Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
氾犯罪認知件数が平成14年いっぱいは増加するが，それ以降は緩やかに減少すると想定した場合昨年，不況は一層深刻化し，平成14年1月25日付けで内閣府が発表した「平成14年度の経済見通しと経済財政運営の基本的態度」によると，完全失業率は5.6％に，また，国内総生産の実質成長率は0.0％程度になる見通しである $ ^{19} $ 。また，本年1月14日の読売新聞によると，全国の警察が認知した一般刑法犯は昨年より12％増の273万5,612件に達しており，殺人，強盗等の重要犯罪も17.8％増とのことであるが，これらのデータは，失業率等の経済状況が犯罪発生数の将来動向の予測に役立つとの第2での分析結果を支持するものと言えそうである。前述の内閣府の発表に示された平成14年度の経済見通しに関する見解によると，国内総生産の実質成長率は0.0%，完全失業率は前年から更に上昇することが予想されている。アメリカの景気の回復状況にもよるが，景気の回復は平成15年以降にずれこむ可能性が高いと思われる上，回復基調になったとしても，当分は緩やかなものになると考えられる。

検挙率を見ると，一般刑法犯全体の検挙率は前年から更に10.2ポイントも減少し，23.6%にまで落ち込んでいる。重要犯罪の検挙率も7.4ポイント低い53％となっている。もちろん，検挙率の低下が公判請求人員の減少につながるわけではなく，平成10年以降の統計データを見ても分かるように，重大事件への捜査力のシフトによって，検挙率の低下にもかかわらず公判請求率が更に高まる可能性は少なくない。公判請求率の動向は，このようにいかなる犯罪が検挙され，検察庁に送検されるかに依存している部分，換言すれば，捜査機関の捜査能力，捜査方針，捜査力の配分等に影響されるため，検察庁での公判請求可否の判定基準が比較的安定したとしても，その予測自体が相当に困難なものとなっているのであるが，①重要事件の「検挙件数」は検挙率が下がり始めた平成10年以降，毎年3％強の増加を示している，②捜査力の配分の見直しの余地の可能性はまだあると考えられる，③経済の本格的な回復は平成15年以降であり，回復の基調は緩やかだと考えられる，④後述するように，平成13年の新受刑者数は前年度比3.5％増であり，捜査機関における検挙・摘発のウェートが一層重大又は凶悪事件にシフトしているとうかがわれるといった周辺の諸事情を考慮すると，こと公判請求人員に関する限り，ここ数年は，上昇することはあっても減少することはないと考えるのが妥当ではなかろうか。

そこで、このような認識を前提とした収容動向のシミュレートを行ってみた。

図83 シナリオ2によるシミュレート結果
表 7 シナリオ 2 による受刑者一日平均

収容人員シミュレートの推移

年 次	一日平均收容人員
平成13年	51,772
平成14年	55,813
平成15年	59,586
平成16年	62,108
平成17年	64,166

図83は，前述の内閣府が示す経済見通しを前提に，平成14年は経済状況は更に深刻化するが，15年からは徐々に明るい兆しが見え始め，景気も回復基調に入ると想定して，シミュレートを行った結果である。経済状況の深刻化及び回復の程度については，同見通しでも具体的な数字が示されていないため，平成13年及び14年の悪化の程度は過去5年間の平均，また，15年以降の回復基調は14年までの悪化の逆の道をたどると仮定した上で，下降に関しては，アで述べたように，認知犯罪数が平成9年並みになるまでは捜査体制（捜査力の配分内容を含む。）は平成14年体制が維持されると予想した（経済状況の回復とともに，発生する犯罪数も減少すると思われるが，検挙率等が平成9年ごろの状態に戻るまで，捜査体制は重大犯罪重視型が維持されると考えるのが合理的だと思われる。）。

なお，新入所者数の増加の程度は在所期間区分別にそれぞれ過去5年間の平均を採用し，厳罰化傾向についても過去5年間の平均の伸び率で平成13年以降も進行すると仮定した。

表7はシミュレート結果を示したものである。これによると，平成13年末収容現員は，5万1,772人，14年末は5万5,813人，15年末は5万9,586人という風に推移する。想定では，平成15年には景気が回復基調となり，新入所者数も横ばいとなるのであるが，収容現員は17年まで増加を続け，減少の兆しが見えるのはそれ以降となる。

## ウ 中期経済予測のシナリオを踏まえた場合

民間の研究機関である野村総合研究所（経済研究部）は，平成13年11月に中期経済予測に関する詳細なレポートを発表している $ ^{20} $ 。同レポートでは，経済政策等に関する三つのシナリオが用意され，それぞれについて，失業率，GDP等の予測が行われている。

現実の経済動向がこれらのシナリオのうちのいずれかに描かれたような経過をたどるかどうかは不明であるが，数値を含めた詳細な経済予測であるので，これらのシナリオに従った場合の収容動向についてもシミュレートを行っておくことにする。

同研究所が示しているシナリオは3つあるので，順次検討していくことにする。

## a 財政再建棚上げシナリオ

同レポートによれば，このシナリオは，企業の人的資源の効率化に伴う「痛み」を，財政再建の先送りで下支えしようとした場合のものだとされる。このシナリオでは，平成15年から名目GDPはプラスに転じるものの，失業率は今後も緩やかな上昇カーブを描き，平成17年には6％を超えると試算されている。

後述するように，重回帰分析の結果では，実質GDP及び完全失業率と認知犯罪件数との間には0.1%
図84 シナリオ3によるシミュレート結果

注 法務総合研究所の試算による。

以下の水準の高い相関が認められるが，このシナリオに示された完全失業率及び実質GDPの予想数値並びに重回帰分析によって求められた非標準化の重回帰式から犯罪認知件数の動向を予測したところ，平成17年までは認知犯罪件数も年々増加することになる（平成22年には実質GDP成長率は0.9%まで回復するものの，失業率は7.2%に達し，長期的に見れば，予想されるシナリオの中では最も先行きの暗いものである。）。

このシナリオの場合は，犯罪認知件数が増加を続けることになるが，犯人を行刑施設等へ入所させることが必要とされるような事件の検挙率が下がるようだと事情は変わってくる。しかしながら，犯罪認知件数の増加に伴って，捜査力の配分のシフト現象が進行すると考えるなら，公判請求人員及び勾留人員も増加を続けるはずである。

図84は，このような想定の下でのシミュレーションの結果を示したものである。

このシナリオによると，収容現員は，年を追うごとに上昇し，平成17年には6万7,458人に達する。この財政再建棚上げシナリオの参考予測では，平成22年には実質GDP成長率は0.9%までに回復するものの，失業率は7.2%になると予想している。

## b 消費活性化シナリオ

このシナリオの基本観は，構造改革の推進による痛みを，消費性向を下支えないしは押し上げ，個人消費を活性化して和らげるという考え方であるとされる。この消費活性化は必ずしも即効性があるとは言えないので，今後5年間の平均成長率はaのシナリオを0.2%下回るが，消費活性化の効果が顕在化するにつれ，成長率は徐々に上昇し，平成22年頃には2％台の成長率も視野に入ってくると予想している。一方，完全失業率は平成17年まではaのシナリオとほぼ同じ水準で推移するが，その後は低下し始めるとする（平成22年の完全失業率の予測は4.9%である。）。

このシナリオによる平成17年までの受刑者収容予測は，aと同様になる。

## c 景気最優先シナリオ

このシナリオは，景気浮揚を最優先し，財政再建を先送りする一方，消費の活性化を実施することを前提とする。景気浮揚優先政策により，実質成長率は平成16年以降1％を超え，完全失業率も5％前半で推移すると計算している。

完全失業率, 実質 GDP 及び犯罪認知件数を変量とした重回帰分析の非標準化の重回帰式による, 同シナリオを前提とした将来予測では, 犯罪認知件数は平成15年から下降を始めることになるが, 17年時点
での認知件数の値は9年のそれを未だ上回っているため、このシナリオによる収容動向予測も、結局のところ、アの予測と同じ結果となる。

## 工 出所時期に関する事象の影響度

受刑者の在所期間は，刑期によってその終期が定められているが，仮出獄が認められるか否か，認められるとしていつの時点で認められるかにより，その出所の時期が早められることになる。

許可条件との関係もあり，仮出獄が許可される率，いわゆる仮出獄率が年によって大きく変動することはこれまでなかったのであるが，社会復帰の基盤の整備である出所後の帰住先等の環境調整の強化によって，仮出獄率又は刑の執行率が上昇する可能性もないわけではなく，また，社会環境の悪化によって仮出獄が謙抑的に運用されることにならないとも限らない。

図85は，アの条件下で，仮出獄率を10.0％及び20.0％高めた形でシミュレートした場合の結果を示したものである。受刑者の刑期別の構成比の内容にもよるが，仮出獄率の変動の影響はいずれにしても緩やかである。

図86は，同様に，刑の執行率をアで設定した条件より10.0％及び20％短くした形でシミュレートした結果である。

図85 仮出獄変動モデルによる受刑者一日平均収容人員シミュレート結果

注 法務総合研究所の試算による。

図86 刑の執行率変動モデルによる受刑者一日平均収容人員シミュレート結果

注 法務総合研究所の試算による。
図87 仮出獄率・刑の執行率変動モデルによる受刑者一日平均収容人員シミュレート結果

注 法務総合研究所の試算による。

図87は,仮出獄率を10.0%高めるとともに,刑の執行率を10%減少させた形でシミュレーションを行った結果である。

## オアの条件下での未決被収容者の収容現員の動向

アで設定した条件下での未決被収容者の収容動向についても考えておく。未決被収容者は所管の異なる2種類の施設に収容されることもあって，相互の施設間の収容負担率の動向に左右される部分が少なくない。

ただ，過剰収容という状況下では，収容負担が偏るといった事態は考え難いように思われる。平成11年及び平成12年の実際の数字を見ても，双方の収容分担はほぼ同程度となっていることから，今後も，全体の勾留人員の約半数が行刑施設の収容負担分であると考えても十分に合理性があるのではなかろうか。

図88は、アと同様の想定で、勾留人員全体の一日平均収容人員をシミュレートしたものである。

勾留被告人については，7の期間区分ごとに，また，勾留被疑者については，6の期間区分ごとに，それぞれ過去5年間の平均増加率を算出し，将来の増減率はその数値に相当すると想定した。また，在所期間の増加率についても，過去5年間の平均の値を採用した。

図88 アのシナリオによる勾留人員一日平均収容人員シミュレート結果

注 法務総合研究所の試算による。
不確定要素は少なくないのであるが，代用監獄と行刑施設での収容負担がほぼ均等だと仮定すれば，行刑施設における平成17年の未決被収容者の一日平均収容人員は，約1万2,300人前後ということになる。

参考までに，ウのaのシナリオによるシミュレーション結果を示せば，図89のようになる。

図89 ウのaのシナリオによる勾留人員一日平均収容人員シミュレート結果

注 法務総合研究所の試算による。
行刑施設の収容動向に関する前章までの分析結果をまとめると，大略次のとおりとなる。

(1) 受刑者の収容動向は公判請求人員の動向と，未決被収容者の収容動向は勾留人員の動向と，それぞれ強い相関が認められ,公判請求人員の動向と勾留人員の動向との間にも強い相関が認められる。

(2) 推計犯罪認知人員の動向と完全失業率，勤労世帯可処分所得等との社会・経済事象との間には強い相関が認められる。

(3) 捜査機関の検挙率は流動的であるが，ここ数年を見ると，検挙率の低下が公判請求率の低下を導くという関係になっておらず，むしろ，検挙率の低下にもかかわらず，公判請求率は上昇している。

(4) 変動幅は小さいが，勾留期間及び言渡刑期は年々長期化する傾向にある。

(5) 執行猶予率，仮出獄率及び刑の執行率はここ10年間はほぼ横ばいであり，大きな変動はない。

(6) 勾留動向に地域格差はあるものの，ここ15年以上，その格差に大きな変動は生じていない。

もちろん，言うまでもないことであるが，統計上の相関は，一方が他方の原因又は結果であることを意味しない。A，B二つの現象の間での高い相関は，一方が他方の動向の予測に寄与し得ることを意味するにすぎない。本研究は，犯罪増加の原因を突き止めるのではなく，収容動向の予測に寄与する事象の探索を目指したのであるが，その点に関しては，前章までの分析によってほぼその目的を達したと考えている。

しかしながら，行刑施設における被収容者の収容動向は，検挙率，公判請求率，実刑率，仮出獄率等といった人為性の高い事象に影響を受けている。検挙率を除いたものは比較的安定しており，年によって大きく変動することは少ないため，収容動向に与える影響が大きいのは結局検挙率ということになる。近年の検挙率は著しい低下傾向を示しているが，捜査効率をできるだけ高くするために捜査力のウェートが次第に公判請求の対象となるような重要事件にシフトしつつあることがうかがえる。

捜査に関するこのような動きが今後も継続するのか，仮にするとしても，その結果，どのような犯罪がどれくらい検挙・摘発されるのかを予測するのは至難のことであるため，本研究では，昨年の11月に内閣府が公表した経済見通し及び民間の野村総合研究所が明らかにした中期経済見通しのほか，過去の公判請求人員及び勾留人員の増加率，刑期又は勾留期間別人員等を参考にして，将来の収容動向を推計するにとどめた。

その結果は，前章に示したとおりである。近年の罪種別の構成比の変化を考慮したシミュレーションの結果では，平成17年の一日平均収容人員は，既決被収容者は6万1,800人前後，未決被収容者は1万2,400人前後になると推計された。

もちろん，これらの数字自体，収容動向に影響を及ぼす諸条件が大きく変わらないことを前提にしており，本年3月4日付けの読売新聞の朝刊に掲載されていたように，警察官の増員を前提に，悪の芽をできる限り早いうちに摘み取るとの立場から，これまでなおざりにされていた軽微事件の摘発についても力が加えられるようになる可能性もある上に，捜査技術の改良，捜査力の配分の再見直し等によって凶悪・重大犯罪の検挙・摘発がこれまで以上に増加したり，罪種別の構成比が今以上に凶悪事件の方に傾くというようなことにでもなれば，収容動向は上述のシミュレート結果を上回ることになる。

また，地域別収容動向を見ると，受刑者の場合は収容調整が行われることもあり，施設間較差が極端に現われるということは少ないと思われるが，未決被収容者については事件の係属裁判所との関係で収容調整はほとんど行えない状況である。そういうこともあって，高等裁判所所在地の拘置所等の拘置監
の収容増は，控訴被告人等を収容しない施設に比して当然のことながら顕著なものとなっている。

身上別では，初入者，外国人，女子及び高齢受刑者の収容増が施設処遇の遂行を一層複雑なものにしつつある。高齢受刑者の収容増は我が国の高齢化に伴うものであるため，今後も継続することは疑いない。

初入者及び女子受刑者の収容増は，初入者については再入者の，女子受刑者については男子受刑者の収容動向と，それぞれ強い相関が認められるため，同じ因子にコントロールされていると考えられる。初入者特有又は女子受刑者特有の因子があるか否かについては，公刊されている統計資料からは必ずしも明らかではない。

外国人受刑者の収容動向と社会・経済状況の変化の関係は複雑である。雇用の悪化等は不法残留者を減らす方向に働く一方，在留している外国人に対しては，犯罪のインセンティブになっているように見える。将来の更なる経済状況の悪化が，どちらの方向に強く作用するか，予断を許さないが，雇用が悪化しているとは言っても，我が国の経済状況は周辺のアジア諸国の多くよりも各段に高いところで保持されていることを考慮すれば，在留，不法入国又は不法残留した外国人による犯罪のインセンティブとしてより強く作用するのではなかろうか。

今後の社会・経済状況がどのように変わっていくかにもよるのであるが，これから先，数年，上述したような形での収容増は避け難いように思われる。矯正処遇を担当するものの負担はその分重くなるわけであるが，単に量的な増加だけに視点をおくことなく，質的な変化にも着目し，職員及び処遇・教育资源の配分をいかに行い，どのような矯正処遇をどのような方法で付与し，個々の受刑者の社会復帰をより効果的な形で実現していくかが今後の課題となろう。

現在の過剰収容という状況は，矯正処遇担当者にとってはまさしく逆境であるが，見方を変えれば，矯正処遇の効率化を模索・検討する得難い機会であるとも言えなくはない。

つまり，このような苛酷な状況下において有効とされるような処遇技術，教育プログラム等が案出・開発されるなら，それこそが行刑施設にとっては将来につながる大きな財産だからである。

社会状況は，今後一層複雑化し，家族，職場を含めた様々な人間関係も従来の形から別の形へと次第に変質していく可能性がある。その過程で，これまでとは異なった，新手の犯罪へのインセンティブが生まれてくることも十分に考えられる。

矯正処遇担当者が，過剰収容という現実を，このような様々な犯罪のインセンティブに抗し得る強固な意志を作り上げるための処遇技法を考究する得難い機会とするなら，必ずや将来の施設運営につながる成果が生まれるものと信ずる。

また，本研究では，収容動向を予測するため，これと相関する事象の探索を行うとともに，各事象の収容動向に与える影響度を調べるためにシミュレーション・システムを開発したが，収容動向の予測及び相関事象の研究は，矯正処遇のために用意されている人的・物的資源の効率的配置に資するというだけにとどまらず，教育プログラムの編成，準備等を考えるための戦略的情報を得るための，極めて有用な手段だと考えられることから，今後もこの種の研究が引き続き行われることを望むものである。
平 成 14 年 5 月 印 刷

平 成 14 年 5 月 発 行

東京都千代田区霞が関1－1－1

編集兼法務総合研究所発行人

印刷所 ヨシダ印刷両国工場
## 付注1 ロジスティック回帰分析について

経済主体に関するある特定の量（被説明変数）の水準を決定する諸要因（説明変数）を分析する場合、通常の回帰分析では、被説明変数が連続的な値をとることを前提に最小2乗法によって各説明変数の係数等が推計される。しかしながら、被説明変数が離散的な2値をとる場合、最小2乗法による推計を行うことができない。このため、被説明変数がある値をとる確率について、関数を用いて表現した計量モデル（ロジスティック・モデル）を作り推計する。

具体的には、次のようなモデルを設定する。被説明変数を Y, Y=1 となる確率を P、Y を規定する要因（説明変数）を $ X_{1}, X_{2}, \cdots X_{n} $ という変数で表した場合、ロジスティック・モデルは、

$$ P=\frac{\mathrm{Exp}\Biggl(B_{0}+\sum_{i=1}^{n}B_{i}X_{i}\Biggr)}{1+\mathrm{Exp}\Biggl(B_{0}+\sum_{i=1}^{n}B_{i}X_{i}\Biggr)}\quad\cdots\quad(\mathrm{A}) $$

$$ (B_{o},B_{1},B_{2},\cdots B_{n}: 定数 ) $$

と表され、（A）式に実際のデータに当てはめた最尤法により、各係数 $ B_{i} $ 等を推計する。また、（A）式は、下の（B）式ように変形することが可能である。

$$ \ln\left(\frac{P}{1-P}\right)=B_{0}+\sum_{i=1}^{n}B_{i}X_{i}\quad\cdots\quad(B) $$

ここで、対数式内の値 $ P/(1-P) $ をオッズという。また、説明変数 $ X_{i} $ が $ k(k=0 $ または1)となり他の説明変数がゼロとなる場合にY=1となる条件付確率を $ P_{Xi=k} $ と表したとき、

$$ \frac{P_{Xi=1}}{1-P_{Xi=1}}\bigg/\frac{P_{Xi=0}}{1-P_{Xi=0}} $$

をオッズ比という。オッズ比が大きいことは、説明変数 $ X_{i} $ がY=1となる確率を高めることを意味する。オッズ比の対数値は、

$$ \ln\left(\frac{P_{Xi=1}}{1-P_{Xi=1}}\bigg/\frac{P_{Xi=0}}{1-P_{Xi=0}}\right)=\ln\left(\frac{P_{Xi=1}}{1-P_{Xi=1}}\right)-\ln\left(\frac{P_{Xi=0}}{1-P_{Xi=0}}\right)=\left(B_{0}+B_{i}\right)-B_{0}=B_{i} $$

と変形することが可能であることから、ロジスティック・モデルにおいて推計された係数を指数化した値 $ \operatorname{Exp}(B_{i}) $ は、説明変数 $ X_{i} $ に対応したオッズ比であるとみなすことができる。

なお、本推計では、被説明変数を

(1) 企業調査において、経常利益増加企業となる確率（企業の経常利益が10％以上増加した企業＝1，それ以外＝0）
(2) 従業員調査において、従業員が仕事に満足する確率（現在の仕事に満足している者＝1，それ以外＝0）

(3) 従業員調査において、従業員の就業意欲が高まる確率（働く意欲が高まった者＝1，それ以外＝0）

とし、諸属性をコントロールした上で、これら被説明変数に影響を与える要因を分析している。

また、本推計の計測における説明変数及び係数、各種統計量は、以下の通りである。

## (1) 経常利益増加企業となる確率

表（1）－① 重視されるようになった経営課題

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(産業 製造業を基準)
建設業	0.0700	0.2783	0.0632	0.8015	1.0725
電気・ガス・熱供給・水道業	-0.0627	0.7193	0.0076	0.9305	0.9392
情報通信業	0.4415	0.3995	1.2211	0.2691	1.5551
運輸業	-0.6910	0.2688	6.6107	0.0101	0.5011**
卸売・小売業	-0.2020	0.2036	0.9845	0.3211	0.8171
金融・保険業、不動産業	0.6333	0.3968	2.5478	0.1105	1.8838
飲食店、宿泊業	-0.1093	0.3512	0.0969	0.7556	0.8964
医療・福祉	0.1201	0.5969	0.0405	0.8405	1.1276
教育・学習支援業	-20.4895	14696.0156	0.0000	0.9989	0.0000
サービス業(上記を除く)	-0.2540	0.2009	1.5986	0.2061	0.7757
その他	-0.5765	0.8336	0.4782	0.4892	0.5619
(規模)
正社員数	0.0001	0.0001	1.7562	0.1851	1.0001
(重視されるようになった経営課題)
新製品や新サービスの開発	0.0820	0.1516	0.2925	0.5886	1.0854
収益性の向上	-0.2373	0.1402	2.8645	0.0906	0.7888*
人材育成の強化	0.2189	0.1476	2.2002	0.1380	1.2447
雇用の柔軟化	-0.1479	0.1593	0.8628	0.3530	0.8625
株主価値の向上	0.5204	0.2926	3.1628	0.0753	1.6827*
顧客満足度の向上	-0.2144	0.1395	2.3645	0.1241	0.8070
企業の社会的責任(CSR)	0.0327	0.1428	0.0523	0.8190	1.0332
売上高や市場におけるシェアの拡大	0.2199	0.1605	1.8774	0.1706	1.2460
事業再編	-0.3546	0.2257	2.4688	0.1161	0.7014
コーポレート・ガバナンスの強化	0.5545	0.1470	14.2342	0.0002	1.7410***
品質の管理・向上	0.1619	0.1452	1.2445	0.2646	1.1758
現場の強化	0.1340	0.1475	0.8254	0.3636	1.1434
コストの削減	-0.2220	0.1391	2.5483	0.1104	0.8009
財務の健全化	0.0383	0.1530	0.0626	0.8025	1.0390
その他	-0.0584	0.6160	0.0090	0.9244	0.9432
定数	-0.9433	0.2107	20.0391	0.0000	0.3893

被説明変数	経常利益10%以上増加企業=1、その他=0
サンプル数	1,232
-2対数増加	1412.446

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（企業調査）」（2007年）に基づく推計

(注) $ ^{*} $ は10%水準、 $ ^{**} $ は5%水準、 $ ^{***} $ は1%水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
表（1）－② 人材の活用・確保に関して重視する項目

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(産業 製造業を基準)
建設業	0.1122	0.2819	0.1584	0.6906	1.1187
電気・ガス・熱供給・水道業	-0.4911	0.8138	0.3642	0.5462	0.6119
情報通信業	0.5147	0.3903	1.7394	0.1872	1.6731
運輸業	-0.7514	0.2704	7.7191	0.0055	0.4717***
卸売・小売業	-0.2165	0.1888	1.3147	0.2515	0.8054
金融・保険業、不動産業	0.6569	0.3822	2.9538	0.0857	1.9289*
飲食店、宿泊業	-0.0808	0.3506	0.0532	0.8177	0.9223
医療・福祉	0.1037	0.5813	0.0318	0.8584	1.1093
教育・学習支援業	-20.6397	15137.5050	0.0000	0.9989	0.0000
サービス業(上記を除く)	-0.2911	0.1934	2.2646	0.1324	0.7475
その他	-0.5049	0.8139	0.3849	0.5350	0.6036
(規模)
正社員数	0.0002	0.0001	3.0515	0.0807	1.0002*
(人材の活用・確保について重視する項目)
新規学卒者の定期採用	0.0492	0.1424	0.1196	0.7295	1.0505
新規学卒者の通年採用	-0.4637	0.2333	3.9499	0.0469	0.6290**
第二新卒者の採用	-0.1440	0.2937	0.2405	0.6238	0.8659
中途採用者の活用	-0.0791	0.1392	0.3228	0.5699	0.9240
非正社員の活用	0.1406	0.1368	1.0564	0.3040	1.1510
外部人材の活用	0.2987	0.1492	4.0100	0.0452	1.3481**
非正社員の正社員への転換	-0.1270	0.2033	0.3901	0.5322	0.8807
外国人労働者の採用	-0.1061	0.3659	0.0841	0.7718	0.8993
女性管理職の育成・登用	0.0684	0.2336	0.0859	0.7695	1.0708
高齢者の継続雇用	0.1344	0.1409	0.9103	0.3400	1.1439
障害者の採用	0.0400	0.2111	0.0359	0.8496	1.0408
定数	-0.9058	0.2085	18.8648	0.0000	0.4042

被説明変数	経常利益10%以上増加企業=1、その他=0
サンプル数	1,208
-2対数尤度	1420.490

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（企業調査）」（2007年）に基づく推計

（注） $ ^{*} $ は10％水準、 $ ^{**} $ は5％水準、 $ ^{***} $ は1％水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
表（1）－③ 賃金・処遇に反映させる要素として重視する項目

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(産業 製造業を基準)
建設業	-0.0583	0.2710	0.0463	0.8297	0.9434
電気・ガス・熱供給・水道業	-0.1570	0.7042	0.0497	0.8235	0.8547
情報通信業	0.4853	0.3900	1.5480	0.2134	1.6246
運輸業	-0.7252	0.2625	7.6355	0.0057	0.4842***
卸売・小売業	-0.2631	0.1821	2.0884	0.1484	0.7687
金融・保険業、不動産業	0.6993	0.3783	3.4169	0.0645	2.0123*
飲食店、宿泊業	-0.1935	0.3396	0.3248	0.5687	0.8240
医療・福祉	0.0637	0.5771	0.0122	0.9121	1.0658
教育・学習支援業	-20.5055	15146.9409	0.0000	0.9989	0.0000
サービス業(上記を除く)	-0.3225	0.1876	2.9544	0.0856	0.7243*
その他	-0.4097	0.8295	0.2439	0.6214	0.6639
(規模)
正社員数	0.0002	0.0001	3.4222	0.0643	1.0002*
(賃金・処遇に反映させる要素について重視する項目)
学歴・年齢・勤続等外形的な要素	0.1406	0.1396	1.0136	0.3140	1.1509
従業員の世帯の状況	-0.0087	0.1818	0.0023	0.9620	0.9914
職務の困難さ	-0.0786	0.1373	0.3278	0.5669	0.9244
職務能力や保有する資格	0.1004	0.1323	0.5755	0.4481	1.1056
継続的な成果の把握に基づく評価	0.2705	0.1334	4.1133	0.0425	1.3106**
短期的な会社や部門の業績	0.1490	0.1635	0.8310	0.3620	1.1607
短期的な成果の評価	0.0736	0.1628	0.2043	0.6513	1.0763
同僚による評価	-0.2565	0.4454	0.3315	0.5648	0.7738
部下による評価	0.2559	0.4197	0.3717	0.5421	1.2916
定数	-1.0520	0.1967	28.6011	0.0000	0.3492

被説明変数	経常利益10%以上増加企業=1、その他=0
サンプル数	1,203
-2対数尤度	1427.904

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（企業調査）」（2007年）に基づく推計

(注) $ ^{*} $ は10%水準、 $ ^{**} $ は5%水準、 $ ^{***} $ は1%水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
## (2) 従業員が仕事に満足する確率

表（2）－① 基本給の決定にあたって重視されていると考える要素

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(職業 事務の仕事を基準)
専門的・技術的な仕事	0.2111	0.1266	2.7784	0.0955	1.2350*
管理的な仕事	0.4510	0.1533	8.6537	0.0033	1.5699***
販売の仕事	0.1907	0.1564	1.4862	0.2228	1.2101
保安・サービスの仕事	0.2378	0.2260	1.1068	0.2928	1.2684
運輸・通信の仕事	0.2859	0.2571	1.2361	0.2662	1.3309
技能工・生産工程・労務作業	-0.1990	0.1955	1.0369	0.3085	0.8195
その他	0.6197	0.2266	7.4785	0.0062	1.8583***
(役職 一般社員を基準)
課長相当職	-0.4062	0.1439	7.9696	0.0048	0.6662***
部長相当職以上	-0.0119	0.1875	0.0040	0.9494	0.9882
(勤続年数 1年以上3年未満を基準)
6カ月未満	0.8159	0.2942	7.6902	0.0056	2.2613***
6カ月以上1年未満	0.4969	0.2097	5.6125	0.0178	1.6436**
3年以上10年未満	-0.2223	0.1352	2.7031	0.1002	0.8006
10年以上20年未満	-0.4258	0.1412	9.0912	0.0026	0.6533***
20年以上	-0.5513	0.1557	12.5303	0.0004	0.5762***
(年収階級 500万円以上750万円未満を基準)
150万円未満	0.1640	0.3290	0.2484	0.6182	1.1782
150万円以上250万円未満	-0.1975	0.1806	1.1956	0.2742	0.8208
250万円以上500万円未満	-0.1739	0.1061	2.6866	0.1012	0.8404
750万円以上1000万円未満	0.2843	0.1333	4.5489	0.0329	1.3288**
1000万円以上1500万円未満	0.5625	0.2178	6.6711	0.0098	1.7550***
1500万円以上2000万円未満	0.4091	0.7054	0.3364	0.5619	1.5055
(週労働時間、年休取得日数)
週労働時間(時間)	-0.0139	0.0046	9.2949	0.0023	0.9862***
年休取得日数(日)	0.0090	0.0069	1.6863	0.1941	1.0090
(配偶者の有無 配偶者なしを基準)
配偶者あり	0.1794	0.0980	3.3513	0.0672	1.1964*
(性別 男性を基準)
女性	0.2050	0.1117	3.3678	0.0665	1.2276*
(年齢)
年齢(歳)	0.0213	0.0052	16.8090	0.0000	1.0215***
(学歴 中卒・高卒を基準)
専修・各種学校卒	0.0707	0.1426	0.2460	0.6199	1.0733
短大・高専卒	-0.3468	0.1529	5.1452	0.0233	0.7069**
大学卒・大学院卒	-0.0896	0.0932	0.9251	0.3361	0.9143
(基本給の決定にあたって重視されていると考える要素)
個人の成果	0.2438	0.0985	6.1301	0.0133	1.2760**
部門・会社の業績	0.0926	0.1001	0.8548	0.3552	1.0970
個人の資格や能力	0.2243	0.0961	5.4421	0.0197	1.2514**
仕事への努力	0.4547	0.1242	13.4162	0.0002	1.5758***
仕事の困難さや職務内容	0.2952	0.1069	7.6279	0.0057	1.3434***
勤続年数	-0.0353	0.0896	0.1549	0.6939	0.9653
年齢	0.1368	0.0896	2.3303	0.1269	1.1466
職務経歴・経験	0.1139	0.0954	1.4260	0.2324	1.1206
周囲との協調性やコミュニケーション能力	0.0554	0.1874	0.0875	0.7673	1.0570
学歴	0.0465	0.1126	0.1708	0.6794	1.0476
採用区分(一般職／総合職、など)	-0.0412	0.1252	0.1081	0.7423	0.9597
その他	-0.8153	0.3561	5.2432	0.0220	0.4425**
定数	-2.2742	0.3868	34.5618	0.0000	0.1029
被説明変数	現在の仕事に満足している=1、その他の項目=0
サンプル数	6,293
-2対数尤度	4736.158

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（従業員調査）」（2007年）に基づく推計

(注) $ ^{*} $ は10%水準、 $ ^{**} $ は5%水準、 $ ^{***} $ は1%水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
表（2）－② 仕事と生活の調和

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(職業 事務の仕事を基準)
専門的・技術的な仕事	0.2660	0.1295	4.2186	0.0400	1.3048**
管理的な仕事	0.5421	0.1582	11.7400	0.0006	1.7196***
販売の仕事	0.3070	0.1619	3.5939	0.0580	1.3593*
保安・サービスの仕事	0.2819	0.2334	1.4582	0.2272	1.3256
運輸・通信の仕事	0.2651	0.2658	0.9947	0.3186	1.3036
技能工・生産工程・労務作業	-0.1927	0.1987	0.9401	0.3323	0.8248
その他	0.6405	0.2393	7.1650	0.0074	1.8975***
(役職 一般社員を基準)
課長相当職	-0.4342	0.1488	8.5097	0.0035	0.6478***
部長相当職以上	-0.1145	0.1933	0.3505	0.5538	0.8919
(勤続年数 1年以上3年未満を基準)
6カ月未満	0.7823	0.2954	7.0123	0.0081	2.1866***
6カ月以上1年未満	0.5278	0.2144	6.0602	0.0138	1.6952**
3年以上10年未満	-0.1948	0.1386	1.9751	0.1599	0.8230
10年以上20年未満	-0.3565	0.1441	6.1210	0.0134	0.7001**
20年以上	-0.5201	0.1587	10.7465	0.0010	0.5945***
(年収階級 500万円以上750万円未満を基準)
150万円未満	0.2919	0.3323	0.7718	0.3797	1.3390
150万円以上250万円未満	-0.3034	0.1842	2.7117	0.0996	0.7383*
250万円以上500万円未満	-0.2206	0.1089	4.1024	0.0428	0.8021**
750万円以上1000万円未満	0.3082	0.1374	5.0351	0.0248	1.3610**
1000万円以上1500万円未満	0.6419	0.2225	8.3227	0.0039	1.9000***
1500万円以上2000万円未満	0.5294	0.7128	0.5517	0.4576	1.6980
(週労働時間、年休取得日数)
週労働時間(時間)	0.0073	0.0049	2.2334	0.1351	1.0073
年休取得日数(日)	0.0073	0.0071	1.0384	0.3082	1.0073
(配偶者の有無 配偶者なしを基準)
配偶者あり	0.2969	0.1014	8.5672	0.0034	1.3456***
(性別 男性を基準)
女性	0.3021	0.1149	6.9160	0.0085	1.3527***
(年齢)
年齢(歳)	0.0180	0.0053	11.7691	0.0006	1.0182***
(学歴 中卒・高卒を基準)
専修・各種学校卒	0.0503	0.1458	0.1188	0.7304	1.0515
短大・高専卒	-0.4127	0.1576	6.8542	0.0088	0.6619***
大学卒・大学院卒	-0.1158	0.0952	1.4808	0.2236	0.8906
(仕事と生活の調和)
仕事と生活の調和がとれている	1.2746	0.0967	173.7803	0.0000	3.5772***
定数	-3.8329	0.3939	94.6832	0.0000	0.0216

被説明変数	現在の仕事に満足している=1、その他の項目=0
サンプル数	6,198
-2対数尤度	4479.513

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（従業員調査）」（2007年）に基づく推計

(注) $ ^{*} $ は10%水準、 $ ^{**} $ は5%水準、 $ ^{***} $ は1%水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
## (3) 従業員の就業意欲が高まる確率

表（3）－① 基本給の決定にあたって重視されていると考える要素

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(職業 事務の仕事を基準)
専門的・技術的な仕事	-0.1085	0.1086	0.9973	0.3180	0.8972
管理的な仕事	0.3269	0.1375	5.6547	0.0174	1.3867**
販売の仕事	0.2444	0.1228	3.9599	0.0466	1.2769**
保安・サービスの仕事	-0.1576	0.2048	0.5926	0.4414	0.8541
運輸・通信の仕事	0.3557	0.2244	2.5134	0.1129	1.4272
技能工・生産工程・労務作業	0.1676	0.1497	1.2536	0.2629	1.1825
その他	0.3234	0.2115	2.3377	0.1263	1.3819
(役職 一般社員を基準)
課長相当職	0.0399	0.1272	0.0983	0.7539	1.0407
部長相当職以上	0.1881	0.1839	1.0468	0.3062	1.2070
(勤続年数 1年以上3年未満を基準)
6カ月未満	0.0640	0.2804	0.0521	0.8194	1.0661
6カ月以上1年未満	-0.0582	0.1800	0.1045	0.7465	0.9435
3年以上10年未満	-0.2715	0.1049	6.7048	0.0096	0.7622***
10年以上20年未満	-0.5232	0.1145	20.8679	0.0000	0.5926***
20年以上	-0.7322	0.1406	27.1020	0.0000	0.4809***
(年収階級 500万円以上750万円未満を基準)
150万円未満	-0.1165	0.2930	0.1581	0.6909	0.8900
150万円以上250万円未満	-0.2875	0.1510	3.6255	0.0569	0.7501*
250万円以上500万円未満	-0.0493	0.0913	0.2912	0.5894	0.9519
750万円以上1000万円未満	0.0717	0.1303	0.3028	0.5822	1.0743
1000万円以上1500万円未満	-0.2572	0.2594	0.9830	0.3215	0.7732
1500万円以上2000万円未満	0.0551	0.8090	0.0046	0.9457	1.0567
(週労働時間、年休取得日数)
週労働時間(時間)	0.0054	0.0037	2.1218	0.1452	1.0054
年休取得日数(日)	0.0098	0.0061	2.5677	0.1091	1.0099
(配偶者の有無 配偶者なしを基準)
配偶者あり	0.2004	0.0803	6.2232	0.0126	1.2219**
(性別 男性を基準)
女性	0.0698	0.0926	0.5679	0.4511	1.0722
(年齢)
年齢(歳)	-0.0305	0.0049	38.0810	0.0000	0.9700***
(学歴 中卒・高卒を基準)
専修・各種学校卒	-0.0036	0.1232	0.0009	0.9764	0.9964
短大・高専卒	-0.0168	0.1199	0.0196	0.8886	0.9833
大学卒・大学院卒	0.0177	0.0812	0.0477	0.8272	1.0179
(基本給の決定にあたって重視されていると考える要素)
個人の成果	0.3310	0.0853	15.0702	0.0001	1.3924***
部門・会社の業績	-0.0031	0.0886	0.0012	0.9725	0.9969
個人の資格や能力	0.2512	0.0861	8.5071	0.0035	1.2856***
仕事への努力	0.4426	0.1106	16.0023	0.0001	1.5568***
仕事の困難さや職務内容	0.1207	0.0973	1.5363	0.2152	1.1282
勤続年数	0.0395	0.0756	0.2721	0.6019	1.0402
年齢	0.1296	0.0758	2.9260	0.0872	1.1384*
職務経歴・経験	0.1256	0.0827	2.3084	0.1287	1.1338
周囲との協調性やコミュニケーション能力	0.0944	0.1602	0.3470	0.5558	1.0990
学歴	-0.0392	0.0928	0.1787	0.6725	0.9615
採用区分(一般職／総合職、など)	0.0613	0.1013	0.3661	0.5451	1.0632
その他	0.2722	0.2085	1.7038	0.1918	1.3128
定数	-0.7162	0.3276	4.7793	0.0288	0.4886
被説明変数	働く意欲が高まった=1、その他の項目=0
サンプル数	6,391
-2対数尤度	6039.475

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（従業員調査）」（2007年）に基づく推計

(注) $ ^{*} $ は10%水準、 $ ^{**} $ は5%水準、 $ ^{***} $ は1%水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
表（3）－② 仕事と生活の調和

説明変数	回帰係数(B)	標準誤差	Wald	有意確率	Exp(B)
(職業 事務の仕事を基準)
専門的・技術的な仕事	-0.1017	0.1093	0.8662	0.3520	0.9033
管理的な仕事	0.3689	0.1388	7.0639	0.0079	1.4462 ***
販売の仕事	0.2888	0.1244	5.3888	0.0203	1.3349 **
保安・サービスの仕事	-0.1734	0.2079	0.6962	0.4041	0.8408
運輸・通信の仕事	0.2329	0.2365	0.9702	0.3246	1.2623
技能工・生産工程・労務作業	0.1598	0.1505	1.1278	0.2883	1.1733
その他	0.3433	0.2171	2.5007	0.1138	1.4096
(役職 一般社員を基準)
課長相当職	0.0311	0.1284	0.0585	0.8089	1.0316
部長相当職以上	0.0988	0.1862	0.2817	0.5956	1.1039
(勤続年数 1年以上3年未満を基準)
6カ月未満	0.0482	0.2826	0.0291	0.8645	1.0494
6カ月以上1年未満	-0.0784	0.1827	0.1843	0.6677	0.9246
3年以上10年未満	-0.2573	0.1060	5.8988	0.0152	0.7731 **
10年以上20年未満	-0.4578	0.1153	15.7783	0.0001	0.6327 ***
20年以上	-0.6616	0.1412	21.9664	0.0000	0.5160 ***
(年収階級 500万円以上750万円未満を基準)
150万円未満	-0.0329	0.2947	0.0125	0.9111	0.9676
150万円以上250万円未満	-0.3624	0.1524	5.6562	0.0174	0.6960 **
250万円以上500万円未満	-0.0885	0.0920	0.9259	0.3359	0.9153
750万円以上1000万円未満	0.0929	0.1317	0.4978	0.4805	1.0973
1000万円以上1500万円未満	-0.1679	0.2588	0.4207	0.5166	0.8454
1500万円以上2000万円未満	0.1271	0.7995	0.0253	0.8737	1.1355
(週労働時間、年休取得日数)
週労働時間(時間)	0.0152	0.0039	15.0786	0.0001	1.0153 ***
年休取得日数(日)	0.0106	0.0062	2.8994	0.0886	1.0106 *
(配偶者の有無 配偶者なしを基準)
配偶者あり	0.2612	0.0816	10.2370	0.0014	1.2985 ***
(性別 男性を基準)
女性	0.0912	0.0933	0.9551	0.3284	1.0955
(年齢)
年齢(歳)	-0.0333	0.0050	44.7196	0.0000	0.9672 ***
(学歴 中卒・高卒を基準)
専修・各種学校卒	-0.0194	0.1245	0.0243	0.8761	0.9808
短大・高専卒	-0.0602	0.1218	0.2442	0.6212	0.9416
大学卒・大学院卒	0.0348	0.0818	0.1806	0.6708	1.0354
(仕事と生活の調和)
仕事と生活の調和がとれている	0.5913	0.0733	65.0471	0.0000	1.8063 ***
定数	-1.1963	0.3235	13.6714	0.0002	0.3023

被説明変数	働く意欲が高まった=1、その他の項目=0
サンプル数	6,286
-2対数尤度	5904.884

資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「経営環境の変化の下での人事戦略と勤労者生活に関する実態調査（従業員調査）」（2007年）に基づく推計

(注) $ ^{*} $ は10%水準、 $ ^{**} $ は5%水準、 $ ^{***} $ は1%水準で、それぞれ係数が統計的に有意であることを示す。
# 付注2 ツング自己評価式抑うつ尺度(Self-rating Depression Scale)について

(第2 - (2) - 42 図)

抑うつ気分とは、うつ病の基本的な症状の一つで、「憂うつだ」、「気がめいる」、「気がしずむ」などの気分の落ち込みを表す症状のことである。

自己評価式抑うつ尺度は、米国デューク大学のツング博士により考案された抑うつ傾向を評価する質問紙で、20項目の質問からなり、4段階で自己評定する。うつ病・うつ状態のスクリーニングや、うつ病の治療効果測定などの目的に使用される。

質問内容は、感情・生理・心理面の症状についての項目で構成され、20項目のうち半分の10項目が逆転項目となっており、被検者にパターンがわかりにくいよう配列されている。

ないかたまに	ときどき	しばしば	いつも
1. 気が沈んで憂うつだ	1	2	3	4
2. 朝方はいちばん気分がよい	4	3	2	1
3. 泣いたり、泣きたくなる	1	2	3	4
4. 夜よく眠れない	1	2	3	4
5. 食欲はふつうだ	4	3	2	1
6. まだ性欲がある（異性に対する関心がある）	4	3	2	1
7. やせてきたことに気がつく	1	2	3	4
8. 便秘している	1	2	3	4
9. ふだんよりも動悸がする	1	2	3	4
10. 何となく疲れる	1	2	3	4
11. 気持ちは、いつもさっぱりしている	4	3	2	1
12. いつもとかわりなく仕事をやれる	4	3	2	1
13. 落ち着かず、じっとしていられない	1	2	3	4
14. 将来に希望がある	4	3	2	1
15. いつもよりいらいらする	1	2	3	4
16. たやすく決断できる	4	3	2	1
17. 役に立つ、働ける人間だと思う	4	3	2	1
18. 生活は、かなり充実している	4	3	2	1
19. 自分が死んだほうが、ほかの者は楽に暮らせると思う	1	2	3	4
20. 日頃していることに満足している	4	3	2	1

判定：40点未満……抑うつ性は乏しい

40点台……軽度の抑うつ性あり

50点以上……中等度以上の抑うつ性あり
## 付注3 賃上げにおけるベースアップ分と賃金構造変化分について

(第3 - (2) - 11 図)

1. 賃金構造変化分については、厚生労働省「賃金構造基本統計調査」をもとに、年齢階級別所定内給与、勤続年数階級別所定内給与を次の（1）式により推計し、前期と当期の差をとって要因分解とした。

推計にあたっては、次の付注4で説明するものと同型の関数を用い年齢階級ダミー（a）と勤続階級ダミー（t）を説明変数として、各クロスの労働者数をウェイトとする加重回帰によった。

$$ W_{a,t}=\alpha_{a}+\beta_{t}+ 残差 \quad\cdots\cdots\quad(1) $$

2. 上記（1）式により、平均所定内給与 W は、次の（2）式により表すことができる。

$$ W=\sum_{a}\alpha_{a}\cdot l_{a}+\sum_{t}\beta_{t}\cdot l_{t}\quad\cdots\cdots\quad(2) $$

W : 平均所定内給与（千円）

$ l_{a} $ ：年齢階級 a の労働者構成

$ l_{t} $ ：勤続階級 t の労働者構成

3. 上記（2）式を用いて、当期と前期の差を次のように要因分解した。

① 勤続評価要因 = $ \sum_{t}(\beta_{t}^{0}-\beta_{t}^{-1})\cdot l_{t}^{-1} $

② 勤続構成要因 = $ \sum_{t}\beta_{t}^{0}\cdot l_{t}^{0}-\sum_{t}\beta_{t}^{0}\cdot l_{t}^{-1} $

③ 年齢構成要因 = $ \sum_{a}(\alpha_{a}^{0}-\alpha_{a}^{-1})\cdot l_{a}^{-1} $

右上添字0：当期の係数であることを示す添字

左上添字-1：前期の係数であることを示す添字

④ 上記3要因以外のものをその他の要因とした。