雇用者被用者マッチデータを用いた生産性分析

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2022年度は、工業統計調査と賃金構造基本統計調査の接続による雇用者被用者マッチデータを用いて、既存の事業所レベルの生産関数推定を拡張することを試みた。まず、通常は従業員数の情報しかない労働投入について、事業所ごとの総労働時間を用いて推計を行った。日本では、雇用調整に加えて、残業等の調整による勤務時間調整も重要であることから、総労働時間を用いた事業所の生産性分析は重要であると考える。今回の作業では、分析対象である製造業の常用労働者については、総労働時間を考慮しても推計結果に明らかな違いは見られなかったが、今後より詳細な分析が必要であると認識している。次に、事業所間の労働投入の質的な違いを考慮するために、賃金構造基本統計調査から従業員の大卒比率と女性比率を計算し、その生産への影響を分析した。データのパターンを確認する予備的な分析として、労働投入の質情報を無視して事業所レベルの全要素生産性を推定し、その生産性を大卒比率と女性比率に回帰するという2段階の推定作業を行った。その結果、大卒比率は生産性に正の影響を与える一方、女性比率の影響は非線形であることを確認した。しかし、推定方法の精査や、年齢、勤続年数、職業、就業形態等の属性情報も用いて、より詳細な分析を行う必要がある。上記の分析結果を内閣府経済社会総合研究所内の勉強会で発表し、参加者から貴重なコメントを得た。