【日常統計学】年収は「能力」ではなく「業界」で決まる。回帰分析の切片が違う

こんにちは、シラスです。

「もっと給料を上げたい」と思った時、多くの人はこう考えます。

しかし、統計学的に見ると、これは「努力の方向性がズレている」可能性があります。

残酷な事実ですが、年収の大部分を決めているのは、あなたの個人の能力（努力）ではありません。
あなたが属している「業界」という構造です。

今日は、回帰分析の「切片（せっぺん）」という概念を使って、キャリアと年収の身も蓋もない真実を解説します。

1. 年収を決める「方程式」

サラリーマンの年収は、ざっくりと以下の回帰式で表すことができます。

前回学んだ $y = ax + b$ の形ですね。
それぞれの変数は、ビジネスでは以下を意味します。

パラメータの意味

• $x$（説明変数）：個人の能力・努力
  スキル、資格、残業時間、勤続年数など。あなたがコントロールできる部分。
• $a$（傾き）：評価の上がりやすさ
  頑張ったらどれくらい給料が増えるか。「1の努力でいくら稼げるか」という効率。
• $b$（切片）：業界のベース給与
  能力がゼロ（新入社員）でも貰える基本給の水準。ここが一番重要です。

2. 「切片」の格差：努力では埋まらない壁

多くの人は、「頑張って $x$（能力）を増やそう！」と努力します。
しかし、業界によって「切片 $b$」の値が絶望的に違うのです。

業界ごとの回帰直線

例えば、2つの業界を比較してみましょう。

図にすると一目瞭然です。
業界Bで「能力100」の超人が出す成果（年収）は、業界Aの「能力0」の新人と大差ないのです。

これが「構造的な格差」です。
個人の努力不足ではなく、最初から乗っているエスカレーター（回帰式）が違うのです。

3. 戦略：変数を変えるより、式を変えろ

統計学的なキャリア戦略の正解はシンプルです。

$x$ を増やす前に、$b$ を選べ

今の職場で $x$（努力）を増やして年収を100万上げるのと、
転職して $b$（切片）が高い業界に移るのとでは、後者の方が圧倒的に楽で、確実です。

電験三種などの「業務独占資格」が強いのも、これが理由です。
資格を取ることで、「一般職の回帰式」から「技術職の回帰式（切片が高い）」へと、数式自体を乗り換えることができるからです。

まとめ

もし今、「こんなに頑張っているのに報われない」と感じているなら。
一度立ち止まって、自分がいる場所の「回帰直線の切片」を確認してみてください。

努力をする場所を変えるだけで、人生の難易度は驚くほど下がります。