第６章

日本の賃金変化1
川口大司2

【要旨】
賃金動向の決定要因には、外部労働市場の需給要因と内部労働市場の構造要因がある。外部労働市場では、追加供給要因として女性の就業率の上昇、外国人労働者の増加が挙げられるが、年間70万人ペースで減少する生産年齢人口をカバーできるようなものではなく、労働市場の引き締めが賃上げ圧力につながる。一方、内部労働市場では日本型雇用慣行に変化が見られており、賃金下落圧力がかかっている。
日本経済全体では内部労働市場が決定要因の大部分を占めるが、産業、雇用形態、年齢によって外部労働市場と内部労働市場のどちらが大きな割合を占めるかは異なる。例
えば、外部労働市場の圧力が働きやすい非正規労働者や若年層、ITエンジニアのような専門職の賃金は上昇していくだろう。一方で、業種にもよるが大企業の正社員の多くは賃金上昇が頭打ちとなるだろう。さらに言えば、これまでのデフレ下の日本ではできなかった賃上げが直近のインフレによって可能になったことで、日本の賃金構造の変革のきっかけになると考える。
足元の賃金変化を正確に把握するためにはパネルデータを用いる必要がある。最近では、税務情報、民間企業の賃金支払データ、オルタナティブデータを利用した研究が行われており、景気判断材料の1つとして利用可能性がある。
1. はじめに2023年の春闘では大方の予想を上回る3.6%の賃上げが行われた。2024年も継続して賃上げが行われると想定され、賃金の動向が非常に注目を浴びるようになっている。賃上げの動向は政策にも影響を与えていることを踏まえ、本稿では、日本における今後の賃金変化について考察することとしたい。以下第2節では足元の賃金動向を概観し、第3節では賃金動向の決定要因と今後の動向について述べる。第4節では賃金統計の問題点、パネルデータを用いた研究について紹介する。

1
2

本稿は研究会で報告を行った 2024 年 2 月時点での情報を基に執筆している。
東京大学公共政策大学院・大学院経済学研究科教授

2. 足元の賃金動向(1) 2023年の春闘の結果
2023年の春闘では、多くの企業が労働組合からの要求に対して満額回答するという形で賃上げが行われた。図表1をみると、2023年は3.6%の賃上げとなっており、エコノミストの大方の予想を上回る結果となった3。一方で、2023年9月における消費者物価総合指数の上昇率は前年同月比3.0%であり、物価水準が上昇し続けていることを踏まえると、2024年の春闘においても賃上げが継続して行われることが想定される。
図表 1

春闘の結果推移

(%)
43.5
3

賃上げ率

2.521.5
10.50（注）調査対象は資本金10億円以上かつ従業員1,000人以上の労働組合がある企業。
（出所）厚生労働省「民間主要企業春季賃上げ集計」より筆者作成(2) 中小企業への賃上げの波及
春闘に関して、上記(1)において確認されたのは厚生労働省が作成する「民間主要企業春季賃上げ集計」の結果であり、その対象企業は妥結額などを把握できた、資本金10億円以上かつ従業員1,000人以上の労働組合がある大企業となっている。すなわち、この大企業の賃上げが実際に中小企業にまで波及するのかどうかは、また別の議論となる。
図表2は、横軸に「民間主要企業春季賃上げ集計」における賃上げ率、すなわち大企業の3

日本経済研究センター「ESP フォーキャスト調査（2023 年 3 月調査）」によると、民間エコノミスト 37人（機関）の 2023 年の春闘賃上げ率の予測値の総平均は 3.05%、高位 8 機関平均が 3.40%だった。

賃上げ率、縦軸に「賃金構造基本統計調査4」における賃金上昇率、すなわち日本経済全体の賃上げ率をそれぞれ示したものである（平成7年～令和2年）。回帰式では、大企業の賃上げ率が1%増加するとき、経済全体では賃上げ率が0.93%増加することを表し非常に相関の度合いは強い一方、切片は-2.11であり、中小企業を含めた経済全体の賃上げの水準は低いということが分かる。仮にこの推計を2024年に適用すると、春闘での賃上げ率が4%だとすると、日本経済全体での賃上げ率は1.6%程度になる。
図表 2

大企業の賃上げ率と日本経済全体の賃上げ率の関係(%)
2

Y= 0.9357X - 2.1122R² = 0.298

全体の賃上げ率

1.5
10.5
0-0.5

1.5

1.7

1.9

2.1

2.3

2.52.72.9

3.1 (%)-1-1.5-2

主要企業の春季賃上げ率（出所）厚生労働省「民間主要企業春季賃上げ集計」、「賃金構造基本統計調査」より筆者作成

3. 賃金動向の決定要因
今後の賃金動向を賃金の決定メカニズムから考えたときに、外部労働市場の需給要因と内部労働市場の構造要因の2つの大きな要因がある。本節では、それぞれが今後の賃金動向にどのような影響を与えるのかを考察する。
(1) 外部労働市場
外部労働市場とは、賃金をシグナルとして労働力の需給調整が行われる通常の意味での労働市場であり、短期の労働需給によって賃金が決定される。外部労働市場に関する動向として、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和5年推計）」によれば、2040年にかけて生産年齢人口は毎年70万人のペースで減少していくことが示されている（図表3）。単純な需給バランスで考えれば、生産年齢人口の減少は全体の賃上げ圧力になるが、生産関数において若年者と中高年者は完全代替ではないという研究結果が得られている5。つ4

厚生労働省が全国から抽出した主要産業の事業所とその雇用労働者に対して、労働者数、就業形態、勤続年数、労働時間数、給与額等を毎年調査している。
5
Kawaguchi and Mori (2016)

まり、若年者の人口が減少すると、若年者の賃金は上昇するが中高年層の賃金は上昇せず、賃金が上がる者と上がらない者の両方が発生することになる。
図表 3
（千人）
80,00070,00075,088（2020年）

生産年齢人口の推計

62,133（2040年）

15～64歳

60,00050,00040,000

65歳以上

30,00020,000

0～14歳

10,0000（出所）国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和5年推計）」

生産年齢人口は減っているが、労働力人口でみるとそれほど減っていないという見方もある。その理由の1つが女性の就業率の上昇である。女性の就業率について、2000年と2023年で年齢区分別に比較したものが図表4である。例えば、25～34歳については58.8%から80.9%に20%ポイント以上上昇していることが分かる。今後、女性の就業率の上昇余地は限定的ではあるが、独立行政法人労働政策研究・研修機構の「労働力需給の推計」では、35～44歳の女性の就業率は2023年の78.6%から2040年には88%まで上昇すると見込まれており、母親の就業継続の一般化がその上昇要因になっていると考えられる。この世代の供給動向の予測は難しいが、労働力の供給余力は残っているとも言えるだろう。いずれにしても、女性の労働供給の動向は賃金決定要因の1つである。

図表 4（%）
90.0

80.9

女性の就業率

78.6

79.7

80.0
70.0

2023年1月

58.8

61.9

66.3

69.6

60.0
50.0

46.5

46.1
2000年1月

40.0

40.3

30.0
20.0
10.00.0
15～24

25～34

35～4445～5455～64（出所）総務省「労働力調査」より筆者作成

労働市場における追加供給要因となる外国人労働者に関しても、日本の労働政策は大幅な転換を遂げている。2018年に創設された特定技能制度により技能実習制度で設けられていた転職制限等が改善され、ブルーカラー労働者の流入が促進されている（図表5）。しかし、2022年時点のストックの外国人労働者数は180万人であり、年間70万人ペースで減少する生
産年齢人口をすべて外国人労働者によってカバーするというのは難しいだろう。したがって、外国人労働者の増加は供給制約を解消する決め手にはならない。

図表 5

外国人労働者数（人）
2,000,000
1,800,000
1,600,000
1,400,000
1,200,000
1,000,000
800,000
600,000
400,000
200,000
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022

0

（注）2007 年は n.a.
（出所）1993～2006年は厚生労働省「外国人雇用状況報告」、2008～2022年は厚生労働省「外国人雇用状況の届出」より筆者作成

さらには、運輸、医療業界における2024年問題6が目前に迫っていることも、労働需給の引き締めをより厳しいものにさせるため、外部労働市場では賃上げ圧力が今後も継続すると考えられる。
(2) 内部労働市場
内部労働市場とは、各企業における制度、慣行を通じて行われる従業員の処遇決定に基づく企業内における労働市場のことである。内部労働市場における賃金決定の際、外部労働市場は引き抜きや離職の決定要因として制約条件とはなるが、各企業が労働条件を決定することになる。日本企業は、労働者の技能育成、管理職の養成、トーナメント構造7等を考慮しながら、労働者のやる気を引き出すような賃金構造を決定してきた。また、特定の企業でしか使えない特殊な技能の育成については、ホールドアップ問題8が起こる可能性が高く、技能蓄積に見合った賃金上昇をいかに説得力のある形にするかという点に関して、日本企業は特に配慮しながら制度設計を行ってきた。しかし昨今の技術進歩の速さ、経済活動のグ6

2019 年 4 月 1 日施行の働き方改革関連法において、時間外労働の上限規制が法定化されたが、医療・物流業界などに対しては 5 年間の猶予期間が設けられた。その猶予期間が 2024 年 4 月に終了することによる人手不足等の問題が顕在化している。
7
労働者の相対評価によって昇進できる者とできない者が決定され、昇進できた者だけが次の段階に進み、そこで再び昇進競争を行う一連のプロセスのこと。
8
企業特殊的技能を身に付けた労働者は転職機会に恵まれず、企業との交渉力を持たない。これを予想する労働者は技能蓄積を行わない。

ローバル化等を背景として、勤続年数の短期化や賃金カーブの平たん化、ジョブ型雇用の導入等が進み、日本型の労働市場または内部労働市場の重要性は低下していると考えられる。
具体的な実証研究として、Kawaguchi and Ueno (2013)は勤続年数の短期化について、1970 年生まれの人は 1944 年生まれの人より勤続年数が 20%短期化していることを明らかにしている。また、Hamaaki et al. (2012)はキャリア中盤から終盤にかけて賃金カーブが平坦化すること、大卒労働者が新卒で入社した企業に継続して勤務する確率が低いことを、Kimura et al.
(2022)は、勤続年数に伴って賃金上昇率が低下していることを明らかにしている。これらは全て長期的なトレンドであり、現在でも継続していると考えられる。
(3) 今後の賃金動向
外部労働市場では賃金上昇圧力がかかる一方で、内部労働市場では賃金下落圧力がかかっているという状況において、外部労働市場と内部労働市場のどちらが大きな割合を占めるかによって、産業・雇用形態別・年齢別に異なる賃金動向が立ち現れることが想定される。
パートタイマーや派遣労働者といった非正規労働者と、若年層、ITエンジニアのような専門職は賃金が上昇していくと考えられる。一方で、業種にもよるが大企業正社員の多くは賃金上昇が頭打ちとなるだろう。特に、40歳代以降の定期昇給による賃金上昇はさらに難しいだろう。
インフレは落ち着きつつあるという見方もあるものの、2023年の賃上げは基本給引き上げの流れを作り出した。このモメンタムは継続すると考えられる。さらに、2023年12月の毎月勤労統計調査の実質賃金成長率は-1.9%となっており、物価水準の上昇に賃上げが未だに追い付いていないため、賃金の上昇は2024年春も継続すると想定される。
また、名目賃金の引き上げは賃金構造変革の機会となる。若年層中心の賃上げは賃金カーブのフラット化に、非正規労働者中心の賃上げは雇用形態間の賃金格差の解消に、女性中心の賃上げは男女間賃金格差の解消につながる。これまでのデフレ下の日本では賃上げができず硬直的だった賃金構造が、直近のインフレによって賃上げが可能となることにより、変化するきっかけとなるかもしれない。
4. 賃金統計整備とパネルデータを用いた研究
賃金統計をきちんと整理しなければ、足元で何が起こっているか把握することは難しい。
本節では、現行の賃金統計の問題点とパネルデータを用いた研究について紹介する。
(1) 賃金統計整備の重要性
厚生労働省作成の「毎月勤労統計調査」や「賃金構造基本統計調査」は、サンプルサイズが大きく回収率も高いため、重要な統計であることは間違いない。しかしながら、これらの調査については問題点も指摘されている。例えば、「毎月勤労統計調査」は事業所単位の調査であり、事業所全体での現金給与額がいくらか、従業員数が何人かを聞いた上で、一人当たりの賃金を計算するような設計になっており、労働者の質が固定されていない。令和 5 年
12 月調査では、前年同月比の賃金上昇率は一般労働者が 1.4%、パートタイマーが 2.4%である一方、合計では 0.8%となっており、同期間内におけるパートタイマー構成比率の上昇が、トータルの賃金上昇率の減少を引き起こしていることが分かる。Kawaguchi and Toriyabe(2023)は国税庁の「民間給与実態調査」について、これら厚生労働省の調査と同様の特性があることを確認しており、厚生労働省の調査に誤りがあるわけではないことが分かっている。
この問題を解消して同じ労働者がどういった賃金変化となっているのかを調査するには、パネルデータが必要となる。例えば、国税庁は税務情報を研究者に提供しており、東京大学
政策評価研究教育センター（CREPE）は税務情報を利用した研究を行っている。また、年金の払い込みに関する業務統計からパネルデータを作成することができ、海外では学術利用されている国もある。さらには、クラウド上で賃金処理を行っている民間企業のデータを利用した研究も行われている。
(2) パネルデータを用いた研究① 税務情報を用いた研究
CREPE による税務情報を利用した研究成果の一例として、亀山・川口（2023）を紹介したい。図表 6 は、ある政令指定都市における年間給与収入の 2015 年度比の成長率を示したものである。労働者の年齢構成の変化等を調整しない場合の 2020 年度の成長率は 7.07%であるが、労働者の高齢化による影響を考慮して調整した場合の成長率は 6.57%となった。さらに、同じ労働者間での賃金変化について、固定効果モデルを用いて推定した場合の成長率は 8.37%となった。個人の異質性をコントロールしない場合には 1.3%ポイント、約 20%も成長率が過少に推定されているということになり、パネルデータを用いて推定することがいかに重要であるかがこの研究によって明らかになっている。

図表 6

ある都市における年間給与収入の 2015 年比成長率（出所）亀山・川口（2023）② 民間企業の賃金支払いデータを用いた研究
クラウド上での民間企業の賃金支払い処理サービスを提供する Payroll 社のデータを利用した分析を内閣府が行っている。このデータを利用することにより、同一労働者の賃金変化を月レベルの高頻度で捉えることが可能である。さらには、外部労働市場にさらされる労働者と内部労働市場に潜在する労働者の双方の賃金動向を捉えることも可能である。
③ オルタナティブデータを用いた研究
求人広告を収集して人材業界のニュースや指標を作成している HRog 社が、民間大手の求人サイトに掲載された求人広告情報から個別求人の募集賃金等に関するデータを作成しており、それを利用した分析を日本銀行が行っている（古川他、2023）。
「毎月勤労統計調査」
で見たときには正社員の平均賃金が上昇いない一方で、HRog 社のデータから計算された募集賃金では 2020 年から上昇していることが分かった。つまり、日本経済全体では賃金が上昇していない一方で、新しく出てきた求人広告については賃金が上昇しており、外部労働市場における需給を明確に反映した結果となっている。例えば、日本銀行の金融政策決定における景気判断材料の 1 つとしてこういったデータが利用されることも考えられるのではな
いだろうか。

図表 7

募集賃金と正社員の平均賃金の動向（注）募集賃金は各月の最終月曜日に主要民間求人媒体に掲載されている正社員求人の平均募集賃金。正社員の平均賃金は、「毎月勤労統計」
における一般労働者の所定内給与（共通事業所ベース）。
（出所）古川・城戸・法眼（2023）

参考文献
亀山裕樹・川口大司（2023）「税務データのパネル構造を用いた給与収入変化の把握」『経済セミナー』2023年8・9月号
古川角歩・城戸陽介・法眼吉彦（2023）「求人広告情報を用いた正社員労働市場の分析」日本
銀行ワーキングペーパーシリーズ，No. 23-J-2
Hamaaki, J., M. Hori, S. Maeda, and K. Murata (2013), “How Does the First Job Matter for an
Individual’s Career Life in Japan?” Journal of the Japanese and International Economies, Vol. 29,
pp. 154-169
Kawaguchi, D., and Y. Mori (2016), “Why Has Wage Inequality Evolved so Differently between Japanand the US? The Role of the Supply of College-Educated Workers,” Economics of Education
Review, Vol. 52, pp. 29-50
Kawaguchi, D., and Y. Ueno (2013), “Declining Long-Term Employment in Japan,” Journal of TheJapanese International Economies, Vol. 28, pp. 19-36
Kimura, T., Y. Kurachi, and T. Sugo (2022), “Decreasing Wage Returns to Human Capital: Analysis ofWage and Job Experience Using Micro Data of Workers,” Journal of the Japanese andInternational Economies, Vol. 66, 101217

Kawaguchi, D., and T. Toriyabe (2022), “Are Japanese Wage Statistics Representative?” CREPE
Discussion Paper, No. 115