OSIPP Discussion Paper : DP-2018-J-006「若年者就職支援プログラムの効果検証：
プログラム参加は就職意欲を高められるか？」(Do Job Training Programs Motivate the Youth to Get Jobs?)
May 1, 2018
黒川博文

(Hirofumi Kurokawa)*

同志社大学政策学部、日本学術振興会

特別研究員（PD）

Postdoctoral Fellow, Faculty of Policy Studies, Doshisha University, JSPS小原

美紀

(Miki Kohara)**大阪大学大学院国際公共政策研究科

教授

Professor, OSIPP【キーワード】若年者雇用対策、職業訓練、政策評価【JEL Classification Number】J08, J13, J68【要約】本研究では若年層向けのハローワークで行われている就職トレーニングプログラムの効果を計測する。具体的には、大阪わかものハローワークで行われている、グループワークを通じて就職を目指す 2
週間の就職支援プログラム（「就活クラブ」）が若年層の就職意欲を喚起させるのかどうかを検証する。プ
ログラム参加者にはプログラム開始時点、1 週目のプログラム終了時点、プログラム終了時点の 3 時点について、就職意欲の変遷に関する独自の調査を行った。プログラム参加者調査に加えて、同時期の隣接会場において、プログラム非参加者にも就職意欲に関する調査を行った。傾向スコアマッチングや二重にロバストな推定法を用いて非参加者と参加者を比較したところ、プログラム開始前には、多くの指標で参加者の方が就職意欲は低かったが、プログラム終了時にはほとんどが改善し、非参加者を上回る結果となった。たとえば、プログラム参加後の求職者の就職に対する見通しは、非参加者よりも良くなった。また、参加者については、プログラム期間中の 3 時点調査を利用して、観察できない個人の固定効果を取り除きながら分析した場合にも、プログラム参加による就職意欲喚起効果は、2 週間を通じて徐々に高まっていくことが明らかとなった。さらに、プログラム終了後の追跡調査の結果から、見通しが改善された人ほど就職しやすい様子が確認された。就職トレーニングによる若年失業者の就業意欲喚起は見せかけの関係ではない。就職トレーニングは若者の働く意欲を高め、彼らを就職に向かわせるといえる。
* hkurokaw@mail.doshisha.ac.jp** kohara@osipp.osaka-u.ac.jp

本研究に用いる調査は、日本学術振興会による科学研究費補助金（基盤研究(C) 課題番号 15K03512）により遂行されました。調査の価値を理解し、1 年間にわたり毎月継続的に調査を許可して下さった「大阪
わかものハローワーク」の職員の皆様、とくに就活クラブ担当者のカウンセラーの皆様、就活クラブ参加者の皆様、大阪わかものハローワークにてアンケート調査にお答えいただけた皆様に、心より感謝申し上げます。なお、本研究は第 19 回労働経済学コンファレンスで報告を行い、多くの建設的なコメントを頂きました。また、勇上和史氏より貴重なコメントをいただきました。感謝申し上げます。

若年者就職支援プログラムに対する政策評価：
プログラム参加は就職意欲を高められるか？*
黒川博文 a小原美紀 b

要旨
本研究では若年層向けのハローワークで行われている就職トレーニングプログラムの効果を計測する。具体的には、大阪わかものハローワークで行われている、グループワークを通じて就職を目指す 2 週間の就職支援プログラム（「就活クラブ」）が若年層の就職意欲を喚起させるのかどうかを検証する。プログラム参加者にはプログラム開始時点、1 週目のプ
ログラム終了時点、プログラム終了時点の 3 時点について、就職意欲の変遷に関する独自の調査を行った。プログラム参加者調査に加えて、同時期の隣接会場において、プログラ
ム非参加者にも就職意欲に関する調査を行った。傾向スコアマッチングや二重にロバストな推定法を用いて非参加者と参加者を比較したところ、プログラム開始前には、多くの指標で参加者の方が就職意欲は低かったが、プログラム終了時にはほとんどが改善し、非参加者を上回る結果となった。たとえば、プログラム参加後の求職者の就職に対する見通し
は、非参加者よりも良くなった。また、参加者については、プログラム期間中の 3 時点調査を利用して、観察できない個人の固定効果を取り除きながら分析した場合にも、プログ
ラム参加による就職意欲喚起効果は、2 週間を通じて徐々に高まっていくことが明らかとなった。さらに、プログラム終了後の追跡調査の結果から、見通しが改善された人ほど就職しやすい様子が確認された。就職トレーニングによる若年失業者の就業意欲喚起は見せかけの関係ではない。就職トレーニングは若者の働く意欲を高め、彼らを就職に向かわせるといえる。
キーワード：若年者雇用対策、職業訓練、政策評価
JEL Classification Number：J08, J13, J68*

本研究に用いる調査は、日本学術振興会による科学研究費補助金（基盤研究(C) 課題番号
15K03512）により遂行されました。調査の価値を理解し、1 年間にわたり毎月継続的に調査を許可して下さった「大阪わかものハローワーク」の職員の皆様、とくに就活クラブ担
当者のカウンセラーの皆様、就活クラブ参加者の皆様、大阪わかものハローワークにてア
ンケート調査にお答えいただけた皆様に、心より感謝申し上げます。なお、本研究は第 19回労働経済学コンファレンスで報告を行い、多くの建設的なコメントを頂きました。また、
勇上和史氏より貴重なコメントをいただきました。感謝申し上げます。
a 同志社大学政策学部、日本学術振興会 hkurokaw@mail.doshisha.ac.jp
b 大阪大学国際公共政策研究科 kohara@osipp.osaka-u.ac.jp

I.

はじめに
若年層の失業率は多くの国で相対的に高いことが知られている。実際、日本の 2016 年の失業率は 3.1％であるが、15 歳～34 歳の失業率は 4.5％となっており、全体の失業率よりも若年層の失業率は相対的に高い１。若年層の雇用改善のために政府は、ジョブカフェや、
ジョブ・カード、トライアル雇用といった様々な施策や、若年層に限定したハローワーク
である「わかものハローワーク」を設置し、わかものハローワークにおいて、各種セミナーや職業訓練を実施している。こうした施策や職業訓練には効果があるのだろうか。
上記のように、様々な若年雇用対策が行われているが、若年雇用対策における職業訓練に関して、計量経済学的な手法を用いて政策評価を行った研究は、高橋ほか（2013）のみである２。高橋ほか（2013）は、ジョブ・カード制度の下で行われる雇用型訓練の受講は就職率と正の相関関係があることを示した。また、短期的には月給を高めることができるが、長期的にはその効果は観察されなかった。
このように、若年向けの職業訓練に効果が存在するのかどうかについての研究が限られているのが現状である。職業訓練に効果があるかどうかについて 1 つでも多くのエビデンスを示すことが、日本における積極的労働市場政策を考えるためにも重要であり、エビデンスに基づく政策のための基礎研究を示すことが必要である。そこで、本研究では若年者の就職支援プログラムに対する政策評価を行う。具体的には、35 歳未満を主な対象としたハローワークである大阪わかものハローワークで行われている、グループワークをメインとした就職支援プログラムである「就活クラブ」の訓練成果を測定する。
わかものハローワークは、正規雇用を目指すおおむね 45 歳未満のフリーターへの就職支
援を専門的に行う拠点として、2012 年 10 月 1 日より東京・大阪・愛知の 3 か所に厚生労働省が従来のハローワークとは別に設置したものである３。わかものハローワークは、2012年度から実施しているフリーター支援強化策「若者ステップアッププログラム」の一環で、各求職者に 1 人の専門職員を担当させ、正規雇用就職まで一貫的に支援を目指すものであると言われている。
本研究で対象とする大阪わかものハローワークでは、就職活動の基本が学べるプログラ
ムがあったり、担当者制による個別支援を受けられたり、書類選考なしで面接が行えたりする。このように、様々な支援やプログラムが大阪わかものハローワークでも実施されているが、本研究で対象とするのは、グループワークで仲間とのコミュニケーションをとり『労働力調査（基本集計）平成 28 年（2016 年）平均（速報）結果』（総務省統計局）
職業訓練に限らない若年雇用対策の計量経済学的な手法を用いて政策評価を行った研究として、高橋（2005）、永瀬・水落（2011）、山本・野原（2014）が挙げられる。いずれの研究もジョブカフェの設置が雇用に与えた影響を検証している。
３ 2016 年 2 月 15 日現在、
わかものハローワークの設置は全国で 28 か所まで拡大している。
１
２

1

ながら就職を目指す 2 週間のプログラムである「就活クラブ」である。全 6 回のプログラ
ムを 2 週間にわたって毎月実施している。3、4 名の指導員が配置されており、定員は 25名である。
このプログラムの評価を行うにあたり、大きく分けて 4 つの調査を行った。1 つ目の調査は、プログラム参加者を対象に行った「プログラム参加者調査」である。これは、プログ
ラム初日のプログラム開始時点、1 週目のプログラムが終了時点、プログラム終了時点の 3
時点において、参加者の就職意欲や就職の見通し、就職活動上の自分の強み、応募しようと思っている企業数などに関する調査するものである４。2 つ目の調査は、このトレーニン
グの指導員を対象にした「指導員調査」である。彼らには、参加者の動向や就職見通し、
グループ全体の傾向を尋ねた。これにより、プログラム参加者の回答バイアスを取り除いた。3 つ目の調査は、トレーニング実施時間帯と同時間帯にトレーニング会場がある大阪わかものハローワークを来館した者を対象に行った「プログラム非参加者調査」である。彼らは、プログラム成果を測るための比較対照グループであり、参加者と同様の就職意欲等を尋ねた。
4 つ目の調査は、プログラム終了後に就業しているかどうかなどを判別できる追跡調査である５。今回注目する「就活クラブ」は 2 週間のみの集中プログラムであり、このプログラ
ムの期間中や直後に就職が決まる人は少ない。就活クラブ終了後は、1 か月に 1 回はハロー
ワークにおける個別カウンセリングを受けることが勧められており、クラブ終了後の就職状況の情報をプログラム参加者については得ることができる。ハローワークが把握しているこうした就職状況の情報に加えて、上記の調査（「プログラム参加者調査」および「プログラム非参加者調査」）で、web 上での追跡調査の回答を承諾した者のみ、メールアドレスを記入してもらい、調査回答数か月後に、そのメールアドレス宛に就職状況に関する追跡調査を送付した。
本研究は不足している日本の積極的労働市場政策を考える上でのエビデンスに対して、基礎研究を示すとともに、職業訓練の政策評価に関して主に 4 つの貢献を持っている。プ
ログラムの成果を推定するにあたり、プログラム非参加者を対照グループとして調査することが必要になるが、今回行った独自調査では、プログラムが行われているのと同じ時間帯に同じハローワークを訪れた若年求職者を捉えている。こうした工夫は、ジョブマッチ
ングに関する多くの研究が指摘する、求職者が直面する環境要因をコントロールするものである。具体的には、同じ日時をすることによって曜日や天気による求職者の気分を統制し、また、同じわかものハローワーク内で調査を行うことによって、最大限、プログラム
こうした調査項目に加えて、主観的な健康状態も調査項目に含まれている。塗師本ら（2016）では、本調査を用いて、就職支援プログラムが求職者の健康改善をもたらすことを明らかにしている。
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すべての回答者が追跡調査に参加したわけではないので、分析結果は注意して解釈することを心掛ける。
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参加者と同様な状況に置かれている若者に調査をすることができている。調査という手法
で対照群を作るにあたって、可能な限り努力した点が第一の貢献である。
第二の貢献として、プログラム参加者本人の回答だけでなく、プログラムの指導者にも参加者の様子やグループ全体の様子を調査しているため、プログラム参加者の客観的な指標を得ることができる。プログラムに参加した者が行う自己評価は必ずしも正しくない可能性がある。指導者に客観的な評価を下してもらうことで、こうした可能性を除いた分析を行える。
第三の貢献として、就職支援プログラム期間中に 3 時点の追跡調査を行っているため、プログラム期間中の因果効果をより厳密に分析することができる。通常、就職支援プログ
ラムの評価を行う際、就職率や賃金といった事後の成果のみに着目をするが、それではト
レーニング期間中にどのように就業意欲が変化するのかや、トレーニング期間の有効性については議論できない。加えて、事後の成果のみに注目していると、能力の差や我慢強さの差といった観察できない参加者の異質性のうちプログラムへの参加の有無と相関する属性が存在することで、プログラムの効果が正しく計測されないという内生性の問題が生じる。本分析では、固定効果を取り除くことで、観察されない属性が結果に与える影響を取り除いた因果効果を抽出できる。
第四の貢献として、プログラム終了時から一定期間後の就職状況についての追跡調査を行ったことで、プログラム期間中の就業意欲の向上がその後の就職率に与える影響を確認することができる。すべての者を追跡できたわけではなく、また追跡できたサンプルも少ないため、精度の高い計量分析は行えないが、この論文が注目するトレーニング期間中の就業意欲喚起がトレーニング終了直後だけではなく、就職率という形で、一定期間経過後のトレーニング効果としても現れることを確認しておくことは重要であろう。
最後に、これらの調査をすべて行政機関と連携して行ったことにも意義がある。行政機関と研究者との協力関係がなければこのような調査は実現しない。加えて、行政機関からの委託研究ではなく、研究者から行政機関に調査の可能性を尋ねる形でこれらの調査を実現させたことにも意義があるだろう。調査設計や実施（費用を含む）はすべて筆者ら研究者が行い、行政機関に分析の意義を理解してもらえたことで実現した。行政機関が研究者を作為的に選んで実施した政策評価ではないし、研究者が行政機関にとって有利な結果を示す必要もない。また、訓練プログラムを担当している行政機関と研究者に関係がないことをプログラム参加者（調査回答者）に示すことで、分析・調査対象者となるプログラム
参加者の回答バイアスを小さくできる。プログラム参加者から見れば訓練担当者は教師であり、行政機関が直接調査をすれば、求職活動に熱心であることを示すおあつらえ向きの回答を促してしまう。研究者は個人の回答を直接訓練担当者に見せるわけではない（実施にあたり、プログラム参加者にそのように説明した）ので、そのような可能性は低い。本
研究で示す政策評価は、行政機関と研究者との独立性や、訓練担当者とプログラム参加者との独立性を確保した上で行った日本では稀な研究である。
3

主な結果は以下の通りである。傾向スコアマッチングや二重にロバストな推定法を用いて、プログラム参加者とプログラム非参加者を比較したところ、プログラム開始前には、
多くの指標でプログラム参加者の方が就職意欲が低かったが、プログラム最終日には多くの指標で改善が見られた。特に、最終日における参加者の就職に対する見通しは、非参加者よりも有意に良い。こうした結果は、プログラムに参加することによって、就職意欲が向上したことを示している。参加者については、プログラム期間中の 3 時点調査を利用して、観察できない個人の固定効果を取り除きながら分析した。その結果、プログラム参加
による就職意欲喚起効果は、2 週間を通じて徐々に高まっていく様子が明らかとなった。また、プログラム終了後の就職状況を見ると、就職に対する見通しが改善された人ほど就職確率が高いことが確認された。これらの結果から、就職支援プログラムを通じて改善された見通しが、求職者を就職に向かわせたと考えることができる。
本論文の構成は以下のとおりである。第 2 節では先行研究を整理し、第 3 節では、本研究で着目する大阪わかものハローワークで実施されている就活クラブについて説明を行う。
第 4 節ではデータと推定方法の説明を行う。第 5 節では推定結果を示し、第 6 節でプログ
ラム終了後の就職状況を示す。第 7 節では議論と結論を述べる。
II. 先行研究
年齢を限らないプログラムや高年齢向けプログラムと比べて、若年層向けの就職支援プ
ログラムは、効果がわずかに低いことが積極的労働市場政策のメタ分析の結果で知られている（Card, Kluve and Weber 2010; Kluve 2010）６。Card, Kluve and Weber (2010) においても、メタ分析の対象となった若年層向けのプログラムのうち、正の効果が確認されたのは 20%に過ぎない。
このように若年層に限ったプログラムでは正の効果が小さいと指摘される中、OECD 諸国の成功した事例として挙げられるのは、アメリカの Job Crops とイギリスの the New
Deal for Young People (NDYP)である（Kluve 2014）。Job Crops は、16 歳から 24 歳までのアメリカ国籍を持つ貧困層を対象とした職業訓練で、1964 年より実施され、毎年 60,000
人程度が新しくこのプログラムに参加する７。授業料は無料で、訓練機関に設置されている寮に住み、食事も無料で提供される。規律と技能や知識を習得される教育訓練が主なプロ

全世界の 200 を超える積極的労働市場政策全般に関してメタ分析を行った Card , Kluve
and Weber (2015)では以下の 4 点を確認している。第一に、短期においては平均的な効果は観察されないが、プログラムが終了して 2，3 年経過すると正の効果が観察される。第二に、人的資本の蓄積を強調するようなプログラムは効果が大きい。第三に、女性や長期間失業者がプログラムに参加する効果が大きい。第四に、不況期における積極的労働市場政
策は正の影響を示しやすい。
７ 予算は 15 億ドルで、米国労働省が 60%を支出し、残りの 40%は各州で運営されている
省庁が支出している（Schochet, Burghardt and McConnell 2008）。
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グラムの内容で、プログラムの期間は 8 か月程度で、最大 2 年である。こうした Job Crops
に対する政策評価を行ったのは、Schochet, Burghardt and McConnell (2008)である。1994
年から 1996 年において、Job Crops 参加者に対してプログラムの割当てがランダムに行われた。プログラムに参加しなかった人と比べて、割当てされたプログラムに参加した人は、割当てされたプログラム終了後も学業や職業に関する訓練に参加する時間が長かったり、犯罪率が低かったり、プログラム終了後の賃金が高かったりするなど、正に有意な効果が確認された８。
NDYP は、1998 年よりイギリス政府により実施され 25 歳以下の若年層が対象で、求職者給付の期間が 6 か月以上に達する 18 歳から 24 歳の失業者に参加を義務付けているものである９。プログラムは大きく 3 段階に分かれている。最初の最大 4 か月は第 1 段階として、
カウンセリングを中心とした求職支援活動が行われる。第 2 段階では、助成付き雇用や NPOなどでの雇用、フルタイムの教育や訓練、環境保全事業への参加が 6~12 か月実施される。
最後の第 3 段階では、最大 6 か月、第 1 段階と同様の求職支援活動が行われる１０。NDYPはプログラムのランダムに割当てが行われたことがないが、1998 年に本格的に実施される前のパイロット期において NDYP が実施された地域とそうでない地域の属性が似た者同士の比較や、NDYP の対象となる 18 歳から 24 歳と非対象の 5 歳から 30 歳の属性が似た者同士を比較することで、NDYP の因果効果を推定した研究がある（van Reenen 2003;
Blundell et al. 2004）１１。 いずれの研究も NDYP によって若年男性の仕事を得る確率が対照群と比べて約 20%高いことを示している。これは就職率の 5%ポイントの上昇を意味しており、Blundell et al. (2004) は 、5%ポイントのうち少なくとも 1%ポイントは、助成付
き雇用の効果ではなく、カウンセリングを中心とした求職支援活動の効果であること推定している。
英米だけでなく他国においても若年層雇用対策に対する政策評価が行われている中、日本における若年層雇用政策における職業訓練対して政策評価を行った研究は、先に述べた
高橋ほか（2013）のみである１２。若年層雇用対策に限らない職業訓練に関して政策評価を行った研究自体もそもそも少ない（黒澤 2003; 市村・原 2012）。黒澤（2003）は、東京都

Eren and Ozbeklik (2014)は、同じ実験データを用いて、分位点回帰を行い、男性、白人、
20 歳から 24 歳では、上位の分位ほど賃金に対して正の効果がより大きくあり、中央値以下の男性、16 歳から 17 歳、18 歳から 19 歳、非寄宿者学生には効果の異質性はなかった。
９ プログラムに不参加であったり、途中でやめてしまったりした場合は、求職者手当の受給資格がなくなる。
１０ 第 3 段階を終えても就職できない場合は、第 2 段階に再び戻る。
１１ Dorsett (2006)は、NDYP が本格的に実施された時期のデータを用いて、NPO などでの雇用、フルタイムの教育や訓練、環境保全事業への参加と比べて、助成付き雇用の方が就職率が良いことを明らかにしている。
１２ 英米以外の研究として、Attanasio, Kugler and Meghir (2008)、Card et al. (2011)、
Crepon et al. (2013)、Maibom, Rosholm and Svarer (2014)などが若年雇用対策の政策評
価を行った研究として挙げられる。
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立技術専門学校の卒業生を対象にして、訓練受講者の訓練前後の収入の比較を行い、女性については訓練の効果は確認されるが、中年男性には有意に負の影響を与えることを示した。市村・原（2012）は、回帰不連続デザインを用いて、職業能力開発施設で実施している短期的な訓練の成果を検証した。就業確率や時間当たり賃金、時給伸び率に対して訓練
は正の影響を与えるが、頑健な結果でなかった。
このように、職業訓練と雇用や賃金といった訓練後の成果は正の相関があることが多く観察されているが、因果関係までははっきりしていないのが日本の現状である。因果関係までが明確ではない原因の一つに、因果関係を明らかにできるデータの不足が挙げられる。
職業訓練を受けさせる処置群と訓練を受けさせない対照群をランダムに割り当て、その後の雇用や賃金を見ることができれば、職業訓練が訓練後の成果に与える因果効果を抽出することが可能である。しかし、このような実験的な設計では職業訓練が行われていないた
め、そもそもこうしたデータは存在しない。そのため、調査を行うなどをして得られた観察データを用いて分析することになる。観察データを用いて分析するときでも、市村・原（2012）のように回帰不連続デザインを用いて準実験的な手法を用いて分析することは因果関係の抽出することが可能である。回帰不連続デザイン以外にも、操作変数法、傾向ス
コアマッチング、差の差の分析、パネル固定効果分析などを行うことができれば、因果効果を推定できる（Angrist and Pischke 2008）。
本研究では、プログラム参加者以外にも調査し、対照グループを設定しているので、傾向スコアマッチングを用いることができる。また、プログラム参加者については、複数時点、同じ質問を聞いているので、パネル固定効果分析を行うことができる。このように調査設計を工夫することによって、本研究では因果関係の抽出が可能である。
また、職業訓練が賃金や就職といった長期的な成果には影響を与えないからと言って、職業訓練に価値がないと言い切ることはできない。なぜなら、長期的な効果ではなく、訓練期間中の受講生の意欲といった短期的な成果に職業訓練が影響を与え、そうした意欲の向上が就職に向かわせる可能性があるからだ。本研究では、職業訓練が訓練期間中の意欲に正の因果効果もたらすかどうかを明らかにする。先行研究では見落とされていた短期的な訓練の成果を用いて、職業訓練の成果を評価する。
III. 大阪わかものハローワークにおける「就活クラブ」
わかものハローワークは、2012 年 10 月より東京・愛知・大阪の 3 か所に設置され、正規雇用を目指す若年層を専門的に支援することを目的としている。わかものハローワーク
では、就職相談、求人検索といった通常のハローワークのサービスに加えて、キャリアカ
ウンセラーや、臨床心理士、企業の人事・労務経験のある専門スタッフ等が所属していることも特徴である。また、求職者一人一人に担当者が割り当てられて行われる個別支援、
面接トレーニング、カウンセリング、就職支援セミナーといった通常のハローワーク以上
6

の就職支援サービスが提供されている。さらに、施設は全体的に明るく、アクセスのよい場所に設置するなどをして、若者がハローワークに来やすいような雰囲気づくりを心掛けている。本研究で対象とする大阪わかものハローワークは、大阪の中心地である梅田駅近
くの阪急グランドビル 18 階にあり、広々としたスペースに、求人検索用パソコン、履歴書
作成スペース、各種セミナールームを設置しており、非常に親しみやすい雰囲気となっている。大阪わかものハローワークは、毎月延べ 5000 人程度が利用し、1 日あたりの来所者
数は 200 人程度である。
本研究で対象とするプログラムは、グループワークを中心としたプログラムである「就活クラブ」である。大阪わかものハローワークでは、各種セミナーやグループワーク、面接会等が実施されているが、この就活クラブの特徴は、2 週間を通して、グループワークで仲間とのコミュニケーションを取りながら、様々なプログラムをこなして、就職を目指すという点である。3，4 名の指導員が配置され、2 週間、全 6 回（原則、月・火・木曜日）のプログラムが、毎月 1 回の頻度で実施されている。プログラムは 10 時 30 分～16 時 30分に実施され、途中 1 時間の昼食休憩と適宜休憩がとられている。拘束時間が長いため、他の支援サービスを同時に受けることはほとんどない。プログラムでは、就職活動の必要なスキルを 1 から学べる設計となっている。具体的な内容は、自身のアピールポイントな
どの自己理解を深める、応募先のことを考えるための業界研究や求人の探し方を学ぶ、応募書類の書き方、集団面接・個別面接の模擬面接、といったものである。こうしたプログ
ラムに加えて、個々人でカウンセリングを受けることができる。
参加者の募集は、毎月、プログラム開始の 3 週間前から前日の朝まで行われ、定員は 25名である。ただし、定員は厳密なものではなく、基本的に申し込めば全員が参加できるものとなっている。ほとんどの参加者は、最初に大阪わかものハローワークに来所したときに受ける最初のカウンセリングにて、窓口担当職員から「就活クラブ」を紹介されたもの
である１３。紹介はすべての人に行われるが、参加するかどうかは本人が決める。基本的に、友人などと一緒に参加するものではなく、事前にメンバーを知っていた人はいない。参加希望者は各自、受付で直接申し込むか、電話によって参加登録を行う。参加条件は、全日程に参加できること、グループワークに積極的に参加できること、個別支援を受けていな
いことである１４。参加にあたって面接等を行って参加者を選抜しているわけではない。
就活クラブにおけるグループワーク自体は 2 週間で終了するが、就活クラブ終了後、月に 1 回、わかものハローワークに来所し、個別カウンセリングを受けるように勧められる。
個別カウンセリングでは、カウンセリングを行ったり職業紹介を行ったりしている。個別
カウンセリングに来るプログラム参加者はそのたびに、就職活動状況が分かる。プログラ
大阪わかものハローワーク来所者の 95％以上は、初回の来所で相談窓口にてカウンセリングを受けている。
１４ ただし、2015 年 10 月以降は個別支援を受けている者も申し込み可能に変更となっている。10 月以降、失業期間が 12 か月以上の人が参加する割合が多くなっているが、分析では、失業期間が 12 か月以上の人はサンプルから除外している。
１３

7

ム終了後にわかものハローワークに来所しなかった参加者にはプログラム指導員が担当参加者に対して電話をかけて、近況を聞くなどして就職状況を把握している。このように、就活クラブでは、2 週間のグループワークだけでなく、終了後、就職するまで一貫した支援が行われている。
IV. データと推定方法
1. データ本研究では独自に行った「大阪わかものハローワーク利用者アンケート」を利用する。
本アンケート調査は、就職活動支援プログラム「就活クラブ」の参加者（プログラム参加者調査）だけでなく、同様の内容をプログラム非参加者にも調査（プログラム非参加者調査）を行った。調査期間は 2015 年 5 月から 2016 年 3 月である。プログラムの定員充足状
況は、2015 年 5 月より順に、23 名、19 名、19 名、13 名、13 名、21 名、18 名、17 名、16 名、15 名、23 名である。プログラム参加者には全員に調査を行い、初日のプログラム
開始時点、1 週目のプログラム終了時点、最終日のプログラム終了時点の計 3 時点の調査を行った。また、プログラムの指導員に対しても調査（指導員調査）を行っており、指導員には担当プログラム参加者自身の客観的な評価やプログラム参加者全体の評価を回答してもらった。6 月以降の指導員調査では、参加者の日々の出欠状況も確認してもらっている。
その出欠状況のデータから、欠席はほとんどないことが確認された。したがって、ほぼすべての参加者が全 6 回に参加していることから、脱落の問題は大きくないと考えられる。
プログラム非参加者には、就活クラブ実施日にハローワークに来所している求職者で上記プログラムには参加していない人に対して調査を依頼し、回答してもらった。ここでいう非参加者とは、プログラムが行われている日にハローワークを訪れていた一般の求職者であり、無作為に声を掛けることで回答を得た（今回分析対象となったハローワークは１
日当たりの訪問者が約 300 人という大きな機関であり、代表性は担保されていると考えられる）。これらの非参加者の中にはハローワークの初回訪問者から複数回訪問経験のある者まで幅広く存在している。ただし就活クラブには参加したことが無い者がほとんどであり、プログラムの効果を受けていない一般的な若年求職者と考えられる。
プログラム参加者と非参加者の調査の内容は、個人属性や過去の就業経験だけでなく、就職意欲や求職者自身が就職活動上アピールできる箇所、といったさまざまな主観的な評
価を聞いている。就職意欲に関しては、以下のような質問を行った。就職活動に対する熱心度について「現在、あなたの就職活動に取り組む意識はどのようなものですか（近いもの 1 つに〇）」という質問を 4 段階（１：かなり熱心に取り組んでいる、２：ある程度熱心に取り組んでいる、３：あまり熱心に取り組んでいない、４：熱心に取り組んでいない）
で回答してもらった。就職への見通しについて「現在の就職への見通しはいかがですか（近いもの 1 つに〇）」という質問を 4 段階（１：かなり見通しがついている、２：ある程度見8

通しがついている、３：あまり見通しがついていない、4 見通しがついていない）で回答してもらった。熱心度と見通しを変数として用いる際には、熱心度が高いほど高い数値に、見通しが良いほど高い数値に変換をしている。なお、就職への見通しについては、指導者についでも担当しているプログラム参加者について、初日と最終日に評価してもらった。
どの程度早く就職したいかをわかるように、「いつごろまでに就職したいと思っています
か？」という質問を行った。また、「実際に応募しようと思う企業数」が何社あるか回答させた。
求職者自身が就職活動上アピールできる箇所に関しては、以下のような質問を行った。
あなたは就職活動において、ご自身のどういうところを強調、アピールできると思いますか。当てはまるものすべてに○をつけてください。
1. これまでに勤めた企業のこと

2. これまでの勤め先での仕事内容

3. 仕事上の成功体験と自身の役割、貢献度

4. 仕事におけるリーダーシップ

5. 難しい仕事に対する挑戦心や革新力

6. 採用されたら達成できそうな成果

7. 体力があること

8. 忍耐力があること

9. その会社で働きたいという熱意、やる気

10. 専門的な知識や技術の高さ

11. 個人的なネットワークや顔の広さ

12. 協調性や人柄

13. 真面目で一生懸命働く性格

14. 管理能力の高さ

15. 資格や免許、語学力

16. アピールできるところがない

17. どこをアピールしたらよいかわからない

18. その他（）

1～15 の項目について〇をつけた数を求職者自身のアピール数として計算した。これは、数が多いほど求職者が自分のことを客観的に理解できていて、ジョブマッチングの成功確率も高いというハローワークでのカウンセリング担当者への事前聞き取りに基づくものである。
自身の能力に対する評価については、「人と協力しながら物事に取り組むことができる」、「目標に向かって人や集団をひっぱることができる」、「自分の考えをうまく伝えることができる」、「自分の長所や短所がはっきりとしている」という項目について、それぞれどの
程度当てはまるかを 4 点満点で評価してもらった。働き方に対する明確さについては、「どのような職種で働きたいかはっきりとしている」、「どのような雇用形態で働きたいかはっ
きりしている」という項目について、それぞれどの程度当てはまるかを 4 点満点で評価してもらった１５。
自身の能力に対する評価と働き方に対する明確さは、初日と最終日の 2 時点のみ調査を
行った。
１５

9

表 1 に記述統計を示し、一般的な若年求職者である非参加者と参加者を比較し、参加者の特徴を確認する１６。プログラムに参加する女性の割合は約 3 割であり、男性の方が多く
プログラムに参加していることがわかる。プログラム参加者の約 9 割は就労経験があるが、調査を行ったプログラム非参加者と比べて、参加者の方には一度も働いたことのない人の割合が多い。参加者の方が調査時点の失業期間は非参加者よりも短いことがわかる。また、参加者の方が先送り傾向にあるが、計画性や危険に対する態度には参加者と非参加者で有意な差はない。
2. 推定方法
本研究では、2 つの方法によってプログラムの成果を評価する。第一に、プログラム参加
者と非参加者をマッチングし、プログラム参加の平均処置効果を推定する。ここでの平均処置効果とは、プログラムに参加したときの成果とプログラムに参加しなかったときの成果の差のことを指す。プログラムに参加した人は、プログラムに参加しなかったときの成果は観察できない。プログラム参加者の成果から、そのプログラム参加者と非常に似通った属性を持つプログラム非参加者の成果を差し引くことで、プログラム参加が成果に与えた平均的な因果効果を推定する。プログラム非参加者には 1 回しか調査していない（プログラム実施日の初日）。プログラム参加者の初日の成果と非参加者の成果を比較することで、プログラムに参加する前の時点で、両者に差がなかったかどうかを確認し、その上でプログラム参加者の最終日の成果と非参加者の初日の成果を比較し、プログラム参加による成果の改善が見られたかどうかを確認する。
分析には傾向スコアマッチング（Rosenbaum and Rubin 1983）と二重にロバストな推定法（Bang and Robins 2005）を用いる。プログラムに参加するかどうかを共変量（年齢、
月ダミー（9~12 月、1~3 月）、女性ダミー、教育年数、普段の昼食代（対数）、失業期間ダミー（1 か月、2 か月、3 か月以上）、就業経験ダミー、資格の有無、先送り傾向、計画性、安定志向、危険志向）でロジット回帰を行い、傾向スコアを求める。傾向スコアを求める際に用いた共変量は、いずれも調査初日に聞いた質問項目であり、プログラムに参加する
以前に決まっている処置前変数である。表 2 に傾向スコアを算出したロジット回帰の推定結果を示した１７。教育年数が高い人や先送り傾向にある人ほど、プログラムに参加しやす
いことがわかる。一方、年齢が高い人、女性、失業期間が 3 か月以上の人はプログラムに参加しにくい。それぞれについて求められた傾向スコアが参加者と非参加者で最近傍の者同士をマッチさせ、プログラムの平均処置効果を推定する１８。表 3 にマッチさせる前とマッチさせた後の記述統計を示した。標準化された差を見ると、マッチング後には多くの変失業期間を 12 か月未満の者に限って分析をしている。
傾向スコアの推定（表 2）や、マッチングの確認（図 1、表 3）で示している結果は、就活に対する熱心度を被説明変数とした際のサンプルを用いた結果である。その他の変数を被説明変数としたときも大きな結果は変わらない。
１８ 復元ありのマッチングを行う。
１６
１７

10

数で 0 に近くなっていることがわかる。なお、図 1 にマッチング前後の傾向スコアの分布を示した。マッチング後には、傾向スコアの分布がほぼ重なっていることがわかる。以上の結果から、コモンサポートの条件が満たされていると考えることは妥当であろう。また、より似た属性間での比較を行うため、失業期間が 0 か月から 2 か月の人にサンプルを絞った分析を行う。失業期間が短い人ほど、その他のプログラムにも参加している可能性は低
く、他のプログラムの影響が少ないと考えられる。
傾向スコアを用いた調整方法はマッチングの他にも理論的研究が進み、共変量で成果変数を説明する回帰関数を利用した拡大された逆確率重み付け推定量である二重にロバストな推定量（Bang and Robins 2005）が開発されている。傾向スコアマッチングでは傾向スコアを計算する際に利用する割当てと共変量のモデルが正しく指定されていなければ、因果効果を正しく推定できない。それに対して、二重にロバストな推定量は、傾向スコアを計算する際に利用する割当てと共変量のモデルが正しく指定されているか、共変量で成果変数を説明する回帰関数が正しく指定されていれば、因果効果を正しく推定できることが知られている（Scharfstein, Rotnitzky and Robins 1999）１９。
先に述べたように、プログラム非参加者は初日にしか調査することができていない。そこで、第 1 に、初日のプログラム参加者と初日の非参加者をマッチングし、意欲やアピー
ル数に差があるかどうかを確認する。プログラム参加者と非参加者をランダムに振り分けることができていれば、プログラムを受ける前である初日において、意欲やアピール数に差がない。しかし、本研究では、プログラムの参加は本人の意思によって参加がなされるため、初日の時点において差がある可能性がある。Heckman et al. (1997, 1998) で議論されるように、もともとやる気のある人や、プログラム参加によって効果が見込まれる人ほどプログラムに参加してきている可能性がある。そのため、プログラム参加をランダムに振り分けられていない本研究の設計の元、参加者の方が初日の時点で意欲が高く、アピー
ル数が多い可能性がある。こうした人がプログラムに参加している場合、プログラムによる効果が高く出やすいといった上方バイアスがかかる可能性がある。したがって、初日の時点で参加者と非参加者を比べた際に、そもそも参加者の方が意欲が高かったり、アピー
ル数が多い場合には、こうした上方バイアスに注意が必要である。参加者と非参加者の初日の時点での意欲やアピール数を確認したのち、第 2 に、最終日の参加者と初日の非参加者を比較することで、プログラムによる効果を推定する。その際に、非参加者は初日の意
欲やアピール数がプログラム参加者の最終日に当たる日にちおいても変化がないと仮定をする。この仮定は決して強いものではない。なぜなら、非参加者は頻繁にハローワークに来所するわけではなく、非参加者が最終日に当たるまでに就活クラブ以外の提供されてい条件の両方ともが成立していない場合には、一致推定量にはならないことに注意が必要である。両方の条件が成立しない場合、傾向スコア重み付け推定と同様に、傾向スコアの分散が大きいとき、特に非常に小さな傾向スコアの推定値が得られるときにはバイアスが大きくなることがシミュレーションの結果で知られている（Kang and Schafer 2007）。
１９

11

るプログラムを受けて、意欲やアピール数が変化している可能性は低いと考えられるからである。
プログラムの成果として用いる指標は、就職意欲や求職者自身が就職活動上アピールできる箇所、自身の能力に対する評価、働き方に対する明確さといったさまざまな主観的な評価である。就職意欲とは、就職活動に対する熱心度、就職の見通し、何ヶ月後までに就職したいか、応募したい企業数である。就職活動上アピールできる箇所とは、アピールできる数、アピールできるところがない（なければ１、あれば 0 を取る二値変数）、どこをアピールしてよいかわからない（わからなければ 1、わかれば 0 を取る二値変数）である。自身の能力に対する評価とは、人と協力しながら物事に取り組むことができるかどうか、目標に向かって集団をひっぱることができるかどうか、自分の考えをうまく伝えることができるかどうか、自分の長所や短所がはっきりとしているかどうかである。働き方に対する明確さとは、どのような職種で働きたいかはっきりしているかどうか、どのような雇用形態で働きたいかはっきりしているかどうかである。本研究では、傾向スコアマッチングと二重にロバストな推定法を用いて、プログラム参加がこれらの成果に与えた平均処置効果を推定する。
第二に、プログラム参加者のプログラム参加中の意識や意欲の変化を分析するためパネル分析を行う。
,
被説明変数

1

は、第一の分析と同様に、就職意欲や求職者自身が就職活動上アピールできる箇所、自身の能力に対する評価、働き方に対する明確さといったさまざまな主観的な評
価である。
係数

,,

は 1 週目終了ダミーで、は最終日ダミーである。これらのが正で有意であれば、プログラム初日と比べて、成果が改善されたことを意味する。さらに、

であれば、1 週目終了時点と最終日での成果の大きさが異なることを意味する。分析には固定効果モデルと変量効果モデルの両方を用いる。変量効果モデルの場合、共変量V.

として、個人属性をコントロールする。

推定結果

1. プログラム参加者と非参加者の比較
表 4 に参加者と非参加者の就活意欲の比較を示した。プログラム初日の就活に対する熱心さは、プログラム非参加者よりも参加者の方が低いが、プログラム最終日には両者の差はなくなり、失業期間が短い人に限ると、参加者の方が熱心さが高くなる。就職に対する見通しは、プログラム初日に関しては、非参加者の方が見通しがよいが、最終日には参加者の方が見通しがよくなる。
12

表 5 に参加者と非参加者の就活態度の比較を示した。応募しようと思う企業数は、プロ
グラム初日には非参加者の方が少ないが、最終日にはその差はやや縮まる。ただし、失業期間が短い人に限ると、依然として非参加者の方が応募しようと思う企業数は少ない。何か月後までに就職したいかは、プログラム初日でも最終日でも参加者と非参加者に差はない。初日の段階において、非参加者よりも参加者の方が就活に対する熱心さは低く、就職に対する見通しが悪く、応募しようと思う企業数が少ないという結果が得られた。
これらの結果は、もともとやる気が高い人がプログラムに参加しているわけではないことを示している。これは、職業訓練の政策評価のリテラチャーで議論されているようなプ
ログラムの成果が過大に評価されるバイアスがないことを示す重要な結果である。最終日
だけを見て正の効果を確認したとしても、そもそも意欲の高い人がプログラムに参加していたならばプログラムによる真の効果とは言えないからである。本研究の標本において、初日の時点で参加者の意欲が低いことは、プログラムの効果を過大に見せる作用を持たな
いと考えられる。
表 6 に参加者と非参加者の就活上アピールできる箇所の比較を示した。プログラム初日には、参加者と非参加者のアピール数に差はないが、二重にロバストな推定法の結果では
最終日にはアピール数は参加者の方が多くなる。プログラム初日には、参加者と非参加者でアピールできるところがないと思う人の割合に差はないが、最終日には参加者の方がア
ピールできるところがないと思う人の割合は少なくなる。どこをアピールしたらよいかわ
からないという人の割合は、初日には差はないが、最終日には参加者の方がどこをアピー
ルしたらよいかわからない人の割合が少なくなる。
表 7 に参加者と非参加者の自身の能力に対する評価の比較を示した。プログラム初日には参加者と非参加者の間でいずれの変数に差はないが、最終日には参加者の方が自己評価が高くなる。表 8 に参加者と非参加者の働き方に対する明確さの変化を示した。プログラ
ム初日には、自分の長所や短所がはっきりしたり、自分の就きたい職種がはっきりしたりしている人は、非参加者の方が多かったが、最終日には参加者の方がこれらがはっきりする人が多くなる。働きたい雇用形態がはっきりしている人は、傾向スコアマッチングの結果では、初日でも最終日でも参加者と非参加者で差はないが、二重にロバストな推定法の結果では、参加者の方が雇用形態がはっきりしている人が少なかったが、最終日には参加者の方が雇用形態がはっきりしている人が多くなる。ただし、失業期間が短い人に限ると、最終日における両者の差はない。
2. プログラム参加者のパネル分析２０
表 9 に参加者内の就職意欲の変化を示した。プログラム初日の時点と比べて、1 週目終了

それぞれの説明変数について、固定効果モデルと変量効果モデルの両方で推定した結果を示した。共変量を追加してコントロールし、変量効果モデルで分析した結果を付表 1 から付表 3 に示した。
２０13

時点、プログラム終了時点（2 週目）の方が、就活に対する熱心度が高くなる。さらに、1
週目終了時点よりも 2 週目終了時点の方が就活に対する熱心度が高い。また、就職に対する見通しも、初日と比べて 1 週目終了時点の方が見通しがよくなり、1 週目終了時点よりもプログラム終了時点の方が見通しがよくなる。指導者が客観的に評価した参加者の見通しを考慮した上でも、初日と比べてプログラム終了時点の方が就職に対する見通しがよくなるという傾向が観察される。また、指導者の見通しを被説明変数とした場合でも、初日と比べて、最終日の方が見通しが良くなることが示されている。参加者本人の見通しでも指導者の見通しでも結果に大きな違いがないことから、主観的なバイアスは大きなものではないと考えられる。プログラム参加者自身の就職の見通しと指導者が評価した見通しの差の絶対値を指導者と参加者のギャップとして定義し、被説明変数に用いて分析したものを 9
列目と 10 列目に示した。初日と比べて、プログラム終了時点の方が両者のギャップが小さくなっている。また、共変量をコントロールした変量効果モデルの結果を示した付表 1 を見ると、先送り傾向にある人ほど、就活に対する熱心度が低く、就職への見通しがよくな
いことが分かる。
表 10 に参加者内の就活態度の変化を示した。プログラム参加初日時点では、平均 6.4 か
月後までに就職したいと考えている。1 週目終了時点には平均 4.4 か月後までに就職したく、プログラム終了時点には平均 3.3 か月後までに就職したいと考えるようになる。ただし、初日と比べると有意な差はない。応募しようと思う企業数は、プログラム初日では約 1 社であるが、1 週目終了時点、プログラム終了時点ともに約 1.6 社まで増加する。ただし、プロ
グラムがこうした就活態度に与える影響は、失業期間のトレンドと相関している可能性がある。有限期を前提に求職活動を行っているとすると、時間が経てば経つほど、サーチ努
力水準を上げたり、留保水準を下げたりして、たくさんの企業を応募しようと思ったり、
なるべく早く就職したいと考える可能性がある。プログラムの効果がこうした見せかけの相関である可能性がある。こうした影響の有無を確認するため、失業期間ダミー（1 か月、
2 か月、3 か月以上）と 1 週目終了ダミー、最終日ダミーのそれぞれの交差項を説明変数に加えて分析を行った。変量効果モデルの推定結果を確認すると、ベースラインであるプロ
グラム参加時点で失業期間 0 か月の人と比べて、失業期間が 1 か月、2 か月、3 か月以上の人は、早く就職をしたく、多くの企業に応募しようとしていることがわかる。ただし、こうした変数のほとんどは統計的に有意ではない。さらに、失業期間ダミーと 1 週目終了後
ダミーと最終日ダミーの交差項を見ると、失業期間が長い人ほど、プログラムに参加することで応募する企業数をより多くしたり、早く就職したいと思うようになっているわけではないということがわかる。したがって、プログラム参加によって応募しようと思う企業
数が増加するという結果は、見せかけの相関ではなく、プログラムの効果であることがわかる。
表 11 に参加者内の就職活動上アピールできる箇所の変化を示した。15 個のアピール項目のうち、プログラム初日時点のアピール数は約 3 個であった。初日と比べて、1 週目終了時
14

点の方がアピール数は増え、さらに、プログラム終了時点にはアピールできる数が約 4 個に増えている。アピールできるところがないと思っている参加者は、プログラム初日には8％ほどいたが、プログラムが進むにつれてそのような参加者は減り、プログラム終了時点にはアピールできるところがないと思っている参加者はほぼいなくなる。また、どこをアピールしてよいかわからない人も初日には 18％ほどいたが、プログラム終了時点にはそのような参加者は 5％ほどまでに少なくなった。
表 12 に参加者内の自身の能力に対する評価の変化を示した。初日と比べて、すべての自身の能力に対する評価が改善した。特に、「自分の考えをうまく伝えることができる」という表現力の改善の程度が大きい。表 13 に参加者内の働き方に対する明確さの変化を示した。
初日と比べてプログラム終了時点の方が、長所や短所がはっきりしただけでなく、働きた
い職種や雇用形態がはっきりした。

VI. プログラム終了後の就職状況
第 4 節ではプログラム非参加者と比べた参加者の意識や意欲の変化や、プログラム参加
中の参加者の意識や意欲の変化を示した。プログラムに参加することによって、意識や意欲の改善が見られたが、プログラム参加者のその後の就職活動はどのようなものであったのであろうか。本節では、意欲の向上がプログラム終了後の就職確率に与える影響を確認する。
プログラム終了後も、参加者には月に 1 回ハローワークに来所し、個別カウンセリングを受けることが勧められている。こうした仕組みにより、個別カウンセリングに来るプロ
グラム参加者はそのたびに、就職活動状況が分かる。上記の方法で、就職活動状況が分からなければ、プログラム指導員が担当参加者に対して電話をかけて、近況を聞くなどして就職状況を把握している。大阪わかものハローワークでは、こうした手段を使ってプログ
ラム終了後の就職状況を把握しているが、プログラム参加者全てを追跡できているわけではない２１。上記の方法に加えて、調査回答時に承諾した者のみであるが、web 追跡調査を行い、プログラム参加者と非参加者の両方の就職状況について把握を行った２２。web 追跡
調査では、就職時期だけでなく、就職先の月収などについても質問を行った２３。
プログラム参加者の約 2 割が追跡不可能で、就職活動状況を把握できていない。
追跡調査は 2016 年 8 月～9 月に行った。
２３ ハローワークの就職情報をもとに就職情報のデータを作成した。ただし、ハローワーク
では追跡不可能となっていた者が web 調査で回答した場合、web 調査の情報を代入した。
ハローワークの就職情報と web 調査の就職情報に不一致が見られる者もいた（例えば、ハローワークの就職情報ではプログラム終了 1 か月後に就職したと回答しているが、web 調査ではプログラム終了後 2 か月後に就職したと回答）が、より遅い就職時期で定義し、分析を行っても主な結果に違いはなかったので、基本的にはハローワークの就職情報を基にしたデータで分析した結果のみを示す。
２１
２２

15

すべての者を追跡できているわけではないので十分とは言えないが、プログラムの成果をプログラム中の成果で測るだけでなく、プログラム終了後の就職状況で評価することも重要である。そこで、参加者の就職に対する見通しや熱心度、アピール数の変化、指導員の担当参加者に対する就職の見通しの変化が、クラブ終了後の就職確率に影響を与えるかどうかを検証する２４。
被説明変数は、プログラム終了後、1 か月以内に就職していれば 1 を取るダミー変数である２５。説明変数は、指導者および本人の就職に対する見通し、就活に対する熱心度、就活
上アピールできる数である。これらの説明変数に加えて、共変量として、年齢や性別などの個人属性、プログラム参加月ダミーを考慮している。プログラム参加月ダミーは、プログラム参加者が直面している就職市場の景気を捉えている。
表 14 に就職に対する見通しの初日から最終日の変化や最終日の見通しがクラブ終了後 1
か月以内の就職確率に与える影響を示した。参加者本人の見通しであれ、指導員の担当参加者に対する見通しであれ、初日よりも最終日の見通しが良くなった人ほど、就職確率が高いことが分かる。こうした効果は初日の見通しの水準を考慮した上でも頑健に示される。
また、最終日の見通しの水準が高い人ほど、就職確率が高い。さらに、参加者本人の最終日の見通しと指導者が評価をした参加者の見通しの差は、就職確率に有意な影響を与えない。この結果は、参加者本人の見通しと指導者が評価している見通しに差がないことを示している。図 2 に、参加者本人の見通しが改善した人と改善しなかった人を分けて、生存関数のカプラン・マイヤー推定値を求めたものである。いずれの人たちでもクラブ終了後、時間が経過するにつれて失業状態を抜け出して、就職していることが分かる。特に、クラブ終了後、11 か月以内までは、見通しが改善された人の方が就職確率は高い。
表 15 に就活に対する熱心度や就活上のアピール数の初日から最終日の変化や最終日の水準がクラブ終了後 1 か月以内の就職確率に与える影響を示した。プログラムによる熱心度の変化や、最終日の熱心度は就職確率に影響を与えない。本人が表明した熱心度が客観的な指導者の評価した熱心度よりも大きければ、就職確率が低い。これは、参加者が熱心度を過大に評価してしまっている可能性を示唆している。また、プログラムによるアピール
数の変化は就職確率と負の関係があり、最終日のアピール数が多いほど、就職確率が低いという結果が得られた。ただし、アピール数においても、最終日における指導者の評価と本人の評価の差が大きいほど、就職確率が低いことを示しているため、参加者本人のアピール数の評価には主観バイアスが含まれている可能性がある。
第 4 節で明らかにしたように、参加者本人の見通しや就活に対する熱心度、就活上のア
web 追跡調査で回答した参加者と非参加者はともに 10 名程度であった。参加者の方が1 か月ほど失業期間は短く、プログラム終了後、約 3.7 か月で就職し、月収は参加者の方が1 万円ほど高く、約 19 万円となっていることが記述統計からわかった。限られたサンプルを用いた結果ではあるが、ハローワークから提供を受けたデータで行った分析と同様に、この結果はプログラム参加が就職に結びついたことを裏付けている。
２５ 頑健標準誤差を用いた線形確率モデルで推定を行っている。
２４

16

ピール数は、プログラムを通じて改善されたが、就職に結びついたのは見通しの改善の方のみである。最終日の指導者の評価に関しても見通しのみが就職確率と有意な正の相関がある。こうした結果から、就職活動に対する意識といった指標よりも見通しの方が、就職活動プログラムの評価をする際に適切な指標であると考えられる。また、意識に働きかけるよりも見通しをつけてあげるような手助けをすることが、就職により効果的であること
がこれらの結果から示唆される。では、見通しとは、いったいどのようなものであろうか？
わかものハローワークにて職員や担当者に尋ねたところ、今まで就職活動をしていても自分には就職することができないと思う求人が多かったのが、自分でも就けそうな仕事に気づいたり、発見したりするといったものが見通しであると考えられているそうである。こうした気づきや発見が、企業への応募を促し、最終的に就職につながったと考えられる。
以上のように、プログラム参加によるトレーニング中の意欲の変化だけでなく、トレーニ
ング終了後の事後の成果にもプログラムによる正の効果が観察された。大阪わかものハローワークにおける「就活クラブ」という 2 週間の集中プログラムは、プログラム期間を通じて、若年失業者の就業意欲を上げ、見通しを改善させ、それにより実際の就業率の上昇につながるという短期的な便益を持つことが示された.２６。
VII. 議論と結論
本研究では、若年層向けのハローワークである「大阪わかものハローワーク」におけるグループワークを通じて就職を目指す 2 週間の就職支援プログラム「就活クラブ」の成果を測定した。通常の職業訓練の成果を測る際には、プログラム終了後の就職率や賃金といった事後の成果に着目するが、本研究ではトレーニング期間中における就職意欲の変化や、トレーニング期間の有効性について着目した。事後の成果に着目した場合、トレーニング
によって何が変化をし、若者を就職に向かわせたのかが不明である。本研究では、従来考慮されてこなかったトレーニング期間中の意欲の変化を観察することで、トレーニングの短期的な効果を明らかにした。トレーニングが就職意欲に与える因果効果を抽出できるよ
うな調査設計を行い、分析を行った。
その結果、プログラム非参加者とプログラム参加者を比較した場合、プログラム初日に
おいては参加者の方が就職意欲の様々な指標で差がないもしくは低かったが、最終日には
これらの指標が改善し、非参加者よりも参加者で意欲が有意に高くなったものもあった。
参加者内の変化を見た場合でも、プログラム初日よりも最終日で就職意欲が高くなったことが観察された。1 週目終了時点より最終日、つまり、初日から 2 週間後の時点の方が、多プログラム全体の評価を下すためには、このプログラムを遂行するためにかかっている
費用の大きさも考慮した費用便益分析も必要であろう。その際には、就業確率が高まるといった便益のみならず、就職後の定着率の高まりや、雇用状況の改善などといった便益を捉えて分析する必要がある。これは今後の課題として残される。
２６17

くの指標で改善されていることから、2 週間という期間、トレーニングする価値があると言える。さらに、実際に改善した指標、特に就職に対する見通しの改善がプログラム終了後の就職確率に有意な影響を与えていることから、プログラム参加により見通しが改善され、それが早期就職に向かわせたということが考えられる
プログラムでは、自己理解、グループワーク、応募書類の書き方、面接練習といった様々な内容のプログラムが実施されており、本研究で得られた結果は、こうしたプログラムの複合的な結果を表している。就活クラブのどういった要素が意欲の改善に結びついたのかを明らかにするためには、プログラム自体をランダムに割り当てるなどをして、成果を比較しなければわからないが、ハローワークが実施しているプログラム参加後のアンケート
で、多くの人が、プログラム参加によって就活仲間が得られ、心の支えになったり、刺激になったと回答している。同年代の仲間が得られたことが就職意欲の改善をもたらしたのかもしれない。
本研究の限界は 2 点ある。第 1 に、本研究では見通しの改善がどのように就職に結びついたのかまで明らかにできていない。こうしたメカニズムを明らかにするためには、プログラム終了後に定期的にプログラム参加者を追跡調査することが必要である。そうしたことを行うためには、行政とのさらなる協力が必要であり、今後の課題である。第 2 に、プ
ログラム終了後の就職に関する分析は、プログラム参加者内を比較した分析であり、プロ
グラムに参加したことによる因果効果を表しているわけではないことに注意が必要である。
プログラム参加が就職に与える因果効果を分析するためには、参加者と非参加者の両方ともに十分なサンプルを確保した追跡調査による検証が必要であろう。
大阪わかものハローワークでは本研究でとりあげた就活クラブ以外にも様々な就職支援
プログラムが行われている。さらに、他のわかものハローワークでは実施形態の異なる類
似プログラムが行われている２７。若年失業者にとって、どのようなプログラムが効果的であるのか、どのような形態で行うことが効果的であるのかについて、他のプログラムと比較した有効性を検証することも今後の課題である。

例えば、週 1 回（全 4 回）の「就活クラブ」を行っているわかものハローワークがある。
2 週間集中型のプログラムと週 1 回のプログラムのどちらが効果的かを明らかにすることは、
実務上も重要であると考えられる。
２７

18

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高橋陽子・原ひろみ・安井健悟・山本雄三 (2013) 「求職者に対する雇用型訓練の効果」『ジョブ・カード制度における雇用型訓練の効果と課題：求職者追跡調査および制度導入
企業ヒアリング調査より』 労働政策研究報告書 No. 153, 労働政策研究・研修機構, 第2 章, pp. 9-47.
永瀬伸子・水落正明 (2011) 「若年層は経済回復期に安定雇用に移行できたのか-前職およびジョブカフェ利用の影響」『生活社会科学研究』 第 18 号, pp.27-45.
塗師本彩・小原美紀・黒川博文（2016）「就職支援プログラムと健康：大阪わかものハロー
ワークにおけるトレーニング成果」医療経済学会第 11 回研究大会報告論文
山本勲・野原快太 (2014) 「積極的労働市場政策と若年雇用-ジョブカフェ関連事業の政策評価分析」『三田商学研究』 第 57 巻, 第 4 号, pp.25-48.

20

図１

マッチング前後の傾向スコアの分布

21

図２

参加者本人の見通しの変化別非就業状態の残存確率

注）上側の青色の点線は、初日と比べて最終日の見通しの方が下がった人と、初日と最終日で見通しに変化がなかった人を表し、下側の赤色の実線は、初日と比べて最終日の見通しの方が上がった人を表す。

22

表１

年齢
女性
教育年数
ふだんの昼食代（対数）
就業経験
失業期間
資格の有無
先送り傾向
計画性
安定志向
危険志向

記述統計

参加者 (165名)
平均値
標準偏差
25.76
3.46
0.33
0.47
15.93
2.46
6.03
1.14
0.90
0.30
1.42
1.84
0.61
0.49
3.24
0.76
2.53
0.84
2.82
0.84
2.13
0.81

非参加者 (237名)
平均値
標準偏差
26.68
3.81
0.54
0.50
15.24
2.01
5.98
1.22
0.97
0.18
2.18
2.62
0.67
0.47
2.89
0.92
2.67
0.90
2.80
0.93
2.15
0.83

参加者 ― 非参加者
差
標準誤差-0.92 **
0.37
-0.21 ***
0.05
0.69 ***
0.22
0.05
0.12
-0.06 ***
0.02
-0.76 ***
0.24
-0.06
0.05
0.36 ***
0.09
-0.14
0.09
0.02
0.09
-0.02
0.08

注）先送り傾向、計画性、安定志向、危険志向とは、それぞれ「やらなくてはいけないことをずるずると先延ばししてしまう」、「いつも計画を立てて行動する」、「給料は低くても雇用が安定している方がいい」、「成功する可能性が低くても成果の大きい方を選ぶ」という質問に対して、4 点満点で当てはまるかどうかを評価したものである。
***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

23

表２

傾向スコアの推定

年齢
9月ー12月ダミー
1月ー3月ダミー
女性
教育年数
ふだんの昼食代（対数）失業期間：1か月
失業期間：2か月
失業期間：3か月以上
就業経験
資格の有無
先送り傾向
計画性
安定志向
危険志向
定数項
観測数
対数尤度

24

(1)
-0.093**(0.036)0.045(0.290)0.482(0.313)-1.168***(0.267)0.150**(0.065)-0.037(0.103)0.245(0.286)-0.588(0.432)-1.106***(0.370)-0.385(0.513)0.016(0.262)
0.464***(0.154)0.086(0.146)-0.106(0.140)-0.155(0.150)-0.344(1.753)369-208.1

表３

年齢
9月ー12月ダミー
1月ー3月ダミー
女性
教育年数
ふだんの昼食代（対数）失業期間：1か月
失業期間：2か月
失業期間：3か月以上
就業経験
資格の有無
先送り傾向
計画性
安定志向
危険志向

マッチング前後のバランスチェック

参加者（134名）
平均値 標準偏差
25.84
3.45
0.34
0.48
0.31
0.46
0.31
0.47
15.92
2.47
6.01
1.13
0.42
0.50
0.10
0.31
0.14
0.35
0.93
0.26
0.63
0.49
3.25
0.75
2.60
0.87
2.82
0.87
2.10
0.82

非参加者（235名）
平均値 標準偏差
26.68
3.82
0.39
0.49
0.24
0.43
0.54
0.50
15.28
1.98
5.97
1.23
0.29
0.45
0.14
0.35
0.29
0.45
0.97
0.18
0.68
0.47
2.89
0.92
2.66
0.90
2.81
0.93
2.15
0.83

25

標準化された差
マッチング前 マッチング後
-0.23
-0.01
-0.09
-0.12
0.15
0.02
-0.48
-0.02
0.28
-0.05
0.03
0.11
0.27
-0.07
-0.12
-0.04
-0.35
0.13
-0.18
-0.02
-0.10
-0.18
0.43
0.34
-0.08
-0.25
0.01
0.05
-0.05
0.06

表４

ATE (PSM)
ATE (IPW)
PO mean
観測数

プログラム参加効果(1) 就活意欲

就活に対する熱心度
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(1)
(2)
(3)
(4)
-0.447***
0.092-0.272*** 0.187***(0.079)(0.088)(0.091)(0.067)-0.388***0.128*-0.349*** 0.128*(0.083)(0.069)(0.087)(0.077)3.325***
3.325***
3.285*** 3.285***(0.044)(0.044)(0.052)(0.052)
369
369
283
283

見通し
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.432*** 0.566*** -0.331*** 0.558***(0.097)(0.097)(0.104)(0.112)-0.417*** 0.452*** -0.382*** 0.450***(0.089)(0.089)(0.100)(0.099)2.210*** 2.210*** 2.200*** 2.200***(0.051)(0.051)(0.057)(0.057)
370
370
284
284

注）ATE(PSM)とは、傾向スコアマッチング（PSM: Propensity Score Matching）を用いた際の平均処置効果（ATE: Average Treatment Effect）を示す。ATE(IPWRA)とは、二重にロバストな推定法（IPWRA: Inverse Probability Weighed Regression
Adjustment）を用いて平均処置効果を示す。PO mean（Potential-Outcome mean）とは、反実仮想を利用したときの非参加者の平均値を示す。
***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。
表５

ATE (PSM)
ATE (IPW)
PO mean
観測数

プログラム参加効果(2) 就活態度

応募しようと思う企業数
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(1)
(2)
(3)
(4)
-1.046***-0.248-1.202*** -0.700**(0.194)(0.234)(0.203)(0.281)-1.124*** -0.562** -1.187*** -0.663**(0.210)(0.222)(0.246)(0.274)2.043***
2.043***
2.066*** 2.066***(0.157)(0.157)(0.189)(0.189)
306
306
233
233

何ヶ月後までに就職
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(5)
(6)
(7)
(8)
-1.687-4.066-0.600-3.819(3.619)(3.079)(3.573)(2.870)-0.168-2.6290.107-3.096(2.867)(2.192)(3.659)(2.732)5.758*** 5.758***
6.085** 6.085**(2.174)(2.174)(2.717)(2.717)
363
363
281
281

注）ATE(PSM)とは、傾向スコアマッチング（PSM: Propensity Score Matching）を用いた際の平均処置効果（ATE: Average Treatment Effect）を示す。ATE(IPWRA)とは、二重にロバストな推定法（IPWRA: Inverse Probability Weighed Regression
Adjustment）を用いて平均処置効果を示す。PO mean（Potential-Outcome mean）とは、反実仮想を利用したときの非参加者の平均値を示す。
***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

26

表６

ATE (PSM)
ATE (IPW)
PO mean
観測数

プログラム参加効果(2) 就活上アピールできる箇所

アピール数
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(1)
(2)
(3)
(4)
-0.5470.491-0.707*0.853(0.444)(0.603)(0.382)(0.668)-0.3970.724**-0.682**0.376(0.253)(0.349)(0.288)(0.353)3.634***
3.634***
3.842*** 3.842***(0.198)(0.198)(0.237)(0.237)
232
232
184
184

アピールなし0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.003-0.057***-0.007 -0.049***(0.035)(0.019)(0.030)(0.016)0.001-0.063***0.013 -0.051***(0.030)(0.017)(0.033)(0.019)0.063*** 0.063*** 0.051*** 0.051***(0.017)(0.017)(0.019)(0.019)
370
370
284
284

アピールわからず
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(9)
(10)
(11)
(12)
0.054
-0.062*** 0.081** -0.056***(0.040)(0.023)(0.040)(0.018)0.067-0.050*0.082*-0.047*(0.041)(0.027)(0.042)(0.025)0.088*** 0.088*** 0.068*** 0.068***(0.020)(0.020)(0.021)(0.021)
370
370
284
284

注）ATE(PSM)とは、傾向スコアマッチング（PSM: Propensity Score Matching）を用いた際の平均処置効果（ATE: Average Treatment Effect）を示す。ATE(IPWRA)とは、二重にロバストな推定法（IPWRA: Inverse Probability Weighed Regression Adjustment）を用いて平均処置効果を示す。PO mean（Potential-Outcome mean）とは、反実仮想を利用したときの非参加者の平均値を示す。
***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

27

表７

ATE (PSM)
ATE (IPW)
PO mean
観測数

プログラム参加効果(3) 自身の能力に対する評価

協力
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(1)
(2)
(3)
(4)
0.041
0.378***-0.127 0.271***(0.114)(0.082)(0.116)(0.087)-0.0540.303***-0.149 0.294***(0.095)(0.076)(0.110)(0.076)3.243***
3.243***
3.239*** 3.254***(0.054)(0.054)(0.063)(0.054)
370
370
284
370

ひっぱり
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(5)
(6)
(7)
(8)
0.111
0.396***
0.158
0.460***(0.146)(0.118)(0.108)(0.106)0.076
0.361***-0.011 0.316***(0.094)(0.095)(0.104)(0.104)2.427*** 2.427*** 2.410*** 2.410***(0.060)(0.060)(0.069)(0.069)
371
371
285
285

表現力
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(9)
(10)
(11)
(12)
-0.1080.505***-0.032 0.627***(0.109)(0.142)(0.106)(0.107)-0.1020.488***-0.154 0.534***(0.094)(0.098)(0.101)(0.101)2.500*** 2.500*** 2.494*** 2.494***(0.053)(0.053)(0.062)(0.062)
370
370
284
284

注）ATE(PSM)とは、傾向スコアマッチング（PSM: Propensity Score Matching）を用いた際の平均処置効果（ATE: Average Treatment Effect）を示す。ATE(IPWRA)とは、二重にロバストな推定法（IPWRA: Inverse Probability Weighed Regression Adjustment）を用いて平均処置効果を示す。PO mean（Potential-Outcome mean）とは、反実仮想を利用したときの非参加者の平均値を示す。
***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

28

表８

ATE (PSM)
ATE (IPW)
PO mean
観測数

プログラム参加効果(4) 働き方に対する明確さ

長所はっきり0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(1)
(2)
(3)
(4)
-0.299**0.280*** -0.393*** 0.228**(0.126)(0.103)(0.133)(0.104)-0.326*** 0.292*** -0.335*** 0.318***(0.102)(0.083)(0.109)(0.093)3.067***
3.067***
3.067*** 3.067***(0.058)(0.058)(0.070)(0.070)
371
371
285
285

職種はっきり0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(5)
(6)
(7)
(8)
-0.304**0.189-0.425*** 0.182(0.147)(0.123)(0.137)(0.136)-0.433***0.190*-0.426*** 0.221**(0.121)(0.098)(0.132)(0.106)2.991*** 2.991*** 2.992*** 2.992***(0.066)(0.066)(0.079)(0.079)
359
359
275
275

雇用形態はっきり
0-12カ月
0-2ヵ月
初日
最終日
初日
最終日
(9)
(10)
(11)
(12)
-0.1410.176**-0.0770.130(0.100)(0.076)(0.121)(0.102)-0.193*0.152*-0.1600.119(0.102)(0.081)(0.109)(0.092)
3.536*** 3.536*** 3.541*** 3.541***(0.059)(0.059)(0.069)(0.069)
370
370
284
284

注）ATE(PSM)とは、傾向スコアマッチング（PSM: Propensity Score Matching）を用いた際の平均処置効果（ATE: Average Treatment Effect）を示す。ATE(IPWRA)とは、二重にロバストな推定法（IPWRA: Inverse Probability Weighed Regression Adjustment）を用いて平均処置効果を示す。PO mean（Potential-Outcome mean）とは、反実仮想を利用したときの非参加者の平均値を示す。
***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

29

表９

参加者内の就職意欲の変化
就職の見通し就活に対する熱心度

参加者

(1)
固定効果
0.260***(0.049)0.478***(0.052)(2)
変量効果0.277***(0.049)0.507***(0.051)(3)
固定効果
0.531***(0.058)0.859***(0.061)(4)
変量効果
0.532***(0.058)0.867***(0.060)2.922***(0.034)
観測数
467
決定係数
0.229
1週目＝最終日
17.72***
F検定
3.99***
ブルーシュ=ペイガン検定
ハウスマン検定2.887***(0.048)467

1.797***(0.041)467
0.410
28.25***
3.65***

1.788***(0.056)
467

1週目
最終日
指導者の見通し
定数項

19.58***
116.38***117.91**

(5)
固定効果

(6)
変量効果

0.749***(0.086)0.200**(0.084)
1.328***(0.195)302
0.528

0.796***(0.078)0.170***(0.056)1.382***(0.138)302

指導者と参加者のギャップ
(7)
(8)
固定効果
変量効果

-0.252***(0.081)-0.238***(0.077)0.850***(0.053)302
0.068

0.843***(0.054)302

30.09***
1.89***
107.52***
0.92

1.21
19.70***
3.40

2.63*
0.35

注）ベースは「初日」である。F 検定は、すべての定数項および傾きが共通であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく固定効果モデルが採択される。ブルーシュ=ペイガン検定は、固定効果の分散が 0 であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく変量効果モデルが採択される。ハウス
マン検定は、変量効果が説明変数と相関していないという帰無仮説を検定し、棄却された場合、変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択される。***は 1%水準、**
は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

30

表１０

1週目終了時点
最終日
失業期間（1か月）
失業期間（1か月）×1週目終了時点
失業期間（1か月）×最終日
失業期間（2か月）
失業期間（2か月）×1週目終了時点
失業期間（2か月）×最終日
失業期間（3か月）
失業期間（3か月以上）×1週目終了時点
失業期間（3か月以上）×最終日
定数項
観測数
決定係数
1週目終了時点＝最終日
F検定
ブルーシュ=ペイガン検定
ハウスマン検定

参加者内の就活態度の変化

何か月後までに就職したいか
(1)
(2)
(3)
(4)
固定効果 変量効果 固定効果 変量効果
-1.958-1.863 -6.663** -6.181**(1.782)(1.745)(3.146)(3.073)-3.076-2.930 -7.402** -6.945**(1.877)(1.809)(3.272)(3.159)-5.512*(2.864)7.232*
6.826*(4.204)(4.126)6.355
5.909(4.380)(4.246)-5.970(3.994)6.268
5.394(6.049)(5.844)6.080
5.013(6.675)(6.279)-6.252(3.818)6.694
6.064(5.632)(5.520)
6.974
6.745(5.918)(5.714)6.353*** 6.278*** 6.362*** 10.152***(1.234)(1.209)(1.238)(2.121)
467
467
467
467
0.010
0.023
0.35
0.34
0.05
0.06
0.98
0.99
0.00
0.00
0.10
0.75

応募しようと思う企業数
(5)
(6)
(7)
(8)
固定効果 変量効果 固定効果 変量効果
0.577*** 0.586***
0.405
0.407
(0.194)(0.193)(0.346)(0.341)0.637*** 0.662*** 0.908** 0.943***(0.204)(0.201)(0.356)(0.349)0.212(0.478)0.554
0.554(0.456)(0.451)-0.241-0.253(0.472)(0.465)0.347(0.671)-0.265-0.233(0.667)(0.652)-1.169-1.113(0.728)(0.706)0.347(0.641)-0.262-0.219(0.617)(0.611)-0.332-0.400(0.652)(0.638)0.996*** 1.000*** 0.999*** 0.824**(0.135)(0.200)(0.135)(0.358)
403
403
403
403
0.048
0.073
0.09
0.14
2
2.32
4.82***
4.81***
144.54***145.74***
0.63
1.91

注）ベースは「初日」である。また、失業期間に関してのベースは「失業期間 0 か月」である。F 検定は、すべての定数項および傾きが共通であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく固定効果モデルが採択される。ブルーシュ=ペイガン検定は、固定効果の分散が 0 であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく変量効果モデルが採択される。ハウスマン検定は、変量効果が説明変数と相関していないという帰無仮説を検定し、棄却された場合、変量効果モ
デルではなく固定効果モデルが採択される。***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

31

表１１

参加者内の就職活動上アピールできる箇所の変化

1週目
最終日
定数項
観測数
決定係数
1週目＝最終日
F検定
ブルーシュ=ペイガン検定
ハウスマン検定

アピール数
(1)
(2)
固定効果
変量効果
0.268*
0.280*(0.155)(0.153)0.823***
0.844***(0.162)(0.160)3.095***
3.069***(0.107)(0.160)
463
463
0.083
11.53***
12.13***
4.49***
121.59***0.58

アピールなし
(3)
(4)
固定効果
変量効果
-0.064*** -0.064***(0.018)(0.017)-0.075*** -0.074***(0.019)(0.018)0.083***
0.085***(0.012)(0.016)
463
463
0.064
0.36
0.32
2.28***
13.69***
0.05

アピールわからず(5)(6)
固定効果 変量効果-0.131*** -0.127***(0.027)(0.027)-0.135*** -0.140***(0.029)(0.028)0.182*** 0.183***(0.019)(0.023)
463
463
0.095
0.02
0.21
2.36***
32.12***
2.81

注）ベースは「初日」である。F 検定は、すべての定数項および傾きが共通であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく固定効果モデルが採択される。ブルーシュ=ペイガン検定は、固定効果の分散が 0 であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく変量効果モデルが採択される。ハウス
マン検定は、変量効果が説明変数と相関していないという帰無仮説を検定し、棄却された場合、変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択される。***は 1%水準、**
は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

表１２

最終日
定数項
観測数
決定係数
F検定
ブルーシュ=ペイガン検定
ハウスマン検定

参加者内の自身の能力に対する評価の変化
協力
(1)
(2)
固定効果
変量効果
0.435***
0.438***(0.063)(0.061)3.138***
3.134***(0.041)(0.054)
309
309
0.261
2.55***
34.62***
0.05

ひっぱり
(3)
(4)
固定効果
変量効果
0.317***
0.325***(0.059)(0.058)2.352***
2.339***(0.038)(0.066)
310
310
0.174
4.80***
59.75***
0.67

表現力
(5)
(6)
固定効果 変量効果
0.638*** 0.644***(0.076)(0.073)2.285*** 2.275***(0.050)(0.062)
307
307
0.342
2.16***
20.90***
0.10

注）ベースは「初日」である。F 検定は、すべての定数項および傾きが共通であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく固定効果モデルが採択される。ブルーシュ=ペイガン検定は、固定効果の分散が 0 であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく変量効果モデルが採択される。ハウス
マン検定は、変量効果が説明変数と相関していないという帰無仮説を検定し、棄却された場合、変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択される。***は 1%水準、**
は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

32

表１３

最終日
定数項
観測数
決定係数
F検定
ブルーシュ=ペイガン検定
ハウスマン検定

参加者内の働き方に対する明確さの変化

長所はっきり
(1)
(2)
固定効果
変量効果
0.609***
0.652***(0.080)(0.078)2.665***
2.635***(0.052)(0.063)
309
309
0.297
1.96***
14.32***
5.00

職種はっきり
(3)
(4)
固定効果
変量効果
0.591***
0.629***(0.092)(0.088)2.483***
2.452***(0.061)(0.077)
294
294
0.247
2.33***
21.58***
2.27*

雇用形態はっきり(5)(6)
固定効果 変量効果
0.304*** 0.318***(0.076)(0.074)3.316*** 3.307***(0.050)(0.063)
309
309
0.105
2.27***
21.37***
0.49

注）ベースは「初日」である。F 検定は、すべての定数項および傾きが共通であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく固定効果モデルが採択される。ブルーシュ=ペイガン検定は、固定効果の分散が 0 であるという帰無仮説を検定し、棄却された場合、プーリング推定ではなく変量効果モデルが採択される。ハウス
マン検定は、変量効果が説明変数と相関していないという帰無仮説を検定し、棄却された場合、変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択される。***は 1%水準、**
は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

表１４

意識変化や水準がプログラム終了後 1 か月以内の就職確率に与える影響

最終日ー初日(1)
0.144**(0.061)

初日

指導者の見通し(2)0.228***(0.075)0.158(0.108)

最終日

(3)

(4)
0.158**(0.065)0.206**(0.079)

本人の見通し(5)(6)
0.185**(0.071)0.064(0.084)0.146**(0.066)

本人ー指導者（最終日）
共変量
定数項
観測数
決定係数

Yes
-0.651(0.587)
110
0.261

Yes
-0.875(0.584)
110
0.287

Yes
-0.934(0.562)
110
0.280

Yes
-0.829(0.578)
110
0.273

Yes
-0.976(0.594)
110
0.278

Yes
-1.069*(0.581)
110
0.256

(7)

-0.011(0.060)Yes-0.608(0.605)1100.215注）共変量には、プログラム参加月ダミー、年齢、女性ダミー、教育年数、ふだんの昼食
代（対数）、失業期間ダミー、就業経験、資格の数、先送り傾向、計画性、安定志向、危険志向が含まれる。（）内は頑健標準誤差を表している。***は 1%水準、**は 5%水
準、*は 10%水準で有意であることを示す。

33

表１５

熱心度やアピール数の変化や水準がプログラム終了後 1 か月以内の就職確率に与える影響

最終日ー初日(1)-0.119(0.081)

初日(2)-0.143(0.104)-0.038(0.096)

最終日（本人）

熱心度
(3)

(4)

(7)
-0.046*(0.026)-0.020(0.029)

アピール数
(8)

0.102
(0.113)Yes-0.760(0.614)
110
0.234

Yes
-0.649(0.631)
110
0.235

Yes
-0.403(0.613)
110
0.223

(9)

(10)

-0.037*(0.021)

本人ー指導者（最終日）

観測数
決定係数

(6)
-0.041(0.024)-0.089(0.091)

最終日（指導者）

共変量
定数項

(5)

Yes
-0.863(0.600)
110
0.223

0.038
(0.028)-0.141*(0.082)
Yes-0.602(0.603)
110
0.239

Yes
-0.540(0.615)
109
0.238

Yes
-0.438(0.641)
109
0.242

Yes
-0.415(0.616)
110
0.239

Yes
-0.623(0.606)109
0.222-0.040**(0.017)
Yes-0.357(0.645)1090.247

注）共変量には、プログラム参加月ダミー、年齢、女性ダミー、教育年数、ふだんの昼食
代（対数）、失業期間ダミー、就業経験、資格の数、先送り傾向、計画性、安定志向、危険志向が含まれる。（）内は頑健標準誤差を表している。***は 1%水準、**は 5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。

34

付表１

参加者内の就活意欲や態度の変化（変量効果モデル）

就職活動
の熱心度
(1)
0.273***(0.049)0.502***(0.051)

参加者(2)
0.536***(0.058)0.870***(0.061)-0.002(0.012)
女性-0.167*(0.094)
教育年数-0.017(0.017)
普段の昼食代（対数）0.029(0.037)
失業期間：1か月
0.059(0.095)
失業期間：2か月-0.103(0.139)
失業期間：3か月-0.140(0.260)
失業期間：4か月以上-0.117(0.136)
就業経験-0.193(0.137)
資格あり
0.074(0.088)
先送り傾向-0.159***(0.055)
計画性
0.153***(0.049)安定志向-0.016(0.049)危険志向
0.032(0.052)定数項
3.293***(0.536)
月ダミー
Yes
観測数
467

-0.022(0.014)0.020(0.111)-0.013(0.020)0.006(0.044)0.015(0.113)-0.011(0.164)-0.287(0.307)-0.091(0.161)0.201(0.162)0.172*(0.104)-0.176***(0.066)0.032(0.058)-0.035(0.058)0.135**(0.061)2.720***(0.634)
Yes
467

1週目
最終日
指導者の見通し
年齢

見通し
参加者
(3)

0.787***(0.078)0.177***(0.059)-0.021(0.015)-0.057(0.111)-0.001(0.020)0.012(0.043)-0.052(0.112)-0.096(0.165)-0.020(0.318)-0.039(0.161)
0.197(0.164)0.172(0.105)-0.147**(0.068)0.036(0.057)-0.095(0.058)0.107*(0.061)2.352***(0.629)Yes
302

何か月後まで 応募し+A2:G28よ指導者とのギャップ に就職したい うと思う企業数
(4)
(5)
(6)
-1.8390.581***(1.722)(0.193)-0.234***-2.7580.653***(0.078)(1.790)(0.202)0.008(0.014)0.111(0.104)-0.005(0.019)-0.074*(0.041)
0.026(0.106)0.060(0.156)-0.143(0.307)0.140(0.152)-0.059(0.156)-0.005(0.099)0.043(0.064)-0.021(0.054)0.127**(0.055)0.067(0.058)0.408(0.596)Yes
302-0.151(0.232)2.712(1.785)0.254(0.327)1.712**(0.715)-1.094(1.813)-2.305(2.671)-0.556(5.087)-2.472(2.593)0.813(2.651)-3.056*(1.679)0.100(1.073)0.361(0.921)0.170(0.932)-1.876*(0.975)10.367(10.402)Yes
467

注）***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

35-0.025(0.057)-0.562(0.442)-0.016(0.087)0.047(0.206)0.300(0.452)-0.170(0.654)0.116(1.139)0.012(0.674)-0.310(0.637)0.802*(0.414)0.261(0.263)-0.076(0.227)-0.251(0.234)0.109(0.243)1.260(2.708)
Yes
403

付表２

参加者内の就職活動上アピールできる箇所の変化（変量効果モデル）

アピール数 アピールなし アピールわからず
(1)
(2)
(3)
1週目
0.282*-0.064***-0.128***(0.154)(0.017)(0.027)最終日
0.846***-0.075***-0.138***(0.160)(0.018)(0.028)
年齢
0.091**
0.000-0.009(0.044)(0.004)(0.006)
女性
0.236-0.036-0.070(0.335)(0.032)(0.045)
教育年数-0.068-0.0050.003(0.061)(0.006)(0.008)
普段の昼食代（対数）-0.1870.005
0.007(0.132)(0.013)(0.018)
失業期間：1か月-0.039-0.006-0.024(0.339)(0.032)(0.046)
失業期間：2か月-0.1430.004-0.004(0.492)(0.047)(0.066)
失業期間：3か月-0.6570.135-0.057(0.933)(0.090)(0.129)
失業期間：4か月以上
0.399-0.0220.002(0.486)(0.046)(0.065)
就業経験-0.0560.023
0.028(0.485)(0.046)(0.066)
資格あり
0.138-0.001
0.033(0.312)(0.030)(0.042)
先送り傾向-0.3040.015
0.043(0.197)(0.019)(0.027)
計画性-0.040-0.020-0.035(0.173)(0.016)(0.023)
安定志向-0.283-0.010-0.037(0.175)(0.017)(0.023)
危険志向
0.449**-0.017-0.009(0.184)(0.017)(0.025)定数項
4.282**
0.159
0.383(1.904)(0.181)(0.258)
月ダミー
Yes
Yes
Yes
観測数
463
463
463
注）***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

36

付表３

参加者内の自身の能力に対する評価と働き方に対する明確さの変化（変量効果モ
デル）

最終日
年齢
女性
教育年数
普段の昼食代（対数）失業期間：1か月
失業期間：2か月
失業期間：3か月
失業期間：4か月以上
就業経験
資格あり
先送り傾向
計画性
安定志向
危険志向
定数項
月ダミー
観測数

協力
(1)
0.430***(0.061)
0.023(0.015)-0.134(0.114)-0.008(0.021)0.019(0.045)-0.019(0.116)-0.270(0.169)0.290(0.314)0.142(0.166)0.110(0.168)0.123(0.108)-0.061(0.067)-0.027(0.059)-0.102*(0.060)-0.007(0.063)2.868***(0.651)
Yes
309

ひっぱり
(2)
0.318***(0.058)0.008(0.018)0.225*(0.135)-0.005(0.025)0.057(0.053)0.128(0.137)-0.150(0.200)-0.569(0.368)0.342*(0.197)
0.338*(0.197)0.162(0.127)-0.291***(0.079)0.053(0.070)-0.227***(0.071)0.137*(0.074)2.544***(0.768)
Yes
310

表現力
(3)
0.643***(0.073)0.015(0.015)0.194*(0.117)0.026(0.021)
0.059(0.046)0.145(0.119)-0.073(0.175)-0.726**(0.337)0.058(0.171)
0.177(0.176)0.005(0.111)-0.338***(0.069)0.063(0.061)-0.106*(0.063)0.104(0.064)2.038***(0.676)
Yes
307

長所はっきり(4)
0.645***(0.078)0.018(0.017)0.151(0.130)0.018(0.024)0.101**(0.051)-0.134(0.132)-0.379**(0.193)-0.602(0.372)-0.166(0.189)0.022(0.191)0.317***(0.122)-0.068(0.077)0.022(0.067)0.051(0.068)0.061(0.071)1.147(0.741)Yes
309

職種はっきり 雇用形態はっきり(5)(6)
0.628***
0.316***(0.089)(0.074)0.034
0.021(0.021)(0.017)
0.266*
0.067(0.157)(0.129)-0.034-0.013(0.029)(0.023)0.232***
0.126**(0.061)(0.051)-0.0650.043(0.160)(0.131)-0.307-0.156(0.236)(0.191)-0.251
0.389(0.426)(0.356)-0.042-0.230(0.229)(0.187)-0.1260.068(0.229)(0.189)0.131-0.096(0.148)(0.121)-0.066-0.099(0.092)(0.076)0.047
0.007(0.082)(0.067)-0.054-0.160**(0.082)(0.068)0.091-0.096(0.086)(0.071)
0.891
3.026***(0.885)(0.736)
Yes
Yes
294
309

注）***は 1%水準、**は 5%水準、*は 10%水準で有意であることを示す。

37