管理番号：40045020250007
府省：厚生労働省
提供状況
| 2025-12-17 | 匿名データの提供を受けた者の氏名又は名称 |
有限責任監査法人トーマツ |
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| 匿名データの提供を受けた者（個人に限る。）の職業、所属その他の当該者に関する事項 |
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| 提供した匿名データに係る統計調査の名称 |
賃金構造基本統計調査 |
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| 匿名データの利用目的 | 就業構造基本調査、賃金構造基本統計調査の匿名データを用いて「民間給与の実態把握手法についての研究」を行う。本研究では、年齢、性別、学歴、企業規模等、民間企業の給与にどのような要素がどの程度の影響を与えるのか明らかにし、実態に即した民間の給与を把握する手法を開発することを目的とする。 | |
| 備考 |
統計若しくは統計的研究の成果又はその概要等
| 匿名データの提供を受けた者の氏名又は名称 |
有限責任監査法人トーマツ |
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| 提供した匿名データに係る統計調査の名称 |
賃金構造基本統計調査 |
| 統計又は統計的研究の成果等のタイトル等 | （成果なし） |
| 作成した統計若しくは行った統計的研究の成果又はその概要 |
本研究では、年齢、性別、学歴、企業規模等、民間企業の給与にどのような要素がどの程度の影響を与えるのか明らかにし、実態に即した民間の給与を把握する手法を開発することを目的とした。 手法として、民間企業の給与・賃金についての公的統計である就業構造基本調査、賃金構造基本統計調査の匿名化個票データを用いて「民間給与の実態把握手法についての研究」を行った。 回帰モデルにおいて予測精度をさらに向上させるために、追加する変数の候補として有意性・有効性をもつものを抽出することを目的に、総務省が実施する就業構造基本調査の個票データを利用した回帰モデルを構築した。民間給与実態調査よりも多くの項目について聴取されており、主に労働者の属性情報としてどのような変数が有望であるか検証を行った。 就業構造基本調査から世帯に関するデータや配偶者の属性等は除き、先行文献の検討で着目された前職の状況、自己啓発の有無、育児・介護の状況等を変数として投入した回帰モデルを構築したところ、複数変数でP値が0.05を下回っており、その説明変数は有意と見なすことができたものの、モデル自体の決定係数（R^2）はフルモデルでも0.4を下回った。 給与予測モデルとして、労働者個人の属性として前職の有無および従業上の地位といった前職でのパフォーマンス、自己啓発・職業訓練の有無が有意な変数であり、追加変数の候補として検討する。 ただし、有意性は認められたものの、給与予測においてこれを利用することは寄与度等の観点から難しく、就業構造基本調査を利用した給与予測モデル構築をトライするという本検討において目指した成果は得られなかった。よって、報告書内に就業構造基本調査・賃金構造基本統計調査を用いた検討の結果は搭載されないこととなった。 |
| 上記統計の作成又は統計的研究を行うに当たって利用した調査票情報に係る統計調査の名称、年次、当該調査票情報の地域の範囲その他の当該調査票情報を特定するために必要な事項 | 就業構造基本調査 平成14、19、24、29年 賃金構造基本統計調査 平成27、28、29、30、令和元年 |
| 上記統計の作成の方法又は統計的研究の方法を確認するために特に必要と認める事項 | 回帰モデルにおいて予測精度をさらに向上させるために、追加する変数の候補として有意性・有効性をもつものを抽出することを目的に、総務省が実施する就業構造基本調査の個票データを利用した回帰モデルを構築した。民間給与実態調査よりも多くの項目について聴取されており、主に労働者の属性情報としてどのような変数が有望であるか検証を行ったが成果の公表には至らなかった。 |
| 学術雑誌等の名称及び掲載年月日 |
（成果なし） |