
0.5857
0.5861
23,836
23,836

Coeff.
-0.0532c. 2008 年
ブルーカラーSE
Coeff.
SE(0.0064) -0.0203 (0.0073)-0.0005 (0.0004)
0.48920.489342,36842,368ホワイトカラー
SE
Coeff.
SE(0.0078)-0.0442(0.0091)
社齢
0.0000 (0.0004)
社齢 ×勤続年数
0.57000.5700R226,75826,758N
注 : ( ) 内は事業所単位でクラスタリングした標準誤差。推計式には，年齢，年齢 2 乗項，勤続年数，勤続年数 2 乗項，学歴ダミー，事業所の常用労働者数の自然対数，企業全体の常用労働
Coeff.
-0.0257

Coeff.
-0.0441

者数の自然対数，立地都道府県ダミー，本所・本社・本店ダミーが含まれる。

28

表A 賃金センサスと事業所センサスのマッチング状況
賃金セン 事業所セサス
ンサス
1989 年
1986 年
1990
1986
1991
1986
1992
1986
1993
1991
1994
1991
1995
1991
1998
1996
1999
1996
2000
1996
2001
1996
2004
2001
2005
2001
2006
2004
2007
2004
2008
2006
* 民営事業所のみ

賃金センサスの標本サイズ *マッチング件数
マッチング率a. 事業所数
b. 労働者数
c. 事業所数 d. 労働者数 事業所 (c/a) 労働者 (d/b)
54,7181,226,812
49,916
1,119,090
0.91220.912253,782
1,218,746
48,806
1,107,871
0.90750.909053,822
1,225,829
47,927
1,098,687
0.89050.896353,866
1,232,417
43,8641,001,821
0.81430.812955,572
1,333,824
53,303
1,272,643
0.9592
0.9541
53,151
1,274,758
49,581
1,190,514
0.93280.933956,295
1,337,609
51,046
1,221,846
0.90680.913554,476
1,286,329
52,401
1,233,169
0.96190.958753,517
1,269,324
51,1291,212,188
0.95540.955051,286
1,213,024
47,6101,127,833
0.92830.929849,472
1,182,244
45,536
1,089,361
0.92040.921450,145
1,219,133
46,4091,108,461
0.92550.909250,046
1,144,687
45,964
1,029,602
0.91840.899553,5091,175,576
53,447
1,174,159
0.99880.998851,7681,141,838
51,7241,140,915
0.99920.9992
52,911
1,164,649
49,494
1,075,244
0.93540.923229