Q. 内閣府による各パーセンタイル係数の統計的有意水準（2024年）はどれくらいですか？

• 推計に用いるデータの開始年2015 年
• 賃金パーセンタイルの除外外れ値上限95 %を上回る値
• 推計に用いるデータの終了年2024 年
• 賃金パーセンタイルの除外外れ値下限5 %を下回る値
• 分析対象のパートタイム労働者の時給等分割数100 等分

• 経済財政諮問会議会議17回・追跡中の政策127件
• 規制改革推進会議 スタートアップ・イノベーション促進WG会議15回・追跡中の政策79件
• 規制改革推進会議 デジタル・AI WG会議10回・追跡中の政策63件

付注1-5 最低賃金の引上げがパートタイム労働者の賃金に与えた影響 1. 概要 地域別最低賃金の引上げがパートタイム労働者の賃金（時給）に与える影響を確認するため、Kambayashi, Kawaguchi and Yamada (2013) の手法を参考に、実際の最低賃金引上げがないと仮定した場合の賃金増加率（70%分位点基準、以下同様）を、固定効果モデルにより推計・算出し、実際の増加率と比較することで、最低賃金の影響を分析した。 2. データ 使用したデータは、厚生労働省「賃金構造基本統計調査」の調査票情報、「地域別最低賃金改定状況」。外れ値として、各調査年の賃金（時給）について5%点を下回る値、95%を上回る値を除外した上で、賃金パーセンタイルを作成し、対数変換を行っている。賃金パーセンタイルについては、分析対象のパートタイム労働者の時給が低い方から100等分して順番に並べ、70%分位点を基準に分析した。 3. 推計方法 まず、（1）式により、2015～2024年の都道府県別パネルデータから、最低賃金の引上げがパートタイム労働者の賃金（時給）に与える影響β1について、固定効果モデルを用いて賃金パーセンタイルごとに推計した。各パーセンタイルの係数β1は1%水準で統計的に有意であった。 ln(wage^p_{k,t}) = β1 ln(mw_{k,t}) + d_tγ + e_kδ + t_kτ + g_kθ + u_{k,t} （1） 次に、（2）式では、（1）で推計された係数を用いて、実際の賃金水準（対数値）から、基準年から当該年までの最低賃金の引上げ効果（対数値）を差引き、最低賃金引き上げがなかった場合の反事実の賃金水準の対数値 (ln(wage^p_{i,k,t})) を求めた。これを用いて、最低賃金引上げがないと仮定した場合の賃金増加率を算出した。 ln(wage^p_{i,k,t}) = ln(wage^p_{i,k,t}) - β^p_1 (ln(mw_{k,t}) - ln(mw_{k,T})) （2） 【変数の定義等】kは都道府県、pはパーセンタイル、iは分析対象の労働者、Tは基準年 変数名 定義 ln(wage^p_{k,t}) 各パーセンタイルpにおけるt年の都道府県kにおける時給の対数値と、同年同都道府県での時給70%分位点の時給の対数値との差。 ln(mw_{k,t}) t年6月時点に都道府県kに適用されている最低賃金 439