Discussion Paper No.354

労働組合が賃金に与える影響の日中比較

中央大学経済学部
松浦 司

お茶の水女子大学
江 天瑶

September 2021

INSTITUTE OF ECONOMIC RESEARCH
Chuo University
Tokyo, Japan

労働組合が賃金に与える影響の日中比較

中央大学経済学部松浦

お茶の水女子大学
江

司1

天瑶

要旨
本稿は、日中の家計データを用いて、労働組合が賃金水準や賃金分布に与える影響を分析する。賃金水準に関しては、日本では固定効果モデルでも組合が存在すると賃金が 10％程度上昇する。ただし、組合効果の男女差はほとんど存在しない。中国では４期間パネルデータを用いると、固定効果モデルでは労働組合が存在すると賃金が 50％上昇し、組合効果は女性の方が大きい。さらに、分位回帰モデルを用いると、日本の場合は賃金が低い層では組合効果が観察されるが、賃金が高い層では有意な効果は観察されない。このことは、組合は賃金格差を小さくする効果があることを意味する。一方、中国では賃金が高い層で組合効果が観察され、低い層では観察されない。このことは、組合がむしろ賃金格差を拡大させる要因となっていることを意味する。

Key words: 労働組合

1

賃金

分位回帰

日中比較

t-matsu@tamacc.chuo-u.ac.jp
11. はじめに近年、多くの先進国では労働組合を通じた Collective Voice の有効性を疑問視する声が強くなり、従業員の労働条件が集団的労使関係(IR)から個別的人的資源管理（HRM）によって決定される傾向が指摘されている(Bryson,2004; Bryson et al.2013)。このような状況を背景にして、労働組合組織率や加入者数の低下傾向が続いている。図 1-1 の日本の推定組織率と労働組合員数の推移が示すように、推定組織率は一貫して低下し 1970 年には 34％であったが推定組織率が 2019 年には 15％となった。組合員数も 90 年代半ばぐらいから低下傾向である。一方、中国の場合は図 1-2 が示すように、2000 年以降は特に組織率、加入者数ともに上昇しており、2012 年には加入率が 36％、加入数が 2 憶 8000 万人となった。このように日中では全く異なった傾向となっている。
また、日中では労働組合の法的、制度的な機能も大きく異なっている。中国の場合、全ての労働組合は The All-China Federation of Trade Unions（以下 ACFTU とする）に所属す
ることが定められており、共産党が ACFTU を通じて組合に影響力を及ぼしている。さらに、組合は従業員の自発的な意思によって形成されるのではなく、ACFTU が促すことによって形成される。一方、日本の場合は複数のナショナルセンターが存在しており、ナショナ
ルセンターの各組合に対する影響力は限定的である。日本の組合は中国だけではなく欧米とも異なり、企業別組合でありナショナルセンターなど上部組織からの影響は弱い。
このように組合組織率も制度的な役割も大きく異なる日中の組合では、その効果もどのように異なるのかについて検証したい。労働組合の賃金に対する効果に関しては 、Freeman(1980)、Freeman and Medoff(1984)、Booth(1995)などが嚆矢となって、賃金、労働生産性、離職率、利潤、労働時間、その他フリンジベネフィットをアウトカム変数とした研究が数多く存在する。
そこで、本稿ではアウトカム変数を賃金水準と賃金分布に着目する。
本稿には３つの特徴がある。第１に、日中の労働組合の比較を行っている点である。中国
だけ、もしくは日本だけに着目した労働組合の賃金に対する影響を分析した研究は数多く存在する。しかしながら、日中の比較を行った研究は存在しない。第２に、Yao and
Gunderson(2020)も指摘するように、中国の家計パネルデータを用いた組合の賃金効果を分析は少なく、固定効果をコントロールしたうえでの組合の賃金効果を分析した中国の分析はほとんど存在しない。第３に、分位回帰モデルを用いて日中の組合の賃金分布に与える影響を分析した研究は少ない。分位回帰モデルを用いることで、組合の賃金効果が高賃金層もしくは低賃金層により顕著であるのかを分析することが可能となる。
さらに、本稿には以下の政策的な意義もある。日本を含めた多くの先進国では労働組合の組織率が低下して労働組合の意義が問われている。一方、中国では労働組合組織率が上昇傾向にある。政府による影響力によって労働組合を形成させる面が強いが、労働組合の効果が中国の方が強いのであれば、政府の労働組合を通じた影響力を行使することに、賃金上昇などに対して一定の意義があると解釈することもできる。逆に組合効果がないならば、政府を通じた労働組合への干渉には意味がないと解釈することができる。
2

２節では先行研究をサーベイし、３節では日中の労働組合の制度的な変遷と現状を比較する。４節ではデータと推定モデルについて説明する。５節では実証分析を行い、６節で結論と今後の課題を述べたい。
2. 先行研究
近年、中国の労働組合の賃金をはじめとする労働条件等に対する分析は蓄積されている。
ただし、その多くは企業レベルデータや省別データを用いており、家計データを用いた研究は相対的に少ない。賃金に関しては、Yao and Zhong(2013)が中国の企業データを用いて、組合があると時間当たりの賃金が高くなることを実証している。また、Budd et al.(2014)は1994-2008 年の省別のデータを用いて組合組織率が対数賃金に対して有意ではないことを実証している。一方、Ge(2014)は企業データを用いて、組合が存在すると賃金を 8.6-27.1％
上昇することを示している。また、Gunderson et al.(2016)は本稿で使用するのと同じ CFPSの 2010 年データを用いて、組合の効果を Oaxaca 分解にて属性要因と係数効果の差を識別している。その結果、賃金が下位 10％層では労働組合に加入すると賃金が 59.3％上昇する
が、上位 10％層では賃金が 34％上昇することから、低収入層の方で組合効果が顕著である。
また、企業の所有形態ごとの組合の賃金効果を分析し、政府企業では組合の効果が 22.3%であるのに対して、State-owned firms や外資企業では組合効果が有意ではないことを実証している。Yao and Gunderson(2021)は、CFPS の 2010 年データを用いて、組合が存在すると賃金が 6.4-9.6%上昇することを実証している。また、組合の設立や交渉事項に関する省の規定(Provincial Measures Establishment and Provincial Measures Compensation)の強さ
をコントロールしても、組合の存在は賃金を上昇させることを実証している。
労働組合の賃金以外に対する効果については以下のとおりである。労働生産性に関して、Ge(2007)では労働組合が生産性に対してはプラスの効果があるが、利益にはマイナスの効
果があることを実証している。Lu et al.(2010)は民間企業データを用いて、労働組合は労働生産性にプラスの効果があることを確認している。Yao and Zhong(2013)が中国の企業デー
タを用いて、組合があると年金が存在する確率も上昇することを実証している。
日本の労働組合の賃金に対する効果については、Tachibanaki and Noda(2000)が労働組合の賃金効果が男性では確認されなかったが、女性では正の効果を示している。また、Haraand Kawaguchi(2008)は家計ミクロデータを用いて、Cotton-Neumark 分解で組合員と非組合員の賃金格差の原因を分析している。Morikawa(2010)は労働組合が生産性を上昇させる
一方で、アメリカの研究が示すように労働組合は生産性を上昇させるが、それ以上に賃金を上昇させるという議論は日本では当てはまらないとする。Okamoto and Matsuura(2020)は、
企業パネルデータを用いて、労働組合の賃金効果を確認することに加えて、金融持ち株比率の高さや外国人持ち株比率の高い企業では賃金が高くなる傾向があることを示した。

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労 働 組 合 の 賃 金 以 外 に 対 す る 効 果 に 関 し て は 、 以 下 の と お り で あ る 。 Noda andHirano(2013)は 1997 年以前では労働組合があると downsizing を抑制していたが、1997 年
以降は労働組合が存在するとむしろ downsizing を促進することを実証している 2。
3. 日中の労働組合の制度の変遷と現状
中国は日本だけではなく、他の先進国と労働組合制度が大きく異なる。Gunderson et al.
(2016)は中国の労働組合と比較した西欧の組合の特徴として、以下の４点を挙げている。第１に、労働組合は従業員の投票で設置の決定が行われ、組合は通常は経営者と対立的である。
第２に、組合が企業に設置されたとしても従業員は加入しないことも自由である。第３に、１つの会社に１つ以上の組合が存在することがある。第４に、経営者は組合から完全に排除される。
これらの点に関しては、概ね日本も西欧と同様である。ただし、日本も西欧諸国とは労働組合と異なる特徴がある。Aoki(1994)に代表されるように、コーポレートガバナンスと雇用慣行の制度的補完性に着目したうえで、欧米と日本の差に注目した研究が数多く存在する。
雇用慣行のなかで、労働組合に着目した欧米と日本の特徴の違いは以下のとおりである。第１に、日本企業の経営者の多くは従業員から昇進している。さらに、Jacoby(2005)が示すよ
うに日本の経営者は、かつて組合で重要な役割を果たした人の割合が高い。このため、経営者は人事部の役割を重視して、組合と協調的な関係を保つことに努めている。このような理由のために、日本の労使関係は協調的であることが指摘されている (Morikawa 2010;
Tachibanaki and Noda 2000)。第２に、経営者は企業別組合には好意的であるが、組合を通じた外部からの干渉には敵対的である。特に同族企業の経営者は労働組合が存在すると外部から経営干渉されると考え、その結果、同族企業では労働組合が存在しない傾向がある(Matsuura and Noda 2013)。
中国では、第１に、All-China Federation of Trade Unions (ACFTU)は政府から組合を会社に設置するために強いプレッシャーを受ける。
組合設置はトップダウンで決定される。第２に、組合が設置されると企業は全ての従業員が組合のメンバーであると宣言する。ただし、組合の加入は究極的には個人の裁量に委ねられる。第３に組合が設置されると、１つの組合のみが認められる。さらに中国の場合は争議権がない。ただし、Liu and Li(2014)は従業員が非合法のストライキを実施して、政府に公式な組合を設置させることを促した事例を紹介している。
ただし、組合の設置に関しては政府からの圧力があるが、必ずしも経営者が完全に政府の意向に従属的であるわけではない。Liu and Li(2014)は、党の委員会が組合を作るように強制してはじめて経営者が組合を設置するが、人的資源の責任者が組合の議長に指名され、全て2

2000 年以前の労働組合の効果を分析した研究としては、Brunello(1992)や Tsuru and Rebitzer(1995)などが存在する。

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の組合員が中間管理職であり、従業員は組合の存在を全く知らされてないケースを紹介している。また、Gunderson et al.(2016)が示すように、中国でも企業形態によって、組合の賃金効果が異なり、外資系企業や政府所有企業(state-owned enterprises)では労働組合の賃金効
果が観察されない。
日中の労働組合の制度的な特徴を欧米と比べると、以下のように言える。中国の労働組合
は欧米の労働組合と比べると大きく異なっている。一方、日本の労働組合は中国の労働組合と比べると欧米の労働組合と多くの共通点を有する。しかし、日本では経営者の外部労働市
場が十分に発達しておらず、経営者の多くは内部昇進であり、経営者も比較的労働組合に好意的である。さらに、全ての国に共通することとして、労働組合は企業の所有形態と制度的な補完性があり、労働組合の形成や労働条件等に与える影響は企業形態に依存する。
4. データと推定モデル
４節では使用するデータと推定モデルについて説明したい。はじめにデータについて説明したい。中国に関しては、中国家庭動態追跡調査（China Family Panel Studies, CFPS）の2012,2014,2016,2018 年の四期間パネルデータを用いる。CFPS は Institute of Social Science
Survey of Peking University が 2010 年に開始したパネル調査である。層化多段階抽出法を用いて、25 省を調査対象としている。14,798 世帯（大人 33,600、子ども 8,990 人）にイン
タビューとしており、回収率は 87.9％である 3。ただし、2012 年は労働時間の変数がない
ため、労働時間なしの 4 期間パネル分析と、労働時間ありの 3 期間パネル分析を行いたい。
日本に関しては、JHPS/KHPS の 2004 年～2018 年のデータを用いる。KHPS(KeioHousehold Panel Survey)は全国約 4,000 世帯、7,000 人を対象に 2004 年から継続して実施されてきた調査である。JHPS(Japan Household Panel Survey)は 2009 年より新たに全国
4,000 人の男女を対象とした調査である。本論文では、非就業者、自営業者を除くすべてのサンプルを用いる。
具体的な推定モデルは以下のとおりである。
𝐿𝐿𝐿𝐿(𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤)𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝛽𝛽0 + 𝛽𝛽1 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈𝑖𝑖𝑖𝑖 + (𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶) + 𝑐𝑐𝑖𝑖 + 𝑢𝑢𝑖𝑖𝑖𝑖

特に注目する変数は𝛽𝛽1 であり、組合の賃金効果である。賃金に関しては、中国では、「昨年の税引き後の個人所得」の変数を用いた。日本については、被説明変数は「昨年１年間の仕事から得た収入」の対数値である。主な説明変数である労働組合ダミーは、以下の質問項目を使用した。中国の場合、質問は 2012、2014 年では「あなたは以下の組織のメンバーです
か」という質問のうち労働組合と回答した人を１として、それ以外を 0 とする。2016、2018
年では「あなたは労働組合のメンバーですか」という質問に対して、yes と回答した人を 1としたダミー変数を用いる。日本の場合、質問は「あなたは労働組合に加入していますか」3

ただし、2010 年には企業規模データが存在しないために、本稿では使用しない。

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であり、選択肢「1,職場には労働組合はない、2,職場には労働組合はあるが加入していない、
3,職場の労働組合に加入している 4,職場以外の労働組合に加入している、5,あてはまらない」のうち、1 と 2 を 0、3 と 4 を 1 とする労組ダミーを使用する。
このモデルをクラスターロバストな標準誤差を用いた POLS(Pooled OLS)、固定効果モ
デル、ランダム効果モデルにて推定する。さらに、賃金が高い層と低い層では組合効果が異なる可能性を考慮して、分位回帰モデルを用いる。分位回帰モデルでは、𝛽𝛽1 が高賃金層に比べて低賃金層でより係数が大きいならば、組合効果が低賃金層で強いことを意味する。言い換えると、組合が賃金格差を縮小させる効果がある。分位回帰モデルを推定することで、日中の組合に賃金分布を縮小させる効果があるのかを検証したい。
次に日中の年収分布についてみてみたい。図 2-1 は日本の年収分布である。組合加入している場合の平均年収が 499 万円、中央値が 500 万円であり、正規分布に近い形となる。組合に加入していない人の平均値が 344 万円、中央値が 280 万円で左に歪んだ分布となる。
また、賃金分散も組合加入の方が小さい。中国については図 2-2 で示される。都市も農村も賃金の分散が大きい。都市部では組合に加入している人の平均年収が 51,793 元、中央値が42,601 元、組合に加入していない人の平均年収が 30,008 元、中央値が 24,001 元である。
農村部では、組合に加入している人の平均年収が 43,793 元、中央値が 38,201 元で、組合に加入していない人の平均年収が 19,345 元、中央値が 14,201 元である。都市部、農村部ともに組合加入している人の平均年収の方が高く、分散は小さい。
記述統計量は表 1-1、表 1-2、表 1-3 に示される。表 1-1 は日本の結果である。組合加入
率が 18.8％である。賃金は組合加入者の方が有意に高く、分散は小さい。非組合員の平均年
齢は 47.1 歳、組合員は 43.6 歳と組合員の方が低い。有配偶率や都市居住ダミーに関しては、ほとんど違いがない。週労働時間は組合員が 43.4 時間、非組合員が 38.7 時間とやや組合員の方が長い。表 1-2 は中国の 4 期間パネルデータの結果であり、表 1-3 は中国の 3 期
間パネルデータである。組合加入率は 9％であり、図 1-2 が示す集計データと比較しても低い。また、Budd et al.(2014)は省別データを用いて、平均組合加入率を 24％とする。ただし、Yao and Gunderson(2021) 4も指摘するように、本稿で用いるデータは本人に対するア
ンケート調査による結果であり、中国では本人が意識していなくても組合員であることも多いことも一因である（Bai 2011; Liu 2010）。個人所得は組合加入者の方が高いが、労働時間は組合費加入者の方が長い。一方、年齢は組合加入者の方が高年齢層の割合が高く、佑配
偶者率も組合加入者の方が高い。
5. 推定結果
5.1 組合の賃金水準に対する影響の日中比較
5 節では組合の賃金に与える影響に着目する。表 2-1 が日本の結果である。(1)-(3)は男女計の結果である。OLS、固定効果、ランダム効果いずれも労働組合は正に有意である。固定

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Yao and Gunderson(2021)は CFPS 2010 を用いており、8.6％が組合に加入しているとする。

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効果を考慮すると、労働組合に加入していると賃金が 14.3％上昇する。次に男女の違いについて分析する。(4)-(6)が男性、(7)-(9)が女性の結果である。OLS やランダム効果モデルの場合では、男性よりも女性の方が労働組合の効果は大きくなるものの、固定効果法では労働組合の賃金への影響は男女差がほとんど存在しない。Hara and Kawaguchi(2008)では、クロスセクションの家計データで、多くのデモグラフィック変数をコントロールすると、組合の賃金効果が 7-17％となっており、大きな違いはない。表 2-2 は労働時間をコントロー
ルしていない結果である。労働時間をコントロールしないと、労働組合の係数がやや上昇するものの、大きな違いは存在しない。
次に中国の結果に注目する。
表 3-1 は 2014-2018 年の三期間パネルデータの結果である。
OLS やランダム効果では有意となり係数も日本の場合よりも大きい。しかしながら、固定効果法では係数も小さく有意とならない。このため、固定効果を考慮すると中国では労働組合の効果がない可能性がある。ただし、中国のデータは日本のデータと異なり、三期間であることから、個人の労働組合加入の変動を十分に識別することができていない可能性もある。そこで、労働時間の変数はないものの、2010 年のデータを加えた四期間パネルデータ
によって分析する。その結果が、表 3-2 である。労働組合の係数は全て正に有意であり、固定効果の場合、労働組合に加入していると賃金が 46.3％上昇する。次に男女の違いについてみてみたい。(4)-(6)が男性、(7)-(9)が女性である。固定効果法では、男性では組合加入
すると賃金が 30.7％、女性では 63.1％上昇し、女性の方が組合加入の効果が大きいことが示された。
先行研究の多くは省別パネルデータや企業データを用いた検証であるものの、労働組合が賃金にプラスの効果が確認されている。本研究では家計パネルデータを用いて、個人の属性や固定効果をコントロールしたうえでも、中国において労働組合の加入が賃金にプラスになることが確認された。ただし、家計データを用いている Gunderson et al.(2016)や Yao
and Gunderson(2021)と比較すると組合効果が顕著に大きい。１つの可能性としては、本稿
ではより直近のデータを用いているためであり、もう１つの可能性としては手法が異なるためであると考えられる。
日中を比較すると、中国の場合は三期間の固定効果モデルでは労働組合の係数が非有意となるものの、多くのケースでは労働組合に加入すると賃金が高くなる。この効果は日本と比べても顕著に高い。一定の留保は必要であるが、概ね中国の方が労働組合加入の効果が大きいことが示された。
5.2 組合の賃金分布に対する影響の日中比較
次に労働組合の賃金分布に与える影響を考察したい。組合と賃金分布に関しては、
Freeman(1980)は労働組合が賃金格差を縮小させる効果を示している。その理由として、労働組合は従業員の一体性を保つために従業員の賃金格差が小さいことを好むとしている。
Booth(1995)は労働組合があると、教育や勤続年数の収益率を低下させることより、賃金格差が小さくなることを実証している。
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このように、先行研究では労働組合は賃金格差を縮小させる効果があるとする。そこで、本稿では賃金分布のどの水準で労働組合の賃金に与える影響が顕著に観察されるのかを分位回帰モデルを使用して検証したい。つまり、賃金が低い層でより組合効果が強いならば、労働組合が賃金格差を縮小させる効果があることを意味し、逆に賃金が高い層で組合効果が大きいならば、労働組合が賃金格差を拡大させることを意味する。
表 4 が日本の結果である。(1)-(3)が分位回帰モデルの結果である。いずれの場合も組合が正に有意であり、低賃金層と高賃金層のいずれに対しても組合が賃金を上昇させる効果が確認された。さらに係数に着目すると、下位 25％の組合効果が 34％であるのに対して、上位 25％の組合効果が 12％であり、低賃金層でより組合効果が顕著である。さらに、(4)(6)は固定効果分位回帰モデルの結果である。下位 25％では組合があると賃金を 18％上昇
させるのに対して、中央値や上位 25％では労働組合の効果が有意ではない。以上の結果から、
日本の場合は労働組合の効果は賃金が低い層では頑健な形で確認される。
しかしながら、高賃金層では効果が低く、固定効果を考慮すると有意な影響がないことが示された。
次に中国の結果についてみてみたい。表 5-1 は三期間の結果である。分位回帰モデルでは、労働組合の係数は全て正に有意である。係数の大きさを見ると、下位 25%では 34.7％
上位 25%は 26.6％と、賃金が低い層でより組合効果が顕著である。この結果は、日本と同様である。固定効果分位回帰モデルでは、全ての変数が有意ではない。先ほどと同様に、三期間では組合加入の変動が十分に存在しないことで、識別ができていない可能性がある。そこで、労働時間の変数はないものの、四期間パネルデータを用いて検証を行った。その結果が表 5-2 である。分位回帰モデルでは、先ほどと同様の結果が観察された。一方、固定効
果分位回帰モデルでは、中央値や上位 25％では労働組合の効果が正に有意であるが、下位25％では非有意である。賃金水準が高いほど労働組合の係数小さくなるが、下位 25％では有意でない。この結果は、日本の結果とは異なる。下位 25％では労働組合の効果が観察されないことは、労働組合の賃金格差を縮小させる効果が限定的であることを意味する。
6. 結論
労働組合が直面する状況は日中で大きく異なる。中国では労働組合加入率、労働組合員数
ともに増加傾向であるが、日本は他の西欧諸国と同様に加入者数も組織率も低下傾向であり、労働組合離れが進んでいる。また、制度的にも中国ではすべての組合が ACFTU に加入する義務があり、ACFTU を通じて労働組合は共産党の意向を伝える”Transmission Belt”であると指摘される。
このように日中で大きく制度的に異なる労働組合が労働条件にもたらす影響も日中で異なるのかということに着目して分析を行った。具体的には、労働組合の賃金水準や賃金分布に与える影響について、日中の家計パネルデータを用いて検証した。
その結果、以下のことが示された。第１に、日本の場合は固定効果を考慮しても、労働組合が存在すると賃金が 10％以上高くなり、この効果は男女で大きく異ならない。一方、中国では OLS やランダム効果モデルではいずれの場合でも組合が存在すると賃金が上昇する。
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この効果は日本の場合よりも顕著に高い。一方、固定効果モデルに関しては、労働時間をコントロールした三期間パネルでは非有意であるが、四期間パネルデータの場合は固定効果モデルでも労働組合の係数は正に有意で、係数も日本よりも大きい。このため、一定の留保は必要であるが、労働組合の賃金を上昇させる効果は確認でき、多くの推定モデルでは日本の場合よりも効果が大きい。第２に、労働組合の賃金分布に与える影響に関しては、日本の場合は下位 25％に対しては、固定効果を考慮しても組合が賃金を上昇させる効果がみられたが、上位 25％に対しては、下位 25％よりも効果が小さい。さらに、固定効果を考慮すると上位 25％層に対しては組合の賃金効果が確認されなかった。一方、中国の場合は分位回帰モデルでは日本と同様に賃金が低い層の方がより組合効果が大きいことが示された。ただし、固定効果を考慮すると、下位 25％の組合効果が非有意となる。このことは、日本と比べると労働組合の賃金格差縮小効果が弱いことが示唆される。
これらの結果は、以下のように考えることができる。一部の結果で非有意であるが、労働組合の賃金水準に対する効果は中国の方が大きい。中国の労働組合は、自発的に形成されるというよりも政府が会社内の労使関係の安定化のために形成を促されている側面が強い。
また、ストライキの権利が認められていないなど、労働組合の活動にも制約がある。それにもかかわらず、本稿では労働組合の効果が大きいことが示された。１つの可能性としては、
Yao and Zhong(2013)が指摘するように、政府が社会的安定のために、ACFTU を通じて経営者に賃金上昇圧力をかけているためであると考えられる。また、日本や欧米と異なり、中国において労働組合加入率が上昇していることも政府の推奨が要因であると考えられる。
ただし、下位 25％層に対する労働組合の効果に関しては、留保が必要である。
今後の課題としては以下の点が挙げられる。第１に、労働組合のアウトカムである労働条
件に与える影響について、本稿では賃金水準と賃金分布のみに注目したが、年金、フリンジ
ベネフィット、仕事満足度といった他の労働成果に与える影響についても考察する必要がある。第２に、中国データに関しては３期間データの場合に固定効果モデルで労働組合の係数が有意にならなかったのは、組合加入の変動が小さいために識別が十分でなかったことが原因であるのか、それとも労働時間の影響によるのかについて明らかにすることができなかった。この点は長期間のデータを用いることで、識別が可能となる。第３に、本稿では
日中の労働組合の共通点と相違点を示したが、これらの日中の違いは、組合制度の何が違うために生じたのかについては、検証できていない。日中の先行研究では、企業の所有構造の違いが労働組合の形成や労働組合の労働条件に与える効果に影響することが示されている。
そこで、日中のパネルデータを用いて、企業の所有構造の違いによって組合加入に対して影響するかどうか、労働組合の労働条件に与える影響が異なるのかを検証することは、日中の組合効果が異なる理由を分析する上で有用となる。これらについては今後の課題としたい。

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11

図 1-1.

日本の推定組織率と労働組合員数の推移

40

1,400

35

1,200

30

1,000

25

800

20

600

15

400

10

200

5

0

0

労働組合員数（万人）

図 1-2.

中国の組織率と労働組合員数の推移

12

推定組織率（％）

図 2-1.

賃金分布：日本

0
.003

1

0

.001

.002

Density

.001

.002

.003

0

0
Graphs by uniond

図 2-2.

500

1000

仕事からの収入, 昨年

賃金分布：中国

13

1500

2000

表 1-1

記述統計量：日本

Union

Non-Union

Mean

Std. Dev.

Mean

Std. Dev.

Wage

499.60259.62344.08313.22

Age30

0.27

0.45

0.19

0.39

Age40

0.31

0.46

0.29

0.45

Age50

0.32

0.47

0.45

0.50

Married

0.75

0.43

0.73

0.44

Working Hour

43.43

14.88

38.74

18.96

City

0.27

0.44

0.29

0.45

Obs
表 1-2

8,287

35,605

記述統計量：中国 2012-2018

Union

Non-Union

Mean

Std. Dev.

Mean

Std. Dev.

Wage

53888

41672

31935

36379

Aged20

0.178

0.383

0.337

0.473

Aged30

0.303

0.460

0.272

0.445

Aged40

0.305

0.460

0.247

0.431

Aged50

0.214

0.410

0.144

0.351

Married

0.831

0.375

0.765

0.424

Urban

0.850

0.358

0.603

0.489

Sample Size
表 1-3

2,512

25,553

記述統計量：中国 2014-2018

Union

Non-Union

Mean

Std. Dev.

Mean

Std. Dev.

Wage

57507

42536

34064

36320

Aged20

0.190

0.393

0.360

0.480

Aged30

0.305

0.461

0.272

0.445

Aged40

0.290

0.454

0.228

0.419

Aged50

0.214

0.410

0.140

0.347

Married

0.819

0.385

0.743

0.437

Working Hour

46.371

13.91652.79117.523

Urban

0.850

0.357

0.608

0.488

Sample Size

2,084

18,66814表 2-1.

労働組合の賃金に与える影響：日本

(1)

(2)

(3)

(4)

Total
Union
Age30
Age40
Age50
MarriedWorking Hour

(5)

(6)

(7)

Male

(8)

(9)

Female

POLS

FE

RE

POLS

FE

RE

POLS

FE

RE

0.290***

0.143***

0.204***

0.0945***0.126***

0.137***

0.424***

0.121***

0.238***(0.0179)(0.0163)(0.0142)(0.0154)(0.0196)(0.0166)(0.0312)(0.0270)(0.0243)0.180***

0.169***

0.180***

0.378***

0.284***

0.320***

0.0650**0.02060.0308(0.0215)(0.0261)(0.0216)(0.0281)(0.0304)(0.0260)(0.0298)(0.0421)(0.0324)

0.316***

0.334***

0.340***

0.570***

0.429***

0.468***

0.156***

0.216***

0.189***(0.0243)(0.0317)(0.0235)(0.0307)(0.0365)(0.0279)(0.0322)(0.0524)(0.0348)

0.338***

0.363***

0.369***

0.470***

0.470***

0.468***

0.182***

0.220***

0.210***(0.0251)(0.0381)(0.0258)(0.0325)(0.0447)(0.0305)(0.0332)(0.0622)(0.0368)

0.0858***-0.0392-0.00409

0.372***

0.192***

0.291***-0.250***-0.250***-0.333***(0.0182)(0.0302)(0.0197)(0.0221)(0.0336)(0.0231)(0.0258)(0.0455)(0.0282)

0.0266*** 0.00681*** 0.0106*** 0.00924*** 0.00421*** 0.00534*** 0.0254*** 0.00966*** 0.0137***(0.000540)(0.000375)(0.000375)(0.000554)(0.000414)(0.000396)(0.000838)(0.000668)(0.000666)

0.0752***-0.00675

0.02620.0778***0.03130.0506**0.0508**-0.04220.00746(0.0189)(0.0359)(0.0200)(0.0185)(0.0405)(0.0219)(0.0244)(0.0601)(0.0280)

Firm size, Industry, Year

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

R-squared

0.373

0.074

0.311

0.086

0.338

0.101

Observations

37,79037,79020,922

20,922

16,86816,868

City

37,790Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
15

20,922

16,868

表 2-2.

労働組合の賃金に与える影響（労働時間なし）：日本

(1)

(2)

(3)

(4)

Total

(5)

(6)

(7)

Male

(8)

(9)

Female

POLS

FE

RE

POLS

FE

RE

POLS

FE

RE

0.380***

0.155***

0.209***

0.0911***0.131***

0.142***

0.572***

0.140***

0.254***(0.0223)(0.0170)(0.0154)(0.0160)(0.0202)(0.0173)(0.0375)(0.0285)(0.0261)0.215***

0.178***

0.187***

0.413***

0.297***

0.333***

0.03190.008840.00918(0.0259)(0.0271)(0.0235)(0.0299)(0.0310)(0.0269)(0.0351)(0.0445)(0.0359)

0.323***

0.346***

0.348***

0.602***

0.443***

0.477***

0.101***

0.218***

0.180***(0.0297)(0.0327)(0.0257)(0.0324)(0.0372)(0.0288)(0.0385)(0.0549)(0.0386)

0.324***

0.384***

0.383***

0.470***

0.488***

0.475***

0.152***

0.237***

0.211***(0.0306)(0.0394)(0.0284)(0.0344)(0.0456)(0.0315)(0.0400)(0.0652)(0.0408)

0.0428*-0.0484-0.0284

0.402***

0.199***

0.298***-0.446***-0.288***-0.404***(0.0227)(0.0319)(0.0230)(0.0234)(0.0348)(0.0242)(0.0298)(0.0484)(0.0322)0.0797***-0.00620

0.02090.0803***0.03120.0524**0.0347-0.0381-0.00555(0.0247)(0.0385)(0.0238)(0.0193)(0.0426)(0.0236)(0.0310)(0.0649)(0.0330)

Firm size, Industry, Year

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

yes

R-squared

0.174

0.046

0.273

0.070

0.172

0.063

Observations

37,79037,79020,922

20,922

16,86816,868

Union
Age30
Age40
Age50
Marriedcity

37,790Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
16

20,922

16,868

表 3-1.

労働組合の賃金に与える影響（2014,2016,2018）：中国

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

Firm Size, industry, year

POLS
0.417
(0.0301)
0.331(0.0449)0.220(0.0468)
0.187(0.0503)
0.014(0.0426)0.000(0.0010)0.387(0.0350)
yes

Total
FE
0.038
(0.0878)
0.033(0.1139)-0.178(0.1766)-0.496(0.2433)
0.139(0.1978)
0.004(0.0021)0.574(0.1273)
yes

RE
0.364
(0.0328)0.305(0.0463)
0.218(0.0484)
0.175(0.0517)0.025(0.0450)0.001(0.0010)0.411(0.0369)
yes

POLS
0.267
(0.0401)
0.239(0.0614)0.090(0.0654)0.046(0.0669)
0.213(0.0567)-0.002(0.0012)0.376(0.0460)
yes

Male
FE
0.032
(0.1085)0.072(0.1590)-0.442(0.2219)-0.861(0.2960)
0.363(0.2559)
0.002(0.0026)0.558(0.1592)
yes

RE
0.240
(0.0443)
0.225(0.0644)
0.093(0.0680)
0.045(0.0697)0.221(0.0608)-0.002(0.0013)0.398(0.0488)
yes

POLS
0.577
(0.0451)
0.373(0.0653)0.315(0.0664)0.180(0.0786)-0.127(0.0646)
0.002(0.0017)0.418(0.0534)
yes

FemaleFE
0.027(0.1469)-0.026(0.1551)
0.002(0.2614)-0.224(0.3773)-0.204(0.3148)0.007(0.0035)
0.581(0.2081)
yes

RE
0.507
(0.0486)
0.339(0.0665)0.305(0.0685)0.157(0.0802)-0.120(0.0676)
0.002(0.0017)0.444(0.0561)yes

R-squared
Observations

0.0996
20,752

Union
Age30
Age40
Age50
MarriedWorking Hour
Urban

***
***
***
***

***

0.1367
20,752*******0.128420,752

***
***
***
***

***

***
***

***
**
***

0.1033
11,8960.1513
11,896

Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

17

**
***

***

0.1403
11,896

***
***

***

***

0.1029
8,856

***
***
***
**
**

***

0.1345
8,856

**
***

0.1201
8,856

***
***
***
**
*

***

表 3-2.

労働組合の賃金に与える影響（2012,2014,2016,2018）：中国
(1)

(2)
Total
POLS
FE
0.641
***
0.463
Union
(0.0396)(0.0780)
0.340
***
0.037
Age30
(0.0451)(0.1040)
0.259
***
0.169
Age40
(0.0455)(0.1566)
0.003-0.213Age50(0.0552)(0.2150)-0.128***-0.260Married(0.0437)(0.1459)
0.302
***
0.614
Urban
(0.0336)(0.1073)yes
yes
Firm Size, industry, year
0.05370.0449R-squared
28,06528,065Observations
Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

***

*
***

(3)

(4)

RE
0.619
(0.0406)
0.313(0.0457)
0.273(0.0460)
0.011(0.0555)-0.131(0.0446)
0.325(0.0347)
yes
0.0371
28,065POLS
0.351(0.0478)
0.175(0.0544)0.012(0.0561)-0.198(0.0620)0.171(0.0515)0.297(0.0400)
yes
0.0702
16,175

***
***
***

***
***

18

***
***

***
***
***

(5)
Male
FE
0.307
(0.0916)0.030(0.1243)-0.126(0.1948)-0.444(0.2571)0.069(0.1824)0.511(0.1278)
yes
0.0743
16,175

***

*

***

(6)

(7)

RE
0.342
(0.0486)
0.162(0.0551)0.020(0.0570)-0.189(0.0629)0.173(0.0535)
0.312(0.0414)yes
0.0674
16,175POLS
0.917(0.0661)0.447(0.0721)0.491(0.0714)-0.032(0.1044)-0.320(0.0716)
0.341(0.0565)
yes
0.0581
11,890

***
***

***
***
***

***
***
***

***
***

(8)
FemaleFE
0.631(0.1381)0.075(0.1706)
0.490(0.2491)-0.131(0.3616)-0.704(0.2362)0.756(0.1852)
yes
0.0365
11,890

(9)

***

**

***
***

RE
0.892
(0.0682)0.410(0.0733)
0.504(0.0723)-0.032(0.1040)-0.334(0.0725)0.371(0.0581)
yes
0.0266
11,890

***
***
***

***
***

表 4. 労働組合の賃金に与える影響：分位回帰 (日本)

Union
Age30
Age40
Age50
MarriedWorking Hour
City dummy
Firm size, Industry, Year
Observations

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

0.25

0.5

0.75

0.25

0.5

0.75

Quantile

Quantile

Quantile

FE Quantile FE Quantile FE Quantile

0.340***

0.265***

0.119***

0.180***

0.135

0.107

(0.0113)(0.0113)(0.0125)(0.0509)(0.0959)(0.140)0.180***

0.171***

0.191***

0.208**

0.161

0.133

(0.0179)(0.0180)(0.0199)(0.0887)(0.167)(0.245)0.260***

0.272***

0.347***

0.417***

0.317

0.257

(0.0180)(0.0180)(0.0200)(0.108)(0.203)(0.297)0.254***

0.280***

0.418***

0.442***

0.348

0.291

(0.0177)(0.0177)(0.0196)(0.127)(0.240)(0.351)0.049***

0.102***

0.188***-0.0653-0.0335-0.0143(0.0106)(0.0106)(0.0117)(0.0897)(0.169)(0.247)0.0327***0.0313***0.0184***0.008***

0.006***

0.005*(0.0003)(0.0003)(0.0003)(0.001)(0.002)(0.003)0.0552***

0.0667***

0.092***-0.010-0.006-0.004(0.00950)(0.00951)(0.0105)(0.114)(0.215)(0.315)

yes

yes

yes

yes

yes

yes

37,79037,79037,79020,922

20,922

20,922Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
19表 5-1.

労働組合の賃金に与える影響：分位回帰（中国 2014, 2016, 2018）
0.25
Quantile

Union

Firm Size, industry, year

0.347
(0.0402)
0.197(0.0316)0.035(0.0337)-0.044(0.0386)
0.075(0.0300)
0.001(0.0007)
0.247(0.0242)
yes

Observations

20,752

Age30
Age40
Age50
MarriedWorking Hour
Urban

0.5
Quantile
***
***

**
**
***

0.281
(0.0203)
0.138(0.0159)-0.058(0.0170)-0.128(0.0195)
0.006(0.0152)0.000(0.0003)
0.151(0.0122)yes
20,7520.75
Quantile
***
***
***
***

***

0.266
(0.0193)
0.121(0.0152)-0.078(0.0162)-0.151(0.0186)
0.005(0.0144)-0.001(0.0003)
0.123(0.0117)yes
20,752Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

20

***
***
***
***

***
***

0.25
FE Quantile

0.5
FE Quantile

0.75
FE Quantile

0.011(0.3687)
0.0470(0.4877)-0.172(0.7571)-0.491(1.0251)0.102(0.8264)0.005(0.0092)
0.640(0.5339)yes

0.037(0.2623)
0.033(0.3469)-0.178(0.5385)-0.495(0.7292)
0.138(0.5878)
0.004(0.0066)
0.576(0.3799)
yes

0.062(0.3402)0.021(0.4500)-0.183(0.6986)-0.499(0.9459)0.171(0.7626)0.004(0.0085)0.515(0.4927)yes

20,752

20,752

20,752

表 5-2.

労働組合の賃金に与える影響：分位回帰（中国 2012, 2014, 2016, 2018）
0.25
Quantile

Union

Firm Size, industry, year

0.378
(0.0380)
0.196(0.0291)
0.038(0.0305)-0.102(0.0350)0.018(0.0280)0.231(0.0219)
yes

Observations

28,065

Age30
Age40
Age50
Married
Urban

0.5
Quantile
***
***

***

***

0.281
(0.0186)
0.098(0.0142)-0.085(0.0149)-0.164(0.0171)-0.003(0.0137)0.145(0.0107)yes
28,0650.75
Quantile
***
***
***
***

***

0.262
(0.0174)
0.082(0.0134)-0.105(0.0140)-0.159(0.0161)
0.008(0.0129)0.120(0.0101)
yes
28,065Clustered robust standard errors in parentheses*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

21

***
***
***
***

***

0.25
FE Quantile

0.5
FE Quantile

0.551(0.3404)
0.053(0.4365)
0.198(0.6660)-0.242(0.9149)-0.335(0.6091)
0.703(0.4433)
yes

0.452(0.1513)0.035(0.1940)
0.166(0.2960)-0.209(0.4066)-0.250(0.2708)
0.602(0.1971)
yes

28,06528,0650.75
FE Quantile
***

***

0.388
(0.1535)
0.023(0.1969)
0.145(0.3004)-0.188(0.4126)-0.196(0.2747)
0.538(0.1999)yes
28,065*****