【社名大公開】業界一、年功序列な会社はどこだ？
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業務の難易度は高いのに、経営に貢献しているのに給料が上がらない……。取材する若手の多くからよく、「年功序列」という全体の方針への不満を耳にします。
そこでNewsPicksでは、社員による会社評価サイト「OpenWork」の協力を得て、商社、銀行、コンサル、Sler、総合電機、ITーー人気5業界の「年功序列度」を実名で大公開。
調査した28社のうち、もっとも年功序列度の高いのは、意外な業界の意外な会社でした。
実力や貢献で評価されたいという人が、年功序列度の高い会社に行くのは価値観の違いからお勧めできないのはもちろんですが、今回発表した各社の年齢と給料のグラフで注目してほしいもう一つのポイントが40歳以降の伸び率です。
・年功序列なのに40歳以降も給料が伸びない
のでは、あまりに個人の努力が浮かばれません。
時間を忘れて、グラフに見入ってしまう記事です。
注目のコメント
データ提供・分析を担当したOpenWorkの大澤です。皆さまご一読頂きありがとうございます。
まず、誤解なきようお伝えしておきたいのですが、私自身は年功序列という現象に反対でも賛成でもありません。事業・財務・組織戦略は三位一体であるべきだと思ってます。経験や年齢を重ねたほうがパフォーマンスが高くなるような事業・業種・職種であれば結果として年功序列になるような人事制度やリテンションがあることは理に適っているのではないでしょうか。
やや過激なデータが出るため、本案件に協力するかは悩んだのですが、『働くに関するデータがオープンになることで、キャリアオーナーシップを持つ人材が増える』と考え、協力いたしました。経営者・人事の皆さまにおかれましては自社事業や財務戦略とのリンク度合いを、求職者の皆さまにおかれましては自身のキャリア戦略とのフィット度合いを見直す機会になりましたら幸いです。
【データ作成の裏話】
なお、年収序列度は当社のデータサイエンティストがこだわりをもって作成したものなので、以下は興味のある方向けに少しだけ紹介させてください。
該当企業において投稿いただいた年収データが各年齢帯で一定数蓄積すると、年齢別年収の推定値を出すアルゴリズムを当社では開発し、実装しています。今回の年功序列度は、投稿された膨大な年収データをもとに、上記アルゴリズムを用い推定年収の中央値を算出した上で作成しています。
一般的には、有価証券報告書で発表されている平均年収・平均年齢を、厚生労働省の賃金構造基本統計調査で発表している業界平均賃金カーブに当てはめて算出したものを使うケースが多いのですが、その場合本来最も大切な要素である、企業ごとに異なる人事制度の違いが反映された賃金カーブの特性が考慮されたものではありません。
なので、中の人に当社データを見ていただくと、リアリティのある数字だと言ってもらえることが多いです。
こういったことが好きなデータサイエンティスト・アナリストの方、ご応募お待ちしてます！「三井住友銀行はかつての住友銀行の野武士的なカルチャーが色濃く、実力者は若手でも抜擢するカルチャーがある」 （＠＠。
かつて「住友の通ったあとにはぺんぺん草も生えぬ」といわれた銀行ですから「野武士的」なのはその通りかも (^^;
少々怪しい時期もありましたが「確実を旨とし浮利に趨らず」と教えられ、「進取の気風を持って仕事をする」雰囲気は常にありました。今も懐かしい私の古巣です。さもありなんと納得です。
銀行系のシステム開発会社と違い優勝劣敗の野村證券さんが母体だけに「最も年功序列度の高い会社はコンサルティング業界の野村総合研究所」というのはちょっぴり意外です。中堅中小のシステムベンダーでは、一定年齢以上になると、給料が上がらない、言い換えると出世できないと見極めた社員が一般企業に転職して人数が急減する傾向があるので、そうしたことも影響しているものなのか。でも、野村総研さんくらいのベンダーになると、退職者はそれほど出ないでしょうし・・・ ちょっぴり不思議に感じるけれど、上意下達の軍隊式で進めるウォーターフォール型のシステム開発は年功序列にならざるを得ないということなのでしょうね。
必要があってたまたま主要国の年功序列度を調べたら、次のような結果になりました。入社１～５年目の賃金を１００として、入社１年未満、３０年後の数字を弾いた結果です。２０１２年の資料（ILO）なので日本の年功序列度合いはこれより低くなっているのでしょうが、入社初年度は貢献度より高めの賃金を払って育成し、長期間勤務すると賃金が上がる日本の特色が出ています。米国はそもそも資料が無かったですが、福祉は厚いが仕事も求めるスエーデン年功序列度の低さに驚きました。
ちなみに２０２０年の賃金の水準は、日本が先進国の殆ど最低でした。
日本 94.2 100.0 179.5
イギリス 82.1 100.0 138.0
フランス 86.7 100.0 136.8
スエーデン 81.3 100.0 103.4
興味を引かれる記事でした (^^)ｖ
