経済研究
Vol. 73, No. 1, Jan. 2022

最低賃金と生産性― 日本企業のパネルデータによる分析 ―

森

川

正

＊

之

最低賃金は，低賃金労働者の所得保障，経済格差の縮小など所得分配の公平を主な目的として存在する制度だが，最近，経済全体の生産性との関係が盛んに議論されている．本稿は，関連する内外の研究をサーベイするとともに，日本企業のパネルデータ（2001〜2018 年）を使用し，最低賃金引上げ
が生産性に及ぼす効果についてのエビデンスを提示する．固定効果推計及び操作変数推計の結果によれば，日本においてこれまでの最低賃金引き上げが企業の生産性を高めたという証拠は確認されない．
JEL Classification Codes : D24, J31, R12

1．序論

民党が政権に戻った後もこの流れは継続しており，2017 年の「働き方改革実行計画」は，「年

日本経済の潜在成長率を高めるため，生産性率 3％ 程度を目途として，名目 GDP 成長率に向上が重要な政策課題となっており，特に諸外も配慮しつつ引き上げていく．これにより，全国に比べて低いとされるサービス産業の生産性

国加重平均が 1000 円になることを目指す．こ引き上げへの関心が高い．この関連で，最低賃のような最低賃金の引き上げに向けて，中小企金の大幅な引き上げを行うことが生産性向上に業，小規模事業者の生産性向上等のための支援

つながるという議論がある ．最低賃金法の目や取引条件の改善を図る」とした．新型コロナ

的は，「賃金の低廉な労働者について，賃金の感染症の影響で経済成長率が大幅に落ち込んだ

最低額を保障することにより，労働条件の改善

中 で も，「経 済 財 政 運 営 と 改 革 の 基 本 方 針を図り，もつて，労働者の生活の安定，労働力2020」は，「最低賃金については，より早期にの質的向上及び事業の公正な競争の確保に資す

全国加重平均 1000 円になることを目指すとのるとともに，国民経済の健全な発展に寄与する

方針を堅持する」と記述している．さらに「経こと」（同法第 1 条）である．つまり最低賃金制

済財政運営と改革の基本方針 2021」は，より度は，低賃金労働者の所得保障，経済格差の縮早期に全国加重平均 1000 円とすることを目指小といった所得分配の公平性のための制度だが，し，本年の引上げに取り組む」とした2）．

1）

副次的に生産性にも何らかの影響を与える可能性がある．

過去約 20 年間の最低賃金の動きを見ると，2000 年代後半から上昇率が高まったことが確

最低賃金引き上げは，格差問題が大きな政治認できる．生活保護水準との逆転現象は大都市

課題となった 2007 年頃から盛んに議論される圏で顕著だったこともあり，平均賃金の高い地ようになった．特に最低賃金が生活保護水準を

域ほど大幅な引き上げが行われた．その結果，下回る「逆転現象」の存在が注目された中，最低賃金水準の地域差（標準偏差）が拡大したこ2007 年に最低賃金法の改正が行われ（2008 年施とも観察される（図 1 参照）．こうした中，地域

行），生活保護との整合性を考慮することとさ間経済格差を是正するため，現行の都道府県別

れた．さらに民主党が 2009 年のマニフェスト

最低賃金ではなく，最低賃金水準を全国一律にで「最低賃金の全国平均 1000 円を目指す」とすることが望ましいという議論も存在する．

した頃から引き上げが加速した．2012 年に自本稿の目的は，最低賃金と生産性の関係につ

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図 1．最低賃金とその都道府県間の分散

注） 厚生労働省「地域別最低賃金改定状況」より作成．単位：円．

いて，内外の関連する研究をサーベイした上で，観察されるケースが多かった．以上のほか，必日本企業のパネルデータに基づくエビデンスをずしも頑健な結果とは言えないが，いくつかの提示することである．具体的には，最低賃金と推計では資本装備率に対する正の効果，企業の生産性，収益性等との関係を推計する．後述す

雇用者数に対する負の影響が観察された．これる通り，最低賃金が生産性を高める効果を持つ

らの結果は，最低賃金の上昇に伴う労働費用のとすれば，そのメカニズムとして，①労働コス増加に対して，企業が少なくとも短期的に利益ト上昇に直面した企業の生産性向上努力を促すの圧縮，労働力の設備への代替によって対応しという「内部効果」，②低生産性企業の縮小やようとする傾向があることを示唆している．

市場からの退出，高生産性企業のシェア拡大に

以下，第 2 節では，最低賃金に関連する内外よる「再配分効果」の二つがありうる．本稿での先行研究を生産性との関係に重点を置いてサは主として内部効果に焦点を当てて分析を行う

ーベイする．第 3 節では本稿で使用するデータ

が，最低賃金引き上げに伴うシェア再配分に関及び分析方法について解説する．第 4 節で分析

しても若干の観察事実を提示する．

結果を報告し，第 5 節で結論と政策含意を述べ結論を先取りすると，近年の日本における最る．

低賃金の引き上げが企業の労働生産性（LP）や2．関連する先行研究

全要素生産性（TFP）を高めたという関係は，
少なくともこれまでのところ確認されず，いく

2. 1

最低賃金の雇用・生産性への影響

つかの定式化では小さな負の影響が見られた．

最低賃金が雇用に及ぼす影響については夥し

他方，因果関係としては解釈できないものの，

い数の実証研究が行われてきている．競争的な最低賃金引き上げの結果として高生産性企業が労働市場を前提とした場合，最低賃金の引き上シェアを拡大したことを示唆するクロスセクシ

げは低賃金労働者の雇用に対してネガティブなョンの関係が見られた．企業の収益性（利益率）影響を持つことが予想される．しかし，Cardに対しては，少なくとも短期的に明瞭な負の影

and Krueger（1994）を嚆矢として最低賃金が必

響が確認される一方，平均賃金への正の効果がずしも雇用にマイナスではないことを示す実証

最低賃金と生産性

31

研究が現れ，その後，多くの国を対象に異なる

Renkin et al., forthcoming），③社会保険料・教方法で様々な分析が行われてきた．それにも関育訓練費といった雇用者数以外の労働費用削減

わらず，現在に至るまで最終的なコンセンサス

による労働者への転嫁（e.g., Hara, 2017 ; Clem-には至っていない ．雇用への影響が明瞭に確

ens et al., 2018 ; Papps, 2020），④企業の生産性認されない理由として，労働市場における企業向上によるコスト吸収（後述）である．

3）の買手独占力（monopsony）が理論的に指摘さ総じてこれらの研究は雇用以外の様々なマーれてきたが，最近は，企業収益の圧縮，製品・ジンで最低賃金上昇の影響が吸収されているこ

サービス価格引き上げを通じた消費者への転嫁，とを示しており，特に労働費用の上昇が財・サ

雇用者数以外の労働費用削減，そして企業の生ービス価格に転嫁されていることを確認する研

産性向上努力といった様々なマージンで労働コ

究は多い5）．興味深いのは，ハンガリーにおけ

スト上昇が吸収されていることがわかってきてる最低賃金の大幅引き上げを対象とした Har-いる．

asztosi and Lindner（2019）で，需要の価格弾力

そもそも最低賃金の水準や引き上げ幅自体が性が低い非貿易財産業において価格上昇を通じ低いので雇用への影響が観察されないのであって消費者に転嫁される傾向が強い一方，国際競て，最低賃金の大幅引き上げの影響や，どの程争に直面している貿易財産業では価格転嫁が難度の水準までならば影響が生じないのかに研究

しく，結果として雇用への影響が大きいことをの焦点を移すべきであるという議論もある

示している6）．より一般化して解釈すると，集（Manning, 2016 ; Neumark, 2017, 2018）．最 低

中度など市場構造の違いが最低賃金上昇の財・賃金引き上げが雇用に全く影響しないならば，サービス価格への転嫁に影響する可能性を示唆

例えば時間当たり 2000 円，3000 円にしても支している．

障がないことになるが，そうしたことは考えに本稿と最も関係が深いのは，企業が生産性向

くい．実際，最低賃金の大幅引き上げの影響を

上努力を行うことによって雇用への影響を回避

扱った最近のいくつかの研究は，最低賃金の雇している可能性についての研究である．高めの用への影響には非線形性があり，大幅引き上げ

賃金が労働者の努力を引き出すという「効率賃は雇用にマイナス効果を持つことを示している金仮設」が一つの理論的メカニズムとして考え（e. g., Gorry and Jackson, 2017 ; Clemens andられるが，生産性を高めるための有形・無形のStrain, 2018, 2021 ; Harasztosi and Lindner,

投資，マネジメントの改善など様々な理由があ2019 ; Bossler et al., 2020） ．

りうる．生産性ダイナミクスの文脈で言えばい

4）

最低賃金引上げによる労働費用の上昇が，雇ずれも「内部効果」に当たるものである．

用以外のマージンで吸収されている可能性に着

この点に着目した研究として，いずれも英国目した研究も急速に増えている（サーベイ論文の最低賃金導入（1999 年）及びその後の引き上として Clemens, 2021）．具体的には，①企業げを対象とした Draca et al.
（2011）, Georgiadis

収益への負の影響（e.g., Draca et al., 2011；奥平（2013）, Riley and Bondibene（2017）の例がある．

他，2013；森川，2013；Bell and Machin, 2018 ;Draca et al.
（2011）
は，主に企業収益への影響を

Chava et al., 2019 ; Harasztosi and Lindner,

扱ったものだが，生産性への効果も分析してい2019 ; Alexandre et al., 2020），②財・サービスる．その結果によると，最低賃金引き上げが経価格引き上げを通じた消費者への転嫁（e. g.,

営の無駄を除去し効率化をもたらすという生産

Aaronson et al., 2008 ; Wadsworth, 2010 ; Hirsch

性 効 果 は 確 認 さ れ な い．一 方，Georgiadis

et al., 2015 ; MaCurdy, 2015 ; Aaronson et al.,（2013）は，典型的な低賃金産業である介護産業2018 ; Allegretto and Reich, 2018 ; Giupponi and（residential care homes industry）
において，労Machin, 2018 ; Harasztosi and Lindner, 2019 ;働者の効率性が高まったことを示す結果を報告

Ashenfelter and Jurajda, 2021 ; Leung, 2021 ;している．Riley and Bondibene（2017）は，最低

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賃金の生産性への効果を企業レベルで分析し，退出を強いられるという事実は確認できない一労働費用の上昇に対応して，企業は労働生産性方，新規参入が減少したという結果を示していを上昇させたという結果を示している．

る．Aaronson et al.
（2018）は，米 国 の 飲 食 店

以上はいずれも英国を対象とした分析だが，（ファスト・フード・レストラン）を対象に，最中国を対象とした最近の研究（Mayneris et al.,

低賃金引き上げに対する参入・退出の反応を分2018 ; Hau et al., 2020）は，最低賃金引き上げが析し，最低賃金引き上げ後にチェーン型のレス企業の生産性を高める効果を持ったことを示し

トランで退出が増加したという結果を報告してている．企業ではなく個々の労働者を対象としいる．Chava et al.（2019）
は，米国の連邦最低賃た研究も見られ，例えば Ku（forthcoming）は，金の上昇が中小企業に及ぼす影響を分析し，退米国の歩合制の農業労働者（トマトの収穫）を対出を増加させる一方，参入を減少させたという象とした分析により，生産性分布の下位の労働結果を報告している．Alexandre et al.
（2020）
は，者の相対的な生産性が上昇したという結果を報ポルトガルの企業−従業者リンクデータを用い告している7）．

た分析により，大幅な最低賃金引き上げが低生

確定的なことは言えないが，これらの研究は，産性企業の退出を促す効果を持ったとしている．

最低賃金引き上げが企業の生産性向上努力を促

Kong et al.
（2021）は中国における最低賃金引きす効果を持つ可能性があることを示唆している．

上げが，新規創業を減少させる効果を持ったこ

しかし，これらの国の結果が日本を含めて最低とを示している．以上のほか，高生産性企業な賃金制度を含む労働市場制度・慣行が異なる他

いし事業所への労働者の再配分に関する分析例

国にどの程度一般化できるかどうかは何とも言として，Engbom and Moser（2021）は，ブラジえない．

ルの最低賃金引き上げを対象とした分析で，生最低賃金が生産性を高めるもう一つの経路と産性の高い企業への労働者の再配分によって最しては，労働費用の増加に対応できない低賃

低賃金のマクロ的な雇用・生産への影響が緩和

金・低生産性企業が退出する一方で生産性の高されていることを示している9）．Dustmann etい企業が参入する，あるいは生産性の高い企業

al.
（forthcoming）は，ドイツにおける 2015 年のが市場シェアを拡大することを通じて産業平均

最低賃金導入を対象とした分析を行い，低賃金の生産性が高まるという新陳代謝メカニズム

労働者の低生産性事業所から高生産性事業所へ（「再配分効果」）が考えられる8）．そもそも新陳の再配分が生じたとしている．以上のように，代謝を促進するための政策手段として最低賃金

最低賃金上昇が市場の新陳代謝に及ぼす効果にが適当なのかどうかは議論の余地が大きいが，ついての研究は近年活発になっているが，結論

結果的にそうした効果を持つかどうかを実証的は様々である．本稿で用いる日本企業のデータに明らかにすることは重要である．

は小規模な企業をカバーしていないため，企業

この点に関連する海外の研究として，Machinの退出や参入を扱うのは難しいが，存続企業のand Wilson（2004）, Draca et al.
（2011）, Rohlin

シェア変動を通じた再配分効果について若干の（2011）, Aaronson et al.（2018）, Chava et al.

観察事実を示す．

（2019）, Alexandre et al.
（2020）, Kong et al.

以上，最低賃金と生産性に関する先行研究を（2021）, Engbom and Moser（2021）, Dustmann

要約すると，最低賃金が雇用に及ぼす影響につet al.（forthcoming）な ど の 例 が あ る．Machin

いての膨大な研究とは対照的に，企業の生産性

and Wilson（2004）は，英国の最低賃金導入を対への効果を扱った研究はまだ限られている．日

象に介護産業の分析を行い，廃業への影響は確

本はもともと全国一律ではなく地域（都道府県）

認 さ れ な い と し て い る．英 国 を 対 象 と し た

別に最低賃金が設定される制度を採っており，

Draca et al.（2011）
及び米国を対象とした Rohlin

また，近年の最低賃金引き上げ幅は地域的なヴ（2011）は，最低賃金の導入に伴って既存企業がァリエーションが大きい．この点，企業パネル

最低賃金と生産性

33

データを用いた本稿の分析は，最低賃金と生産分に歪みをもたらすことなく地域の経済環境に性の関係についての学術的な研究にも貢献する

適合させることを可能にすると肯定的に評価しものである．

ている．賃金や地価といった要素価格は地域の生産性を反映するため，賃金の地域差自体は不2. 2

最低賃金と労働者の地理的移動可避である12）．このため空間的均衡から乖離し最近活発に政策論議が行われている全国一律

た高い最低賃金を生産性を度外視して設定するの最低賃金の是非に関連する研究についても簡ことは，地域経済にネガティブな影響を持つの

単に整理しておきたい．具体的には，最低賃金である．この点，都道府県別に異なる最低賃金の地域差が労働者の地域間移動にどのような影を設定する日本の制度には合理性があることが響 を 持 っ て い る か の 分 析 で あ り，Cadena示唆される13）．この問題を正面から扱うのは本（2014）, Martin and Termos（2015）, Monras

稿の範囲を超えるが，最低賃金と企業の都道府（2019）がその例である．Cadena（2014）は，米県間移動の関係についての観察事実を提示する．

国への新規移民労働者の地域選択を分析し，実質最低賃金が上昇した地域は雇用を得られる可能性が低くなるため，移民の流入が減少すると3．データと分析方法
本稿では，都道府県別の最低賃金引き上げが，い う 結 果 を 示 し て い る．Martin and Termos

企 業 の 労 働 生 産 性 ( LP ) ，全 要 素 生 産 性（2015）は米国における州・地方の実質最低賃金( TFP ) ，利益率 ( ROA ) 等に及ぼす影響を分に対する人口移動の反応を分析し，最低賃金の析する．ベースラインの推計において，最低賃地域差の存在は，最低賃金の低い地域への低ス

金 ( MW ) は対数変換して使用する．ただし，

キル労働者の移動を増加させる効果を持つこと

先行研究の中には最低賃金を中位賃金ないし平を示している．Monras（2019）も米国を対象と均賃金で割った数字 ― 「カイツ指標」（Kaitz

した「空間的均衡」（spatial equilibrium）の視点

index）― が用いられることも少なくない．こからの理論的・実証的研究で，やはり低スキル

れは「空間的均衡」の結果として実現している

労働者は，最低賃金を上昇させた地域を離れ又各地域の一般的な賃金水準との相対的な関係にはその地域に移動しなくなるという結果を報告

おいて，最低賃金がどの程度高いのか低いのかしている ．

を表す指標と言える．賃金水準の地域差は大き10）地域間の経済格差を是正するために最低賃金いので，例えば同じ 1000 円の最低賃金でも，を全国一律にすべきという議論は，大都市圏に企業への実質的な影響は一般的な賃金水準が低比べて賃金水準が低い地域の最低賃金を大都市

い地域ほど大きくなると考えられるからである．

並みにすることによって，労働者が大都市圏か

他方，この指標は最低賃金だけでなく分母に用ら地方都市に移動する（あるいは地方都市からいる中位賃金ないし平均賃金の変動の影響を受大都市圏への移動を抑制する）ことを期待してける（最低賃金引き上げのスピルオーバー効果

いるようである．しかし，これは労働需要側をを含む）という問題点が指摘されている．また，看過しており，上記の研究は地域の最低賃金引

各地域の賃金水準一般を代表する指標として何き上げが企業の労働需要を減少させ，結果としを分母に用いるのが妥当なのかは議論の余地がて労働者の転出を促進するという意図せざる影ある．本稿では，最低賃金を都道府県毎の平均響を持つ可能性を示唆している ．
11）

賃金
（
「賃金構造基本統計調査」（厚生労働省）の

米国では，連邦最低賃金よりも高い最低賃金公表値）で割った数字 ( KAIZ ) を用いた推計を設定する州や都市が急速に増加しており，そを補足的に行って，分析結果の違いを確認すの利害得失について概観した Dube and Lind-

る14）．後述する通り，カイツ指標を説明変数に

ner（2021）は，全国一律ではない都市レベルで用いても結論は本質的に変わらない．

の最低賃金の設定は，労働者や事業の地域間配

なお，日本の最低賃金制度は地域（都道府県）

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別最低賃金が基本だが，一部の産業・地域を対小規模な企業をカバーしていないが，1 企業 1

象とした「特定最低賃金」（産業別最低賃金）制

事業所のサンプルに限ると企業規模は比較的小度が存在する．これは，関係労使の申出に基づ

さく，常時従業者数は平均値 154 人，中央値

き，特定の産業における「基幹的労働者」を対96 人である．つまり最低賃金引き上げの影響

象に，地域別最低賃金よりも高い金額の最低賃を受けやすい企業と言える．このほか，少数で金を定めるものである．全国加重平均ベースではあるが分析対象期間中に都道府県を越えて移見ると，特定最低賃金は地域別最低賃金とほと動した企業が存在するため，これらもサンプル

んど差がないが，いくつかの業種・地域では特から除外する16）．

定最低賃金が最低賃金を上回っているケースが企業レベルの生産性の推計では，まず LP 及ある．対象が当該産業の基幹的労働者に限定さび TFP を被説明変数 ( Y  ) とし，前年からのれていることもあって，企業レベルのデータで最 低 賃 金 引 き 上 げ 幅 ( ΔMW   ) ，企 業 固 定

精緻な分析を行うのは難しいが，本稿では，特効果 ( γ ) ，年 固 定 効 果 ( λ ) ，被 説 明 変 数 の定最低賃金の対象となる労働者が比較的多い一

前年度の値 ( Y  ) ，被説明変数の過去 3 年間部の業種を除外した推計を行い，結果に影響がの ト レ ン ド ( ΔY   ) ，都 道 府 県 の 失 業 率あるかどうか確認する．後述する通り，この場( UNEMP ) を 説 明 変 数 に 使 用 す る
（下 記
（1）

合も結果に大きな違いは生じない．

式）．添字 i は企業，p は都道府県，t は年であ

企業パネルデータは，「経済産業省企業活動

る．年固定効果は日本全体の景気変動や制度変基本調査」（以下「企業活動基本調査」という）更の影響を，都道府県失業率は都道府県固有のの 2001〜2018 年度のデータを使用し，企業が労働市場状態をコントロールするのが目的であ立地している都道府県の最低賃金と各企業の生る．被説明変数が生産性などの水準で，主たる産性の関係を分析する15）．
「企業活動基本調査」

説明変数である最低賃金は引き上げ幅だが，被は 1992 年から開始された年次の基幹統計調査

説明変数の前年値 ( Y  ) を説明変数に含めてで，対象企業は，鉱業，製造業，卸売・小売・いるので，最低賃金の引き上げが，当該地域に飲食店，一部のサービス業に属し，従業者 50

立地している企業の生産性をどれだけ変化させ人以上かつ資本金又は出資金 3000 万円以上のたかを観察することになる．

企業である．大企業だけでなく中堅・中小企業もカバーしており，毎年のサンプル企業数は約3 万社である．永久企業番号が付されているたY  = α+α ΔMW  +α Y +α ΔY  +α UNEMP+γ+λ+u（1）

め，容易にパネルデータを作成することができ，日本企業の生産性分析に多用されている．ただLP は企業毎の付加価値額 ( VA ) を総労働

し，企業規模の裾切りがあるため，参入・退出

投入量で割った値の対数値で，時間当たり生産の分析には適さない．

性である．分子の付加価値額は，営業利益，給複数の都道府県にまたがって多数の事業所を与総額，動産・不動産賃借料，減価償却費，租持つ企業の場合，本社の所在地情報を用いて都

税公課の合計である．「企業活動基本調査」に道府県毎の最低賃金との関係を分析するのは適は企業レベルの労働時間データが存在しないた

当でない．複数の事業所を持つ企業の事業所がめ，「毎月勤労統計」（厚生労働省）の産業別の月

全て同一都道府県内に立地しているケースもあ間労働時間データ（一般労働者，パートタイム

るが，「企業活動基本調査」に各事業所の所在

労働者別）を使用し，下記（2）式の通り各企業の地情報はないため，本稿では保守的に 1 企業 1

フルタイム労働者数，パートタイム労働者数に事業所のサンプルのみを使用する．1 企業 1 事

乗じて労働投入量を推計する．

業所のサンプルは，「企業活動基本調査」の全観測値の約 2 割である．上述の通り，同調査は労働投入量（人・時間）= フルタイム労働者数

最低賃金と生産性

35

時間当たり平均賃金（WAGE：対数表示），従

表 1．主な変数の要約統計量

業者数（EMP：対数表示），資本装備率（KL：
Mean

Std. Dev

Std. Dev.
（within）

NMW

6.5736

0.10890.058097,404ΔMW

0.01470.01070.0086

81,279ΔKAIZ

0.32540.04000.019597,404ΔKAIZ

0.00470.00920.0087

81,279LP

1.08040.51940.238982,882

TFP−0.0686

0.4433

0.2361

81,167

ROA

0.04220.08440.0575

97,139一般に 10 月初旬を始期とする 1 年間である．

WAGE

0.77040.36420.1713

95,920

本稿では，前年秋に設定された最低賃金の上昇

有形固定資産従業者数の対数）を被説明変数に，（1）式の推計を行う．労働費用の上昇が企業収益，従業者数，要素代替など別の形で調整されているかどうかを確認することが目的である．
なお，生産性をはじめとする変数は全て年度計数であるのに対して，各年の最低賃金の発効
日は都道府県や年次によって微妙に異なるが，

EMP

4.72500.65210.161597,404

幅（（1）式において ΔMW   と表記）と当年度KL

1.26831.68350.4101

92,982の生産性の関係を推計するので，結果として最VA

6.4776

0.92340.307887,745

低賃金引き上げの影響が出るまでに若干（約半UNEMP

3.9921

1.14930.721597,404年）の遅れがある可能性を折り込むことになる．

GAP

0.00980.02250.015249,480

LP, TFP をはじめ被説明変数は，対数変換注） 2001〜2018 年のパネルデータ．1 企業 1 事業所のサンプしても極端に大きい／小さい数字を取るケース

ルの数字．GAP（最低賃金引き上げ前における最低賃金がある．このため，原データにおいて ±3 標準と生活保護費の乖離率）
は 2008〜2014 年．

偏差を超えるサンプルは異常値として扱い，推計から除外する．その上で分析に使用する変数の要約統計量は，表 1 に示す通りである．

×一般労働者労働時間×12

最低賃金の実証分析においては，設定される+パートタイム労働者数
×パートタイム労働者労働時間×12（2）

最低賃金の内生性がしばしば問題となる．当該都道府県の経済情勢の先行き見通しがポジティ

TFP（対数表示）は，コスト・シェアに基づブな場合，比較的大きな最低賃金引き上げが合くインデックス・ナンバー方式によりノンパラ

意される可能性がある一方，逆に経済の先行き

メトリックに計算する17）．すなわち，3 ケタ分

見通しがネガティブな場合，最低賃金の引き上類の産業別に基準年（本稿では 2001 年）におけげ幅を抑制しようとする可能性があるからであるコストシェアを全企業の算術平均，インプッる．この場合，観察される相関関係は正のバイ

トとアウトプットを全企業の幾何平均（対数値アスを持つ可能性がある．この問題について日の算術平均）として計算される「代表的企業」

本の最近の研究の中には，2007 年の最低賃金を基準とした相対値である．労働投入量は LP

法改正（2008 年施行）を外生的な政策変更としを計算する際の分母と同様であり，資本ストッて利用して雇用への影響を分析する例がある

クは企業の有形固定資産額を使用する．労働及（e. g., Okudaira et al., 2019 ; Kawaguchi andび資本のコストシェアは，労働コストとして

Mori, 2021）．

「企業活動基本調査」の給与総額を，資本コス

すなわち，同法改正では，最低賃金の方が生トとして有形固定資産額×（全国銀行貸出約定

活保護水準よりも低いいわゆる「逆転現象」の平均金利+減価償却率）+賃借料を使用する．

解消を目的に，最低賃金は生活保護を下回らな付加価値額及び有形固定資産額は「国民経済計

い水準となるよう配慮することとされ，逆転現算」（内閣府）の付加価値デフレーター，民間企象が存在する都道府県では数年間にわたって高業設備デフレーターを用いて実質化する．

めの最低賃金引き上げが行われた18）．実際，生産性のほか，総資産経常利益率 ( ROA ) ，2008〜2014 年の間，最低賃金引き上げ前の時

36

経

済

研

究

図 2．生活保護費との乖離幅と最低賃金引上げ

注） 横軸は都道府県の最低賃金と生活保護水準の乖離幅 ( GAP ) ．

点で生活保護水準との乖離幅が大きかった都道なり少なくなる．

府県ほど，最低賃金引上げ幅が大きいという明

第 2 節で述べた通り，最低賃金が集計レベル

瞭な関係が見られる（図 2）．この結果，2008 年の生産性に影響する経路としては，内部効果の時点では 12 都道府県において逆転現象が存在

ほか再配分効果がありうる．本稿で使用する

したが，その後 2014 年までの最低賃金引き上「企業活動基本調査」は，従業員 50 人未満又はげにより全都道府県で逆転現象が解消された．

資本金 3,000 万円未満の企業は対象外なので，本稿はこれらの先行研究に倣い，当該年の最企業の退出や新規参入を扱うのは無理がある．

低賃金引上げ前の時点での生活保護水準との乖

しかし，存続企業のシェア変動を通じた再配分

離 率 ( GAP ) を ΔMW   の 操 作 変 数 と し効果については分析の余地がある．すなわち，

た 2SLS 推計を行うことで，因果関係を明示的

もともと生産性の高い企業ほど最低賃金引き上に考慮する．第一段階の推計式は（3）式の通りげによってシェアが拡大する傾向があるかどうで，η は産業固定効果である（添字 j は 3 ケタ

かを観察することができる．そこで最低賃金と分類の産業）．GAP は生活保護との乖離幅

TFP の交差項を説明変数とし，実質付加価値

を最低賃金額で割った数字を使用する．

額（VA：対数表示）を被説明変数とする FE 推計を行う．VA は生産性を計算する際に用いた数字である．前出（1）式に TFP  ΔMW  

ΔMW   = β+β GAP+β y+β Δy +β UNEMPE+η+λ+v

（3）を説明変数として追加する形の推計式である．
以上のほか，最低賃金と企業の地域間移動に関連する観察事実を提示する．米国における地この分析における推計期間は 2009〜2015 年

域レベルの最低賃金政策についての研究をサーの企業パフォーマンスで，前述の通り半年のラベイした Dube and Lindner（2021）は，都市のグを考慮しているので，逆転現象の解消を目指

境界を越えた事業の再配置に関する実証分析がした 2008〜2014 年の最低賃金引き上げの効果

今後の重要課題であると指摘している．本稿でを分析することになる．また，GAP が存在し使用する企業パネルデータには，分析対象期間た都道府県に立地している企業をサンプルに使中に所在する都道府県が変化した企業が少数な用するため，FE 推計と比べて観測値の数はかがら存在するので，これらが都道府県最低賃金

最低賃金と生産性

37

表 2．最低賃金と生産性・収益性（固定効果推計）

ΔMW （1）LP

（2）TFP （3）ROA （4）WAGE （5）EMP （6）KL−0.4131−1.0027*−0.1769***0.3033**−0.1984

0.6578*（0.2849） （0.5147） （0.0490） （0.1359） （0.2443） （0.3902）
Y

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Trend Y 

yes

yes

yes

yes

yes

yes

UNEMP

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year FE

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Firm FE

yes

yes

yes

yes

yes

yes

40,65740,17054,96954,21055,242

52,5600.15340.12250.09490.12910.46790.4098Observations
R（within）

注） カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，**，* は有意水準 1％，5％，10％．

とどのような関係を持っているかを観察する．

など様々な調整費用が，TFP に短期的な負の

具体的には，転出（Move Out）／転入（Move In）

影響を持つというのがさしあたりの解釈である．

を被説明変数とし，最低賃金水準を説明変数と利益率 ( ROA ) を被説明変数とした場合にしたシンプルなプロビット推計である．ただし，は（（3）列），ΔMW の係数は 1％ 水準で有意な最低賃金と平均賃金は強い相関を持っているの負値である．量的には最低賃金の上昇幅が 1 標

で，推計される最低賃金の係数は都道府県の一準偏差大きいと ROA が約 0.2％ ポイント低く

般的な賃金水準を反映する可能性が高い．そこなる関係である．一方，賃金に対する ΔMW

で，都道府県の平均賃金（Mean Wage）をコンの係数は有意水準 5％ の正値であり（（4）列），

トロール変数として用いる．また，都道府県ダ

量的には最低賃金の上昇が 1 標準偏差大きいと

ミー，年次ダミーを使用する．

平均賃金が 0.3％ 高くなる関係である．いずれ

4．分析結果4. 1 固定効果推計
2001〜2018 年のパネルデータを用いたベーも大きな数字ではないが，最低賃金の引き上げが，少なくとも短期的に平均賃金をいくぶん高
める一方，企業収益に負の影響を持つ可能性を示唆している．

スラインの FE 推計結果をまとめたのが表 2 で従業者数に対する ΔMW の係数は負値だがある．この表において標準誤差は都道府県レベ

統計的に有意ではない（（5）列）20）．資本装備率

ルでクラスターした数字を報告している．説明を被説明変数にした場合（（6）列），ΔMW の係変数が地域別最低賃金という都道府県レベルの数はマージナルに有意な正値であり，労働コス

政策変数なので，標準誤差の過小評価を避ける

ト上昇を受けて企業が資本への代替を進めよう

ことが望ましいためである19）．本稿の主たる関とした可能性を示唆している．設備投資を通じ心事である生産性を被説明変数とした推計によ

た資本装備率の上昇は労働生産性を高める効果

れ ば（
（1），
（2）列）
，ΔMW の 係 数 は 負 で，LPを持つ一方，資本投入量を増やすので，LP をに対しては統計的に非有意，TFP にはマージ

被説明変数としたときの ΔMW の係数の絶対ナルに有意（10％ 水準）である．量的には，最値が TFP を被説明変数とした場合に比べて小低賃金の上昇幅が 1 標準偏差（within）大きいとさく有意水準が低いという上述の結果と整合的

TFP が約 0.9％ 低くなるという小さな関係でである．労働の資本への代替が中長期的に生産ある．後述する設備投資費用，労働者の再配置性を高める可能性はあるが，生産性に対する最

38

経

済

研

究

低賃金の係数が負であることは，少なくとも短益性に及ぼす因果関係を示すものとして完全と期的には費用増加を通じて付加価値を押し下げは言えない．そこで，最低賃金改定前の時点のた可能性を示唆している．

生活保護水準からの乖離率 ( GAP ) を操作変以上の推計は，対数最低賃金の差分 ( ΔMW )数とした 2SLS 推計を行った．この分析ではを説明変数に用いてきた．しかし，各地域の賃2007 年最低賃金法の改正に伴う 2008〜2014 年

金水準一般との関係において最低賃金がどの程の最低賃金改定が対象なので，企業の生産性・度高いのかを表すカイツ指標を用いる方が，最収益性等の計数は 2009〜2015 年の数字を使用

低賃金の実額を用いるよりも望ましいという考する．分析対象期間が短くなることに加え，え方もありうる．そこで最低賃金の都道府県平

GAP が存在した都道府県に立地する企業をサ

均賃金に対する比率の変化 ( ΔKAIZ ) を用いンプルとするため，観測値の数は少なくなる．

て同様の推計を行った結果が付表 1 である．ど

推計結果をまとめたのが表 3 である．表の下の被説明変数に対しても，カイツ指標の係数の段には第一段階の推計結果を示しており，前出

符号は資本装備率を除きベースラインの結果と図 2 からも自明ではあるが，GAP は最低賃金

同じだが，労働生産性に対して 5％ 水準で有意，の変化 ( ΔMW ) に対して高い説明力を持って平均賃金に対しては非有意となった．

い る．二 段 階 目 の 推 計 結 果 に よ れ ば，LP，

都道府県失業率を説明変数から落とした場合

TFP に対する係数は負値だが統計的に有意での推計結果が付表 2 である．推計された係数の

ない
（（1）
（2）列）
，
．一 方，ROA を 被 説 明 変 数

絶対値には若干の違いがあるが，各被説明変数とした場合には 1％ 水準で有意な負値でありに対する最低賃金の係数の符号及び有意水準は（（3）列），量的なマグニチュードはシンプルなベースラインの推計結果と全く同じである．結FE 推計に比べて大きい．このほか賃金率に対果は表示していないが，失業率の代わりに有効する最低賃金の係数は 5％ 水準で有意な正値

求人倍率を用いても，労働生産性，雇用者数へ（（4）列），従業者数，資本装備率を被説明変数の係数は負だが統計的に非有意，TFP，平均とした場合は非有意という結果である
（（5）
（6）
，

賃金，資本装備率への係数は有意な正値，利益

列）22）．シンプルな固定効果推計と比較して有率への係数は有意な負値という全く同じパタン

意水準が低下するケースが多いが，全体としてとなる．

は類似したパタンと言える．ただし，FE 推計

特定（産業別）最低賃金の主な対象業種に産業と比較すると，2SLS 推計では利益率，平均賃格付けされている企業をサンプルから除いた推金に対する推計係数の絶対値がかなり大きくな

計結果が付表 3 である21）．この場合も係数の符る．利益率に関しては，企業業績の先行きをポ号及び大きさはベースラインの推計結果とほとジティブに見込む場合に最低賃金が高めに設定

んど変わらない．ただし，統計的な有意水準はされるという内生性が存在することを示唆して

労働生産性に対して 10％ 水準で有意となる一いる．一方，平均賃金は FE 推計との違いを説

方，平均賃金，資本装備率には非有意となった．

明するのが難しく，対象期間やサンプル数の違いが影響しているかも知れない．

4. 2

操作変数推計最低賃金（対数）の変化幅 ( ΔMW ) に代えて，以上の推計は，約半年のラグを考慮している

都道府県平均賃金に対する最低賃金の比率の変こと，年固定効果によりマクロの景気循環をコ化 ( ΔKAIZ ) を用いて同様の 2SLS 推計を行っ

ントロールしていること，失業率を含めることた結果が付表 4 である．どの被説明変数に対しによって都道府県固有の労働市場の需給状態をても，最低賃金の係数の符号はベースラインのコントロールしていることから，最低賃金の内結果と同じだが，TFP に対して ΔKAIZ の係

生性の問題は相当程度除去されていると考えら

数がマージナル（10％ 水準）に有意となる一方，れる．しかし，最低賃金引き上げが生産性や収賃金に対する ΔKAIZ の係数が非有意となる．

最低賃金と生産性

39

表 3．最低賃金と生産性・収益性（操作変数推計）

ΔMW （1）LP

（2）TFP（3）ROA

（4）WAGE

（5）EMP

（6）KL

−0.3843−0.8778−0.3717***1.7479**−0.66810.1420（0.7842）（0.6769）（0.1054）（0.7144）（0.4665）（0.3394）

Y

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Trend Y 

yes

yes

yes

yes

yes

yes

UNEMP

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Year FE

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Industry FE

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Observations

7,884

7,884

10,900

10,665

10,94910,0350.73120.64420.42940.69400.95440.9630R

First stage
GAP

0.2462***0.2467***0.2317***0.2303***0.2316***0.2306***（0.0314）（0.0315）（0.0273）（0.0272）（0.0273）（0.0280）

注） 最低賃金引上げ前の最低賃金と生活保護水準の乖離率（GAP）を操作変数とした 2SLS 推計，カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，** は有意水準 1％，5％．

失業率を説明変数から除いた結果は付表 5 で，れぞれ Y ，ΔMW  である．

ベースラインの結果とほとんど違いがない．さFE 推計の結果は表 4A（2 年間），B（3 年間）

らに，特定（産業別）
最低賃金の主な対象業種にに示す通りである．いずれの被説明変数に対し

産業格付けされている企業をサンプルから除いても，係数の符号は 1 年間で計測した場合と異た推計結果が付表 6 である．この場合も，最低ならない．生産性，利益率を説明する式におい賃金の係数の符号は全てベースラインと同じで，て ΔMW の係数は全て負であり，2 年間の場合利益率に対する係数が 1％ 水準で有意という結の LP，3 年間の場合の TFP においては 10％

果は変わらない．ただし，平均賃金への係数が水準だが統計的に有意である．利益率に対して有意ではなくなる一方，雇用者数への係数がマはインターバルを 2 年間ないし 3 年間にしてもージナルに有意となるという違いがある．

有意水準 1％ の負値である
（
（3）列）
．雇用者数
に関しては，いずれも 10％ 水準で有意な負値

4. 3

中期的な関係以上の推計は最低賃金引き上げと企業パフォ（（5）列），資本装備率については高い有意水準の正値である（（6）
列）．

ーマンスの短期的な関係（インターバル 1 年間）

GAP を操作変数とした 2SLS 推計結果が表を見たものだが，最低賃金の影響は期間を長く

5A，B である．サンプル数が少なくなること

取ると変わるかも知れない．例えば，雇用者数もあって結果はやや不安定で，最低賃金の係数の調整には時間を要するので，賃金コスト上昇

が統計的に有意になるケースは少ない．本稿のに直面した企業が徐々に雇用量を削減し，ある

主たる関心事である生産性については，2 年間，

いは資本への代替を進め，生産性への正の効果

3 年間いずれのインターバルでも最低賃金の係が顕在化していくかも知れない．この点につい数は統計的に有意でない．その他の被説明変数て，2 年間ないし 3 年間のインターバルで推計については，2 年間の推計における利益率，雇してみた．2 年間の場合，被説明変数は Y ，用者数では有意な負値，平均賃金には有意な正説明変数は ΔMW  で，3 年間の場合はそ値となっている．3 年間の推計では平均賃金に

40

経

済

研

究

表 4．中期的な関係（固定効果推計）
A．2 年間ΔMW Controls
Observations
R（within）（1）LP

（2）TFP （3）ROA （4）WAGE （5）EMP（6）KL

−0.3847−0.4180*−0.1309***

0.1239−0.2401*

0.6952**（0.2600）（0.2098）（0.0339）（0.1025）（0.1425）（0.2999）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

34,56834,15047,01546,36047,24844,9480.05080.06800.03050.09100.21490.1585注） カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，**，* は有意水準 1％，5％，10％．

B．3 年間ΔMW Controls（1）LP

（2）TFP （3）ROA （4）WAGE （5）EMP−0.2754*−0.1834−0.1061***

0.0926−0.2134*

0.6561***（0.1427）（0.1296）（0.0212）（0.0681）（0.1244）（0.2079）

yes

yes

yes

yes

yes

（6）KL

yes

Observations

29,86929,471

41,14440,492

41,34439,365R（within）

0.03670.07620.02390.09990.0831

0.0481

注） カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，* は有意水準 1％，10％．

対してのみマージナルに有意な正値という結果る余地がある．すなわち，生産性の高い
（低い）

である．

企業ほど最低賃金引き上げによって付加価値シ

ここまでの結果を要約すると，分析対象期間

ェアが拡大
（縮小）
しているかどうかである．

において，少なくとも最低賃金が存続企業の生

具体的には，実質付加価値額 ( VA ) を被説

産性を高めるという効果は確認できず，小さな明変数とし，最低賃金の変化と前期の TFP の負の影響が観察される場合がある．利益率に対交差項 ( ΔMW   TFP ) を説明変数に使用

しては定式化に関わらず比較的明瞭な負の影響した推計を行ってみた23）．

が確認される．最低賃金の外生的な上昇に対応

なお，前期の付加価値額や付加価値額の過去して，企業は利益を圧縮して賃金上昇に対処し3 年間のトレンドをコントロールする点は，生ていると解釈できる．

産性等の推計と同様である．仮に最低賃金引き
上げが資源再配分効果を通じて集計レベルの生

4. 4

再配分効果

最低賃金が経済の生産性を高める経路としては以上で分析してきた内部効果のほか，再配分

産性を高める効果を持つとすれば，交差項の係数は有意な正値になると考えられる．
推計結果をまとめたのが表 6 である．
（1）列効果がありうる．本稿で使用するデータは全数

は OLS 推計，
（2）
（3）列は生産性と同様の定式，

調査ではなく企業規模による裾切りがあるため，化での FE 推計及び 2SLS 推計である．OLS 推

最低賃金の上昇に伴う企業の退出や参入を分析

計及び 2SLS 推計では 3 ケタの産業をコントロ

することはできない．しかし，存続企業におけールしている．交差項の係数はいずれも正値で，る市場シェア変化を分析することで，このメカ

OLS 推計では 5％ 水準で有意である．すなわ

ニズムが働いているかどうかについて示唆を得

ち，企業間のクロスセクションの観点からは，

最低賃金と生産性

41

表 5．中期的な関係（操作変数推計）
A．2 年間ΔMW Controls
ObservationsR（1）LP

（2）TFP （3）ROA （4）WAGE （5）EMP（6）KL

−0.4449−0.2853−0.1555*

0.9665**−0.5249**

0.4160（0.3253）（0.3417）（0.0810）（0.4709）（0.2390）（0.3835）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

7,356

7,231

10,013

9,811

10,0529,171

0.67470.5576

0.32610.64610.93010.9329First stage
GAP

0.4809***0.4804***0.4676***

0.4648***0.4675***0.4648***（0.0600）（0.0606）（0.0522）（0.0522）（0.0521）（0.0539）

注） 最低賃金引上げ前の最低賃金と生活保護水準の乖離率（GAP）を操作変数とした 2SLS 推計，カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，**，* は有意水準 1％，5％，10％．

B．3 年間（1）LP
ΔMW Controls
ObservationsR（2）TFP （3）ROA （4）WAGE （5）EMP（6）KL

0.1117

0.4825−0.03150.6731*−0.3101

0.1055（0.3695）（0.4573）（0.0560）（0.3922）（0.1982）（0.4789）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

6,993

6,880

9,560

9,364

9,598

8,751

0.64620.51740.27010.61900.90000.90410.6513***0.6507***0.6458***0.6420***0.6456***

0.6420***（0.0772）（0.0776）（0.0703）（0.0711）（0.0702）（0.0717）First stage
GAP

注） 最低賃金引上げ前の最低賃金と生活保護水準の乖離率（GAP）を操作変数とした 2SLS 推計，カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，* は有意水準 1％，10％．

最低賃金が上昇したときに，もともと TFP の

4. 5

企業の都道府県間移動高かった企業の相対的な付加価値シェアが高ま

最後に，最低賃金と企業の都道府県間移動にる と い う 関 係 が あ る．他 方，FE 推 計 及 び

ついて，本稿のデータから観察できる事実を示

2SLS 推計の結果からは，最低賃金引き上げがしておきたい．最低賃金をめぐる議論では，最存続企業間でのシェア再配分を通じて経済全体

低賃金の地域差を縮小ないし撤廃することが地の生産性を高めるという因果関係があるとまで

域間格差を是正する上で望ましいという主張がは言えない．ただし，ここでの推計はあくまでしばしば行われている．一方，第 2 節で見た通も一定規模以上の企業の中での再配分効果を扱り，最低賃金の地域差と労働者の地域間移動とっているに過ぎないことを改めて留保しておきの関係について，米国のいくつかの研究は，低たい．

スキル労働者が最低賃金が上昇したさせた地域から転出し，あるいはその地域に転入しなくなるという結果を報告している．しかし，最低賃

42

経

済

研

究

道府県間で移転した―企業が少数ながら存在す

表 6．最低賃金と再配分効果

る．複数の事業所を持つ企業の場合，本社を企（1）VAOLS（2）VAFE（3）VA
2SLS

業内の別の事業所に変更したケースがありうる

0.5100**−0.5582−0.3333（0.2176）（0.4259）（0.4336）

業自体が県境を越えて移動したことになる．そ

1.3068**0.50271.5555（0.6097）（0.5465）（1.8197）−0.1283***−0.2390***−0.1414***（0.0100）（0.0193）（0.0351）ΔMWTFP  ΔMW
TFP

Controls

yes

yes

yes

Observations

42,81142,8118,448

R

0.90840.25050.8901

注）（1）は OLS 推計，（2）は FE 推計，（3）は GAP 及び GAPと TFP の交差項を操作変数とした 2SLS 推計．OLS 及び 2SLS 推計は 3 ケタ産業をコントロール．カッコ内は都が，事業所が一つしかない企業の場合には，企こで，転出，転入の有無を被説明変数，最低賃金水準を説明変数としたシンプルなプロビット推計を行ってみた．
最低賃金と平均賃金は強い相関を持っているので，推計される最低賃金の係数は単に都道府
県の一般的な賃金水準を反映しているかも知れない．そこで，都道府県の平均賃金（対数）をコントロールする．転出（Move Out）については
前 期 の 数 字（MW, Mean Wage ）を，転 入（Move In）では当期の数字（MW, Mean Wage ）

道府県でクラスターした標準誤差．***，** は有意水準 1％，

を説明変数とする．観測されない都道府県特性

5％．FE 推計のR は within．

による影響を除去するため，都道府県ダミーをコントロール変数として用いる．さらに，分析

表 7．最低賃金と都道府県間の転出・転入（1）Move out
MW 

（2）Move inの本社移転への助成措置が採られるなど年次による政策変更があることを考慮し，また，マクロ経済環境の変動をコントロールするため，年0.0252***

ダミーを使用する．

（0.0063）
Mean wage 

対象期間の後半では，地方創生の観点から企業推計結果は表 7 に示す通りである．同表（1）0.0117***列は転出，（2）列は転入に関する結果である．

（0.0033）
MW 

0.0021

転出の前年に最低賃金水準 ( MW ) が高い都

（0.0072）

道府県に立地していた企業ほど翌年に転出する

0.0034

確率が高い．ただし，量的には最低賃金が 1 標（0.0103）

準偏差高いと転出確率が 0.3％ 高くなるという

Mean wage Prefecture dummie

yes

yes

小さな関係である．一方，転入の場合，当年のYear dummies

yes

yes

最低賃金水準 ( MW ) の係数は統計的に有意でObservations

75,72890,645なく，最低賃金の高い／低い地域に他地域から

Pseudo R 

0.08790.0514注） プロビット推計の限界効果を表示．カッコ内は標準誤差．*** は有意水準 1％．

企業が転入するという関係は確認されない．ここでの観察事実だけから断定的なことは言えな
いが，少なくとも地方圏の最低賃金を引き上げてその地域差を縮小するのではなく，むしろ大都市圏の最低賃金を引き上げることが企業の地

金が企業の立地選択に及ぼす影響については研究例が乏しく，今後の重要な課題だと指摘されている（Dube and Lindner, 2021）．

方分散を促す可能性が示唆される．
5．結論

本稿で使用している企業パネルデータにおい

本稿では，最低賃金の引き上げと生産性の関て，存続しているが本社所在地が変化した―都係について，関連する内外の研究をサーベイし最低賃金と生産性

43

た上で，日本の企業レベルのパネルデータを都

業員 50 人未満の小規模な企業は対象外である

道府県最低賃金のデータと接続して実証分析をこと，存続企業のみを対象にした分析であって行った．分析結果によれば，最低賃金引き上げ

参入・退出の分析は射程外であることを改めてが企業の生産性を高めるという関係は観察され留保しておきたい．

ず，いくつかの推計では生産性に対して小さな（一橋大学経済研究所）

負の影響を持つ可能性が示された．ただし，統計的に有意な場合であっても量的には小さい．
一方，最低賃金が企業の利益率に対して負の影響を持つこと，平均賃金に対して小さな正の効果を持つことは，比較的明瞭に確認された．
いくつかの推計では，最低賃金の引き上げが従業者数に対して負，資本装備率に対して正の効果を持ったことを示す結果が見られた．賃金コ
スト上昇に直面した企業が収益を圧縮して賃金を引き上げるとともに，労働から設備への代替を図ろうとした可能性が示唆される．しかし，定式化や計測期間の違いによって結果が異なる
ため，必ずしも頑健な結果とは言えない．
本稿で使用した企業パネルデータは小規模な企業が対象外ということもあって暫定的な結論にとどまるが，最低賃金引き上げがもともと生産性の高い企業の付加価値シェアを高めること
を通じて経済全体の生産性を高めるという再配分効果の存在を示唆するクロスセクションの関係が見られた．ただし，これを因果関係として解釈できるだけの証拠は得られなかった．このほか，企業が最低賃金（及び平均賃金）の高い地
域から他地域に転出する傾向がある（ただし量的には小さい）ことが示唆された．この結果は，
地域間経済格差に対する最低賃金の地域差の含意を考える際，労働需要側に注意を払う必要があることを確認するものと言える．
以上の結果は，最低賃金を生産性向上の政策手段として用いることを支持するものではない．
ただし，第 2 節で見た通り，最近の海外の研究の中には，最低賃金引き上げの影響には非線形性があることを示すものがある．日本の最低賃金は国際的に見て高い水準ではなく，引き上げ
幅も極端に大きなものではなかったので，目に見えるような効果が確認できないのかも知れない．また，本稿で推計しているのは最低賃金引き上げの短期的・中期的な効果であること，従注＊ 本稿は，Morikawa（2019）をベースに，推計方法，分析対象期間を含めて全面的に修正したものである．一橋大学経済研究所定例研究会において討論者を務めていただいた川口大司氏，研究会の中で有益なコメントをくださった有本寛，祝迫得夫，植杉威一郎，
臼井恵美子，神林龍，後藤玲子，澤田真行，陣内了，
手島健介の各氏に謝意を表したい．また，本稿の原案を執筆する過程で，犬飼真也，児玉直美，小西葉子，近藤恵介，山口一男，矢野誠，殷婷の各氏からコメントを頂戴したことにも感謝したい．「経済産業省企業
活動基本調査」の調査票情報の利用に当たっては，経済産業省調査統計グループの関係者の協力を得た．本
研 究 は，科 学 研 究 費 補 助 金（18H00858, 20H00071,
21H00720）の助成を受けている．
1） 最近の代表例として，アトキンソン（2019）．内閣府（2011）は，OECD 諸国において，低賃金層の賃金が相対的に高めに維持されている国では，サービス業の相対的な生産性が高いという相関関係がある旨を記述している（因果関係ではない旨を留保）．厚生労働省（2016）は，OECD 諸国のデータに基づき，「低賃金層の賃金底上げは，国全体の労働生産性の上昇につながる可能性も」と記述している（因果関係を示すもの
ではない旨を留保）．
2） 新型コロナ感染症の影響下にあった 2020 年，
中央最低賃金審議会は，引上げ額の目安を示すことは困難であるとし，結果的に全国加重平均で 1 円の引き上げにとどまった．2021 年の中央最低賃金審議会は，全ての都道府県の最低賃金を 28 円（3.1％）引き上げるという目安額を答申し，結果的に全国加重平均で 930
円と 28 円の引き上げとなった．
3） 最低賃金と雇用の関係についての最近のサーベ
イ 論 文 と し て，Manning（2016）, Neumark（2017,2018）．日本を対象とした代表的な研究として，Kawaguchi and Mori
（2009, 2021）, Kambayashi et al.
（2013）, Okudaira et al.（2019）．
4） このほか雇用者数という外延（extensive margin）ではなく，労働時間という内延（intensive margin）での労働投入量の削減が起きていることを示す研究がある（e.g., Jardim et al., forthcoming）．
5） 最低賃金の上昇がサービス価格の引き上げを通じて消費者に転嫁される場合，サービスの量・質に変化がない限り，実質で見た生産性上昇を意味しないことは当然である．しかし，実務者の間では製品やサービスの価格上昇が生産性上昇につながるという認識が意外なほど強く（森川，2018），最低賃金引き上げが生産性向上をもたらす経路の一つと誤解されている可能
性がある．

44

経

済

6） Cengiz et al.（2020）は，米国の最低賃金引き上げを対象にした分析により，貿易財産業（製造業）では雇用減少が示唆される（弾性値▲ 1.4）一方，非貿易財
産業（飲食，小売等）では弾性値がほぼゼロという結果を報告しており，Harasztosi and Lindner（2019）と同様の含意を持っている．
7） 日本では，Morikawa（2019）が都道府県及び企業レベルのデータを用いた分析により最低賃金の引き上げが生産性を高める関係は確認されないという結果を報告している．務川他（2020）は，中小企業のデータを用いた分析を行い，最低賃金と労働生産性の関係は業種・地域によって異なり，労働市場及び製品市場の独占力が関係していると論じている．
8） 市場の新陳代謝を促すための政策には様々なものがある．それらの中で最低賃金を政策手段として用いることの当否については議論がありうる．
9） 日 本 で は，Izumi et al.（2020）が「工 業 統 計 調
査」（経済産業省）を用いて製造業を対象とした分析を行い，最低賃金引き上げにより企業の退出率が高くなるが，市場集中度の高い産業では退出率への影響は小さいという結果を報告している．生産性を直接に扱ったものではないが，奥平他（2013）は，「工業統計調査」（経済産業省）のミクロデータを使用した分析により，最低賃金引き上げが企業内の資源配分の効率性にネガ
ティブな影響を与えている可能性を指摘している．
10）「空間的均衡」に関する代表的なサーベイ論文
として，Glaeser and Gottlieb（2009）を挙げておきたい．
11） 都道府県別最低賃金制度を採っている日本でも，同一都道府県内の最低賃金は一律なので，都道府
県内で平均賃金が相対的に低い市町村から県庁所在地などの都市部へ労働需要をシフトさせている可能性がある．
12） 最低賃金を対象にした研究ではないが，空間的均衡から乖離した全国一律の賃金設定（学校教員，
看 護 師，公 務 員 等）の 弊 害 を 示 す 研 究 は 多 い（e. g.,
Propper and Van Reenen, 2010 ; Britton, and Propper,
2016）．Boeri et al.（forthcoming）は，地域の賃金と生産性の関係についてイタリアとドイツを比較し，賃金の地域差を許容しないイタリアの賃金設定制度は賃金と生産性の大きなギャップを生む結果，大きな資源配分上の損失をもたらしていることを示している．
13） 日本の地域別最低賃金は，中央最低賃金審議会が地域毎の最低賃金改定額の「目安」を提示し，都道府県の地方最低賃金審議会が目安を参考に決定するという二段階のプロセスとなっている．全国加重平均
値で見ると目安額と同程度の改定額となることが多い．
14） カイツ指標は賃金の中央値に対する比率を用いることも多いが，各都道府県の賃金の中央値は公表されていないため，本稿では一般労働者の時間当たり賃金の平均値を使用した．
15） 例えば，「企業活動基本調査」の 2018 年度の計数は，「2019 年調査」結果の数字を使用しており，
本稿ではこれを「2018 年」と表記する．
16） 企業が都道府県を越えて転出したケースは，
分析対象期間の累計で 222 件（観測値の約 0.2％）である．
17） インデックス・ナンバー方式による TFP の研

究
計測については Syverson（2011）参照．
18） 生活保護費は月額であり，世帯構成などによっても異なるため，時間当たり地域別最低賃金と単純に比較することはできない．最低賃金は月当たり労働時間を 173.8 時間とした手取額を，生活保護費は若年
単身世帯の人口加重平均額を用いることなどが，当時の中央最低賃金審議会において決定された．
19） Moulton（1990）, Cameron and Miller（2015）参照．
20） 最低賃金の影響が非正規労働者の雇用に強く現れる可能性を考慮し，フルタイム，パートタイムそれぞれについて推計した場合，いずれも最低賃金の係数は有意ではなかった．
21） 比較的多数の企業・労働者が特定最低賃金の対象となっている鉄鋼業，一般機械器具製造業，電気
機械器具製造業，輸送用機械器具製造業，各種商品小売業，自動車小売業が主業の企業をサンプルから除外
した．
22） 従業者数をフルタイム，パートタイムに分けて推計すると，最低賃金のフルタイム労働者数に対する係数は正値だが有意ではなく，パートタイム労働者
数への係数は 5％ 水準で有意な負値となる．FE 推計の結果と異なることもあって強い結論を導くのは困難
だが，パートタイム労働者の雇用への影響が相対的に強い可能性を示唆している．
23） GAP は ΔMW に 対 し て，GAP TFP はΔMW TFP に対して高い説明力を持っている．
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最低賃金と生産性

47

付表 1．最低賃金（カイツ指標）と生産性・収益性（固定効果推計）

ΔKAIZ  Controls（1）LP

（2）TFP（3）ROA

（4）WAGE

（5）EMP

（6）KL

−0.4431**−0.4589**−0.1099***

0.0725−0.0579−0.1396（0.1659）（0.1914）（0.0397）（0.0748）（0.0622）（0.1559）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Observations

40,65740,17054,96954,21055,242

52,560R（within）

0.15360.12250.09510.129

0.46790.4097注） カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，** は有意水準 1％，5％．KAIZ は最低賃金の都道
府県平均賃金に対する比率．

付表 2．失業率を除いた推計（固定効果推計）

ΔMW Controls
Observations
R（within）（1）LP

（2）TFP（3）ROA

（4）WAGE

（5）EMP

（6）KL

−0.4445−1.0298*−0.1769***

0.2991**−0.1977

0.6571*（0.2935）（0.5294）（0.0492）（0.1307）（0.2442）（0.3894）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

40,65740,17054,96954,21055,242

52,5600.15320.12240.09490.12890.46790.4098注） カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，**，* は有意水準 1％，5％，10％．

付表 3．特定最低賃金対象業種を除いた推計（固定効果推計）

ΔMW Controls（1）LP

（2）TFP（3）ROA−0.5508*−1.2264**−0.1942***0.0196−0.25020.6470（0.2959）（0.4694）（0.0551）（0.1995）（0.2543）（0.4055）

yes

yes

yes

（4）WAGEyes（5）EMP

yes（6）KL

yes

Observations

30,74330,322

42,417

41,78142,64040,135R（within）

0.15170.11310.08130.12070.45820.3990注） カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，**，* は有意水準 1％，5％，10％．

48

経

済

研

究

付表 4．最低賃金（カイツ指標）と生産性・収益性（操作変数推計）

ΔKAIZ  Controls（1）LP

（2）TFP（3）ROA

（4）WAGE

（5）EMP

（6）KL

−1.0088−2.3048*−1.1331**5.2385−2.05180.4372（1.9096）（1.3530）（0.4739）（3.3567）（1.5505）（1.0804）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Observations

8,034

7,884

10,900

10,665

10,94910,035R

0.73150.64390.42070.67780.95380.9630First stage
GAP

0.0938***0.0940***0.0760**0.0768**0.0754**0.0749**（0.0268）（0.0267）（0.0338）（0.0333）（0.0339）（0.0340）注） 最低賃金引上げ前の最低賃金と生活保護水準の乖離率（GAP）を操作変数とした 2SLS 推計．カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，**，* は有意水準 1％，5％，10％．KAIZ は最低賃金の都道府
県平均賃金に対する比率．

付表 5．失業率を除いた推計（操作変数推計）

ΔMW Controls（1）LP

（2）TFP（3）ROA

（4）WAGE

（5）EMP

（6）KL

−0.3701−0.8871−0.3449***

1.9014**−0.7398

0.2373（0.8231）（0.7036）（0.1309）（0.7954）（0.4544）（0.3905）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

Observations

8,034

7,884

10,900

10,665

10,94910,035R

0.73120.64420.42930.69390.95440.9630First stage
GAP

0.2469***0.2473***0.2325***0.2310***0.2324***0.2314***（0.0310）（0.0311）（0.0255）（0.0254）（0.0255）（0.0263）

注） 最低賃金引上げ前の最低賃金と生活保護水準の乖離率（GAP）を操作変数とした 2SLS 推計．カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，** は有意水準 1％，5％．

付表 6．特定最低賃金対象業種を除いた推計（操作変数推計）

ΔMW Controls
ObservationsR（1）LP

（2）TFP（3）ROA

（4）WAGE

（5）EMP

（6）KL

−0.7840−0.8233−0.3763***

1.1865−0.8918*0.4146（0.8716）（0.7092）（0.1268）（0.8759）（0.4618）（0.4432）

yes

yes

yes

yes

yes

yes

6,643

6,505

9,139

8,922

9,182

8,304

0.7546

0.66780.44630.70870.95070.9624First stage
GAP

0.2469***0.2468***0.2322***0.2309***0.2320***0.2308***（0.0307）（0.0309）（0.0269）（0.0266）（0.0270）（0.0276）

注） 最低賃金引上げ前の最低賃金と生活保護水準の乖離率（GAP）を操作変数とした 2SLS 推計．カッコ内は都道府県でクラスターした標準誤差．***，* は有意水準 1％，10％．