最低賃金の引き上げが労働市場に与える影響− 雇用フローの視点から
池山 聖子
勇上 和史
July 2023
Discussion Paper No. 2311

GRADUATE SCHOOL OF ECONOMICS
KOBE UNIVERSITYROKKO, KOBE, JAPAN最低賃⾦の引き上げが労働市場に与える影響−雇⽤フローの視点から

池⼭聖⼦ 1

勇上和史 22023 年 7 ⽉ 4 ⽇

要旨

本稿では、2011 年から 2016 年までの複数のデータを⽤いることにより、異なる⺟集団における雇⽤フローに対する最低賃⾦の影響を⽐較する。具体的には、事業所規
模 5 ⼈以上の企業における雇⽤動向を把握する「雇⽤動向調査」、雇⽤保険被保険者の雇⽤動向を捉えた「雇⽤保険事業⽉報」、ならびに、主に公共職業安定所を利⽤する求⼈および求職者フローをカバーする「職業安定業務統計」に基づいて、⼊職や離職という労働市場の雇⽤フローに対する最低賃⾦の影響を検証する。その結果、分析期間における最低賃⾦の上昇が地域の就業率に与える影響は統計的に有意ではなかった。
また、雇⽤フローへの影響は⽤いる統計によって異なっており、⼀貫した傾向は確認できなかった。しかしながら、本稿で⽤いた最低賃⾦の影響に関する指標が 5 ⼈以上の事業所の賃⾦分布を基にした指標であることを考慮すれば、零細事業所を除いた企業におけるジョブマッチングでは、最低賃⾦の上昇は⼊職や離職者の雇⽤フローを増⼤させる可能性が⽰唆された。

キーワード：最低賃⾦、雇⽤フロー、影響率、カイツ指標
JEL Classification：J31, J38, J88

1
2

神⼾⼤学⼤学院経済学研究科博⼠課程後期課程 kiyoko.ikeyama1@gmail.com
神⼾⼤学⼤学院経済学研究科 yugami@econ.kobe-u.ac.jp

１

はじめに
労働サービスの価格の下限を定める最低賃⾦制については、Stigler (1946)の古典的な分析以来、雇⽤量に与える効果に関して膨⼤な研究がある。しかしながら、これまでの分析結果は必ずしも⼀致していない。⼀⽅では、完全競争市場における理論予測の通り、最低賃⾦の負の雇⽤効果を確認する研究があり（Neumark and Washer 1992，
2008，2011）、他⽅で、雇⽤に対する負の影響はないとする研究もある（Card and Krueger
1994, Manning 2003, Dube et al. 2010）。こうした中、近年の⽂献では、最低賃⾦の雇⽤
効果は労働市場の状況に応じて異質性であること、その要因として、買⼿独占や労働市場の摩擦といった市場の不完全性への考慮が求められるようになっている（Manning 2021）。最低賃⾦の雇⽤効果のアウトカムもまた、就業率に代表されるように、ある時点における労働市場の雇⽤量（以下、雇⽤ストックという）だけでなく、⼀定期間におけるジョブマッチングの成⽴や解消の⼤きさ、すなわち雇⽤フローに注⽬した研究が多く現れている。
労働市場における雇⽤ストックの変化は、ある期間における労働者の⼊職と離職フ
ローのネットの産物である。そのため、いくつかの研究は両者を区別して最低賃⾦の雇⽤効果を明らかにしている。このうち、Portugal and Cardoso (2006) は、若年労働者の最低賃⾦の引き上げは， 10 代の離職率を⼤幅に低下させると同時に、⼊職率も低
下 さ せ る た め 、 10 代 の 雇 ⽤ ス ト ッ ク は ⼤ き く 変 化 さ せ な い こ と を ⽰ し て い る 。
Dustmann et al. (2022) は、最低賃⾦が上昇しても雇⽤ストックは減少せず、低賃⾦労働者が⼩規模から⼤規模事業所へ、低賃⾦から⾼賃⾦の事業所に再配置されることを明らかにしている。Kudlyak, Murat and Tüzemen (2023) は、企業の求⼈に着⽬し、最低賃⾦の上昇は最低賃⾦付近の賃⾦で働いている労働者の割合が⾼い職業（「リスクのある職業」）の求⼈を減少させるとしている。
雇⽤フローを検討するにあたり、摩擦のある労働市場を考えるための枠組みとしてサーチモデルがある。このモデルでは、企業と労働者のマッチの価値と、労働者が転職した場合のアウトサイドオプションの価値が、時間を通じて変化することが離職を決定づける。理論的には、最低賃⾦の上昇は、賃⾦が⾼い求⼈の到来率が低下すること を 通 じ て 労 働 者 の 職 か ら 職 へ の 移 動 フ ロ ー を 低 下 さ せ る （ Dube, Lester and Rech2016）。あるいは、最低賃⾦の上昇は、企業にとって、既にマッチの価値が判明している既存労働者を解雇して新たな労働者を探すためのコストを⾼めるため、既存労働者

1

の解雇が減る、つまり雇⽤から失業へのフローが低下すると予想される（Brochu andGreen 2013）。これらの理論仮説はいずれも、実証研究においてサポートされており、最低賃⾦は雇⽤フローに⼤きな負の影響を与えることが⽰されている（Brouch andGreen 2013, Dube, Lester and Rech 2016）。
⽇本においても、最低賃⾦が雇⽤フローに与える影響を検証した研究がある。このうち、有賀（2007）は、最低賃⾦の引き上げは、⾼校新卒者の初任給を⾼める⼀⽅、彼ら／彼⼥らに対する企業の求⼈数を減らすことを指摘している。Kawaguchi and Mori
(2021) は、最低賃⾦の引き上げは、働き盛りの男⼥の無業から就業への移⾏フローを低下させることを明らかにしている。Ohta and Komae (2022) は、最低賃⾦の引上げ率
が、公共職業安定所に登録される新規求⼈数や新規求職者数、ならびに雇⽤保険初回受給件数で把握される失業フローに与える影響を分析している。その結果、地域の最低賃⾦の上昇は、求⼈数を減少させる⼀⽅、求職者数を増加させること、求職者数の増加の⼀部は、離職に伴う失業者の増加によるものであること、こうした最低賃⾦上
昇の影響は、労働市場の需給が緩んでいる時期や最低賃⾦の影響を受けやすい都道府
県や労働者ほど、顕著であることを指摘している。
このように、⽇本においても最低賃⾦の雇⽤フローへの影響の検証が進められている。しかしそこには、⽇本のデータに起因する課題も残されている。
第 1 に、理論的には、最低賃⾦の上昇は、求⼈オファーの減少を通じて離職フローと⼊職（採⽤）フローを低下させる可能性があるが、離職フローへの影響の指摘は、Ohta and Komae (2022) の研究に留まる。
第 2 に、離職や⼊職フローに関する⽇本のデータがカバーする労働市場の範囲の問題である。このうち、厚⽣労働省「職業安定業務統計」は、公共職業安定所に登録される求⼈と求職者のフローの把握に強みを持つが、広告や⺠間職業紹介といった他の職業紹介媒体や機関のみに現れる求⼈や求職者フローを捕捉できない。最低賃⾦の上昇によって、求⼈や求職者の質が変化し、その探索ルートが変化した場合には、職業安定業務統計のデータに影響を及ぼす懸念がある。この点について、同じく⾏政デー
タである厚⽣労働省「雇⽤保険事業⽉報」は、雇⽤保険の被保険者に係る新規⼊職や離職フローの全体を把握しており、求⼈や求職ルートの変化の影響は受けないものの、雇⽤保険適⽤者の動向のみを捉えているという留保が付く。他⽅、厚⽣労働省「雇⽤動向調査」は、⽇本の事業所における⼊職者と離職者の動向を把握する際の代表的な

2

公的統計調査であるが、調査対象に常⽤労働者 5 ⼈未満の零細事業所が含まれていな
い。
以上の⽇本のデータの性質を踏まえて、本稿では、2011 年から 2016 年までの複数のデータを⽤いることにより、異なる⺟集団における雇⽤フローに対する最低賃⾦の影響を⽐較することを⽬的とする。具体的には、雇⽤保険被保険者の雇⽤動向を捉えた「雇⽤保険事業⽉報」、事業所規模 5 ⼈以上の企業における雇⽤動向を把握する「雇⽤動向調査」、ならびに公共職業安定所を利⽤する求⼈および求職者フローをカバーする「職業安定業務統計」に基づいて、⼊職や離職に関する雇⽤フローに対する最低賃⾦の影響を検証する。その際、最低賃⾦の指標としては、先⾏研究と同様に、地域の平均賃⾦に対する最低賃⾦の相対的な⽔準を表すカイツ指標（Kaitz index）に加えて、最低賃⾦の改定前の時点で、改定後の最低賃⾦額を下回ることとなる労働者の割合である「影響率」（Fraction Affected，以下、FA という）を⽤いて、分析結果を⽐較する。
本稿の主な分析結果は次の通りである。2011 年〜2016 年の最低賃⾦の上昇は、影響率でみてもカイツ指標でみても、地域全体の就業率には統計的に有意な影響を与えていない。また、雇⽤フローへの影響は、⽤いる統計によって異なっており、⼀貫した傾向は確認できない。しかしながら、本稿で⽤いた影響率やカイツ指標（の平均賃⾦）が、5 ⼈以上の事業所の賃⾦分布を基にした指標であることを考慮すれば、同じく 5⼈以上の規模の⼊職と離職を捉えた雇⽤動向調査の結果から、零細事業所を除いた労働市場では、最低賃⾦の上昇は⼊職や離職者の移動フローを増⼤させることが⽰唆される。
本稿の構成は以下の通りである。２では、⽇本の最低賃⾦制度を説明する。３では実証モデルとデータを紹介する。４では分析結果を説明する。５で結論を述べる。

2

制度的背景
⽇本では法定の最低賃⾦制が取られている。現⾏の最低賃⾦法は、労働条件の改

善、労働者の⽣活の安定、労働⼒の質的向上及び事業の公正な競争の確保を⽬的として、1959 年に制定された。

3

⽇本の最低賃⾦には 2 種類ある。ひとつは最低賃⾦法第 9 条に規定されている地域
別最低賃⾦で、都道府県ごとに決定され、原則として、業種、職種、労働者の年齢等を問わず、すべての労働者に適⽤される。もうひとつは最低賃⾦法第 15 条に規定されている特定（産業別）最低賃⾦で、都道府県ごとに特定の産業で働く労働者の申出を受け、その必要性が認められた場合に最低賃⾦が設定される。特定（産業別）最低賃⾦は、申出や必要性の有無、適⽤する業種や労働者の範囲等について都道府県ごとの地⽅最低賃⾦審議会において審議されている。全く同名の特定（産業別）最低賃⾦であっても、都道府県により適⽤になる産業（⼩分類）、適⽤になる事業場規模や適⽤になる労働者の職種・作業の範囲が異なり、他県と⽐較することはできない。よって、本研究においては、地域別最低賃⾦に焦点を当てる。
地域別最低賃⾦の改定のプロセスは次の通りである。最低賃⾦法では、厚⽣労働省に中央最低賃⾦審議会を、都道府県労働局に地⽅最低賃⾦審議会を置くことが定められている。最低賃⾦額の改正にあたっては、まず、毎年 6 ⽉下旬に厚⽣労働⼤⾂が中央最低賃⾦審議会に対し、最低賃⾦の引上げの⽬安額を諮問する。中央最低賃⾦審議会は、厚⽣労働⼤⾂の諮問に応じ、「中央最低賃⾦審議会⽬安に関する⼩委員会」を設置し、審議を⾏う。例年、⼩委員会では合意に⾄らず、7 ⽉下旬に、公益委員⾒解
を⽬安⼩委員会報告とし、地⽅最低賃⾦審議会がこれを⽬安額として答申している。
中央最低賃⾦審議会が⽰す最低賃⾦の引上げの⽬安額は全国を A〜D の４つに区分したランク別に⽰される。地⽅労働局⻑は、都道府県の最低賃⾦引上げ額について地⽅最低賃⾦審議会に諮問する。地⽅最低賃⾦審議会は、中央最低賃⾦審議会が⽰したラ
ンクごとの⽬安額を踏まえ、地域の事情を勘案し、8 ⽉上旬に引上げ額を答申する。
その答申を受け、地⽅労働局⻑が最低賃⾦額改正を決定する。
具体的に、中央および地⽅の最低審議会が最低賃⾦の引き上げを検討する際には、「中央最低賃⾦審議会全員協議会報告」（1990 年４⽉ 27 ⽇）に基づき、「都道府
県の経済指標」、「賃上げの状況」、「賃⾦の構造」、「低賃⾦労働者の実態」、「最低賃⾦の影響」及び「履⾏確保の可能性」の 6 つの事項の考慮が求められてきた。ここで「影響率」とは、最低賃⾦の改定前の時点で、改定後の最低賃⾦額を下回ることとなる労働者の割合である。表１は、従業員数 1〜30 ⼈以下の事業所を対象とする「最低賃⾦に関する基礎調査」に基づいて、厚⽣労働省が公表しているランク別の影響率である。影響率の全国平均は、2007 年の最低賃⾦法改正前は 1.5%であったが、2008 年

4

には 2.7%となり、その後も上昇して 2019 年は 13.8%になっている。特に、A ランクの都府県では、2019 年の影響率は 15.3%に達している。図 1 は、都道府県ごとの最低賃⾦の影響率を表したものである。都道府県ごと、および観測年によって影響率には変動があることがわかる。

＜表 1＞
＜図 1＞

最低賃⾦の影響率が上昇した背景には、最低賃⾦を巡る政策変更がある。2006 年には、最低賃⾦でフルタイム労働をした場合に得られる収⼊が、⽣活保護制度が定める最低⽣活費を下回るという「逆転現象」が社会問題として注⽬を集めた。これを受けて、同法は 2007 年に改正され、最低賃⾦の設定に当たって、⽣活保護制度が保障する最低⽣活費とのバランスを考慮することが求められるようになる。その後は、逆転現象が深刻であった A ランクの都府県を中⼼として、全国的に逆転現象の解消のための最低賃⾦の引き上げが⾏われ、問題の解消後も、経済成⻑のための政府の戦略として、最低賃⾦の⼤幅な引き上げが続いている。
本稿では、地域別最低賃⾦の変動として、カイツ指標のほか、都道府県別の影響
率の変動が雇⽤フローに与える影響を検証する。前述の通り、従来、最低賃⾦の引き上げ額の設定に当たって、事前にその影響の⼤きさへの配慮が求められてきたことは、影響率を⽤いた最低賃⾦の雇⽤効果の識別において、内⽣性の懸念を⽣じる。しかしながら、2010 年代以降の⽇本においては、政府の「成⻑⼒底上げ戦略推進円卓会議」や「雇⽤戦略対話における最低賃⾦の引上げに関する合意」(2010年)などを背景として、「中央最低賃⾦審議会全員協議会報告」（2011 年 2 ⽉ 10 ⽇）
3において、最低賃⾦の決定に際しては「法の原則」、「⽬安制度」及び「雇⽤戦略

対話合意等の時々の事情」を勘案するとされ、「賃上げの状況」や「影響率」が検討事項から除外されることとなった。それ以降、地⽅最低賃⾦審議会では、「⽬安額」が重視されるようになり、近年の最低賃⾦は、いわゆる「時々の事情」によっ「中央最低賃⾦審議会⽬安制度のあり⽅に関する全員協議会報告」（平成 23 年２⽉ 10 ⽇）
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/2r98520000012l8m-att/2r98520000012la3.pdf (最終閲覧⽇
2023 年 6 ⽉ 15 ⽇)
35

て、景気や経営の実態から乖離した、⼤幅な引上げが⾏われ続けてきた（「中央最低賃⾦審議会⽬安に関する⼩委員会報告」（令和元年７⽉ 30 ⽇） 4 。また、地⽅最低賃⾦審議会においては「時々の事情に含まれる政府⽅針への配意に関して、地⽅最低賃⾦審議会において、政府⽅針ありきの議論ではないか」という意⾒が出されている状況にある（2023 年２⽉ 27 ⽇ 第９回⽬安制度の在り⽅に関する全員協議
会 議事録 5）。表２は、中央最低賃⾦審議会が⽰した⽬安額と、地⽅最低賃⾦審議会の審議を経て決定した実際の地域最低賃⾦引上げ額との差である 6。この表によると、2015 年の神奈川県を除き、全都道府県で⽬安額と同じかそれ以上の最低賃⾦の引上げが⾏われている。

＜表 2＞

このように、2011 年以降、中央最低賃⾦審議会における地⽅毎の引き上げの⽬安額の決定に際して配慮すべき事項から、影響率が除外されたこと、そして地⽅最低賃⾦審議会にとっては、中央の審議会が⽰した⽬安額が、事実上の引上げ額の下限として機能している。この事実を踏まえて、本稿では、2011 年以降のデータを⽤いることで、最低賃⾦の雇⽤への影響を検証する際に懸念される影響率の内⽣性の問題を軽減する。
なお、本稿では雇⽤保険事業⽉報も⽤いて、雇⽤保険加⼊者の雇⽤フローの分析
も⾏うが、雇⽤保険の加⼊資格は、2017 年 1 ⽉の制度変更によって、65 歳以上の⾼齢労働者にも拡⼤され、雇⽤保険資格取得者数が⼤幅に増加した。しかしながら、公表された雇⽤保険データでは、被保険者の年齢別の雇⽤フローが把握できないため、
制度変更前の 2016 年までのデータを⽤いる。

「中央最低賃⾦審議会⽬安に関する⼩委員会報告」（令和元年７⽉ 30 ⽇）
https://www.mhlw.go.jp/content/11302000/000652158.pdf (最終閲覧⽇ 2023 年 6 ⽉ 15 ⽇)
5「第９回⽬安制度の在り⽅に関する全員協議会 議事録」
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_32873.html (最終閲覧⽇ 2023 年 6 ⽉ 15 ⽇)
46

宮城労働局(2020)「令和 2 年度第 1 回宮城地⽅最低賃⾦審議会最低賃⾦専⾨部会資料」
https://jsite.mhlw.go.jp/miyagi-roudoukyoku/4/430/r2saichingijiroku.html (最終閲覧⽇ 2023 年
6 ⽉ 15 ⽇)

6以上から、本稿では、2011 年から 2016 年までの 6 年間のデータを⽤いて、カイツ
指標や、最低賃⾦の引き上げの影響を受ける労働者の割合である影響率で測った最低賃⾦の変化が、様々な統計で把握される雇⽤フローに与える影響を検証する。

3

推定モデルとデータ

3.1

推定モデル

就業率に関する推定モデル
本稿では、最低賃⾦の雇⽤フローへの影響を検証する。しかしながら、⽇本の先⾏研究のほとんどは、最低賃⾦の引上げが雇⽤ストックに与える効果を検証していることから、2011 年から 2016 年という本稿の分析期間における、ストックの雇⽤に与える効果を確認しておく必要がある。そこでまず、就業率を⽤いて、最低賃⾦の影響率
やカイツ指標が雇⽤ストックに与える効果を確認する 7 。
ここでは、都道府県別の就業率に対する最低賃⾦の影響率の効果を検証した
Kawaguchi and Mori（2009）と同様に、地域の固定効果を取り除くため、次のような階差モデルを推定する。

△ 𝐸𝑚𝑝!" ＝ 𝛼 + 𝛽𝐹𝐴!"#$ + 𝛾 △ 𝑅𝐴𝑊!"#$ + 𝛿 △ 𝑙𝑛𝑝𝑜𝑝!" + 𝑦𝑒𝑎𝑟" + 𝜀!"(1)

ただし、被説明変数 Emp は就業者数を⼈⼝で除した就業率であり、△ 𝐸𝑚𝑝!" は都道
府県 j の t-1 年から t 年にかけての就業率の変化を表す。𝐹𝐴!"#$ は都道府県 j における
t-1 年の最低賃⾦の改定による影響率であり、後述する「賃⾦構造基本統計調査」の調査時点である毎年 6 ⽉時点で測定する。△ 𝑅𝐴𝑊!"#$ は都道府県ｊの t-1 年（の 6 ⽉）から t 年（の 6 ⽉）にかけての中年男性の実質平均賃⾦の変化率であり、Card and Krueger(1995)にならって地域全体の労働需要の変動を捉えるために⽤いる。△ 𝑙𝑛𝑝𝑜𝑝!" は都道
府県 j の t-1 年から t 年にかけての⽣産年齢（15 歳〜64 歳）⼈⼝の変化率であり、地域の労働供給構造の変化をコントロールする。推定は、被説明変数の標準誤差をウェイトに⽤いた加重最⼩⼆乗法（Weighted Least Squares）で⾏う。
7

総務省「労働⼒調査」（基本集計）都道府県別結果都道府県別（モデル推計）の四半期データを⽤いて、就業者数を 15 歳以上⼈⼝で除して就業率を算出する。

7

また、先⾏研究では、最低賃⾦を地域の平均賃⾦で割ったカイツ指標を⽤いた分析も多いため、(1)式の𝐹𝐴!"#$ を、t-1 年から t 年にかけてのカイツ指標の変化分（△ 𝐾𝑎𝑖𝑧!"#$ ）に置き換えた推定も⾏う。

雇用フローに関する推定モデル
次に、雇⽤フローをアウトカムとする推定においても、(1)式と同様に、地域の固定効果を取り除くため、次のような階差モデルを加重最⼩⼆乗法で推定する（ウェイトには被説明変数の標準誤差を⽤いる）。

△ 𝐹𝑙𝑜𝑤!" ＝ 𝛼 + 𝛽𝐹𝐴!"#$ + 𝛾 △ 𝐴𝑊!"#$ + 𝛿 △ 𝑙𝑛𝑝𝑜𝑝!" + 𝑦𝑒𝑎𝑟" + 𝜀!"(2)

ただし、被説明変数の Flow は、最低賃⾦が引き上げられる前年 10 ⽉から当年 9 ⽉までの 1 年間の雇⽤フローの合計の⾃然対数形であり、新規⼊職や離職、失業フロー
や、公共職業安定所における求⼈や求職者のフローを⽤いる。変数の定義は後に詳述する。△ 𝐹𝑙𝑜𝑤!" は、都道府県 j の t-1 年から t 年にかけての雇⽤フローの変化分であり、その他の説明変数は(1)式と同じである。また、(2)式についても、影響率をカイツ指標の 1 階階差に置き換えた推定も⾏う。
なお、事業所における⼊職フローと離職フローを捉えた「雇⽤動向調査」を⽤いる
場合、そのフローは、調査の制約上、各年の上半期（1〜6 ⽉）の合計となっている。
そこで、被説明変数に 1〜6 ⽉を対象とした雇⽤動向調査の⼊職者数及び離職者数を⽤いる場合には、その他の雇⽤フローの分析、すなわち、雇⽤保険データの⼊職、離職、失業フローや、公共職業安定所の求⼈、求職フローについても、分析期間を揃えて⽐較するために上半期のみのデータを⽤いて、(2)式およびカイツ指標を⽤いた推定モデルを改めて推定する。

3.2

データと変数

雇用フローデータと変数
本稿では、(2)式の階差モデルの被説明変数として雇⽤フローを⽤いるが、依拠するデータにより、調査対象やカバーする範囲が異なる。以下では、雇⽤保険加⼊者に係る⾏政データである「雇⽤保険事業⽉報」、事業所の⼊職者と離職者に関する統計8

調査である「雇⽤動向調査」、そして公共職業安定所の求⼈と求職者に関する⾏政データである「職業安定業務統計」という、いずれも厚⽣労働省所管の 3 つのデータの特徴について詳しく検討する。各データの特徴は表 3 に⽰す通りである。

＜表 3＞

第 1 に、「雇⽤保険事業⽉報」は、雇⽤保険への加⼊や退出、給付の動向を記録した⾏政データである。31 ⽇以上、週 20 時間以上働く（予定含む）労働者は雇⽤保険にカバーされ、ある⼀定期間におけるそれらの⼊職と離職、失業フローは、雇⽤保険資格取得件数、雇⽤保険資格喪失件数、雇⽤保険受給決定件数ならびに雇⽤保険初回受給件数として把握できる。
このうち、雇⽤保険資格取得件数は、採⽤（⼊職フロー）を表す指標である。1 ⼈以上の労働者を雇⽤する事業所が、雇⽤期間 31 ⽇以上、週労働時間が 20 時間以上の契約で労働者を採⽤した場合、企業は「雇⽤保険資格取得届」をハローワークに届け出ることが義務付けられている。つまり、雇⽤保険資格取得件数は、⼊職経路や雇⽤
形態を問わず、⼀定期間において、当該条件で採⽤された⼊職フローを表している。
次に、雇⽤保険資格喪失件数は、雇⽤保険加⼊者の離職フローを表す指標である
8。雇⽤保険加⼊労働者が、事業所を退職（解雇を含む）した場合、その労働者の雇⽤保険の受給資格の有無や離職後の状況（失業や転職等）にかかわらず、企業は「雇⽤保険資格喪失届」をハローワークに届け出ることが義務付けられている。
また、雇⽤保険資格喪失件数のうちの「事業主都合」には、解雇や退職勧奨、労働者が更新を希望する状況での雇⽌めが含まれる。本稿では、事業主都合による資格喪失件数に注⽬するとともに、雇⽤保険資格喪失件数全体から事業主都合による資格喪失件数を除いたものも「⾃⼰都合による資格喪失件数」として⽤いる。

8

Ohta and Komae (2022)は、雇⽤フローの分析において、失業へのフローの代理指標として、雇⽤保険事業⽉報の「雇⽤保険初回受給件数」を⽤いた分析も⾏っている。しかしながら、この指標
は、離職して失業に移⾏した労働者のうち、勤務期間や労働時間の要件から失業保険の受給基準を満たした者に限定されること、また在職中に転職先を⾒つけて離職した者や、⾃⼰都合退職の場合で失業給付の受給までの待機期間中に就職した者は含まれないという点に留意が必要である。そこで本稿では、離職フローを⽰す指標として、雇⽤保険資格喪失件数を⽤いる。

9

以上の「雇⽤保険事業⽉報」は、事業所の規模や⼊職経路を問わず、全ての新規の⼊職や離職フローを記録している点に強みを持つ⼀⽅で、雇⽤保険⾮加⼊者の動向が捉えられないという⽋点がある。この点を巡って、従来、⽇本の最低賃⾦付近の賃⾦を受け取っている労働者の特徴としては、10 代の若年層や中年⼥性が多いことが指摘されている（橘⽊・浦川 2006、川⼝・森 2009）。特に、⼀時的かつ週の労働時間が短い学⽣アルバイトなどは雇⽤保険の被保険者となっていないケースが多いと考えられるため、それらが分析から除外される点に留意する必要がある。
第 2 に、⼊職、離職フローを表す別の統計として、厚⽣労働省「雇⽤動向調査」も⽤いる。この調査は、常⽤労働者 5 ⼈以上を雇⽤する事業所を対象とした標本調査である。年 2 回実施され、上半期（1〜6 ⽉）と下半期（7〜12 ⽉）のそれぞれの期間において、労働時間や雇⽤期間を問わず、当該事業所に⼊職した労働者数と、離職者数を尋ねている。
この調査は、雇⽤保険の加⼊の有無や⼊職経路を問わない雇⽤フローを捉える点に強みがある⼀⽅、常⽤労働者が 5 ⼈未満の事業所における雇⽤動向が把握できないという⽋点がある。先に指摘したように、最低賃⾦の引き上げの影響率は、特に零細規模において無視できない⼤きさである。「雇⽤動向調査」を⽤いた分析では、零細事業所を除外した、相対的に最低賃⾦引き上げの影響が⼩さい事業所規模に限った雇⽤フローの検証となる点に留意する必要がある。
第 3 に、「職業安定業務統計」では、ハローワークに登録された新規の求⼈や採⽤、求職者のフローが把握できる。このうち新規求⼈数は、当⽉において新たにハローワークに登録された求⼈数を⽰す。ハローワークの利⽤は無料であるため、企業は
有料の⺠間就職情報誌に求⼈を掲載する場合でも、ハローワークに求⼈を登録することが多い。⺠間における有料職業紹介の場合、採⽤に結びついた際、求⼈側は賃⾦の数か⽉分の成功報酬を⽀払う必要があるケースが多いため、ハローワークでは⽐較的低賃⾦の求⼈が多いとされる（河村 2018）。また、公共職業紹介は⼤企業より中⼩企業の利⽤が多いという特徴がある（澤邉 1992） 9 10 。

9

新規求⼈数については、求⼈を受理したハローワークの所在地別のデータを⽤いる。
採⽤（⼊職）については、当⽉においてハローワークの紹介を経て新たに就職した（採⽤された）件数である「就職件数」がある。ただし、これはハローワークを介した就職のみを捉えており、⺠間求⼈誌や縁故による就職は含まれない。就職件数の規模は、⼊職ルートを限定しない（雇⽤保険加⼊者の）採⽤フローである「雇⽤保険資格取得件数」の約 2 割であり、「⼊職経路と
1010新規求職者数は当⽉に新たにハローワークに求職登録をした者の数である。⽇本
では、離職者が失業保険を受給するための要件として求職活動を⾏っていることがあり、失業保険の受給申請を⾏うと求職者として登録される。縁故や⺠間就職情報誌に
よって次の職を探す意向であっても、ハローワークに求職登録を⾏うことになる。そのため、新規求職者は離職者のフローの多くを捉えていると考えられる。ただし、前職を離職した者であっても、雇⽤保険の受給資格がなく縁故や⺠間求⼈誌により就職しようとする者や、在職中から⺠間職業紹介を利⽤するなどして失業なき労働移動を⾏う者などは、新規求職者のフローには含まれない。
以上のように、雇⽤フローに関する⾏政データや政府統計は、そのカバーする事業
所や労働者の範囲が異なっている。そこで、それぞれのフローの数量的な規模と、本稿の分析期間における変化の傾向について確認しておく。
表 4 は、2012 年〜2016 年（2011 年度〜2015 年度）の各年 1 ⽉〜6 ⽉における、都
道府県ごとの「雇⽤動向調査」による⼊職と離職と、「雇⽤保険事業⽉報」による⼊職と離職、「職業安定統計」による求⼈と求職の規模の特徴を整理したものである。
北海道、神奈川県、埼⽟県、東京都、富⼭県、静岡県、愛知県においては、雇⽤動向調査による⼊職者数が、ハローワークの求⼈数の規模より⼤きい。⼀⽅、東京都や⼤阪府などを含む 23 都府県では、雇⽤動向調査による離職者数は、ハローワークの求職者数の規模が⼤きい。

＜表 4＞

東京都や⼤阪府を除く 26 都道府県では、雇⽤動向調査の⼊職者数は雇⽤保険事業
⽉報の採⽤（資格取得件数）の規模より⼤きく、東京都を含む 22 都道府県では、雇⽤動向調査の離職者数は、雇⽤保険事業⽉報の離職者数（資格喪失件数）の規模より⼤きい。また、2011 年度〜2016 年度にかけ、資格取得件数、新規求⼈数は増加傾向にある⼀⽅で、新規求職者数は、減少傾向にある。

しては、ハローワークは約 2 割」という厚⽣労働省（2014） の指摘とも整合的である。このように就職件数がカバーする地域の雇⽤フローの範囲が低いため、本稿では、就職件数の分析を⾏わない。

11

図２〜図４は、2012 年〜2016 年（2011 年度〜2015 年度）の各年 1 ⽉〜6 ⽉における、雇⽤保険事業⽉報による⼊職（資格取得）と離職（資格喪失）、雇⽤動向調査による⼊職と離職、そして、職業安定業務統計による求⼈と求職者のフローの⼤きさを⽰したものである。

＜図 2＞

図３より、東京都の⼊職、離職フローの規模は、雇⽤保険事業⽉報のフローが最も⾼く、次に雇⽤動向調査のフロー、そしてハローワークの求⼈、求職フローとなっている。また、ハローワークの新規求職フローは、資格喪失や離職と異なり、観察期間を通じて低下傾向を⽰している。神奈川県の⼊職、離職フローの規模は、雇⽤動向調査のフローが最も⾼く、次に雇⽤動向調査の⼊職のフロー、ハローワーク統計の求
⼈フロー、雇⽤動向調査の離職フロー、そしてハローワーク統計の求職フローとなっている。東京都と神奈川県のように、隣県であっても特徴が異なる。また、ハローワークの新規求職フローは、東京都同様に、観察期間を通じて低下傾向を⽰している。
⼀⽅で、⼤阪府では、ハローワーク統計の新規求⼈のフローが最も⼤きく、次いで雇⽤保険のフロー、雇⽤動向調査のフローと続き、東京と同じくハローワーク統計の求職者数のフローの規模が最も⼩さい。つまり、東京都では、ハローワークの求⼈や求職フローは、労働市場の⼀部しか捉えられていない懸念がある。また、東京、神奈川
は、⼤都市であって⺠間職業紹介をはじめとする様々な職業紹介の媒体や機関があること、労働者に占める⾼学歴者が多いことなどから、低賃⾦、⽣産・サービス職の求⼈の取り扱いが多いハローワークへの求職者の登録が少ない可能性がある。
図２〜図４から読み取れるもう⼀つの特徴は、東京都をはじめとする多くの都道府県では、雇⽤保険事業⽉報のフローの⽔準が最も⾼く、雇⽤動向調査の⼊職、離職
フローがそれを下回っている点である。これは、雇⽤動向調査の対象に常⽤労働者 5
⼈未満の零細事業所が含まれない点を反映している可能性がある。事実、2016 年の総務省「経済センサス」によると、従業者数 1〜4 ⼈の零細事業所が全事業所に占める割合は 59.7%と過半数に上ることから、その脱落は雇⽤フローの絶対数に影響を及
ぼしうる。

12

図５は、2016 年の総務省「経済センサス活動調査」より、全事業所数に占める従業者数 5 ⼈未満の事業所の⽐率（零細企業率という）と、2016 年 1 ⽉〜6 ⽉の雇⽤保険事業⽉報と雇⽤動向調査のギャップ率の関係を⽰している。ここで，ギャップ率
は、雇⽤動向調査における⼊職（または離職）を、雇⽤保険事業⽉報の資格取得件数（または資格喪失件数）で割ったものである。その結果によれば、零細企業率と⼊職および離職のギャップ率は、それぞれ負の相関が認められる。零細企業が多い地域では、雇⽤保険事業⽉報より雇⽤動向調査の雇⽤フローの規模が⼩さい。つまり、零細企業が多い地域では、雇⽤動向調査が表す労働市場の範囲は雇⽤保険事業⽉報が捉える市場より狭い可能性がある。

＜図 3＞以上述べた通り、地域により雇⽤保険事業⽉報が⽰す労働市場と雇⽤動向調査が⽰す労働市場のフローの規模が異なっており、特に雇⽤動向調査が把握する労働市場のフローの対象範囲は、その地域の零細企業の割合と相関があることが⽰された。
次に、職業安定業務統計に⽰されるハローワークの雇⽤フローについて検討する。
Ohta and Komae(2022)をはじめとして、いくつかの先⾏研究では、雇⽤フローの変数として、ハローワークにおける求⼈・求職者数を⽤いている。しかしながら、近年
は、職業紹介において求⼈情報誌や求⼈サイトを介した採⽤が増加し、ハローワークの利⽤が少ないという指摘がある。

＜表 5＞

表 5 は、雇⽤保険事業⽉報の資格取得数（採⽤）に対するハローワークの新規求⼈数と、資格喪失件数（離職）に対するハローワークの新規求職者数（パートを含む
常⽤）、ならびに資格取得数（採⽤）に対するハローワークの就職件数の各割合を⽰したものである。前に述べた通り、ハローワークの利⽤には地域によって⼤きな差異がある。例えば、雇⽤保険資格取得数に対する就職件数の⽐率は、最⼩値の東京都ではわずか 0.7%であるのに対し、最⼤値の⼭形県は 57%に上る。しかしながら、資格取得件数に対する新規求⼈や、資格喪失件数に対する新規求職者の相対的な規模をみ13

た場合には、それぞれの最⼩値は⼤きく上昇するとともに、平均値も約 1.57 や約
1.11 となっており、1（100％）を超えている。ハローワークの利⽤は無料であり、企業は⺠間情報誌等で求⼈活動を⾏う場合においてもハローワークに求⼈登録を⾏うこと、失業者もまた、雇⽤保険受給のためにハローワークに求職者登録を⾏っているためであると考えられる。
そこで本稿では、ハローワークに登録される求⼈と求職者もまた、地域の労働市
場全体の求⼈と求職者をある程度カバーしていると⾒なして、最低賃⾦引上げの影響を検証する。

説明変数の定義とデータ
地域別最低賃⾦は毎年７⽉から地⽅最低賃⾦審議会において改定⾦額の審議が⾏われる。⼀般的に８⽉中旬までに答申が出され、所定の⼿続きを踏んだ後、9 ⽉ 1 ⽇前
後に公⽰され、多くの都道府県で 10 ⽉ 1 ⽇、遅くとも全都道府県で 10 ⽉上旬には改正される。本稿では、厚⽣労働省がホームページ上で公表する最低賃⾦額改定状況を参照し、各年 10 ⽉時点の都道府県別最低賃⾦額を⽤いる。
また、本研究では、各年 6 ⽉に調査される厚⽣労働省「賃⾦構造基本統計調査」の賃⾦分布と、同年の 10 ⽉に改定された最低賃⾦額を⽐較し、6 ⽉時点の雇⽤者のう
ち、引上げ後の最低賃⾦額を下回る労働者の割合である影響率を算出する。つまり、影響率は、当年 10 ⽉の最低賃⾦改定を受けて事後的に決まる変数である。また、影響率とは別に、平均賃⾦に対する最低賃⾦の相対的な⽔準として定義される「カイツ指標」も計算して分析に⽤いる。ただし、「賃⾦構造基本統計調査」は、常⽤労働者
5 ⼈以上を雇⽤する事業所を対象とした標本調査であり、零細企業の労働者の賃⾦がデータに含まれていない。影響率の計算に⽤いる地域の賃⾦分布や、カイツ指標の計算に⽤いる平均賃⾦は、「賃⾦構造基本統計調査」のミクロデータを独⾃集計したものや、公表データに基づいており、零細企業の賃⾦状況が反映されていない点に留意が必要である。
地域の労働コストの代理変数である中年男性の平均賃⾦は、「賃⾦構造基本統計調
査」に基づいて、都道府県別の 25 歳〜59 歳男性の平均賃⾦を計算し、各年 6 ⽉の帰14属家賃を除く消費者物価指数（CPI）を⽤いて実質化して⽤いる 11 。また、地域の潜在的な労働⼒の規模をコントロールするため総務省「住⺠基本台帳⼈⼝」の公表デー
タ（モデル推計値）より、調査年の 1 ⽉ 1 ⽇の市町村別⽣産年齢⼈⼝（15〜64 歳）を使⽤する。

3.3

記述統計量

表６は分析に⽤いる変数の記述統計量である。2011 年〜2016 年の都道府県別の影
響率の平均値は 2.4%であるが、最⼩値の 1.4％から最⼤値の 8.7％まで変動が認められる。なお、先に表 2 で⽰した通り、厚⽣労働省が公表している 1〜30 ⼈の事業所を対象とした影響率は、予想される通り、事業所規模 5 ⼈以上を対象とする「賃⾦構造基本統計調査」の影響率より⾼い。しかし、その平均値は、2011 年の 3.4%から 2016
年の 11.1%へと上昇しており、影響率の上昇傾向は類似している。

＜表 6＞

雇⽤フローの統計量については、上半期の雇⽤動向調査における⽉当たりの⼊職者数の平均は約 15913 ⼈、離職者数の平均は約 14199 ⼈、同時期 1〜6 ⽉の雇⽤保険
資格取得件数の平均値は⽉あたり 15929 ⼈、雇⽤保険資格喪失件数の平均値は⽉あた
り 14140 ⼈と同じ程度である。雇⽤安定業務統計の 1〜6 ⽉の新規求⼈数の平均値
は、⽉あたり約 17697 ⼈、新規求職者数の平均値は 12056 ⼈であり、雇⽤動向調査による離職者数、雇⽤保険資格喪失件数と⽐較し、新規求職者数の規模が⼩さい。

４

推定結果

4.1

就業率に関する推定結果

まず、2011 年から 2016 年までの期間において、最低賃⾦の変動が就業率に与える影響を確認する。推定結果は表７に⽰されている。(1)列⽬より、年平均の就業率に

11

時間当たり賃⾦については、最低賃⾦法第 4 条の３で定められている⼿当等を除く必要がある
ため、（所定内給与額−通勤⼿当−精皆勤⼿当−家族⼿当）を（所定内実労働時間数）で除して算
出した。

15

対して、影響率の推定係数の符号は正であるが統計的に有意ではない。(2)列⽬は、説明変数にカイツ指標の階差を⽤いた推定結果であり、カイツ指標の符号は負である
が有意ではない。このように、先⾏研究に準ずるモデルによる推定結果を⾒る限り、2011 年から 2016 年においては、最低賃⾦の引き上げは、就業率に統計的に有意な影響を与えているとはいえない。

＜表 7＞

4.2

最低賃⾦の引き上げが雇⽤フローに与える影響

次に、最低賃⾦が雇⽤フローに与える効果を検証する。以下では、「雇⽤保険事業⽉報」による採⽤（雇⽤保険資格取得）と離職（雇⽤保険資格喪失件数）、「雇⽤動向調査」の⼊職と離職、そして「職業安定業務統計」による公共職業安定所における求⼈と求職者のそれぞれについて、最低賃⾦の引き上げの影響を検証する。

雇用保険データによる採用・離職に与える影響
表８は、影響率が、雇⽤保険事業⽉報の採⽤（雇⽤保険資格取得件数）、離職（雇⽤保険資格喪失件数）及び失業（雇⽤保険初回受給件数）に与える影響の推定結果で
ある。

＜表 8＞

(1)列⽬は、企業が週 20 時間以上勤務する労働者を採⽤した場合に届け出た「雇⽤保険資格取得届」の前年 10 ⽉から当年 9 ⽉までの合計件数の⾃然対数を被説明変数として⽤いた結果である。最低賃⾦の影響率の係数は正であるが統計的に有意ではない。(2)列⽬は、同じ期間における労働者の⾃⼰都合による離職を表す「資格喪失件数」の⾃然対数を⽤いた場合の結果である。⾃発的な離職に対して、影響率の係数は正で、10%⽔準で統計的に有意であり、影響率が１ポイント上昇すると、⾃発的離職がおよそ 0.18％上昇することが⽰されている。(3)列⽬は、同じ期間における解雇や退職勧奨を含む事業主都合による「資格喪失件数」の⾃然対数を⽤いた結果である。影響率の推定係数の符号は正であるが統計的に有意ではなく、事業主都合の16

離職が増加するとはいえない。(4)列⽬は、同じ期間における「雇⽤保険初回受給決定件数」の⾃然対数を⽤いた推定結果である。これは、解雇または⾃⼰都合退職者
で、失業給付の受給を開始したものであり、雇⽤保険制度上の失業状態になった者とみなせる 12。推定結果によれば、影響率の係数の符号は正であるが統計的に有意ではなく、最低賃⾦の引上げが新規の失業フローに影響を与えているとはいえない。
表９は、主たる説明変数としてカイツ指標を⽤いた場合の推定結果である。(1)列⽬では、雇⽤保険資格取得件数に対するカイツ指標の係数は統計的に有意ではない。
(2)列⽬では、⾃⼰都合退職を表す雇⽤保険資格喪失件数に対する推定係数の符号は負であるが統計的に有意ではない。(3)列⽬では、事業主都合の離職を表す雇⽤保険
資格喪失件数に対する推定係数の符号は正であるが統計的に有意ではない。(4)列⽬
より、失業を表す雇⽤保険初回受給件数に関する推定結果では、カイツ指標の係数は統計的に有意ではない。

＜表 9＞以上から、雇⽤保険被保険者の雇⽤フローについては、最低賃⾦の影響率の上昇
は⾃⼰都合退職を増加させる可能性がある⼀⽅、カイツ指標の上昇は、統計的に有意な影響を与えるとはいえなかった。

雇用動向調査による入職・離職に与える影響
雇⽤動向調査は、上半期（1〜6 ⽉）と下半期（7〜12 ⽉）を対象として年 2 回の調査があるが、最低賃⾦は毎年 10 ⽉に改定されることから、本研究では上半期の調査
結果を⽤いる。前節で述べたとおり、雇⽤動向調査は常⽤労働者 5 ⼈以上の事業所を対象として、対象期間内の⼊職者数及び離職者数を尋ねたもので、調査対象となる労働者の雇⽤期間や労働時間数に制限はない。
表 10 は、影響率について、上半期（1〜6 ⽉）の⼊職者数、離職者数等の雇⽤フローに与える影響と、同じく上半期の雇⽤保険事業⽉報の雇⽤フローに与える影響を推定した結果である。(1)列⽬より、⼊職者数に関する結果をみると、影響率の係数は12

離職後、受給までの待機期間（2020 年８⽉までは⾃⼰都合退職の場合 3 か⽉）に職に就いた⼀
時的な失業者は含まれていない。

17

10%⽔準で統計的に有意であり、影響率が 1 ポイント上昇すると、⼊職者が約 2.75％増加する。(2)列⽬より、離職者数に関する結果をみると、影響率の係数は１％⽔準
で統計的に有意であり、影響率が 1 ポイント上昇すると離職者は約 3.53%増加する。

＜表 10＞

次に雇⽤動向調査の対象期間と同じ上半期の雇⽤保険事業⽉報による雇⽤保険資格
取得件数（採⽤）、雇⽤保険資格喪失件数（⾃⼰都合・事業主都合）の結果をみる。
(3)列⽬より、資格取得件数の推定結果は統計的に有意ではない。(4)列⽬より、⾃⼰都合による資格喪失件数に対しては、10%⽔準で統計的に有意であり、影響率が 1%上昇すると⾃発的離職者数が 0.2%増加する。(5)列⽬より、事業主都合による資格喪失件数について、影響率の係数は正であるが、統計的に有意ではない。(6)列⽬より、失業状態への移⾏フローを表す雇⽤保険初回受給件数については、影響率の係数は正であるが統計的に有意ではない。
このように、最低賃⾦引上げの影響率が上昇すると、雇⽤動向調査で把握される労働者数 5 ⼈以上の事業所規模における⼊職フローと離職フローは共に増加するが、雇⽤保険被保険者については、⾃⼰都合による離職フローの増加のみが観察され、特に⼊職フローについて両者の結果が異なることが⽰された。
表 11 は、最低賃⾦の変数として、カイツ指標を⽤いた場合の推定結果である。(1)列⽬より、雇⽤動向調査の⼊職者数に対して、カイツ指標の係数は負であるが、統計的に有意ではない。(2)列⽬より、雇⽤動向調査の離職者数に対して、カイツ指標の係数は正であるが、統計的に有意ではない。(3)列⽬より、雇⽤保険資格取得件数に対して、カイツ指標の係数は正であるが、統計的に有意ではない。(4)列⽬より、⾃⼰都合退職による雇⽤保険資格喪失件数に対して、カイツ指標の係数は負であるが、統計的に有意ではない。(5)列⽬より、事業主都合による雇⽤保険資格喪失件数については、5%⽔準で統計的に有意であり、カイツ指標が 1 ポイント上昇すると解雇等の事業主都合による離職が 1.9％増加することが⽰された。(6)列⽬より、失業を表す
雇⽤保険初回受給件数に対して、カイツ指標の係数は正であるが統計的に有意ではない。

18

＜表 11＞

このように、雇⽤動向調査が把握する市場、すなわち、常⽤労働者数 5 ⼈以上の事
業所におけるジョブマッチングにおいては、最低賃⾦の影響率の上昇は、⼊職ならびに離職フローの双⽅を増加させる可能性がある。ただし、平均賃⾦に対する最低賃⾦の相対的な⽔準であるカイツ指標では、このような効果は確認できない。
⼀⽅で、全事業所における雇⽤保険の加⼊対象者、すなわち短時間や⼀時的な雇⽤を除く労働者については、影響率の上昇は、⾃⼰都合離職のフローを増加させている。また、カイツ指標でみると、最低賃⾦の上昇は、雇⽤保険加⼊者の事業主都合による離職フローを増⼤させる効果が観察された。
以上から、最低賃⾦の雇⽤フローへの影響について、⼀貫した傾向を指摘することは困難である。しかしながら、少なくとも 5 ⼈以上の事業所規模では、最低賃⾦引き上げによる賃上げ対象の低賃⾦労働者が多い地域ほど、離職と⼊職フローが活発化す
る関係が確認される。すなわち、零細事業所を除く規模における労働者の移動フローが増⼤すると⾔える。特に、離職フローの増加については、雇⽤保険事業⽉報における⾃⼰都合離職のフローの増加や、事業主都合による離職フローの増加などにも観察される。

ハローワークの雇用フローに与える影響
表 12 は、影響率が新規求⼈数及び新規求職数に与える影響について推定した結果である。(1)列⽬より、最低賃⾦改定後の 10 ⽉から翌年 9 ⽉までの新規求⼈数（常⽤）について、影響率の係数は 5%⽔準で統計的に有意であり、影響率が１ポイント
上昇すると新規求⼈が 0.4%増加する。(2)列⽬より、同じく 10 ⽉から翌年 9 ⽉までの新規求職者数について、影響率の係数は１%⽔準で統計的に有意であり、影響率が１ポイント上昇すると新規求職者が 0.32%減少する。次に、(3)列⽬では、主たる説
明変数にカイツ指標を⽤いて同様に推定した結果である。新規求⼈数に対するカイツ指標の係数は正であるが統計的に有意ではい。(4)列⽬では、新規求職者数に対して、カイツ指標の係数は 1%⽔準で統計的に有意であり、カイツ指標が 1%上昇すると、新規求職者が 5.93%減少する。

19

＜表 12＞以上より、最低賃⾦の引き上げによる影響率の上昇は、ハローワークにおける新規求⼈を増加させる⼀⽅、新規求職者を減少させることが⽰される。また、新規求職者を減少させる効果は、カイツ指標を⽤いた場合でも観察される 13 。
ただし、この推定結果は、同じく地域別最低賃⾦が各都道府県別のハローワークの求⼈、求職者のフローに与える影響を検証した Ohta and Komae (2022)の発⾒とは異なる。彼らは、2005 年 2 ⽉から 2019 年 12 ⽉の⽉次データを⽤いて、都道府県固定効果と⽉次効果，および都道府県固有の線形トレンドを考慮した場合、最低賃⾦額（対数最低賃⾦）の上昇はハローワークにおける求⼈フローを低下させる⼀⽅、求職者フローを増加させることを発⾒しており、本稿とは逆の結果である。もとより、本研究と Ohta and Komae (2022)では、分析期間やデータの観測単位（年次か⽉次か）といったデータの観点と、最低賃⾦以外に、平均賃⾦（カイツ指標）や中年男性の実質賃⾦、年固定効果をコントロールするかどうかといった推定モデル上の違いがある。
しかしながら、2011 年 10 ⽉から 2016 年 9 ⽉までの⽉次データにより、Ohta andKomae (2022)と同じモデルを⽤いた場合、求⼈フローについては、（都道府県固有の線形トレンドを考慮するか否かにかかわらず）年固定効果をコントロールするか否かで推定結果が反転すること、求職者フローについては、モデルの定式化によらず最低賃⾦の負の効果が確認された。このように、最低賃⾦の上昇がハローワークの求⼈と求職者フローに与える影響は、全国共通のマクロショックを考慮するかどうかや観察期間に依存するが、少なくとも、2011 年〜2016 年において、地域固定効果と観察不可能な時点効果をコントロールした場合、最低賃⾦の上昇はハローワークの求⼈には正の効果を、求職者には負の効果が確認される。

4.3

考察

3.2 で述べた通り、ハローワークを通じた求⼈や求職者のフローと、雇⽤保険事業⽉報や雇⽤動向調査等の他の雇⽤フローの規模は、都道府県によって異なる。そこで、北海道、埼⽟県、東京
都、神川県、静岡県、愛知県といった、ハローワークを通じたフローの規模が⼩さい県を除いた
推定も⾏ったが、結果に⼤きな変化はみられなかった。
13

20

以上から、本稿の分析期間の 2011 年〜2016 年では、最低賃⾦の引き上げは、就業率に⽰される雇⽤のストックには統計的に有意な影響を与えていないが、雇⽤のフローには、少なからず影響が確認される。この点について、フローへの影響の⽅向と統計的な有意⽔準をまとめた結果が表 13 である。

＜表 13＞

⼊職フローでは、5 ⼈以上の事業所への⼊職率やハローワークの求⼈に対して正の効果が確認された。他⽅、離職フローでは、5 ⼈以上の事業所からの離職率や、雇⽤保険被保険者の⾃⼰都合あるいは事業主都合の資格喪失件数には正の効果があり、ハ
ローワークの求職者フローには負の効果が確認された。
本稿で⽤いた最低賃⾦の影響率や、（カイツ指標の分⺟である）平均賃⾦が、「賃⾦構造基本統計調査」による 5 ⼈以上の事業所の賃⾦分布に基づいていることを勘案す
れば、少なくとも零細事業所を除く労働市場では、最低賃⾦の引き上げによる賃上げ
対象の低賃⾦労働者が多い地域ほど、労働者の移動フローが増⼤すると⾔える。ただし、こうした移動フローの増⼤が、Dustmann et al. (2022)が指摘するように、低賃⾦労働者（部⾨）から⾼賃⾦労働者（部⾨）への移動を伴っているかどうかについては、本稿の結果からは⼀貫した傾向が確認できない。なぜなら、フルタイム常⽤雇⽤が多い雇⽤保険の被保険者でも離職が増加している⼀⽅、⼊職には⽬⽴った影響がな
く、賃⾦が⽐較的低い職業が多いハローワークの求職者については、最低賃⾦の上昇によって求職者フローが減少しているためである。
この点については、今後、労働者のミクロデータを⽤いて賃⾦や教育等のスキル
別にフローへの影響を検証する余地が残されている。

5

結論
⽇本の最低賃⾦制度では、都道府県を単位とする地域別最低賃⾦が多くの労働者をカバーしている。従来、地域別最低賃⾦が労働市場に及ぼす効果に関する研究では、失業率や就業率といった⼀時点の雇⽤ストックに与える影響に注⽬した研究が多21

く、雇⽤フローに着⽬した研究はまだ少ない。また、離職や⼊職フローに関する公表
統計は、必ずしも労働市場全体をカバーしてないという⽇本のデータの制約もある。
本研究では、調査対象範囲が異なる複数の統計調査や⾏政データを⽤いて、最低賃⾦の引き上げの影響を受ける労働者の割合である影響率や、地域の平均賃⾦に対する最低賃⾦の割合であるカイツ指標の変動が、地域の労働市場における採⽤や離職のフローに与える影響を検証した。分析結果は次のようにまとめられる。
第 1 に、2011 年〜2016 年の最低賃⾦の上昇は、影響率でみてもカイツ指標でみても、地域全体の就業率には統計的に有意な影響を与えていなかった。
第 2 に、雇⽤動向調査が把握する市場、すなわち、常⽤労働者数 5 ⼈以上の事業所では、最低賃⾦の影響率の上昇は、⼊職ならびに離職フローの双⽅を増加させている可能性がある。ただし、カイツ指標を⽤いた場合にはこのような効果は明確ではなかった。
第 3 に、雇⽤保険事業⽉報にみる全事業所における雇⽤保険の加⼊対象者、すな
わち短時間や⼀時的な雇⽤を除く労働者については、影響率の上昇は、⾃⼰都合離職のフローを増加させている。また、カイツ指標でみると、最低賃⾦の上昇は、雇⽤保険加⼊者の事業主都合による離職フローを増⼤させる効果が観察された。
第 4 に、職業安定業務統計にみるハローワークの求⼈、求職者については、影響率の上昇は新規求⼈を増加させる⼀⽅、新規求職者を減少させることが⽰された。後者については、カイツ指標を⽤いた場合でも観察された。
以上から、最低賃⾦の引き上げが雇⽤フローに与える影響は⽤いる統計によって異なっており、⼀貫した傾向は確認できないと⾔える。しかし同時に、本稿で⽤いた影響率やカイツ指標（の平均賃⾦）が、5 ⼈以上の事業所の賃⾦分布を基にした指標であることを考慮すれば、零細事業所を除いた労働市場では、最低賃⾦の上昇は平均
的には、求⼈を減少させるのではなく、むしろ増⼤させることが確認された。また、5 ⼈以上の事業所では、最低賃⾦の上昇によって離職フローも増⼤する。これは労働市場において、上昇した最低賃⾦での求⼈オファーが増加していることと⼀致した動きであると⾔える。
ただし、こうした移動フローの増⼤が、低賃⾦労働者（部⾨）から⾼賃⾦労働者（部⾨）へのシフトを伴っているかどうかについては、本稿の分析結果からは明らか

22

ではなかった。今後は、労働者のミクロデータを⽤いて賃⾦や教育等のスキル別にフローへの影響を検証する必要がある。
また、本稿で⽤いた賃⾦構造基本統計調査の影響率は、常⽤労働者 5 ⼈以上の事
業所の賃⾦分布によるものであり零細企業が含まれていない。本稿で紹介した通り、
1〜30 ⼈の零細規模を対象とした最低賃⾦基礎調査の影響率はより⾼いことが報告されていることから、今後は最低賃⾦の影響が⼤きい事業所に焦点を当てた研究も求められる。

謝辞
本稿の作成にあたり、佐野晋平⽒、⽥中喜⾏⽒、李慧慧⽒（以上、神⼾⼤学）ならびに村上佳世⽒（関⻄学院⼤学）より、多くの有益なコメントを頂いた。分析にあたっては、統計法第 33 条の２第 1 項の規定に基づき、独⽴⾏政法⼈統計センターから
厚⽣労働省「賃⾦構造基本統計調査」（2011 年〜2016 年）の調査票情報の提供を受けた。調査票情報の利⽤にあたっては、神⼾⼤学ミクロデータセンターのオンサイト施設を利⽤した。これらの関係者の⽅々に感謝の意を表したい。ただし「賃⾦構造基本
統計調査」に基づく分析結果は、筆者らが独⾃に作成・加⼯した統計であり、厚⽣労働省が作成・公表している統計等とは異なる。また、本稿に含まれる誤りは全て筆者
らのものである。

参考⽂献
Brochu, P., & Green, D. (2013). The Impact of Minimum Wages on Labour Market
Transitions. Economic Journal, 123(573), 1203-1235.
Card, D., & Krueger, A. (1994). Minimum Wages and Employment - A Case Study of
The Fast-Food Industry in New-Jersey and Pennsylvania. American Economic
Review, 84(4), 772-793.
Dube, A., Lester, T., & Reich, M. (2010). Minimum Wage Effects Across State Borders:
Estimates Using Contiguous Counties. Review of Economics and Statistics, 92(4),945-964.
23

Dube, A., Lester, T., & Reich, M. (2016). Minimum Wage Shocks, Employment Flows,
and Labor Market Frictions. Journal of Labor Economics, 34(3), 663-704.
Dustmann, C., Lindner, A., Schonberg, U., Umkehrer, M., & vom Berge, P. (2022).
Reallocation Effects of the Minimum Wage. Quarterly Journal of Economics,
137(1), 267-328.
Kawaguchi, D., & Mori, Y. (2009). Is Minimum Wage an Effective Anti-Poverty Policy
in Japan? Pacific Economic Review, 14(4), 532-554.
Kawaguchi, D., & Mori, Y. (2021). Estimating the Effects of the Minimum Wage using
the Introduction of Indexation. Journal of Economic Behavior & Organization,
184, 388-408.
Kudlyak, M., Tasci, M., & Tüzemen, D. (2023). Minimum Wage Increases andVacancies. Federal Reserve Bank of San Francisco Working Paper 2022-10.
Manning, A. (2003). Monopsony in Motion. Princeton University Press.
Manning, A. (2021). The Elusive Employment Effect of the Minimum Wage. Journal of
Economic Perspectives, 35(1), 3-26.
Neumark, D., & Wascher, W. (1992). Employment Effects of Minimum andSubminimum Wages - Panel Data on State Minimum Wage Laws. Industrial &Labor Relations Review, 46(1), 55-81.
Neumark, D., & Wascher, W. (2008). Minimum Wages and Low-Wage Workers: How
Well Does Reality Match the Rhetoric?. Minnesota Law Review, 92(5), 12961316.
Neumark, D., & Wascher, W. (2011). Does A Higher Minimum Wage Enhance theEffectiveness of the Earned Income Tax Credit?. Industrial & Labor Relations
Review, 64(4), 712-746.
Ohta, S., & Komae, K. (2022). Vacancies, Job Seekers, and Minimum Wages: Evidence
from Public Employment Placement Service Data, Keio-IES Discussion Paper
Series, DP2022-004.
Portugal, P., & Cardoso, A. (2006). Disentangling the Minimum Wage Puzzle: An
Analysis of Worker Accessions and Separations. Journal of the European
Economic Association, 4(5), 988-1013.
24

Stigler, G. (1946). The Economics of Minimum Wage Legislation: American Economic
Review, 36, 358–65
有賀健(2007)「新卒⾼卒者の労働市場」林⽂雄編『経済停滞の原因と制度』勁草書房,
第8章.
川⼝⼤司・森悠⼦ (2009)「最低賃⾦労働者の属性と最低賃⾦引き上げの雇⽤への影
響」『⽇本労働研究雑誌』, 593, 41-54.
河村直樹 (2018)「職業安定法の改正と公的職業紹介をめぐる課題」『⼤原社会問題
研究所雑誌』, 712, 17-28.
厚⽣労働省(2014) 「⼊職者の⼊職経路に関する分析」『労働市場分析レポート』第41号（平成26年9⽉30⽇）。https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou11600000-Shokugyouanteikyoku/0000066757.pdf（最終閲覧⽇：2023年6⽉15⽇）
澤邉みさ⼦ (1992)「職業紹介法施⾏以後の職業紹介事業の展開: 社会事業から社会政策への脱⽪」『三⽥学会雑誌』, 85(3), 505 (153)-523 (171).
橘⽊俊詔・浦川邦夫 (2006)『⽇本の貧困研究』東京⼤学出版会.

25

補論

就業地別の求⼈フローの分析

３で述べた通り、本稿では、求⼈にかかるハローワーク別⼀般職業紹介状況には、求⼈の受理地別データを⽤いている。しかしながら、多店舗展開の飲⾷業や⼩売店が本社所在地において全国⽀店分の⼀括求⼈を⾏うことがあることから、東京都、愛知県、⼤阪府等においては、就業地別データと受理地別データの有効求⼈倍率の値にかい離がみられることが知られている。
表Ａ1 は、推定結果の頑健性チェックのために、厚⽣労働省が公開している就業地
別新規求⼈データを⽤いて、10 ⽉から翌年 9 ⽉までの新規求⼈数に対する影響率の効果について、加重最⼩⼆乗法により推定した結果である。(1)列⽬は、就業地別の新規求⼈数を⽤いた推定結果である。その結果は、(2)列⽬の受理地別新規求⼈数を⽤いた推定結果と同様の傾向であり、受理地別データを⽤いた推定には⼤きな問題はないことが確認される。

表 A1 就業地別求⼈データを⽤いた推定結果
(1)
変数名

影響率

(2)

(3)

0.453***(0.168)0.404**(0.186)△カイツ指標△ln(中年男性実質賃⾦)(4)△ln(就業地新規求⼈数) △ln(受理地新規求⼈数) △ln(就業地新規求⼈数) △ln(受理地新規求⼈数)2.478(2.361)

2.556(2.589)-0.00845(0.0893)
0.397(0.412)-0.00829(0.00765)-0.0525***(0.00786)-0.0155**(0.00781)
0.0669***(0.00929)-0.0536(0.0986)
1.470***(0.429)-0.00692(0.00833)-0.0534***(0.00854)-0.0222**(0.00854)
0.0830***(0.00982)

0.975(0.915)0.334(0.420)-0.00710(0.00788)-0.0197(0.0330)-0.0206**(0.00851)
0.0657***(0.0152)

0.959(1.003)
1.396***(0.434)-0.00606(0.00852)-0.0195(0.0362)-0.0269***(0.00923)
0.0799***(0.0164)

観測値数

188

188

188

188

決定係数

0.300

0.290

0.276

0.276

△ln(⽣産年齢⼈⼝)

2013年ダミー
2014年ダミー
2015年ダミー
定数項

26

＜表＞

表1

ランク別の影響率の推移

2005
A
1.0
B
1.3
C
2.2
D
2.4
全国平均1.6

2006
1.2
1.3
1.7
2.5
1.5

2007
1.8
1.9
2.6
3.1
2.2

2008
1.9
2.8
3.2
3.7
2.7

2009
1.1
1.9
3.1
2.4
2.7

2010
4.4
3.2
4.3
4.6
4.1

2011
4.0
2.9
3.1
3.4
3.4

2012
5.7
3.1
5.2
5.0
4.9

2013
10.7
5.4
5.5
6.0
7.4

2014
9.3
5.2
6.6
6.2
7.3

2015
12.8
6.0
6.9
7.4
9.0

出所：平成23年度及び令和2年度中央最低賃⾦審議会資料より作成。

27

2016
14.5
8.6
8.6
10.1
11.1

2017
14.5
9.8
9.6
10.3
11.9

2018
15.3
12.3
12.7
13.3
13.8

2019
15.3
12.3
12.7
13.3
13.8

表2

ランク別の⽬安額と最低賃⾦引き上げ額との差

ランク

A

B

C

D

都道府県
東京
神奈川
大阪
愛知
埼玉
千葉
京都
兵庫
静岡
滋賀
茨城
栃木
広島
長野
富山
三重
山梨
群馬
岡山
石川
香川
奈良
宮城
福岡
山口
岐阜
福井
和歌山
北海道
新潟
徳島
福島
大分
山形
愛媛
島根
鳥取
熊本
長崎
高知
岩手
鹿児島
佐賀
青森
秋田
宮崎
沖縄

2010
0
0
0
+3
+1
+6
0
0
+2
+3
+2
+2
0
+2
+2
+2
+2
+2
+3
+2
+2
+2
+2
+2
+2
0
+2
0
0
+2
+2
+3
+2
+4
+2
+2
+2
+3
+3
+1
+3
+2
+3
+2
+3
+3
+3

2011
0
0
0
+1
0
0
+1
+2
+2
+2
+1
+2
0
0
0
+2
0
+1
+1
0
+2
+1
*
+2
+2
0
0
0
0
+1
+1
*
+3
+1
+2
+3
+3
+3
+3
+2
*
+4
+3
+1
+1
+3
+2

2012
0
0
0
+3
0
+2
0
0
+3
+3
+3
+1
0
+2
+4
+3
+1
+2
+2
+2
+3
+2
0
+2
+2
+2
+2
+1
0
+2
+3
+2
+2
+3
+3
+2
+3
+2
+3
+3
+4
+3
+3
+2
+3
+3
+4

2013
0
0
0
+3
+2
+2
+2
0
+2
+2
+2
+1
+2
+1
0
+1
+1
+1
+2
+1
+2
+1
+1
+1
+1
+1
+1
+1
0
+2
+2
+1
+1
+1
+2
+2
+1
+1
+1
+2
+2
+1
+1
+1
+1
+1
+1

2014
0
0
0
+1
+2
+2
+1
0
+1
+1
+1
0
+2
0
+1
+1
+1
0
+2
0
+2
0
0
+1
0
0
+1
0
0
0
0
+1
0
+2
+1
+2
0
0
0
0
0
0
+1
+1
+1
0
0

2015
0
-1
+1
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
+1
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
+1
0
+1
+1
0
+1
0
0
0
0
0
0

2016
0
0
0
0
+1
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
+1
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
0

2017
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
+1

2018
0
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
+1
0
+1
0
+1
0
0
0
0
+1
0
0
+1
+1
+2
+1
+2
+1
+1
+2
+2
+2
+1
+1
+2
+1
+1
+2
+2

2019
0
0
0
0
0
0
0
+1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
+1
+1
0
0
+1
0
+1
+1
0
+2
+1
0
0
+2
+2
+2
+2
+2
+3
+2
+2
+2
+2
+2

注：2011 年に発⽣した東⽇本⼤震災の影響が⼤きい東北３県（岩⼿、宮城、福島県）には⽬安額が⽰されていない。
出所：令和 2 年度宮城労働局最低賃⾦審議会資料より作成

28

表3

雇⽤フローデータの特徴と変数の定義

データ名

対象事業所

対象労働者

採⽤/⼊職

離職

雇⽤ 保険 事 業

1 ⼈以上の労働雇⽤保険加⼊者。

雇⽤保険資格取得

雇⽤保険資格喪失

⽉報

者を雇⽤する

雇⽤期間 31 ⽇以

件数：

件数：

事業所

上、週 20 時間以上

⼊職経路を問わ

週 20 時間以上労労働する（予定含

ず、新たに週 20 時

働する雇⽤保険のむ）労働者

間以上働く予定の対象労働者の解労働者を雇⽤した雇、契約満了時の数

雇⽌め及び退職勧奨等の事業主都合等による離職数、
⾃⼰都合を含め労働者が事業所と雇⽤契約を解除した数

雇⽤動向調査5 ⼈以上の常⽤

労働時間、雇⽤期

⼊職者数：

離職者数：

労働者を雇⽤間にかかわらず、6

⼊職経路、労働時

解雇、転職等問わする事業所か⽉間に雇⽤・離間を問わず、調査ず、調査対象期間

職した労働者のす対象期間内に採⽤内に離職した労働

べてが対象

した数

者数

職業 安定 業 務

ハローワーク

ハローワークを利

新規求⼈数：

新規求職者数：統計を利⽤する事⽤する求職者（在当⽉において、ハ

当⽉において、ハ

業所

職者、失業者、無業

ローワークに企業

ローワークに新た者）が登録いた新たなに登録した求職者

求⼈数

の数

29

表4

雇⽤動向調査の⼊職離職数と他データとの⽐較

入職者数（雇用動向調査）が新

北海道

埼玉

東京

神奈川

富山

規求人数（HW）より大きい

静岡

愛知

岩手

栃木

群馬

埼玉

東京

離職者数（雇用動向調査）が求

神奈川

富山

石川

岐阜

静岡

職者数（ＨＷ）より大きい

愛知

三重

京都

大阪

兵庫

広島

山口

福岡

岩手

宮城

秋田

山形

茨城

栃木

埼玉

千葉

神奈川

新潟

富山

石川

福井

岐阜

静岡

愛知

三重

滋賀

兵庫

奈良

広島

山口

愛媛

佐賀

宮崎

北海道

宮城

秋田

福島

茨城

離職者数（雇用動向調査）が資

東京

福井

山梨

長野

大阪

格喪失件数（雇用保険データ）

和歌山

鳥取

島根

岡山

徳島

より大きい

香川

愛媛

高知

福岡

長崎

熊本

沖縄

入職者数（雇用動向調査）が資格取得件数（雇用保険データ）
より大きい

鹿児島

表5

求⼈数・求職者数と雇⽤保険データの採⽤・離職・就職件数の⽐率
観測値数

平均値

標準誤差

最小値

最大値

新規求人数

235

1.56939.3176

0.66822.3768235

1.1094

0.23610.298

1.6719188*

0.34380.103

0.07060.5703／資格取得件数（採用）
新規求職者数／資格喪失件数（離職）
HW 就職件数／資格取得件数（採用）注：2011 年の就職件数公表なし。

30

表6

記述統計量
変数名

観測値数

平均

標準誤差

最⼩値

最⼤値

影響率

235

0.02390.01380.00800

0.0870

就業率

235

0.565

0.0245

0.517

0.625

雇⽤保険資格取得件数(年度）

235165272.20

266575.60

26909

1828393

雇⽤保険資格喪失件数(年度）

235

152830.60

242340.50

25529

1629276

雇⽤保険資格喪失件数･事業主都合(年度）

235

11315.73

18430.82

1678

143984

雇⽤保険初回受給件数(年度）

235

28655.0926262.43

6117

138811

新規求⼈数(年度）

235

208405.10

219818.30

45272

1526096

新規求職者数(年度）

235

131805.60

113735.20

33373

643175

⼊職者数（動向調査／上半期）

235

95477.02

130622.30

9900

1025300

離職者数（動向調査／上半期）

235

85192.34

114288.80

9600

777900

雇⽤保険資格取得件数(1~6⽉)

235

95573.63

152758.9

15974

1058444

雇⽤保険資格喪失件数(1~6⽉)

235

84838.97

131898.6

14487

881849雇⽤保険資格喪失件数・事業主都合(1~6⽉）

235

6351.864

10160.67

903

78081

雇⽤保険初回受給件数(1~6⽉)

235

14673.1

13156.37

3291

68626

新規求⼈数(1~6⽉)

235

106183.1

111379.7

22968

774076

新規求職者数(1~6⽉)

235

72336.52

61837.98

18410

347676

零細企業率

235

0.597

0.024

0.545

0.647

⽣産年齢⼈⼝235

168369.400

175623.500

33000

899000

中年男性実質平均賃⾦

235

1957.605

235.128

1570.835

2858.698

年度

235

2013

1.417232

2011

2015

31

表7

就業率に関する推定結果

変数名
影響率

(1)

(2)

△就業率

△就業率

0.00133(0.0286)-0.0299△カイツ指標(0.392)△ln(中年男性実質賃⾦)△ln(⽣産年齢⼈⼝)-0.00702-0.0185(0.0159)(0.151)

0.04270.0432(0.0732)(0.0735)

2013年ダミー

0.00538***

0.0491(0.00128)(0.359)2014年ダミー

0.00342**0.0474(0.00135)(0.359)0.00173

0.0455(0.00137)(0.360)2015年ダミー
定数項

0.000796-0.0427(0.00160)(0.356)

観測値数

188

188

決定係数

0.100

0.100

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。括弧内は頑健な標準誤差を⽰している。

32

表8

影響率が雇⽤保険加⼊者の雇⽤フローに与える効果
(1)

（２）

（３）

△ln(資格喪失件△ln(資格喪失件

数:⾃⼰都合)数:事業主都合)

2013年ダミー

0.0405(0.124)-0.0284(0.0534)
1.794***(0.298)0.0244***0.180*(0.0952)
0.00289(0.0411)1.460***(0.229)0.0115***0.118(0.623)-0.710***(0.271)1.210(1.509)-0.128***0.0825(0.219)-0.0428(0.0945)-0.0768(0.531)-0.119***2014年ダミー(0.00479)
0.000566(0.00369)-0.00143(0.0241)-0.181***(0.00846)-0.0629***2015年ダミー(0.00511)-0.0290***(0.00393)-0.0104***(0.0258)-0.0469*(0.00903)-0.0543***

定数項(0.00495)
0.0304***(0.00697)(0.00381)
0.0229***(0.00536)(0.0251)
0.00527(0.0351)(0.00876)-0.00944(0.0124)

観測値数
決定係数

188
0.410

188
0.288

188
0.263

188
0.527

△ln(資格取得件数)
変数名
影響率△ln(中年男性実質賃⾦)△ln(⽣産年齢⼈⼝)（４）△ln(初回受給件数)

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。括弧内は頑健な標準誤差を⽰している。

表9

カイツ指標が雇⽤保険加⼊者の雇⽤フローに与える効果
(1)

（２）

（３）

△ln(資格喪失件△ln(資格喪失件

数:⾃⼰都合)数:事業主都合)

0.911(1.596)0.325(0.619)0.920(1.367)0.311(0.530)0.935(1.239)0.371(0.480)0.682(8.057)-0.442(3.124)

1.789***(0.298)0.0240***(0.00487)
0.0127(0.0220)-0.0309***(0.00572)
0.0269***1.537***(0.255)0.000830(0.00417)-0.00211(0.0188)-0.0153***(0.00490)
0.0229***1.488***(0.231)0.0117***(0.00378)
0.0106(0.0171)-0.0132***(0.00444)
0.0235***1.227(1.507)-0.128***(0.0245)-0.173(0.111)-0.0489*(0.0289)0.00529(0.0101)(0.00866)(0.00785)(0.0511)

188
0.410

188
0.241

188
0.276

188
0.263

△ln(資格取得件数)
変数名△カイツ指標△ln(中年男性実質賃⾦)△ln(⽣産年齢⼈⼝)
2013年ダミー
2014年ダミー
2015年ダミー
定数項

観測値数
決定係数

（４）
△ln(初回受給件数)

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。括弧内は頑健な標準誤差を⽰している。

33

表 10

影響率が雇⽤動向調査および雇⽤保険統計（上半期）の雇⽤フローに与える

効果
(1)

(2)

雇⽤動向調査雇⽤動向調査△ln(⼊職者数)△ln(離職者数)

(3)

(4)

上半期

上半期

△ln(資格取得△ln(資格喪失件数)

件数:⾃⼰都合)(5)

上半期△ln(資格喪失
件数:事業主都
合)

変数名

(6)

上半期
△ln(初回受給件数)

2.750*(1.432)

3.525***(1.331)

0.102(0.143)0.204*(0.115)0.248(0.798)0.231(0.290)-1.333(0.817)6.542**(3.015)0.0451(0.0668)-0.231***(0.0733)-0.0942(0.0694)-1.090(0.738)7.113***(2.730)-0.140**(0.0590)-0.167**(0.0665)-0.0711(0.0624)-0.0156(0.0620)
1.633***(0.323)0.0369***(0.00557)
0.0131**(0.00618)-0.0410***(0.00582)

0.0309(0.0496)
1.176***(0.258)0.0237***(0.00446)
0.0125**(0.00495)-0.00981**(0.00466)-0.730**(0.349)1.285(1.801)-0.00103(0.0310)-0.180***(0.0346)-0.0157(0.0326)-0.139(0.125)0.0740(0.657)-0.141***(0.0112)-0.0641***(0.0125)-0.0492***(0.0118)

定数項

0.0344(0.0746)

0.0568(0.0674)

0.0218***(0.00788)

0.00741(0.00632)-0.0382(0.0438)-0.00829(0.0160)

観測値数

188
0.103

188
0.095

188
0.531

188
0.309

188
0.169

188
0.476

影響率
△ln(中年男性実質賃⾦)△ln(⽣産年齢⼈⼝)

2013年ダミー
2014年ダミー
2015年ダミー

決定係数

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。括弧内は頑健な標準誤差を⽰している。

34

表 11

カイツ指標が雇⽤動向調査および雇⽤保険統計（上半期）の雇⽤フローに与

える効果
(1)

(2)

雇⽤動向調査雇⽤動向調査△ln(⼊職者数)△ln(離職者数)

(3)

(4)

上半期

上半期

△ln(資格取得△ln(資格喪失件数)

件数:⾃⼰都合)(5)

上半期△ln(資格喪失
件数:事業主都
合)

変数名

(6)

上半期
△ln(初回受給件数)△カイツ指標-14.07(20.31)

5.411(19.26)0.0329(0.160)-0.0963(0.129)1.901**(0.900)0.328(0.324)△ln(中年男性実質賃⾦)-6.603(7.874)
6.229**(3.048)0.0738(0.0682)-0.426(0.289)-0.0852(0.0726)

1.155(7.455)6.465**(2.792)-0.117*(0.0605)-0.0959(0.273)-0.0826(0.0665)-0.000240(0.0336)
1.640***(0.329)0.0370(0.0522)0.0127(0.0505)-0.0420(0.0517)0.00105(0.0271)
1.196***(0.266)
0.0263(0.0421)0.0120(0.0407)-0.00910(0.0417)0.0654(0.185)
1.399(1.837)0.0997(0.287)-0.0578(0.278)0.0794(0.285)-0.0306(0.0678)0.0272(0.670)-0.187*(0.105)-0.106(0.102)-0.0978(0.104)定数項

0.185(0.132)0.119(0.122)0.0248(0.0514)0.0120(0.0415)-0.140(0.283)0.0427(0.104)

観測値数

188
0.087

188
0.060

188
0.530

188
0.297

188
0.169

188
0.475

△ln(⽣産年齢⼈⼝)

2013年ダミー
2014年ダミー
2015年ダミー

決定係数

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。括弧内は頑健な標準誤差を⽰している。

35

表 12

ハローワークの新規求⼈および新規求職者に関する推定結果
(1)

(2)

(3)

(4)

変数名

△ln(新規求⼈数)△ln(新規求職者数)△ln(新規求⼈数)△ln(新規求職者数)

影響率0.404**-0.321***(0.186)(0.0882)
2.556-5.932***(2.589)(1.216)△カイツ指標△ln(中年男性実質賃⾦)-0.05360.03000.959-2.281***(0.0986)(0.0504)(1.003)(0.472)△ln(⽣産年齢⼈⼝)

1.470***-0.3281.396***-0.199(0.429)(0.242)(0.434)(0.237)2013年ダミー-0.00692-0.0346***-0.00606-0.0334***(0.00833)(0.00410)(0.00852)(0.00401)-0.0534***-0.0155***-0.0195-0.0963***

2014年ダミー(0.00854)(0.00435)(0.0362)(0.0172)

2015年ダミー-0.0222**(0.00854)-0.00825*(0.00442)-0.0269***(0.00923)-6.04e-05(0.00451)

定数項

0.0830***-0.0416***0.0799***-0.0176**(0.00982)(0.00517)(0.0164)(0.00811)

観測値数

188

188

188

188

決定係数

0.290

0.364

0.276

0.397

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。括弧内は頑健な標準誤差を⽰している。

表 13 最低賃⾦の雇⽤フローへの影響のまとめ
a. 入職フロー
雇用動向調査 雇用保険事業月報 職業安定業務統計
Δln (入職者数) Δln (資格取得件数)

Δln (新規求人)

影響率

+*

(＋)

+**

Δカイツ指標

(−)

(＋)

(+)

b. 離職フロー
雇用動向調査雇用保険事業月報

職業安定業務統計

Δln (離職者数)

Δln (自己都合の資格喪失件数)Δln (事業主都合の Δln (初回受給件
Δln (新規求職者数)
資格喪失件数)
数)

影響率

+***

+*

(＋)

(＋)

−***

Δカイツ指標

(−)

(＋)

+**

(＋)

−***

注：*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1。（ ）は統計的に有意ではないことを⽰す。
出所：表 8〜表 12 の推定結果より作成。

36

＜図＞

図1

都道府県ごとの影響率の状況
a.2011年

b.2013年

c. 2015年

37図2

各種の雇⽤フロー指標の規模と変動

a. 37府県b. 東京都c. 9道府県38図3

5⼈未満の零細事業所⽐率と雇⽤保険統計と雇⽤動向調査のギャップ：2016年1⽉〜6⽉

a. ⼊職フローのギャップ

注：横軸は、⼊職フローのギャップ＝雇⽤動向調査（⼊職）／雇⽤保険データ（資格取得）。縦軸は、都道府県別の全事業所に占める5⼈未満の事業所⽐率
出所：厚⽣労働省「雇⽤動向調査」、同「雇⽤保険事業⽉報」、総務省統計局「経済センサス活動調査」。

b. 離職フローのギャップ

注：横軸は、離職フローのギャップ＝雇⽤動向調査（離職）／雇⽤保険データ（資格喪失）。縦軸は、都道府県別の全事業所に占める5⼈未満の事業所⽐率
出所：厚⽣労働省「雇⽤動向調査」、同「雇⽤保険事業⽉報」、総務省統計局「経済センサス活動調査」。

39