平成31 年 01 月 07 日 提出

論文題目 日本とベトナムの転職の決定要因の比較考察―Global Career Survey を用いた計量研究―

衣笠 智子研究室
学籍番号 1512320E
氏 名 NGUYEN THI QUYNH NGOC

目次
第１章

課題と方法 ........................................................ 1

第 2 章 日本とベトナムにおける転職の歴史的変遷 .............................. 5

はじめに .............................................................. 5
第１節

日本における転職状況の歴史的変遷 ............................. 5

第２節

ベトナムにおける転職状況の歴史的変遷 ........................ 14

第３節

世界の転職状況の変遷と日越との比較 .......................... 21

おわりに ............................................................. 26
第３章 転職と計量分析に関する理論的考察 ................................... 28

はじめに ............................................................. 28
第１節

サーチ理論による転職の決定要因 .............................. 28

第２節

ジョブマッチング理論による転職の決定要因 .................... 31

第３節

人的ネットワーク理論による転職の決定要因 .................... 32

おわりに ............................................................. 33
第４章 計量分析モデルとデータの概要....................................... 34

はじめに ............................................................. 34
第１節

Global Career Survey データの概要 ............................ 34

第２節

転職に関する計量分析モデルの解説 ............................ 36

第３節

日越の転職状況と個人的属性の比較 ............................ 39

おわりに ............................................................. 39
第５章：日越の転職の決定要因に関する計量分析結果 ........................... 41

はじめに ............................................................. 41
第１節 最小二乗法による分析結果と日越の比較 ......................... 41
第２節 トービット法による分析結果と日越の比較 ....................... 48
第３節 プロビット法による分析結果と日越の比較 ....................... 52
おわりに ............................................................. 60
第６章 政策的インプリケーション........................................... 62
あとがき .................................................................. 68
参考文献 .................................................................. 71

第１章

課題と方法

本論文のリサーチクエスチョンは、「日本とベトナムにおいて、転職はどのような要因によって決定されるのか」である。この疑問を解決するために、歴史的・理論的・計量的に考察を行うものである。とりわけ、Global Career Survey の個票データを用いて、日本とベトナムの転職の決定要因を計量的に検証し、比較検討を行い、日越の労働に関する政策的インプリケーションを導くことを目的としている。転職は、労働市場に大きく影響を与えるため、その決定要因を吟味することは、労働政策を考える上で重要であろう。転職が増加するということは、長所や短所もあるだろう。長所として、一旦就職した職場の環境や条件が悪かった際に、容易に職場を変えることができるようになることが重要であろう。一方、短所として、条件に満たす人材を探し、採用するのに手間がかかり、労働の確保が困難になるという問題があり、そのため、社会構造や経済発展なども安定的に進んでいかなくなる恐れがある。転職増加の是非を議論すると、より膨大な議論や考察が必要となり、本論文の論点からは外れるため、一旦、本論文は、転職増加のデメリットをより懸念し、転職を減少させるべきという立場に立ち、転職を抑制す
るにはどのような対策が重要かという議論を行うことにする。
研究背景として、まず、日本において、大企業を中心に、終身雇用および年功賃金が、労働市場の特徴であったが、時代の変化とともに、それが崩れつつある。1990 年代から、正社員の雇用が減少し、非正規労働者の割合の増加がみられる。また、景気循環に従う、失業の変化も増加していき、賃金や訓練機会をめぐる労働者間の格差の問題も出現した。
加えて、
少子高齢化かつ人口減少である日本社会の背景には労働力の確保が課題であり、入職や転職や離職について分析することが有効であろう。厚生労働省「雇用動向調査」によれば、一般労働者の年齢別転職・入職率をみれば、景気変動は上下の形で変動することに対して、若年層の転職・入職率が上がる傾向にある。1また、過去においては、転職は否定的にとらえられる傾向があり、転職経験者は能力が足りない、あるいは忍耐力がないと判断されることもあった。しかしながら、現代において、労働者をはじめ、社会人にとって「転職」は身近な言葉になってきた。2016 年の調査結果によれば、新しい仕事に就いた入職者のうち、転職経験者の割合は 6 割を超えた。また、転職に対するニーズも企業規模に関わらず、高まっていることがわかった。2
日本の転職の決定要因を議論する際に、ベトナムと比較検討することは、非常に有効
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厚生労働省（2013）。
厚生労働省 (2016)。

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であると思われる。同じアジアという共通点があるが、社会的基盤や価値観および文化も大きく異なり、比較することにより、それぞれの国の特徴をより明らかにすることができると思われる。また、両国は、近年、政治的、社会的に友好を深めているが、転職において両者を比較できることで、労働力が不足している日本と労働力が余るが就職す
る職がない傾向にある、ベトナム、両者にとって価値があることと思われる。ベトナム
は発展途上国として知られている。国内総生産（GDP）は 2005 年から 2012 にかけて７
年間で 2.7 倍成長した。しかし、他の発展途上国と同様に、近年ベトナムの労働市場は
機会や労働者や資源などという労働要素を安定的に確保することが目前の課題となっている。産業構造の変化に伴い、労働構造も農業から工業に移動している。加えて、中国の人件費が高騰しているため、日本の企業が段々中国の労働市場からベトナムの労働市場への投資比重が大きくなっている。求人を行う企業の中で、日本企業と外資企業の割合は全体の 95％以上を占める。つまり、ベトナムの労働市場は日本に影響を大きく受けていると言える。そして、ベトナムの人口データや社会状況や発展プロセスをみると、ベトナムは日本の 20～30 年前の状態と同様だと言われている。しかし、ベトナムは日本と異なり、終身雇用という制度がなく、転職をサポートするエージェンシーが多く存在することで転職に対する考えが否定的ではない。株式会社 Asia Plus の結果調査によると転職を経験したことがあると回答した割合は 7 割以上で、将来のために「転職した方が良い」と回答した人は 4 割も占めたことがわかった。3
転職の決定要因について、多くの計量的研究がなされてきた。
阿部(1996) 、岸(1998)、
勇上(2005) 、多くの研究者は賃金と性・年齢の個人的属性と職種が重要な原因だと指摘した。楠本恭輔 （2013 年）は労働者の転職意思を被説明変数にして重回帰分析を行い、従来のような個人属性・企業変数・満足度などの態度変数・習熟度などの組織社会化変
数を説明変数としたモデルにより、直接的に転職意思を左右 する要因を調べ、満足度等を左右する要因を明らかにできれば、間接的に転職意思を明らかにした。4さらに、個人
属性の説明変数に関して、それらは転職にどのような影響を与える日本での研究が多い。
具体的には、猪木（2001）の研究で、女性より男性の方が転職性向が低いという結果を指した。また、谷内（2007）によると、現在の日本の若年層は転職意思を持っている人が多く、つまり年齢は転職意思に影響を及ぼすと明らかにした。
3

ベトナムの消費者リサーチサービス「Q&Me」を運営する株式会社 Asia Plus（本社：世田谷区玉川、代表取締役：黒川賢吾）は、ベトナム人・日本人の働く 20 代男女各 300名を対象に、仕事に対する意識調査を行った。Asia Plus (2014) 参照。
4

楠本（2013）。
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加えて、転職の決定要因の一つとして、Granovetter（1995） 5 、守島（2001）、渡辺（1991,1992,1995）、蔡・守島(2002) は人的ネットワークやソーシャル・ネットワーク
や関係性の転職結果に与える影響に注目した。彼らによると、人々は様々な経路を通じて転職するかどうかによって転職結果が異なる。公共・民間の職業紹介所，求人広告などという公式的な手段より、家族や友人や知人などをつうじて転職する場合の方が、転職後の仕事や会社に対する満足度や収入の面において望ましい結果がでるという結果を示した。なぜかといえば、身近な人から得られた情報は信用性が高い、さらに他の人と比べて良質な仕事を見つける可能性が高いからである。Granovetter（1995）は転職活動において，ソーシャル・ネットワークが非常に重要な役割を果たしており、そして、転職の際に，家族や友人といった強い紐帯より，仕事上の単なる知り合いといった弱い紐帯のほうが，強みを発揮しており、新しい仕事や企業に対する満足度と収入が高いということを強調した。
以上のように、転職に関しては、盛んに研究がなされてきたが、日本や欧米の研究が多く、ベトナムのミクロデータを用いた研究はなされてこなかった。データが十分に整備されていなかったためである。また、そのためもあり、日本とベトナムについて、丁寧に比較検討された研究もなかった。本研究では、Global Career Survey 貴重なデータを入手することができたので、その利点を最大限に生かし、同じ計量分析モデルで日本とベトナムについて比較検討できる点は、本研究の注目すべき点である。また、本研究
では、先行研究で考慮されて来なかった、人的ネットワークと家族構成に関する変数を考慮している点も、特徴的である。卒業後の進路決定いわゆるまだ転職した経験がない
労働者の卒業後の進路を決めるとき影響を与えられた人的ネットワークを注目して研究いる。また、家族構成に関して、一般的な労働者の家族構成だけでなく、男性は労働市場の主力という視点に基づいて、男性の家族構成の影響も明らかにしており、この点も、本研究の特色といえる。
本研究では Granovetter に基づいて、家族や知人とのネットワークの役割以外、大学
および大学の教授やキャリアコンサルタントやビジネス経験、インターンシップなどの職業経験などのような弱い紐帯の役割を深く研究したい。加え、さらに、英語は国際的言語となっている現在では、英語のレベルは仕事上に欠かせない条件と言われている。
しかし、転職について研究する多くの論文は、英語の重要性をあまり認識していなかった。そのために、本研究では、英語は母語ではない日本とベトナムにおいて英語レベル5

渡辺(2016)に Granovetter（1995）について、分かりやすく解説されている。
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は転職の要因であるかどうかを検討する。また、家族構成は転職の決定要因であることについてはっきりと判断されたが、男性の場合は転職の決定要因であるかどうか、
また、
その場合、転職を促すのか抑制するのかについても検証することにしよう。本研究において、最小二乗法とトービット法とプロビット法という３つの分析方法で日越における転職の決定要因を分析、比較検討を行う。被説明変数は上記に述べたように、個人属性と人的ネットワークである強い紐帯と弱い紐帯と英語能力と家族構成である。
本論文は、以下のように構成されている。第 2 章では、日本そしてベトナムにおける転職の歴史的な変遷について言及する。日本では、明治時代から高度な経済発展を渡って、現代に至るまで、経済をはじめ、社会や政治や人間の観点において色々な変遷が起きた。ベトナムもドイモイ政策の実施につれて、多くの変更や改革を行った。そのなかで、転職や離職や失業などの労働市場の実施された政策とそれらの効果について考察を行う。また、それを踏まえた上、今後日本とベトナムはどのような政策を行うべきなのかも言及する。つづいて、第 3 章では、転職と計量分析に関する理論的に考察する。本
研究では、サーチ理論とジョブマッチング理論と人的ネットワークである先行研究で転職の要因だと強調された 3 つの理論をもとにして、モデルの解説を行う。第４章では、第３章で解説した 3 つのモデルを用いて、日越における転職の決定要因を推定する。そして、日越の転職状況と個人的属性の比較も検討する。第 5 章では、第 4 章で推定した転職の決定要因を被説明変数とし、日越における転職の決定要因を最小二乗法とトービ
ット法とプロビット法によって分析する。そして分析した結果をもとに、決定要因の有意性を検討する他、3 つのモデルそれぞれ行った３種類の分析方法についての比較検討も行う。第 6 章では、それまでの議論を総括し、日本とベトナムにおける転職に関する問題点に対応するために、どのような政策が議論する。

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第2章

日本とベトナムにおける転職の歴史的変遷

はじめに
時代の変化とともに、転職に対する労働者の行動と思考が変化する。従って、当時代の社会状況や政策などに応じて、転職の実態が変遷することになる。また、転職については、就職や離職など労働市場に関わることと同様に、現状では少子高齢化や労働不足という問題を持っている先進国と、人件費が低く失業率が高いという問題を抱えている
途上国の今後の成長に影響を与えるであろう。安田（2008）によると、離職および転職が悪いと思われる理由としては経済的に非合理的な離職・転職からである。
具体的には、離職および転職は経済の発展を促進するのに役に立たず、さらに社会的・政治的な問題を及ぼし、勿体無い離職・転職だと言われる。加え、大久保（2007）により、過去には企業の規模は若者の勤続年数と正の相関的な関係があったが現在は大手企業のほうが若者の早期離職率が高い、問題となっていることである。つまり、若者の悪い離職および転職を防ぐことで会社の生産性を上げ、企業の業績を向上させることができ、従って国の経済発展に貢献できるではないかと考えられる。本稿では先進国を代表する日本と途
上国を代表するベトナムを例として取り上げ、転職の決定要因は何か詳しく分析した上で比較してみよう。さらに、様々な分析方法を使用し、日本とベトナムの結果において相違点と共通点は何のか比較することにする。そのため，本章では日本とベトナムおよび全世界における転職状況に関する歴史的推移について概観する。具体的には、第 1 節
では日本における転職状況の歴史的変遷を調べ、その要因と当時日本政府が実施していた政策について考察する。第 2 節では、第 1 節のように、ベトナムの転職状況の歴史的変遷とその要因と政策について調査する。第 3 節では、世界の天初期状況の変遷と日越との比較を行う。

第１節

日本における転職状況の歴史的変遷

最初、日本の転職市場の変化を全体的にみてみよう。転職率の上昇が現在日本の課題となっている。第 2-1 図は転職の推移を示すものである。総務省統計局「労働力調査」によると、2000 年代には景気回復に伴い、2006 年は転職者数が 346 万人を記録した。しかし、政界の金融基金の影響で景気が悪化になり、2010 年には急に低下した。2012 年以降緩やかに増加する傾向に動いている。

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第 2-1 図

転職の推移（出所）星野(2017)より引用。
（注）2011 年は東日本大震災の影響から調査が実施されず、数値が欠落している。
総務省統計局の定義によると「転職者」とは、就業者のうち前職のある者で、過去１年間に離職を経験した者という。ここで、「転職率」とは労働者に占める転職者の割合である。転職率は性、年齢や就業形態や職業などによって異なると言われている。女性
は男性より転職しにくい、あるいは年齢が高ければ、新しい仕事を見つけることが困難かもしれない、正規の職員より、非正規の職員の方が転職率が高いなどよく思われている。では、性別・年齢別・就業形態別・職業別に日本における転職状況はどのように変遷してきたのか調べていこう。
まず、年齢階級別の転職推移を考えよう。第 2-2 図は年齢階級別の転職比率を表す。
年齢別でみれば、男性と女性とも年齢階級において若い世代での転職率が高く、年齢の上昇につれて低くなった。図２をみると、2000 年初頭において、15〜24 歳および 25〜
34 歳の転職率が高かった。この時期は景気回復の影響で労働市場が明るく動いていたので転職機会が多かったと考えられる。

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第 2-2 図

年齢階級別の転職推移（出所）第 2－1 図に同じ。（注）第 2－1 図の注を参照。
2007 年以降、転職率が低下してきたが、2016 年にかけて増加する傾向で転じた。若い
年代の転職率が低下した理由は年齢構成の変化や学歴の変化、大卒者の増加だと思われる。新卒者の早期的に離職率に関して、「七・五・三」という概念があり、つまり中学卒であれば７割、高校卒であれば５割、大卒以上卒であれば、３割で最も低いということである。近年、大卒者の割合が増加していると同時に離職率が低下する傾向である。
いわゆる労働者の学歴が徐々に上がるとともに、転職率が低くなるとは言える。これは、15〜24 歳の転職率の低下に繋がると考えられる。もう一つの原因としては高齢化の問題である。若い年代の労働人口が減少しており、15〜24 歳の転職率が低くなることが理解できた。それに対し、中高年世代の労働人口が上昇しており、44 歳以上の年齢階級の転職率が過去と比べて大きく増えた。

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つづいて、第 2-1 表の性・年齢階級別の転職推移の集計を見てみよう。第 2-1 表の統計表をみると、2007 年にはトップであり、102 人となった。そこから段々に転職者数が減ってきた。25〜34 歳における 2017 年の転職者数は 79 人であり、2007 年と比べ、23人が減った。逆に、65 歳以上であれば、転職者が最も少なかった。2008 年と 2009 年が最も少ない、9 人しかいなかった。その時点から増えていく傾向があった。2016 年には転職者が 17 人であり、最も多かった。2017 年は 2016 年より減ったが 2007 年から 2013年の間と比べるとまだ多いと思われる。25〜34 歳の次である転職者が多いのは 15〜24
歳位と 35〜44 歳である。45〜54 歳と 55 歳〜64 歳の年齢階級は安定的に労働するといえる。つまり、若い世代の方が転職する傾向があるが、年齢が上がれば上がるほど、特に65 歳以上になると転職する意思が弱くなり、従って転職者が少なかった。次に、男女別の転職推移を考えてみよう。55〜64 歳の年齢階級のみ、男性は女性よりも転職者が多い。
55〜64 歳を抜けて、他の年齢階級において、女性の方が転職者が多い。つまり、女性の方が転職率が高いと考えられる。理由としては女性が結婚したり子供を持っていたりす
れば、元の仕事を続ける可能性が低いことである。特に、産休後、女性が仕事に戻れる
ように近年色々な制度が導入されたが、完全に解決できない状態である。なお、保育園が少ないため、ベトナムなどのように祖父母に預けてもらえないため、前職をやめ、転職する人数が多いと考えられる。加え、男性の場合、男女計と比較すれば 65 歳以上の転職者が大きな差があった。それに対して、女性の場合は、非常に少ない、平均として約3.5 人が転職したことがわかった。
さらに、就業形態別の転職率の推移をみよう。総務省統計局「労働力調査（詳細集計）」（年平均）によると、就業形態別でみれば、正規労働者は非正規社員より転職率が低い。
さらに、非正規社員の転職率は正規社員の転職率の約 2.5 倍多い。正規社員と非正規社員とともに、2007 の転職率が最も高かった。そこから段々に低くなったが 2015 年にはってからまた上がる傾向である。また、就業形態の影響は転職率にどのような影響を与えるのか詳しく理解するために、従業上の地位と転職率の関係をみよう。第 2-3 図は転職者の前職・現職での従業上の地位を示すものである。第 2-3 図をみると、労働移動において、最も転職者数が多いのは非正規雇用から非正規雇用への形である。正規雇用か
ら正規雇用へ、正規雇用から非正規雇用へ、非正規雇用から正規雇用への順番に続く。

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第 2-1 表

性・年齢階級別の転職推移(出所)総務省統計局(2018)より引用。
第 2-3 図転職者の前職・現職での従業上の地位（出所）第 2－1 図に同じ。（注）第 2－1 図の注を参照。

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また、転職の変遷において、非正規社員と正規社員の割合いわゆる就業事態の変化の影響は池浦（2012）も言及された。さらに、池浦により、日本の雇用状態が変わり、非正規社員が必要とされる就業事態の変化に繋がりがあることである。また、企業の業績が長期的低迷であり、或いは将来的に不確実性が高いことから正規社員の雇用を抑え、非正規社員の雇用に推移し、結果として正規社員の採用が減少する一方非正規社員の数が増加していくことも強調された。以上、性別・年齢階級別・就業形態別における転職推移を述べた。上記も述べられたように、雇用情勢の変化は転職の変遷に相関的な関係があるからこそ雇用情勢の変化を考える必要があるだろう。
以上、比較的近年の日本に関しての雇用情勢を解説したが、ここで、さらに長期にわたって歴史を振り返ることにしよう。明治維新期から第二次世界大戦までの雇用情勢について説明しよう。杜新（2001）によると、明治維新期には、農業を始め在来産業の保護育成は重点として置かれるのは政府の戦略であった。それから、資本主義の発展につれて、労働者数が徐々に増加していた。当時の日本の経済は産業資本主義から独占資本主義へと推移した。なお、注目すべきなのは、この時期の労働力人口の高い割合を占めるのは女性であった。これは、明治・大正期には製系や繊維産業が盛んでいた結果とも言える。さらに、第一次世界大戦争後、日本は不景気の時期に入ってきた。高い給料の仕事に対する熟練な労働者の要求が非常に高くなり、従って転職率も増加した。繊維や紡織業界で働く女性は低い賃金と過労働という問題にかかった。つまり、明治維新から
第二次世界大戦にかけて、転職する労働者が現れ、職歴においては通常なことになった。
従って、転職率も高くなった。
つづいて、1950 年代半ばから 1960 年代末までの高度成長時期の雇用情勢をみてみよう。1950 年代には経済成長と第一産業から第二、三産業への推移と共に、新卒者の就職先も変わり、重工業やサービス業を中心になった。さらに、1950 年代の後半にはブルー
カラー化につれて、労働者に対する需要が伸びており、労働力不足の問題が発生した。
この時期では、終身雇用制度や年功序列制度や新卒一括採用制度などが導入されて、色々な効果をもたらした。また、労働力不足の問題を解決するために、女性を積極的に雇用することが注目された。高度経済成長に従い、労働生活や労働者の意思と行動が変化した。つまり、高度経済成長の時期には、雇用率が高いが、転職率が低かった。なお、仕事に対する労働者の考えも消極的から積極的に変化した。1940 年代には労働者が消極的な態度を持っていたが、1950 年代にはいってから、安定的な労働生活を守る労働制度が導入されてから仕事に対する労働者の態度が著しく積極的になった。この時期、労働者、

10特に若い年代は企業よりも仕事の方に関心を持っていた。そのため、労働者は現在の仕事に興味がなくても離職や転職をせずに働き続け、従って転職率が低かったわけである。
さらに、不景気とオイル・ショックである 1970 年代と円高である 1980 年代における雇用情勢を解説しよう。この時期では、仕事に対する労働者の考えが変化した。具体的には、仕事ばかりではなく、仕事と余暇との両立する労働者の意識が強くなった。特に、若い年代の方が余暇について関心を持つ傾向にある。さらに、女性の就業率が依然高いが、構成には大きな変化があった。具体的には 35〜54 歳という中高年層の就業率が増加した。いわゆる、育児を終えてから、仕事に就く女性が多いことが考えられる。しかし、正規社員ではなく、パートや契約社員という形態の方が普及であった。なお、年功序列聖堂などの労働制度は大企業だけでなく、中小企業にも広がっており、低い転職率の原因の一つである。つまり、1970 年代、1980 年代では相変わらず転職率が高くなかったと言える。
しかし、1990 年代には入ってから、大きな変化が起きた。この時期、若い年代を中心に、労働者の企業や仕事に関する意識が弱くなり、仕事に対する要求が高くなった。
「勤
労意識にかんする世論調査」6によると、転職経験者が多くなり、転職回数も増加する傾向がある。1970 年代と比べると、転職率が著しく装荷したことがわかった。また、1990
年代に大企業が入職を抑制しはじめた。戦後、社会の変化につれて、日本企業の雇用慣行が今までと変わり、長期的に働ける人材を採用したり、企業内で教育や訓練などを行ったり、さらに新卒者を一括採用したりすること導入した。従って、若いときの入職から定年退職まで労働者が安心、安定的に働いたり、そして教育を受けたりできる。企業にとっても生産となる労働要素も確保でき、お互いに益が得られる。この雇用慣行は1980 年代までは高い効率性をもたらし、非常に評価された。しかし、バブル破壊以降、経済成長率が停滞であり、長期的に安定的な雇用できる労働者のみ採用され、従って不安定安定就業者や失業者が増加する。これにより、企業の雇用に関する方法にも変化が生じた。その方針は大企業をはじめ、解雇や早めに定年退職させることなど在職者に対する雇用方法を調整せずに、新卒採用を厳しく抑制することで雇用の状況を調整した。
これによって、新卒者の就職機会が削減された。つまり、1990 年代までは日本企業、特に大企業が入職抑制の制度を固く守っていたが 2000 年代からゆすり動くようになった。

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内閣府(2002)。調査は、1992 年になされたものである。

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ここで、1990 年代以降完全失業率と非正規社員率の上昇した問題を考えよう。総務省
統計局「労働力調査（詳細集計）」（年平均）によると、しかし、バブルが崩壊したあと、特に 2000 年代の初期は完全失業率が非常に上昇し、平均として最大 5.4％でああった。なお、2002 年以降、景気回復とともに、完全失業率が低減したそうである。しかし、若い世代の雇用情勢はまだ厳しかったと言われる。また、景気が衰えた影響で 2008 年と2009 年の完全失業率が高くなった。つまり、1990 年代は新卒者を正規社員として採用する割合が低かったので若い世代の完全失業率は上昇すると同時に、非正規の形態で採用される若い者が増加した。では、就業形態は転職にどのように影響を与えるのか次に就
業形態別の転職推移について調べよう。就業形態に影響を受けて企業はどのように反応したのか考えよう。バブル前後では、規模が大きい企業ほど雇用率が高い、特に正規雇用が増加した。この時期は大企業が新卒一括採用する制度を実施していたので、中小企業の採用状況は支障を与えられた。バブルが崩壊した後、大企業では入職を抑制して、正規雇用は減少してきた。特に、1997 年以降、大企業をはじめ、全ての企業の正規雇用が低下した。しかし、2002 年以降、規模が大きい企業ほど採用活動を拡大させたが非正規雇用が相対的に多かった。大企業の雇用慣行社会的な生活水準や失業や転職或いは企
業内での訓練や技術、教育などに悪い影響を与えると考えられる。従って、その分野には問題が発生することがわかった。このように、新卒一括採用の制度がバブル崩壊に従い、段々に抑制されたため、若い年代の失業率や転職率が高いに繋がると言える。
さらに、早期離職と転職率との関係について考察する。グローバル化や労働人口の構成の変化につれて、企業が長期的に働ける労働者を中心に採用したい。労働確保は企業の成長にとって大事な要素であると考えられる。新卒一括採用の制度は日本の独自の制度であるが、入社したあと、附属される会社と自分がミスマッチだと気付いて早期的に離職する人が増加している。1995 年以降、大卒新入社員の 3 年以内の離職率が 3 割を超え、社会問題になった。早期的な離職は企業の採用や人材教育などのコストや手間がか
かり、そして、早期離職した人にとっても再就職しにくいまたは転職先の条件が悪化するなど、両者にとっても不利益であるためである。また、早期離職が高すぎると、生活や労働の不安定に繋がる恐れがある。そのために、早期的な離職を防ぐ対策を実施すべ
きだという声があがった。2016 年から厚生年金保険および健康保険の加入対象が拡大したものの、パートや契約者、派遣社員向けの雇用条件が相対的に改選されていない。結婚や出産、育児などは女性が仕事に戻る壁がまだ存在している。従って、早期離職して、転職する人が増えるわけである。つまり、早期離職は転職率に秘密な関係があると思わ12れる。というのは、早期離職の推移をわかれば転職率の推移も推測できるわけである。
BizHint 編集部（2018）によると、バブルの崩壊以降、どの学歴においても 3 年以内離職率が約 3 割前後である。また、似ている方向で動いていたことがわかった。学歴や年別において 3 年以内の転職率の大きな変化がなかった。そのうち、1991〜1993 年にかけるバブル崩壊や 2007 年のリーマンショックと翌年の変化をみると、早期離職が低下した。
不景気で、就職しにくい背景には、離職や転職する人が少なかったことがわかった。また、大卒の１年目、2 年目、3 年目の早期離職をみると、詳しい変化がわかると思う。厚
生労働省（2015b）「学歴別卒業後 3 年以内離職率の推移」を概観すると、どの時期においても、１年目の離職率が最も高い。しかし、バブルの崩壊以降、リーマンショックの時期を抜けて、１年目の離職率が増加する傾向に推移していた。増加の原因としてあげられるのは若い年代の希望は入社したあと、会社の方針や労働条件などとミスマッチとわかると考えられる。一方、３年目の場合はどの時期においても一定水準で変化している。理由としては、3 年間同一の企業で働いている社員が、会社の労働条件や方針、また勤務先の環境や雰囲気などがわかっており、慣れるから安定的に働いていこうと考える傾向であろう。
まとめとして、1990 年代以降、バブルの崩壊や国際化につれて日本の労働市場には大きな変化が起きた。大企業を中心に、企業内での訓練や教育を実施する割合が低下した
り、新卒者の雇用を抑制したりすることで、若い年代は安定的に労働できない、そして転職率が高い。つまり、日本の場合、経済成長や労働人口の構成の変化に伴い、転職率が増減している。以前、15〜24 歳および 25〜34 歳いわゆる若い世代の方が転職率が高かったが、高齢化とともに、人口構成を高い割合を占める中年世代の転職率が徐々に上がっていく一方である。なお、労働を確保するために、定年退職者である 65 歳以上の人を段々に雇用しているとみられる。なお、経済的な変化は転職率だけではなく、早期離職率など労働市場の移行にも影響を与える。労働者はその時点の状況に応じて就職活動を行い、企業は採用活動や方針を調整するのである。
以上、日本の雇用情勢について論じてきた。日本の雇用情勢とは新卒者に対して毎年定期的に採用活動を行い、卒業した後で正規社員として雇用するっ制度があったが、時代が変わっていくことによって、その制度が変化しており、終身雇用および年功序列賃金といった日本労働市場の特徴も維持されていない。また、日本の雇用情勢の特徴について本田（2010）により、職業の内容や労働条件などの情報が足りないから就職した直13

後、ミスマッチと感じる労働者が多いという点がある。これも労働者特に新卒者の早期離職率および転職率増加の原因の一つであると考えられる。
では、日本政府は転職に対してどのような政策を実施したか、また、その結果はどのようなものだったか説明しよう。第一の政策として、厚生労働省により行われる「転職者実態調査」である。この調査の目的は転職者の人々の就業形態や労働条件や本人の願望を聞くことを通じて、ジョブサーチやマッチングの効率性をあげ、失業を削減するための政策を提案することである。この「転職実態調査」はその時点に応じて毎年テーマと対照が変わっており、雇用の構成を巡る実態調査である。初めて行われたのは 1998
年で、それから不定期で実施している7。第二の政策は、若者の早期離職と転職に対する政策である。 日本の場合、若者の転職する主な理由は仕事と余暇との両立させたい、いわゆる労働価値より余暇価値の方が高いと考えるようになった。そのため、訓練育成や労働時間や給料など、労働者のモティベーションを促進する対策が行われている。上記には早期離職の推移について説明した。早期離職の推移は転職率の推移と相対的に似ているとは言える。つまり、早期離職は転職率に影響を与えることがわかった。本節では日本における転職状況の歴史的変遷を述べた。
昔から日本の転職率が低かった。さらに、2007 年から 2016 年にかけて、転職率が低下していたが、2017 年以降増加する傾向にある。そのうち、年齢階級別では、15 歳〜24 歳である若者が最も転職率が高い。性別では、男性と比べて、女性の方が転職率が高い。転職率がある水準を超えると、社会的、経済的など色々な問題が発生するため、転職率をコントロールできるように効果のある政策を実施すべきだと考えられる。

第２節

ベトナムにおける転職状況の歴史的変遷

本節では、ベトナムにおける転職状況の歴史的変遷をみていこう。ベトナムの学生は真面目で将来のことをよく考えて行動する傾向にある。しかし、転職率や離職率が高い
ことは、問題となっている。特に、若い世代においてこの問題が深刻になり、対策が必要であると、国民や専門家から主張されるようになった。2015 年１月に VietnamWorks
によって行われた調査によると、聞かれた 12652 人のうち、57％は出世する機会や自分の強み・能力を発揮する機会がないと見込まれると、転職すると回答した8。55％の労働

7厚生労働省(2015c)。
8

VietnamWorks (2015)。

14

者は企業や上司に大切にされていないと転職すると答えた。29％は勤務環境や会社の雰
囲気や同僚との関係とコミュニケーションが不便だと感じたら転職すると回答した。また、Gaku Echizenya 氏— VietnamWorks の CEO によると、出世機会がなければ転職する
割合は 57％であっても、10 年以上働いている経験者の場合、この割合は 48％しかない。
一方、5 年未満働く社員の場合、転職率は 61％もなった。9転職に対するベトナム人の考
えは軽いとも言える。転職率が高い、特に若い世代が転職する傾向が高い件は、国内企業をはじめ、外資企業にとってもベトナムに投資する際に不安に思われる原因となっている。
ベトナムはアメリカやフランスや日本に長く占領され、戦争が長く続いていた。1975
年に独立してから、経済発展や国民の生活水準を確保する政策が段々に実施されていた。
そのなかで、最も大事な政策はベトナムの「ドイモイ」という政策である。このドイモイ政策を行う前と後で、経済的にも社会的にも政治的にも新しい方針で動いている。そのため、ベトナムの転職状況の歴史的変遷を調べるとき、ドイモイのような大事な政策とともに、転職率はどのように変化したのか、そういう手法で調べていこうと思う。
まず、ベトナムのドイモイ政策の概要を説明する。1986 年にドイモイは開始された。
その時から 30 年以上経った。
ドイモイ政策にしっかりと守って進んでいくことでベトナ
ムは戦争が終わったばかりであり、様々な問題に直面したが、それを乗り越えて、グローバル化とともに成長してきた。2007 年に世界貿易機構（WTO）に加盟したことは明らかな証拠である。なお、このドイモイ政策は国内の専門家だけでなく国際からの専門家にも評価されていた。なお、1995 年〜1996 年の経済成長は 9％台の高い水準で推移した。そのあと、アジア経済危機の影響を受けて、1999 年の経済成長率は 9％から 4.8％に低下した。2000 年代には入ってから外国からの直接投資が増加し、2008 年に国内総生産（GDP）は 1000 ドルを越えた。ドイモイは色々な分野に影響を与える。その中で、労働市場は最も注目された。詳しい事情は以下のとおりである。
日本は異なり、ベトナムは社会主義共和国なので、労働に関する労使や労働組織など
は社会主義的な特殊性を持っている。共産党という単一の政党の下、政治的・社会的・経済的な規制と法律が秩序されているベトナムは労働者による行われる労働組織は一切認められていない。なお、ベトナム労働総連合は労働者の利益を確保する役割だけでな
く、政府の方針に従って、適切な提案を立てることも役割の一つである。
1986 年から 1990 年代初頭にかけてのドイモイの最初期のとき、社会経済的な雇用問

9Dan Sinh（2015）。

15

題が非常に深刻なっていた。それは、大規模な退職者がでてくるだけでなく、戦争から戻ってきた数百人の兵士と大量な新卒者の若者が新しい仕事を必要とした。労働傷兵社会省（MoLISA）10によると、完全失業者は就業者人口の 8.3％を占めていたことである。
労働人口を占める完全失業者の割合で計算された失業率は約 10%となり、失業者は 300
万人を上回った。なお、就職を希望しているが仕事がみつからない人数は約 400 万人以上であり、さらに、このうちの 7 割は 30 歳以下の人である。つまり、新しい仕事を創り出すことが厳命となった。従って、この時期、ベトナムの転職率が低かったと考えられる。この問題に対し、政府の指示に従い、政策を遂行していた労働組合は労働者を集めて、代表を選んでから政策を巡る議論に参加させ始めた。また、労働組合は自身の政策を提案したり、労働者の雇用に関する条件と問題を解決したりできるようになった。結果として、1986 年以降、独自の雇用や労働者の生活水準を促進する政策が行われていた。
1989 年以降、労働力再編の方針に基づいて、労働者の整理解雇が実施され、雇用労働部
門に大きな変化があった。具体的には、労働者を確保するための休暇や職業育成や労働条件など労働者の利益に関する方法と定年全早期退職や労働力を喪失した退職の退職者への一時給付金を支給する方法と 2 つの方法が分けられる。労働力再編により、この時期においてベトナムの転職率が高くなってきた。
日本労働研究機構（2000）によると、ベトナムは日本と同様に、若い年代の方が転職する傾向にあり、さらに日本と相違点である学歴が高い人ほど転職回数が多いということである。では、次に学歴と就職進路について調べていく。ドイモイ政策が実施した以
降、教育の質が高くなった。
「教育は第一」という理念とし、教育の効果性をあげるために、ベトナム政府は全国に渡って、標準の教育を普及させる決定を発表した。従って、規制される学歴は中学校となった。こうすれば、ベトナム国民の学歴が高くなり、文字の読み込む能力がなくても働ける職業からレベルが高い職業へ労働者が移した。従って、転職率も高くなるわけである。
つづいて、卒業後の進路決定と転職率はどのような関係があるのか考えてみよう。卒業後、実家や故郷に戻らずに都会に出て、就職する人数が少なくなかった。理由として
は現金収入をできるだけ多く稼ぐことを目的にして働くことは、労働者の一般的な考えであるといえる。加えて、大学入学式に不合格して翌年に再受験と決めた人は一時的な仕事に就き、働きながら受験勉強をしており、翌年まで待っている人も相対的に多い。
以上から学歴と卒業後の進路はベトナムにおける転職率に影響を与えることが明確であ10

Ministry of Labour-Invalids and Social Affairs (1994)を参照。

16

る。具体的には、学歴が高い人ほど自分自身と挑戦したり、収入を増加させたりする意
欲があるため、転職する希望が強い。卒業後、人によって将来の道が異なるのでどこで就職するか、または再受験のため一時的な仕事をするなど様々な進路がある。選択肢が多ければ、どの選択肢が最適なのか迷って選択し切れない可能性がある。結局自分のレベルや希望に相応しくない選択肢を選んでしまい、入社後ミスマッチと気づいてから、直ちに転職する傾向にある。
日本と同様に、転職率を考えるとき、産業構造や就業形態も留意すべきである。まず、産業構造の変化について説明する。ドイモイが実施される前、農業は経済の主な桂であり、国内総生産の構成に多い割合を占めていた。1985 年の農林水産業の GDP 割合は40.2％であり、工業、サービスという第 2 産業、第 3 産業はそれぞれ 27.3％と 32.5％の順位で続いた。従って、この時期、農業などの第 1 産業で労働する労働者が最も多かった。しかし、ドイモイが行われたあと、農業の生産性が増加したもの、海外からの投資や関税解放などの影響を受けて、ベトナムの GDP における農業の役割が縮めて小さくなった。特に 2011 年の農林水産業の GDP シェアはドイモイ以前の約半分、わずか 22.0％に低下した。それに対して、工業の GDP シェアは 40.3％となり、サービスの GDP シェ
アは 37.7％となり、ドイモイ以前と比べると大きな変化があった。つまり、 GDP のシ
ェアにおける産業の役割は第１産業から第 2、第 3 産業に移した。こうすれば、各産業で働く労働者の移行も生じた。具体的には農業の労働者が少なくなり、工業やサービス業での労働者が増えていくと見られている。従って、転職率も変化するわけである。
ここで、労働力人口などの雇用失業情勢を調べたうえで、転職との関係と転職の変化について述べることにしよう。
「Statistical Yearbook of Vietnam 2011」のデータによると、労働力人口が増加していた。具体的には、48221 万人の 2008 年から 2011 年に約 5140
万人に増加した。
年別の労働力人口から、各年の労働力人口において大きな変化がない、増加する傾向にあることがわかった。そのうち、女性は男性より少ないこともわかった。
年齢別でみれば、最も多いのは 25〜49 歳の労働力人口である。また、15〜24 歳の労働力人口において、
2011 年は約 847 万人であり、2008 年の 874 万人に比べて減った。一方、50 歳以上の労働力人口において、2008 年から 2011 年にかけて、段々に増加していき、
2011 年には 1143 万人となった。
つづいて、就業者数についてみてみよう。第 2-2 表は性別・年齢別の就業者数の割合を示す。第 2-2 表から、性別ではどの時期において、男性は女性と比べて就業率が高い。
しかし、日本と比較すれば、女性の就業率が高いと言える。なお、男性の就業率が増加

17

第 2-2 表年
男性
女性
15〜24 歳25〜34 歳35〜44 歳
45〜54 歳
55〜64 歳
65 歳以上

2007
50.8
49.2
17.4
24.6
26.6
20.3
7.7
3.4

性別・年齢別の就業者数の推移（単位：％）
2009
51.3
48.7
18.0
26.2
24.1
20.0
8.3
3.5

2010
51.6
48.4
17.6
26.4
24.5
19.9
8.3
3.4

2011
51.7
48.3
15.9
25.3
24.7
21.0
9.4
3.6

資料出所：ベトナム統計局 GSO (General Statistics Office, Ministry of Planning, 2011）により作成。

していく傾向であるが、女性は減っていくこともわかった。つまり、就業する女性が多いが、男性の方が就業しやすく、就業者数も多いと考えられる。年齢別では、15〜24 歳
は 2007 年 17.4％から 2011 年には 15.9％に低下した。それに対して、55〜64 歳は増加する傾向にある。2007 年 7.7％から 2011 年 9.4％に増加した。
さらに、ベトナムの失業率をみてみよう。ベトナム統計局 GSO のデータによると、15〜24 歳である若い世代の失業率が増加していくことがわかった。2016 年の失業率は7.43％であり、2014 年と比べて 1.17％が高くなった。つまり、わずか２年間で 1.17％も増加した。一方、50 年歳以上の失業率が低下してきた。なお、2014 年から 2016 年にかける変化の差も大きかった。3.52％から 0.84％へ、急に低下した。
以上はベトナムの就業者数と就業率と失業率の推移について述べた。就業率と失業率の変化につれて、転職率も変化すると思われる。若い年代、いわゆる 15〜24 歳の年齢階級において失業率が高い理由の一つとしては転職率が高いと考えられる。なぜかと言えば、若い世代の方が転職率が高い、さらに転職回数も多いと言われる。転職してから、自分のレベルと希望に相応しい新しい仕事が見つからなく、失業者となる可能性が高いかもしれない。
ベトナム政府はその失業の増加を防ぐ、
かつ転職率をある水準を超えないように、様々な政策を実施していた。第一に、労働者の生活水準を確保するための最低賃金制度である。査定賃金は法律の最低賃金規制、そして経済成長率や消費物価など経済的社会的な指標に基づいて決定される。インフレで物価が高騰で労働者の賃金が下がり、生活が不安定になりそうであれば、最低賃金は再調整される可能性がある。2001 年以降、毎年最低賃金が上がる一方である。また、2001 年から 2012 年までの 11 年間で最低賃金が約 5倍も上昇していた。最低賃金の対象は国営機関、政治的な組織、一般的な企業、組織、

18

外資企業である。
注意すべきなのはベトナムに滞在する外国人は対象外である。さらに、初期においては、
地域別国内企業と外資企業に適応される最低賃金は同じではなかった。
しかし、WTO に加盟してから、2011 年以降、同一になった。
第二に、労働時間制度である。労働時間は１日 8 時間、１週間には最大 48 時間労働可能だと定められる。しかし、重労働あるいは有害や危険な作業をする労働者は１日あたりの労働時間が１〜2 時間短くなる。なお、時間外労働は１日あたり 4 時間を超えない、
１年間 200 時間を超えないと規制される。しかし、衣料品などの特定の産業は時間外労働が年間 300 時間まで増やすことが可能である。時間外労働の給料は平日であれば、最低基本給の 150％、土日であれば基本給の 200％と祝日であれば基本給の 300％が払われることになる。
第三に、女性に対する雇用政策である。ベトナムは長い戦争を経過した国なので、男女の位置の格差が大きいと言える。戦争のとき、男性が兵士として戦場に行き、女性は生産活動や家事のことを担当するというイメージが強かった。戦争が終わっても、そういう考えを持っている人が多かった。しかし、賃金が非常に低く、家族を世話できないため、夫婦が一生に働いて稼ぐという形に変化した。ベトナムの女性の労働参加率は70％であり、高いと言える。また、農業だけでなく、軽工業やサービス業などにも広い幅の分野で活躍する女性が多い。
ベトナムの法律には、女性労働者の能力を開発したり、仕事と家庭との両立を支えたりする目的として女性に対する福祉厚生も詳しく記述されている。
第四に、訓練と就労促進対策である。女性労働者をはじめ、労働者が技術や知識を習得するために、企業が様々な訓練を行う義務があると定められる。また、企業は男女平等に基づいて、採用しなければならない。なお、多くの女性労働者を採用する企業は政府からの支援なども受けられる。第五に、若者に対する雇用政策である。ベトナム人口構成をみると、60 歳以上は人口のわずか 10％しか占めない。それに対して、30 歳以下の若者層が約 50％占める。この労働市場に参加する主な若者層には未熟の労働者が多く、訓練する必要がある対象である。
また、転職率の増加を防ぐことや高い失業率というベトナム労働市場を安定化する政策に関して、ホーン（2015）により、3 つの留意点を強調した。一点目は、健全な経済および労働市場をつくる目標で、市場への政府の介入を最小限にする政策である。二点目は、農村と都市の貧富の差および発展格差をなくすことを目指し、都市部で工業を投資して発展すると同時に、農村を都市化にする政策も必要があることである。
三点目は、

19

最低賃金の政策である。具体的には、最低賃金を変えることで労働者の所得や労働条件
や雇用保険なども改善できるわけであり、労働者のやりがいや満足度をあげられるのであろう。これまで説明してきた政策以外にも、高齢者の雇用政策や外国人労働者の雇用政策、労働条件政策など、多くの労働に対する政策が実施されている。それらの政策を通じて、労働者の権利を確固にすることができ、労働者が安心して働けるようになったといえよう。従って、５年以上働いている会社で働き続ける労働者数が多いと考えられる。そのため、30〜44 歳の転職率が少ないわけである。一方、若い年代にとって、労働条件が詳しく規制されることは転職することに繋がり、若者層の高い転職率の原因の一つだと思われる。
次に、若い年代の転職する主な要素を述べる。6 つの要素がある。第一に、職場の環境である。職場の環境は社員が離職して転職するか転職しないかことにおいて大事な要素だと言われる。企業で一定期間で働けている労働者にとっては、職場の環境は身近なことである。労働者は服装やマナーに関する規則や企業における位置、部下に対する上司の対応などのような職場に関することに気になる。穏やかな環境で働く労働者は厳しい環境で働く労働者より、転職率が低いわけである。第二に、仕事の内容という要素である。自分の能力を発揮できるかどうかということに関心を持つ労働者が多いと言われる。特に、優秀な労働者である。企業で同じ仕事を繰り返して働くことだけでなく、色々な仕事を経験したり挑戦したりすることで自分の能力を上げることは労働者の一般的な願望である。そのため、自分の希望に応じない仕事に就く労働者は転職する傾向であろう。
第三に、は出世の機会である。社員は出世するために真面目に働き、会社の業績に貢献している。そのため、自分の貢献が認められない、そして出世の機会がないだとわかってから、離職したり転職したりする労働者が多い。第四に、は企業の風習や文化である。どの業界においても、企業は独自の文化を持っている。企業の文化や雰囲気は社員が働き続けるか離職するかの決定に影響を及ぼす要素である。第五に、同僚と上司との関係という要素である。上司と社員との関係は能力がある労働者を引き止める条件の一つである。優秀な労働者は上司が能力があるかどうか、上司から仕事に関する知識などを取得できるかどうかという条件に基づいて判断する。また、仕事の効果性を上げるた
めに、自分の力だけで足りない、同僚と協力しなければならない。その他、企業の成長において、労働者を確保することは大事な役割があるとわかった上で、企業は交通費支給や家賃補助など様々な福祉厚生の方法を取り扱う。

20

つまり、労働条件に対する規制が詳しく決まっており、労働者に広く通知されることで、労働者は自分の権利や義務などを正しく理解できるようになった。それを踏まえて、自分の希望が満たされたら、転職せずに同じ企業で長く働き続けられるかもしれない。
逆に、能力を発揮したり、新しい知識を取得したり、出世する機会を与えられたり、上司や同僚との関係を改善したりすることができなければ、労働者が転職すると決定する。
労働者が離職したり転職したりすることを防ぐことは企業にとって難しい課題となっている。さらに、転職率が一定水準を超えたら国の経済的社会的な問題が発生する恐れがある。労働者の転職の正直な原因と労働者の本音を理解する必要があるわけである。
まとめとして、古くから転職に対するベトナム人の考えは日本ほど否定的ではない。
性別では男性より、女性の方が転職率が低い。なぜかといえば、結婚や育児などの理由
で元の仕事を続けられなく離職したり転職したりする日本の女性と違い、ベトナムの女性は結婚したり子供を生んだりしても仕事を続けられる。しかし、ベトナムの女性は飽きやすい性質があると言われており、同じ会社で同じ仕事を働き続けにくいかもしれな
い。特に、若い女性の方がむしろ様々な職場や仕事を体験したいので転職する回数が多
い人が少なくはない。従って、女性の転職率も継続的に高い。年齢別では、15〜24 歳の若い年代が最も転職率が高く、特に新卒者や３年未満働く人の転職率が高い。自分の希望が仕事の内容や企業と合わないというミスマッチ問題が大きな原因である。さらに、新入社員なので企業とのつながりがあまり深くないので転職しやすいかもしれない。また、
若い世代は若いうちに色々なことを体験し、自分の知識や能力を蓄積したいと考え、転職する傾向にある。それに対し、年齢が上がれば上がるほど、転職率が低くなる。35〜54 歳の転職率は低い状態が続いてきた。特に、65 歳以上の転職率が最も低いことが上記で明らかにした。以上、ベトナムにおける転職の歴史的な変遷を述べた。日本と比較
すれば共通点も相違点もあることがわかった。

第３節

世界の転職状況の変遷と日越との比較

前 2 節では、日本とベトナムにおける歴史的転職状況の歴史的変遷についての解説を行った。それを踏まえて、本節では世界の転職状況の変遷と日越との比較について述べていくこととする。世界の労働市場において、新興国の役割が重要だと言える。また、労働人口の推移やグローバル化と共に、失業率や離職率や転職率なども変化する。世界全体の転職の変遷を調べるため、経済成長別で分かれる新興国と途上国や、地域別で分21

かれるアジアと欧州などによって、転職の状態が異なる。そのため、その区分の代表的な国の転職を調べた上で、世界全体の転職を推測できるかもしれない。ここでは、代表的な例として、アメリカとドイツとタイの転職について議論することにする。11
まず、アメリカの転職を概観しよう。経済において、アメリカは 1980 年代から現在にかけて、世界第一位であり、世界的な大きな影響力を持っている国だとしられている。
さらに、経済だけでなく、世界で起きている問題は全てアメリカと関係があるともいえる。つまり、世界はアメリカの状況や政策とともに動いている。そのため、世界の転職状況を調べる時もっと代表的な国であるアメリカにおける転職状況をとりあげたいのである。アメリカにはベトナムを始め、世界のほとんどの国と同様で、終身雇用の制度がない。そのため、定年退職までひとつの企業で働くという意識が弱い。入社後、企業が良くないとわかってから我慢せずに半年以内で転職することが一般である。そのため、どの企業においても通年採用という就業形態である。なお、先進国のなかにおいて、有給余暇という制度が規制されていない。新卒一括採用もない。また、日本と違い、優秀な人および能力がある人の方が大手企業ではなく起業する傾向がある。つまり、新卒一括採用と終身雇用と有給余暇制度がないので、アメリカでは転職率が日本と比べて高い、
さらに先進国のなかにおいてもトップである。この点は、ベトナムの労働者との共通点であるが日本の労働者との相違点である。
恩田・賀茂（2018）によると、アメリカには、技術や知識を高めるために労働者は訓練や実務練習の機会を与えられることにより生産性も向上させる。特に、好景気の時、離職および転職や会社における位置の変更を繰り返し、労働者の待遇は高く上がっていく。しかし、転職による待遇は高く上がるかどうか労働者の資格や能力によって決まっているわけである。一方、不景気の時、労働者を解雇することが普及になる。1971 年には、アメリカの経済成長は相対的に低下した。アメリカは 1970 年代前半から引き締め緩和政策を実施したが、景気回復のスピードが遅かった。また、失業率も改善されなく、製造業も低い水準で半化した。しかし、2002 年には入ってから、アメリカ経済が景気回復し、経済拡張の時期だと言われる。
ここで、経済拡張の時期において、アメリカ労働市場の転職状況はどのように変化したのかみてみよう。Bureau of Labor Statistics（2017）の 8 月時系列データにより、2002
年から 2017 年にかけて、求人率の推移が一定的に変動せず、不定的に動いていた。具体的には、2002 年から 2007 年にかけて求人色は増加していたが、2008 年に減少し、200911

本節の議論には、NTT データ経営研究所(2014)が参照されている。

22

以降上昇する傾向がある。さらに、2002 年の経済成長の時期には転職率は採用率を下回っていたため労働力が足りておらず、いわゆる企業は労働者を採用することが難かった。
この状態は 2007 年まで続いており、2007 年から 2009 年までの 2 年間で転職率は採用率を上回ったがそれ以降好景気によって最初の状態に戻っていた。12
なお、転職および離職の分析について、Haltiwange, Hyatt, McEntarfer（2017）によると、学歴が低い若者は生産性が低い、かつ賃金が低い企業から離職し、賃金や労働条件が良い企業に転職する傾向があることである。一方、学歴が高い人は最初就職した企業を退職しない、いわゆる転職しない傾向がある。また、離職理由と就業情報における日本とアメリカとの比較について、渡辺（1999）によると、日本の場合は、転職および離職は労働者の自発的な決定ではなく、家族や学校などの影響を受け、個人的な理由といわれるプッシュ要因に依存することに対し、アメリカの場合は、転職および離職は主に労働者よりプル要因で決められることである。さらに、その違いの要因の一つとしては労働市場の情報の伝播だと指摘した。ここで労働市場における情報の伝播の大切さがわかるであろう。つまり、学歴別で学歴が低い労働者は転職する傾向があることに対し、学歴が高い労働者は起業するか或いは転職せずに安定的に最初就職した企業で働く傾向があ
ることはアメリカとベトナムとの共通点であり、日本との相違点である。
つづいて、ドイツの転職変遷を考えてみよう。なぜドイツを選び、調べたのかというと、ドイツはヨーロッパでは最も先進国であり、経済的・政治的な権威を持っている国だと知られている。さらに、IMF が発表した世界国内総生産（GDP）13ランキングにとると、ドイツはイギリスを抜き、アメリカ、中国、日本に次いで第 4 位となった。そのため、ヨーロッパの代表としてドイツにおける転職状況を述べる。さらに、ハインリッヒ（2018）によると、ドイツは日本と同様に、高齢化や労働力不足などの問題を抱えていることを強調された。加え、長期雇用と正規社員制度が根拠である国から非正規社員に推移し、さらに早期退職に使うことも可能になっている。従って、女性と高齢者の雇用と非正規社員雇用の制度が拡大になっている。この点は日本と類似点だと強調された。
具体的なことは後述する。
ドイツでは小学四年生の終わりに、高校進学か職人か技術修得か、3 つの選択肢の中
で一つの進路を選ばなければならない。つまり、遅くても 10 歳までに将来の進路を決め、それに従って能力や知識を取得しなければならない。これは、ドイツの独特なことである。このように、ドイツで生まれ育った人は子供のときから自分の専門が決まっている12
13

Bureau of Labor Statistics（2017）。
International Monetary Fund (2017)。

23

ため、異業種や異職種の転職が難しいわけである。そのため、ドイツの転職状況は依然として景気循環に応じる大きな変化が生じないことがわかった。また、ドイツには就業訓練という訓練期間の間、企業でインターンシップする制度があり、多くの人は訓練を終了した後、その会社に就職することである。この制度は日本の職業教育訓練制度と似ているであろう。ただし、転職は一定の低い水準で移行するといったが、雇用事態と早期退職が過去と変わってきた。1990 年代までに、ドイツ政府は政策を通じて雇用制度を安定させていたが、1990 年代以降、正規社員雇用から非正規社員雇用に推移していた。
具体的には連邦統計局14と日本の総務省統計局15のデータによると、1995 年まではドイツの非正規社員雇用率は日本の非正規社員雇用率を下回っていたが、1995 年以降ドイツの非正規社員雇用率は日本の非正規社員雇用率を上回るようになり、増加する一方である。
さらに、労働力の不足も非正規社員雇用率の増加を促進する原因の一つである。これも日本との類似点である。一方、ベトナムはドイツのように職業訓練制度や早期に将来の進路を決める慣行がないため、ベトナムの転職率も非正規社員雇用率も依然として高い。
最後にタイの転職をみよう。東南アジアの他の国と同様に、タイの企業は即戦力が求められ、いわゆる、新卒者を雇用して企業内で教育や訓練する活動を行わない。さらに、卒業する一年前に就職活をはじめる日本の大学生と違い、タイの大学生はベトナムの大学生と同様に卒業してから就職活動を開始する。就職活の慣行の違いから、就職および転職に対するタイの大学生の意思はベトナムの大学生と類似することが推定できるであろう。
さらに、東南アジアにおいてタイは最も早く成長する経済国として知られており、上記に述べた日本のような終身雇用の慣行やドイツのような長期雇用の慣行がなく、ア
メリカとベトナムと同様に、転職は一般的な国である。そのため、東南アジアの代表としてタイにおける転職状況を取り上げるわけである。
それでは、
まず、
タイの労働市場の概要を簡単に述べよう。NTT データ経営研究所（2014）によると、タイには自発的な離職労働者が最も多く、転職に対する考えが否定的ではないという。さらに、労働力の不足および専門的な知識や技術を持っている人材の不足の背景には、ラオスやミャンマーやカンボジアやベトナムからの海外労働者の受け入れが進展している。ベトナムや他の東南アジアの国と同様に、転職の変遷を示すデータがな
いが、給料や賞与などによって気楽に転職するのはタイの労働者の一般的な就職慣行である。近年、外資企業の増加につれて、日本や欧米などを見習い、定期的に大学新卒者を採用する企業も出現したがまだ少数である。なお、萩原（2013,2014）によると、20
14
15

Federal Statistical Office (2014)。
総務省統計局(2014)。

24

代後半から 30 代前半までという未熟な労働者は転職を繰り返すと同時に技術や能力を磨いていくと考え、転職する傾向がある。そのため、アジアにおいてタイは労働者の転職率が高い。そして、年齢別においてタイの労働市場には男女の差が大きくないと言えるが女性が最も転職率が高い。なぜならば、タイはベトナムと同様に、両国とも母系社会であるため、子供が生まれたら祖父母に面倒を見てもらうのが一般的だからである。
そして、夫婦とともに働くのが一般的である。この点は日本と異なるところであろう。
また、タイでは大卒一括採用という概念がなく、欠員や募集する仕事があれば年中採用する雇用状態を取っている。そのため、募集する目的により、新卒者と経験者とどちらが良いのかが変化する。さらに、タイの大学は日本の大学のような就職課や就職活動を支援するセンターが存在しない。タイの学生は大学や学科によって開かれるジョブフェ
アや知り合いからの紹介を通じて、就職情報を入手する。個別に人脈を活かして一つ一つの企業を訪問して、応募するのがタイ風の就職活動である。これは、タイだけではな
く、ベトナムなどの東南アジアのほとんどの国のスタイルである。専門家や先輩から就職に関する支援を受けないタイ人は、入社したあと、仕事を飽きたり、企業の雰囲気が合わない、同僚との関係がうまくいかないことが生じやすいため、転職する傾向がある。
以上を総括して、世界的に、転職率が増加していく傾向にあり、課題となっている。
景気循環と共に、転職が変化する。経済成長下では、失業率が低くて、転職率が高いが、経済が停滞している時、就職が難しく、転職率も低くなる。また、経済発展や地域が同じであっても、労働や教育に関する政策や文化によって、各国の転職状況の変化も異なっている。アメリカは転職に対するイメージが肯定的で、能力が高い労働者の方が転職回数が多い。一方、ドイツの場合は、早い段階で将来の進路を決めなければならないという教育システムのため、転職することが難しく、転職率が低い。タイは、アジアにあるが、日本とは大きく異なる。タイの場合は、新卒も中途も問わず、即戦力が最も重視される。技術や能力さえあれば採用される傾向にある。逆に能力がなければ長く経験があっても採用されない可能性が高い。また、長く一つの企業で働く人は能力が低くて転職する勇気がないと見なされてしまい、かつ、多くの仕事を体験すれば能力を磨くことができると考える労働者が多いため転職率が高いわけである。これはベトナムとの共通点であるが日本と比較すれば相違点である。

25

おわりに
本章では、日本とベトナムと世界における転職の歴史的な変遷を述べた。第１節では日本における転職の変遷を述べた。日本は、明治維新からが現在にかけて、経済や社会に大きな変化があった。日本の経済成長に伴い、雇用情勢が変化し、転職率が推移した。
戦争後、経済が回復するため、労働力不足の際、転職率が低かったが、高度成長の際には、離職および転職率が増加する傾向がある。ただし、どの時期においても、男性より女性の方が転職率が高い。
女性に対する労働条件は男性に比べて軽視される傾向があり、結婚や育児により状況が異なるからである。さらに、年齢別でみれば、日本の将来的な経済成長を抱える若い年代の方が最も転職率が高い。中年の労働者の転職率は若い年代と比べて低減し、一定の水準で推移した。一方、65 歳以上の転職率が最も低い、15％に過ぎなかった。なお、性と年齢はともかく、就業形態や失業率、早期離職率は転職率にも影響を及ぼすことも明らかである。転職をはじめ、失業や早期離職を防ぐために、政府および企業は様々な労働者の生活質や労働条件を改善する対策を実施している。しかし、転職率が低くなる傾向であるということはなく、他の要素の影響も受けて増減する。
第 2 節では、ベトナムにおける転職の変遷についての解説を行った。ベトナムは転職に対するイメージが悪くなく、労働者であれば誰でも経験したほど普通な概念である。
また、日本は景気の動きに連れて転職率が増減するが、ベトナムの転職率はそういう循環で動かない。具体的には、戦争後の時期では転職率が低かった。なぜなら当時農業は大事な産業であり、GDP シェアが高かったからである。また、国民の生活水準が低く、安定的に暮らせるように労働者が働き続ける。従って転職率が低かった。しかし、成長の時期に入ってから、特にドイモイ政策が公表された後、経済成長と共に生活水準もあがった。この時期、労働者がもっと豊かな生活を目指して働くようになった。そのため、高い賃金を得られる仕事やイメージの良い企業に転職する人が現れた。従って転職率も増加していった。また、第一産業から第二、三産業への推移に伴い、転職率も高くなった。加え、労働者の権利を守る労働対策が実施されてから、若い年代の転職率が増加する傾向にある。現在、ベトナムの転職率が高い状態である。10 人に１人が転職経験あるというほど多い。近いうちに低下すると見込みがないと思われる。
第 3 節では、世界の転職状況の変遷について解説すると前２節の内容を踏まえて、日越との比較についても解説した。世界の他国の転職を調べたところ、労働に関する制度や風習などにより、転職の状況が異なることが明らかにわかった。日越と比較すれば共26

通点も相違点もある。終身雇用と新卒一括採用と年功序列という制度は日本以外、他国には存在しないので、転職の状況も日本と相対的に異なる。一方、タイなどの東南アジ
ア諸国は転職に対するベトナムの意思と似ており、転職を繰り返すと自分の能力と知識を訓練できるという考えが一般である。一方、国によって転職の変遷が異なるが、今後、世界全体的に転職率が増加していくと予想される。

27

第３章 転職と計量分析に関する理論的考察

はじめに
本章では、日越の転職と計量分析に関する理論的に考察していくこととする。本研究
では、サーチ理論による転職の決定要因、ジョブマッチング理論による転職の決定要因、
人的ネットワーク理論に基づいて、3 つのモデルを用いて推定し、それぞれのモデルの特徴を利用して日越の転職の決定要因を分析、比較検討を行っている。そのため、本章では、利用した３つの計量モデルについての理論的な考察を具体的に考察していく。第１節では、サーチ理論による決定要因についての数学的モデル、そしてそのモデルの特徴について考察する。第 2 節では、ジョブマッチング理論による転職の決定要因について第１節と同様に、数学的モデル、そしてそのモデルの特徴を考察する。また、第３節
では、人的ネットワーク理論による転職の決定要因についての数学的モデル、そして第１節と第２節のモデルとの相違点に関する考察を行う。本章で考察を行う計量モデルは第４章において日越における転職の決定要因の推定に用いている。

第１節

サーチ理論による転職の決定要因

ここ、サーチ理論による転職の決定要因について説明することにする。サーチ理論は
労働経済学において頻繁に使用されている。サーチモデルは賃金が経験年数や勤続年数とどのような関係があるか、重要な予測をする。ここでは、単純化のため、2 つの期間しかないと仮定しよう。第１期には、労働者は働く場合、経験年数も勤続年数も 0 であり、賃金は w1 である。一方、第１期には働かないが第２期には働く労働者は経験年数も勤続年数も 0 であり、賃金は w2 である。第１期に労働者が取る行動は、第 2 期の行動に影響を及ぼすので、第２の意思決定問題を解いてから第１期の問題を解く。まず、第１期に労働者が動かないと選択した場合、第２期には労働者が提示される賃金が余暇の価値より大きければ（w2＞b）、その賃金の仕事を選ぶ、そうでなければ（w2＜b）、動かないことを選択する。したがって、第２期の平均所得は次のように表現される。
E［I２｜第１期に失業］＝Pr（w＞b）E［w｜w＞b］＋（１–Pr（w＞b））b＝Pr（w＞b）（E［w｜w＞b］–b）＋b
ただし、Pr（w＞b）E［w｜w＞b］は提示される賃金が b を超える確率とその場合の平均所得の積を表し、また提示賃金 w が b を超える確率は Pr（w＞b）である。そして、（１28

–Pr（w＞b））b は、提示される賃金が b より低い確率とその場合の平均所得を表し、１–Pr（w＞b）は提示される賃金が b より低い確率であり、b は労働者が余暇を選択した価値である。
ここで、第１期に労働者が働く場いている場合、w2＞w１であれば、第 2 期に新たに他の企業から提示される賃金 w2 で働き、転職することを選択する。そうでなければ、第１期の現在の企業で受けている賃金で転職せずに、働き続けることを選ぶ。したがって、第２期の平均所得は次のとおりである。
E［I２｜第１期に雇用］＝Pr（w＞w１）E［w｜w＞w１］＋（１–Pr（w＞w１））w１＝Pr（w＞w１）（E［w｜w＞w１］–w１）＋w１
ただし、Pr（w＞w１）E［w｜w＞w１］と（１–Pr（w＞w１））w１の意味は第１期に労働者が働かないケースと同じである。しかし、提示される賃金 w が w１より低い確率は１–Pr（w＞w１）であり、このとき労働者が第１期の現在の企業で受けている賃金 w１で働き続けることを選び、したがって第１期の賃金 w１とともに増えていく。
また、労働者は第１期の所得のみではなく、第 2 期の所得も考慮して、2 期間の総所得を最大するのが最も望ましい。そのために、賃金を受諾した場合と失業を選んだ場合の２期間の総所得を求めよう。
PV（受諾）＝w１＋

Pr（w＞w１）（E［w｜w＞w１］–w１）＋w１
１＋r

Pr（w＞b）（E［w｜w＞b］–b）＋bPV（失業）＝b＋

１＋r

（式１）

（式２）

（式１）と（式２）を比べると w１が b と等しいとき、受諾と失業は同じ価値を生み出す。w１が b より高いとき、受諾は失業より高い価値を生み出す。16
なお、第１期に働いた労働者は第 2 期に w1 を上回る他の企業からの賃金を受けて、他の企業に転職して働く場合、経験年数は 1 であり、勤続年数は 0 で、賃金は w2 である。
一方、第１期に働いた労働者は第 2 期に w1 を下回る他の企業から提示された賃金しか受けられないなら、転職せずに現在の企業で働き続ける。この場合、経験年数も勤続年数も 1 であり、賃金は w1 である。17これによって、次の三点が予測ができる。一点目は労働者の賃金は、勤続年数につれて上がることである。なぜなら、経験年数が積むととも16

大森（2008）190-191 頁。
これは、モデルの中で労働者が取り得る経歴として整理される。この経歴を分析することで労働者の行動を理解していく。
1729

に、高い賃金を提示する企業を選ぶからである。二点目は経験年数が同じであっても賃金は勤続年数と負の関係を持つことである。このように、勤続年数が短い労働者は勤続年数が長い労働者と比べて高額な賃金に接する事ができ、転職する傾向がある。そして、三点目は賃金が勤続年数と正の関係を持つ可能性があることである。勤続年数が 1 である労働者は勤続年数が 0 である労働者と比べて、賃金は勤続年数と正の関係を持つ事を推定できるためである。
このように、現在の企業で高い賃金を受ける労働者は、他の企業により提示された賃金と比較して、現在の賃金を上回る新しい賃金を支払われる可能性が低く、転職せずに現在の企業で働き続けることを選ぶためである。また、賃金と勤続年数と経験年数との関係を予測することだけではなく、サーチモデルは転職が賃金と経験年数と勤続年数とどのような関係を持つのかも予測する。単純化のため、2 つの期間しかないと仮定すれば、転職は第 2 期間のみに行われるため、転職率は経験年数、勤続年数との関係を考察することができない。
そのため、労働者の勤務経路はいくつかの期間を経ることを仮定する必要があり、以下のように予測できる。第一に、労働者の転職の意思は企業が指示した賃金と期待賃金の大小関係に基づいて決定される。サーチ理論は労働者が期待所得を最大にするように行動することを前提にする。労働者は各々の企業が提示する賃金を知らないが、企業と出会ってから企業から指示された賃金を知らされると仮定する。ここで企業が指示した
賃金は労働者の期待賃金を上回るなら転職するが、逆に指示された賃金が期待賃金を下回るなら転職せずに、ジョブサーチを続ける。第二に、転職率は経験年数と共に低下する。なぜかといえば、経験年数が高まるにつれて、労働者は高額の賃金を入手し、さらに他の企業が現在働いている企業より高い賃金を支払ってくれる可能性が低くて、その高い賃金を支払う現在の企業で働き続けることを選ぶからである。
第三に、経験年数が同様の労働者間で考えると、転職率は勤続年数と正の関係を持つとが推定できる。経験年数が等しい労働者の中で、勤続年数が短い労働者は勤続年数が長い労働者と比べて、転職した方が高額の賃金を受ける可能性が高いからである。第四に、経験年数を一定だと仮定せずに、労働者間で観察すれば、転職率は勤続年数と負の関係を持つかもしれない。
なぜならば、現在の企業で高額の賃金を受けている労働者は、他の労働者と比べて、現在の企業の賃金を上回る賃金を指示する他の企業がないと思われるので現在の企業で働き続ける可能性が高いからである。

30

第２節

ジョブマッチング理論による転職の決定要因

転職の決定要因を推定するモデルとして、前節でサーチ理論による推定方法を述べたが本節ではもう一つの理論として本研究で使用したジョブマッチング理論について解説しよう。サーチ理論では、企業の提示する賃金は労働者間で同一であると仮定する。良い仕事は労働者の全員にとって良くて高い賃金を支払われる一方、悪い仕事は労働者の全員にとって悪くて低い賃金を支払われる。しかし、現実では、ある仕事はある労働者
にとって労働者と仕事とのマッチングの確率が高くて、生産性も賃金も高い。それに対して、その同じ仕事であるが、他の労働者にとって労働者と仕事とのマッチングの確率が低くて、従って生産性も賃金も低くなるわけであろう。また、現実の労働市場では、
サーチ行動をするのは労働者だけではなく、生産者も自分の希望に相応しい人材を探している。なお、ジョブマッチングとは基本的に求職である労働者と求人である企業はお互いに選考し、結び合わせることである。ジョブマッチング理論は、労働者による就職
活動と生産者による求人活動を同時に考察することで、賃金、経験年数と勤続年数は転職率に影響を与えることについては、Jovanovic(1979)、萩原（2013）も言及している。
さらに、瀧井（2016）、 Viscusi（1979）、Wilde（1977）の論文では、勤続年数は転職率と負の関係を持つことを指摘した。具体的には、勤続年数につれて転職率が低下してい
くとうことである。これを説明するために企業特殊人的資本のモデルと選別モデルを取り上げる。企業特殊人的資本は、その企業のみで活用でき、他の企業にとって役に立たない知識なので、その知識を完全に活かすために現在の企業で働き続ける必要がある。
さらに、勤続年数を通じて、労働者は企業特殊人的資本を積むとともに、勤続年数が長い労働者は仕事を辞めようとしないかもしれない。一方、人の多様性を主張する選別モデルから考えると例えば、世の中で転職が嫌いな人と転職が好きな人という２つのタイ
プがあると仮定すると、勤続年数が長ければ長いほど転職が嫌いな人が沢山残るわけである。従って、勤続年数が長いほど転職率が減っていくのである。また、Jovanovic（1979）の論文では、ジョブマッチング理論に基づいて、労働者は能力を発揮できる仕事に転職する傾向があり、マッチング性が高い仕事と企業をみつけると、その仕事にとどまり、その企業で働き続け、技術や能力を発揮して生産性を高めて、従って賃金が高くなることを記述した。このように、転職は仕事とのマッチング性を高めることで賃金にプラス影響を与えることがわかった。つまり、ジョブマッチング理論は基本的にサーチ理論と似ている予測をするが、ジョブマッチング理論はマッチング性の多様性に着目して労働31

者のサーチ行動を取り扱う。

第３節

人的ネットワーク理論による転職の決定要因

本節では、Granovetter（1981）によって提唱された、人的ネットワークについて述べていく。18人的ネットワーク理論では、キャリアコンサルタントや学校や家族などから仕事を紹介してもらうことと転職率とどのような関係を持つかについて予測する。
Granovetter（1981）によると、人と仕事を結ぶ大事な要素は情報であるが、労働市場において情報が完全競争ではなく、つまり、誰でも全ての情報を入手することができないわけである。従って、特定の組織や団体を通じないと特定の情報に接近することが不可能だと言える。労働者の周りのネットワークを活用して就業に関する情報を接近して、企業間の移動いわゆる転職に影響を与えると考えられる。さらに、
平田・渡辺・西村（2003）によると、人的ネットワーク理論によって、転職する際、同じ人的ネットワークであっても強いネットワークより、弱いネットワークの方が転職の後の満足度が高いことを明らかにした。通常、強いネットワークといえば、家族や親戚などが思い浮かび、その強いネットワークからの情報を得られたら益があるわけである。しかしながら、ネットワ
ーク理論によって、弱いネットワークから入手した情報の方が、労働市場において、大きな役割があることである。これは、Granovetter の論文でも言及された。なぜならば、身近なネットワークからの情報はほとんど慣れる情報であり、重要性があまり高くないことに対して、弱いネットワークからの情報は聞きなれなく、希少な情報であるからである。そのため、転職をする労働者にとって、多少広がらない情報を得る方が重要であり、弱いネットワークは強いネットワークと比べて転職のあと、高い満足度を与える効果がある。なお、転職と人的ネットワークに関して、石田（2009）によると、人的ネッ
トワークは非自発的な転職の労働者の不安定な雇用を避けることに影響を与えるセーフ
ティネット効果があることを強調された。つまり、転職率は賃金と勤続年数と経験年数とどのような関係を持つのかについて強調するサーチ理論とジョブマッチング理論と違い、人的ネットワーク理論はネットワークの効果を注目して、転職率にどのように影響を与えるのかを明らかにした。いわゆる、人的ネットワークは転職の決定要因の一つだと言えるであろう。

18

あわせて Granovetter(1974)も参照されたい。

32

おわりに
本章では、転職の決定要因を分析するのに用いる 3 つのモデルの特徴について、先行研究により発表された結果と予測に基づいて解説を行った。それは、サーチ理論、ジョ
ブマッチング理論、
そして人的ネットワーク理論から、転職の決定要因は何か考察した。
サーチ理論は二つの関係を示した。一つ目は賃金と経験年数と勤続年数との関係で、二つ目は転職率と経験年数と勤続年数との関係である。この 2 つの関係を比較すれば相違点がある。まず、賃金は経験年数とともに上がることに対して、転職率は経験年数とともに低下することである。なお、賃金は勤続年数と相対的な負の関係があるが、転職率
は勤続年数と正の関係があることも相違点の一つである。つまり、サーチ理論により、経験年数と勤続年数と賃金は転職にどのような影響を及ぼすかを考えられる。
また、ジョブマッチング理論、人的ネットワーク理論については、労働者が現実に転職する際、どのような手法で就業の情報に接したり入手したりするか、どのように労働者と企業とのマッチングが結びつくのかを解明した。また、本研究において、それぞれのモデルで転職と相関関係のある要素を分析し、比較して相違点と共通点を指摘することで、より転職に影響を与える要因に関する分析を行うことができた。そのため、次章では、これらの３つのモデルを用いて、日越における転職の決定要因を推定する。

33

第４章 計量分析モデルとデータの概要

はじめに
アジアをはじめ、全世界の若者の就職および転職の状況について、比較可能なデータがこれまで行われなかった。世界の全体的な成長が進んでいく背景には、就職および転職・離職に関する調査を実施する必要があるわけである。そこで、リクルートワークス
研究所では、若者の就労の状態に関する情報を収集し、共通点と相違点を明らかにするため、多国間での調査を行った。文化や社会状況など次第、就労の習慣が違う。地理的に近い国々がお互いに影響を受け合うため、就労における行為や意思が似ていると思われる。例えば、日本はヨーロッパ圏やアメリカより、アジア圏にある国の方が地理的に近いので就労の実態も近い。しかし、アジア圏においても、成長程度や社会状況や文化や政治などが違うため、就労の状況には差異と共通性があるわけである。また、分析対象を国の経済発展を担う大卒 20 代、30 代の雇用者に限定して調査を実施したこともGlobal Career Survey の特徴である。さらに、これまでなかった多国の就業実態について比較したり分析したりするこのような調査は対象である国だけでなく、今後世界中の経済発展を研究することにも役に立つと考える。

第１節

Global Career Survey データの概要

本論で使用したデータはリクルートワークス研究所により実施され、”Social Science
Japan Data Archive”（SSJDA）東京大学のデータアーカイブ研究センターにより提供された「Global Career Survey，2012」である。第 4-1 表は Global Career Survey とワーキング
パーソンズ調査 2012 の目的、調査エリアや対象や期間や方法などといった概要を示すものである。この調査は、分析対象を 20 代、30 代の都市部の大卒雇用者に限定する。また、この調査はアジアを中心に、中国、韓国、インド、対、マレーシア、インドネシア、ベトナム、日本の就職形態について考察してまとめている。なぜ上記の国を選んだのかというと、1980 年代には、アジアの韓国は台湾、シンガポール、香港とともに新興工業経済地域として知られていた。また、1990 年代に入ったら、中国は急速な工業化と高い経済成長率を達成する国として注目された。2000 年以降、中国はブラジル、ロシア、インドとともに、目覚しい経済発展のある地域として認められた。経済危機を乗り越えた
韓国、そして豊富な労働力がある中国はアジアだけでなく、世界の経済における位置が34

第 4-1 表
調査目的

Global Career Survey とワーキングパーソン調査 2012 の概要
Global Career Survey
世界の都市圏で働く大卒 20 代、30 代の入・転職実態について明らかにする。

調査エリア A中国(上海),韓国(ソウル),インド(デリー,ムンバイ), タイ(バンコク圏),マレーシア(クアラルンプール圏),イ ンドネシア(ジャカルタ圏),ベトナム(ハノイ,ホーチミン)

調査エリア B

アメリカ(ニューヨーク,カリフォルニア)、ブラジル(全国,但しサンパウロとリオ中心),ドイツ(全国),ロシア(モ スクワ圏),オ
ーストラリア(全国,但しシドニーとメルボルン中心)

調査対象

大学卒以上で現在働いている 20~39 歳の男女。(短大卒除く)

サンプリング

各国、性別・年齢 10 歳階級別に 150 名ずつ均等に割り付けを行
い、合計 600 名を回収目標とした。

回収数

中国(617 名),韓国(613 名),インド(610 名),タイ(606 名),マレーシア(610 名),インドネシア(605 名),ベトナム (614 名),アメリカ(601 名),ブラジル(600 名),ドイツ (606 名),ロシア(600名),オーストラリア(603 名)

調査期間

調査エリア A: 2012 年 9 月 14 日〜9 月 21 日
調査エリア B: 2012 年 12 月 3 日〜12 月 11 日

調査方法

インターネットモニター調査

調査目的

ワーキングパーソン調査2012
日本の首都圏で働く人の就業に関する実態と意識を明らかにす
る。

調査対象

首都圏 50km(東京都,神奈川県,千葉県,埼玉県)で, 正規社員,契約社員・嘱託,派遣,パート・アルバイト, 業務委託として働いている 18〜59 歳の男女

サンプリング社員グループとパート・アルバイトグループに分け,性 別・年齢
5 歳階級別・エリア別に割り付けを実施

回収数9790名(男性:5631名,女性:4159名)

調査期間

2012 年 9 月 19 日〜9 月 27 日

調査方法

インターネットモニター調査

35

徐々に高くなっていっていると言える。
また、東南アジアの大卒雇用者を対象にした理由としては、それらは途上国であり、工業化を目指して、先進国からの技術や投資を受け取り、経済成長率が高くなると期待されるからである。さらに、就業についての世界的な意味がある報告書をまとめるために、アジアとともにロシアやアメリカやドイツやオーストラリアといった先進国も比較して調査を行った。
この多国間で比較することで特徴が見えるとは言える。各国の特徴からなぜ各国において相違点があるのか、
格差につながる原因は何のか理解できるであろう。したがって、
今後世界の発展のために、どのような政策を求められるべきなのか、各国との関係が友好になるようにどうすればいいのかという質問に答えられるかもしれない。さらに、アジアにあるがアジアにある他の国と違う国だと思われる日本をアジアをはじめ、他の地域にある先進国と比較することでその原因は転職や利殖などの就業に対する大卒者の価値観と関係があるかどうかも明らかにできる可能性がある。

第２節

転職に関する計量分析モデルの解説

第 4-2 表は、変数の定義を示す。本研究では日本とベトナムの転職の決定要因を考察ために、29 変数を利用した。それらは転職および転職の有無に相関的な関係がある変数だと仮説を立てた。そして、第 4-3 表は日本とベトナムの記述統計を表すものである。
記述統計は。そのなかで、平均値、中央値、最大値、最小値、そして標準偏差といった代表値の記述統計表を作成した上で、分かったことは研究の目的を明らかにするのに役に立つ。
第 4-4 表はモデルの解説を示すものである。被説明変数は転職回数を表す Q7 とし、説明変数は次のとおりである。Male は女性なら 0、男性なら１とする変数である。年齢が上がれば上がるほど転職回数が減るとされるので変数 Age と Age2 を説明変数として含めた。また、英語レベルが高ければ高いほど、かつコンサルタントと付き合えば、転職しやすいとされるので、英語能力やキャリアコンサルタントとの付き合いの有無を表す変数（Q20 と Q16）も用いて分析した。それ以外には、在学中に最初の仕事は決まっていたかどうか、卒業後の進路を決めた時期とその決定に影響を与えるものや、自分の強みや男性の卒業年齢や家族構成なども転職回数の原因だと思われるのでそれらも含めて分析した。加えて、独身の男性より、家庭を持つ男性の方が転職しにくいと考えられる。

36

第 4-2 表
変数
Q7
Male
Age
Age2
Q1_3
Q2

変数の定義

Q29
Malealone
Malemarry

定義
転職回数(回)
男性＝１、女性＝０
年齢
年齢の 2 乗卒業年齢
卒業後の進路を決めた時期
大学入学以降 =1、大学入学以前 =0
親が卒業後の進路決定に影響を与えたか：該当する=1 該当しない=0
大学・学校の先生卒業後の進路決定に影響を与えたものか：該当する=1 該当
しない=0
ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験が卒業後の進路決定に影響を与えたか：該当する=1 該当しない=0
学外での社会活動・スポーツ活動が卒業後の進路決定に影響を与えたか：該
当する=1 該当しない=0
在学中に最初の仕事は決まっていたか
決まっていた =1、決まっていなかった =0
自分の強み・セールスポイント：自信
ある =1、ない =0
自分の強み・セールスポイント：語学力
ある =1、ない =0
自分の強み・セールスポイント：就業経験ある =1、ない =0
自分の強み・セールスポイント：ＩＴスキル
ある =1、ない =0
自分の強み・セールスポイント：職業資格ある =1、ない =0
最初の仕事の入職経路
大学・学校から紹介される =1、大学・学校紹介される以外 =0
現在の仕事の役職管理職である =1、管理職ではない =0
仕事満足度
満足している =1、不満である =0
キャリアコンサルタントとの付き合い付き合っている =1、付き合っていない =0
英語能力
中上級レベル =1、初級以下レベル =0
家族構成 ：配偶者がいる（結婚している）＝１
家族構成 ：配偶者がいない（結婚していない）＝０
家族構成 ：子供がいる =1
家族構成 ：子供がいない =0
家族構成 ：一人暮らしである =1
家族構成 ：一人暮らしではない =0
Male*Q1_3
Male* Q24_4
Male* Q24_1

Malebaby

Male* Q24_2

MaleAge

Male* Age

SQ2_1
SQ2_3
SQ2_10
SQ2_11
Q4
Q5_7
Q5_11
Q5_12
Q5_13
Q5_14
Q6
Q11
Q12
Q16
Q20
Q24_1
Q24_2
Q24_4

37

第 4-3 表

日越の記述統計変数

平均
日本 ベ ト
ナム

標準偏差
日本
ベ ト
ナム

最小値
日本
ベ ト
ナム

最大値
日本
ベ ト
ナム

中央値
日本
ベ ト
ナム

Q7
Male
Age
Age2
Q2
SQ2_1
SQ2_3
SQ2_10
SQ2_11
Q4
Q5_7
Q5_11
Q5_12
Q5_13
Q5_14
Q6
Q11
Q12
Q16
Q20
Q24_1
Q24_2
Q24_4
Q29
Male
alone
Male
marry
Malebaby
MaleAge

0.84

1.29

1.17

1.56

0.00

0.00

11.00

10.00

0.00

1.00

0.62

0.50

0.48

0.50

0.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

30.98

29.37

4.92

4.29

20.00

20.00

39.00

39.00

31.00

29.00

984.17880.86304.50255.67400.00400.001521.00

1521.00

961.00841.00

0.96

0.70

0.21

0.46

0.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

0.27

0.50

0.45

0.50

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

1.00

0.10

0.17

0.29

0.38

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.05

0.28

0.23

0.45

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.03

0.10

0.18

0.31

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.80

0.36

0.40

0.48

0.00

0.00

1.00

1.00

1.00

0.00

0.10

0.51

0.30

0.50

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

1.00

0.07

0.30

0.25

0.46

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.03

0.28

0.18

0.45

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.07

0.28

0.25

0.45

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.07

0.30

0.26

0.46

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.24

0.24

0.43

0.43

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.24

0.34

0.43

0.47

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.70

0.86

0.46

0.35

0.00

0.00

1.00

1.00

1.00

1.00

0.16

0.30

0.37

0.46

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.11

0.52

0.31

0.50

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

1.00

0.40

0.47

0.49

0.50

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.25

0.36

0.43

0.48

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.32

0.25

0.47

0.43

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

14.31

12.05

11.19

12.06

0.00

0.00

34.00

38.00

22.00

21.00

0.20

0.13

0.40

0.34

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.28

0.22

0.45

0.42

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

0.18

0.17

0.38

0.38

0.00

0.00

1.00

1.00

0.00

0.00

19.76

14.82

15.82

15.10

0.00

0.00

39.00

39.00

27.00

21.00

第 4-4 表
モデル 1
モデル 2

モデル 3

計量分析モデルQ7=β 0+β 1Male+β 2Age+β 3Age2+β 4Q16+β 5Q20+β 6Q4+β 7Q2+β 8SQ2_1+β9SQ2_3+β10SQ2_10+β11SQ2_11+uQ7=β 0+β 1Male+β 2Age+β 3Age2+β 4Q16+β 5Q20+β 6Q4+β 7Q2+β 8SQ2_1+β9SQ2_3+ β 10SQ2_10+ β 11SQ2_11+ β 12Q12+ β 13Q29+ β 14Q5_7+ β 15Q5_11+ β
16Q5_12+β17Q5_13+β18Q5_14+uQ7=β 0+β 1Male+β 2Age+β 3Age2+β 4Q16+β 5Q20+β 6Q4+β 7Q2+β 8SQ2_1+β9SQ2_3+ β 10SQ2_10+ β 11SQ2_11+ β 12Q12+ β 13Q29+ β 14Q5_7+ β 15Q5_11+ β
16Q5_12+ β 17Q5_13+ β 18Q5_14+ β 19Q24 _1+ β 20Q24_2+ β 21Q24_4+ β
22Malealone+β23Malemarry+β24Malebaby+β25MaleAge+β26Q6+β27Q11+u38

さらに、男性は、年齢が高ければ高いほど転職回数が少ないという仮説も検証すること
にする。

第３節
1.

日越の転職状況と個人的属性の比較
日越の転職状況

Global Career Survey によると、転職経験あらゆるこれまでの転職回数において、もっとも少ないのが日本（0.87 回）であることに対して、ベトナムは 1.19 回でアジアにおける転職回数が多い国のトップに入っている。
そして、年代別の転職回数分布をみると、20 代では日本の転職未経験者が 7 割を超え、ベトナムは約６割続く、転職経験がない割合の多いが特徴だとわかった。
一方、30 代になると、日本の場合、転職１回の割合が 32.3%
で、最も多いことになった。それに対して、ベトナムは、インドネシアの続きで転職１回の割合が少なかった。

2.

個人的属性の比較

まず、性別において、日本の回答した男性と女性の割合は 50%ずつである。ベトナムの場合は、男性の割合が 48.5％であり、51.5%を占める女性より少ない。ほぼ大きな差がないことが言える。
次に、年齢の比較を考えてみよう。回答した人のうち、30 歳〜34 歳において、31.4％である全体の割合より、ベトナムが 37.0％であり、2 番目多い。しかしながら、35 歳〜
39 歳において、全体は 17.4％であり、日本の割合が 23.8％であり、最も多い国である。
最後に家族構成において日本とベトナムを比較してみよう。家族構成に関する複数の選択肢を選べる質問において、ベトナムは子供がいるかつ親と同居していると回答した
割合がそれぞれ 33.5％と 35.5％であり、全体の割合より多い。それに対して、一人暮らしであると回答した割合は 34.8％であり、最も多いのは日本の特徴である。

おわりに
Global Career Survey は 2012 年 9 月に世界 13 カ国の 20 代、30 代の大卒者を対象にして転職および入職に対する意思を調査するものである。Global Career Survey の結果をみると、多国間で比較した上で相違点と共通点は何のか、各国の特徴とその特徴は転職経39

験と相関的な関係があることがわかった。調査の結果から個人的属性において、ベトナ
ムと日本を比較すれば差があることがわかった。たとえば、契約の種類において、ベトナムは全ての国と比べて「無期雇用」が 7～9 割で高い率を占める。しかし、性別で見ると、日本では女性のほうが「有期雇用」の割合が高い。特に、年齢別では、30 代で「有期雇用」の割合が高いのは日本の特徴である。
また、変数の記述統計表をみると、ベトナムと日本は共通点も相違点もある。特に、卒業後の進路決定に親とビジネス経験・インターンシップなどの職業経験から影響に与える条件と英語能力と自分の強みにおいてベトナムと日本には大きな差が存在することがわかった。そういう変数は転職状況におけるベトナムと日本の差異に繋がると想定する。
また、第 3 節に述べた日本とベトナムの転職状況および個人的属性の比較から日本とベトナムを比較して転職における相違点と各国の特徴がわかった。また、個人的属性を調べれば調べるほど、入職や転職などの就業に対するそれぞれの国の大卒者の考えが違い、さらに、雇用者の年齢や性別や家族構成などによって就職に対する価値観が異なる。
つまり、個人的属性は転職の原因の一つであり、いわゆる転職の回数および転職の有無に影響を及ぼす要素だと考えられた。

40

第５章：日越の転職の決定要因に関する計量分析結果

はじめに
第 5 章では、第 4 章で説明されたモデルやデータに基づき、日本とベトナムの転職の決定要因を計量的に考察することにする。転職回数決定要因の分析のため、線形回帰モ
デルとトービット・モデルとプロビット・モデルを用いた。トービット・モデルで推定する理由は次のとおりである。まず、モデルの被説明変数は転職回数である。潜在的な条件をある潜在変数とすると、その条件が一定水準を超える人が転職する傾向があると考えられる。このとき、一定水準に達していない人の転職回数は全て 0 として観察される。しかし、転職回数が 0 であっても、潜在的条件は様々であり、全く転職しない人もいれば、転職しそうな人もいるはずである。よって、被説明変数である転職回数の分布は 0 で下から検閲されている可能性があることから、トービット・モデルで分析するのが望ましいと考えられる。プロビット・モデル用いる理由は次のとおりである。被説明変数である転職が有と無という 2 つの選択肢のとき、複数の要因の影響を分析する。ここでは、転職したことがある場合を１、転職したことがない場合を 0 とする。3 つのモ
デルそれぞれについて、線形回帰モデルをに基づく分析（重回帰分析）とトービット・
モデルを仮定した分析とプロビット・モデルを仮定した分析を行い、三者の結果に大きな差が生じるかを確認することにする。本章では、まず、第 1 節で、最小二乗法に基づ
く、日本とベトナムの分析結果について説明する。つづいて、第 2 節で、トービット・
モデルに基づく計量分析結果について議論する。さらに、第 3 節で、プロビット・モデ
ルに基づく計量分析結果について吟味する。

第１節 最小二乗法による分析結果と日越の比較
1.

日本に関する計量分析結果

第 5-1 表は最小二乗法による日本に関する計量分析結果である。本研究に用いた３つのモデルは第 4 章の第 4-4 表に記載されているとおりであり、以下の分析でも同じモデルに基づいて行うことにする。第 5-1 表はモデル１からモデル 3 までを、線形回帰モデ
ルを仮定して重回帰分析を実行した結果を示している。モデル１の推定結果より、女性と比べて男性の方が転職回数が平均して約 0.418 回少ないことがわかった。また、年齢が高くなるにつれ転職回数は増えるが、その増え方は逓減することが明らかになった。

41

さらに、在学中に初めての仕事が決まっていない人より決まっている人の方が、転職回
数が 0.407 回少ないことがわかった。英語レベルが初級以下の人と比べると、中上級レ
ベルの人は転職回数が約 0.15 回少ない。以上の変数の係数は全て統計的に有意である。
一方、キャリアコンサルタントと付き合っていない人よりも付き合っている人の方が、転職回数が約 0.590 回高い。また、卒業後の進路決定に影響を与えるものの中で、親と大学・学校の先生の場合、そうでない場合に比べて、転職回数がそれぞれ約 0.076 回、0.174 回少ない。しかしながら、仕事に対する満足度と男性の卒業年齢と自分の強みを説明変数に加えたモデル 2 の推定結果によれば、男性はダミー変数の係数の絶対値が0.418 から 1.439 回に増えた。さらに、符号は負から正に変わった。年齢と転職回数の関係については、係数の符号はモデル１と同様の結果となった。中上級の英語レベルのダミー変数の係数の絶対値は 0.15 から 0.191 に上昇した。それに対して、キャリアコン
サルタントとの付き合いのダミー変数の係数は 0.590 から 0.491 に小さくなった。卒業
後の進路決定に親と大学・学校の先生に影響を受けた人のダミー変数の係数はそれぞれ
0.091 と 0.187 に上昇した。他の説明変数の係数をみれば、モデル１とモデル 2 では係数の値・符号・有意性には大きな変化がないこともわかった。モデル 2 で新たに追加された説明変数の係数については、仕事に対する満足度の係数が統計的に有意的でないことから、転職回数に影響を及ぼすとは言えない。これに対し、男性の卒業年齢は統計的に有意に転職回数の変化に影響を与えると言える。さらに、自分の強みは転職回数に対して統計的に有意な影響を及ばさないことがわかった。
一方、家族の構成と男性が家族を持っているかどうか、最初の仕事の入職経路と現在の仕事の役職という新しい説明変数を入れて分析したモデル３の推定結果によって、男性ダミー変数の係数の符号はモデル１と違い、正の符号であった。係数の値は 2.666 になった。つまり、男性は女性より転職回数が 2.666 回多い。また、卒業後の進路決定に親から影響を与えた人と就業経験である自分の強み・セールスポイントのダミー変数の有意性はモデル１とモデル 2 と違い、統計的に有意的ではなくなった。同様に、英語レベルのダミー変数はモデル１とモデル 2 と違い、統計的に有意ではなくなった。以上の３つの説明変数以外、他の説明変数の係数の値・符号・有意性にはモデル１とモデル 2と大きな変化がなかった。家族構成の説明変数において、一人暮らしのダミー変数と結婚の状態のダミー変数は統計的に有意に転職回数に影響を与えるとは言えない。転職回
数にとって大事な変数ではないと言える。一方、子供がいるかいないかという変数は転
職回数に影響を及ぼすと言える。詳しく言えば、子供がいる人はいない人より転職回数42

第 5-1 表

最小二乗法による日本の計量分析結果

説明変数
Male Male =1; Female =0
Age 年齢Age2 年齢の 2 乗
Q16 キャリアコンサルタントと付き合っている=1; 付き合っていない=0
Q20 英語能力
中上級レベル=1; 初級以下レベル=0
Q4 在学中に最初の仕事は決まっていた=1; 決まっていなかった=0
Q2 卒業後の進路を決めた時
大学入学以降=1; 大学入学以前=0
SQ2_1 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：親=1; 親ではない=0
SQ2_3 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：大学・学校の先生=1; そうではない=0
SQ2_10 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験=1;
そうでない=0
SQ2_11 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：学
外での社会活動・スポーツ活動=1; そうでない=0Q12 仕事満足度
満足している=1; 不満である=0Q29 Male*Q1_3（男性の卒業年齢）
Q5_7 自分の強み・セールスポイント：自信
ある=1; ない=0Q5_11 自分の強み・セールスポイント：語学力
ある=1; ない=0Q5_12 自分の強み・セールスポイント：就業経験
ある=1; ない=0Q5_13 自分の強み・セールスポイント：ＩＴスキル
ある=1; ない=0Q5_14 自分の強み・セールスポイント：職業資格
ある=1; ない=0
Q24_1 家族構成 ：配偶者がいる（結婚している）=1; 配偶者がいない=043

被説明変数：転職回数
モデル 1
モデル 2
モデル 3
-0.418*** 1.439***2.666***(-9.66)(3.16)(5.25)
0.251***
0.352***
0.306***(4.93)(5.99)(5.18)-0.003*** -0.005*** -0.003***(-3.33)(-4.63)(-3.20)0.590***
0.491***
0.505***(10.64)(7.44)(7.81)-0.150**-0.191**-0.113(-2.41)(-2.35)(-1.43)-0.407*** -0.378*** -0.301***(-7.12)(-5.48)(-4.42)
0.017
0.071
0.062
(0.17)(0.57)(0.51)-0.076*-0.091*-0.069(-1.77)(-1.85)(-1.43)-0.174*** -0.187*** -0.178**(-3.00)(-2.71)(-2.48)
0.021
0.027
0.051
(0.24)(0.28)(0.53)
0.414**(2.52)

0.412***(2.62)-0.064(-1.22)-0.078***(-3.95)-0.055(-0.76)0.154(1.35)
0.225*(1.77)-0.106(-1.21)0.147(1.47)

0.399***(2.63)-0.036(-0.68)0.098***(-4.95)0.002(0.03)
0.151(1.34)
0.178(1.47)-0.110(-1.27)0.160(1.59)
0.196(1.64)

第 5-1 表

最小二乗法による日本の計量分析結果（続き）

Q24_2 家族構成：子供がいる=1; 子供がいない=0
Q24_4 家族構成 ：一人暮らし=1; 一人暮らしではない=0
Makealone Male* Q24_4（男性が一人暮らし）
Makemarry Male* Q24_1（男性が結婚している）
Malebaby Male* Q24_2（男性が子供がいる）
MaleAge Male* Age（男性の年齢）Q6 最初の仕事の入職経路
大学・学校からの紹介=1;大学・学校以外の紹介 =0
Q11 現在の仕事の役職
管理職である=1; 管理職ではない=0定数項
観測数-3.679***(-4.91)2999-5.204***(-6.01)2028-0.287**(-2.12)-0.039(-0.45)-0.105(-0.92)-0.309**(-2.00)0.129(0.79)-0.017(-1.51)-0.046(-0.91)-0.527***(-8.10)-5.062***(-5.87)2028(注) 表中の***，**，*はそれぞれ有意水準 1％，5％，10％で統計的に有意であることを表す。
不圴一分散に対して頑健な標準誤差を用いている。括弧内の数字は t 値である。

が 0.287 回少ない。さらに、t の絶対値が 2 より大きいので転職回数にとって子供がいるダミー変数は大事な変数だと言える。また、結婚している男性のダミー変数の係数のみは統計的に有意的である。具体的には結婚していない男性と比べて、転職回数が約0.309 回少ない。また、現在の仕事の役職は管理職の人はそうでない人より、転職回数が約 0.527 回少ないこともわかった。
つまり，日本の場合、性別と年齢とキャリアコンサルタントとの付き合いと在学中最初の仕事を決めたかどうか、と卒業後の進路決定に大学・学校の先生からの影響と子供の有無と男性の結婚状態と管理職である現在の仕事の役職は転職回数の変化において大事な変数であり、いわゆる決定要因だと言える。

2.

ベトナムに関する計量分析結果

第 5-2 表は最小二乗法による分析ベトナムの結果である。第 5-2 表はモデル１からモデル３までを、線形回帰モデルを仮定して重回帰分析を実行したベトナムの結果を示している。モデル１の推定結果より、男性ダミー変数とキャリアコンサルタントとの付き合いのダミー変数は転職回数に影響を及ぼすとは言えない。一方、年齢が高ければ高い

44

ほど転職回数が約 0.014 回低下した。さらに、在学中に初めての仕事が決まっていなかった人より決まっていた人の方が転職回数が 0.311 回が少ないことがわかった。一方、英語レベルが初級以下の人と比べると中上級レベルの人の方は転職回数が約 0.257 回多い。また、卒業後の進路決定に影響を与えるものの中で、親とビジネス経験の説明変数
のみ転職回数に影響を及ぼす。具体的には、親からの影響を受けた人は受けなかった人
より転職回数が 0.274 回少ないに対し、ビジネス経験を持っている人は持っていない人
より転職回数が 0.244 回多い。
しかしながら、仕事に対する満足度と男性の卒業年齢と自分の強みを説明変数に加えたモデル 2 の推定結果によれば、男性はダミー変数の係数の符号と有意性が大きく変化した。具体的には係数の符号は負から正になった。有意性も統計的に有意的なではない
ことから有意的なことに変わった。係数の絶対値は 0.066 から 3.112 に上昇した。つまり、
男性は女性と比べると転職回数が 3.112 回多い。
年齢と転職回数の関係については、係数の符号はモデル 1 と同様の結果となった。中上級の英語レベルのダミー変数と卒業後の進路決定に親に影響を受けた人のダミー変数は有意性がなくなった。他の説明変数の係数をみれば、モデル 1 とモデル 2 では係数の値・符号・有意性には大きな変化がな
いこともわかった。モデル 2 で新たに追加された説明変数の係数については、仕事に対する満足度の係数が統計的に有意的でないことから、転職回数に影響を及ぼすとは言えない。これに対し、男性の卒業年齢は統計的に有意に転職回数の変化に影響を与えると言える。詳しく言えば、卒業年齢が高い男性の方が転職回数は 0.135 回少なかった。また、自分の強みは転職回数に対して統計的に有意な影響を及ばさないことがわかった。
一方、家族の構成と男性が家族を持っているかどうか、最初の仕事の入職経路と現在の仕事の役職という新しい説明変数を入れて分析したモデル 3 の推定結果によって、男性ダミー変数の係数の絶対値はモデル 2 と比べて、3.112 から 1.863 に小さくなり、有意性もなくなった。また、モデル 2 と同様に、卒業後の進路決定に親から影響を与えた
ダミー変数の係数はモデル 1 では統計的に有意的なことがモデル 3 では有意的なでないことに変化した。一方、ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験のダミー変数の係数は 0.244 から 0.47 に上昇し、有意性が変わらなかった。さらに、t 値は 2 より大きいのでその説明変数は転職回数にとって大事な変数だと言える。他の説明変数の係数はモデル 1 とモデル 2 とモデル 3 では係数の値・符号・有意性には大きな変化が見られないことがわかった。家族構成の説明変数において、統計的に有意に転職回数に影響を与えるとは言えない。また、結婚している男性のダミー変数の係数は計的に有意的なこ45

第 5-2 表

最小二乗法によるベトナムの計量分析結果
被説明変数：転職回数

説明変数
Male Male =1; Female =0
Age 年齢Age2 年齢の 2 乗
Q16 キャリアコンサルタントと付き合っている=1; 付き合っていない=0
Q20 英語能力
中上級レベル=1; 初級以下レベル=0
Q4 在学中に最初の仕事は決まっていた=1; 決まっていなかった=0
Q2 卒業後の進路を決めた時
大学入学以降=1; 大学入学以前=0
SQ2_1 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：親=1; 親ではない=0
SQ2_3 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：大学・学校の先生=1; そうではない=0
SQ2_10 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験=1; そうではない=0
SQ2_11 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：学外での社会活動・スポーツ活動=1; そうではない=0Q12 仕事満足度
満足している=1; 不満である=0Q29 Male*Q1_3（男性の卒業年齢）
Q5_7 自分の強み・セールスポイント：自信
ある=1; ない=0Q5_11 自分の強み・セールスポイント：語学
力 ある=1; ない=0Q5_12 自分の強み・セールスポイント：就業経験 ある=1; ない=0Q5_13 自分の強み・セールスポイント：ＩＴ
スキル ある=1; ない=0Q5_14 自分の強み・セールスポイント：職業資格 ある=1; ない=0
Q24_1 家族構成 ： 配偶者がいる（結婚している）=1; 配偶者がいない=0

46

モデル 1
-0.066(-0.54)0.913***(5.38)-0.014***(-4.86)
0.197(1.32)
0.257**(2.10)-0.311**(-2.50)0.181(1.42)-0.274**(-2.24)-0.130(-0.88)0.244*(1.69)

モデル 2
3.112***(4.31)
0.950***(5.08)-0.014***(-4.54)0.082(0.50)
0.125(0.74)-0.299**(-2.05)0.201(1.37)-0.107(-0.74)0.099(0.57)
0.404**(2.21)

モデル 3
1.863(1.64)
0.875***(4.39)-0.014***(-4.20)0.084(0.50)
0.047(0.27)-0.348**(-2.36)0.186(1.27)-0.068(-0.46)0.008(0.05)
0.457**(2.43)

0.110(0.52)-0.099(-0.43)-0.141(-0.60)-0.253(-1.13)-0.135***(-4.75)0.050(0.33)
0.271(1.50)
0.184(1.03)-0.208(-1.29)-0.057(-0.34)-0.345(-1.51)-0.145***(-4.72)0.024(0.16)
0.303(1.64)
0.103(0.56)-0.168(-1.04)-0.047(-0.27)0.303(1.11)

第 5-2 表

最小二乗法によるベトナムの計量分析結果（続き）

Q24_2 家族構成：子供がいる =1; いない=0
Q24_4 家族構成 ：一人暮らし=1 ; 一人暮らしではない=0
Makealone Male* Q24_4（男性が一人暮らし）
Makemarry Male* Q24_1（男性が結婚している）
Malebaby Male* Q24_2（男性が子供がいる）
MaleAge Male* Age（男性の年齢）Q6 最初の仕事の入職経路 大学・学校からの紹介=1; 大学・学校以外の紹介 =0
Q11 現在の仕事の役職
管理職である =1; 管理職ではない =0
定数項
観測数-13.352***(-5.39)590-14.018***(-5.12)397

0.141(0.50)
0.163(0.55)-0.447(-1.17)-0.770*(-1.91)-0.046(-0.12)0.065(1.60)
0.323*(1.78)
0.292*(1.69)-12.545***(-4.21)
397（注）第 5-1 表の注を参照。

とである。具体的には結婚していない男性と比べて、転職回数が約 0.770 回少ない。また、現在の仕事の役職は管理職の人はそうでない人より、転職回数が約 0.292 回多いこともわかった。加えて、日本と違い、最初の仕事の入植経路において大学・学校から紹介されるダミー変数は統計的にゆういである。詳しく言えば、大学・学校から紹介される人は大学・学校以外紹介される人と比べて転職回数は約 0.323 回多い。

3.

日越の計量分析結果の比較

つまり、ベトナムの場合、年齢と在学中最初の仕事を決めたかどうか、と男性の卒業
年齢卒業と管理職である現在の仕事の役職は転職回数の変化において大事な変数という結論は日本との共通点である。それに対して、性別と英語能力と卒業後の進路決定に親と大学・学校の先生からの影響と家族構成という説明変数は転職回数にとって統計的に有意ではない変数、かつ卒業後の進路決定にビジネス、インターンシップなど職業経験からの影響と最初の入職経路という説明変数は転職回数に統計的に有意的な変数というところは日本との相違点である。

47

第２節 トービット法による分析結果と日越の比較
第 5-3 表は、トービット・モデルを仮定して分析した日本の推定結果である。第 5-4
表はトービット・モデルを仮定して分析したベトナムの推定結果である。この２つの表を比較して、日本とベトナムの転職の決定要因の違いについて論じることにしよう。先述したとおり、転職回数が 0 であっても、潜在的条件は様々であり、全く転職しない人もいれば、転職しそうな人もいるはずである。このような場合、最初二乗法により分析
すれば、予測値がマイナスになる可能性があり、誤差項が正規分布に従わなく、推計パ
ラメータに偏ってしまい、バイアスの推定結果が得られてしまうわけである。その問題を補正するために、トービット・モデルを利用して分析する必要がある。
転職回数はマイナスがありえないので最低 0 として観測する。OLS は転職回数が 0 だ
ったらそのまま利用して分析する。それに対して、トービット・モデルはそうではなく、転職回数が 0 だとしてもマイナスの値だとしても潜在変数があると考慮して、転職回数
はどのような要因で 0 となるか、或いはプラスになる場合はその値が要因とどのような関係があるのか説明出来る。具体的には潜在変数は Yi＊とし、被説明変数は Yi として以下のようになる。
Yi＊＞ 0 ならば Yi＝Yi＊
Yi＊≦ 0 ならば Yi＝0
そのため、最初二乗法（OLS）より、トービット・モデルの法が、係数の絶対値が大きいと想定される。この仮説は本当にそうなるかどうか分析を行い、結果から判断しよう。
まず、第 5-3 表の日本の結果を考えよう。モデル１の卒業後の進路決定に影響を与えたものであるビジネス経験、インターンシップなどの職業経験のダミー変数と男性が子供がいる変数と男性の年齢変数と最初の仕事の入職経路は大学・学校から紹介されるダ
ミー変数の 4 つの説明変数は OLS より、トービット・モデルの方が絶対値が小さい。それ以外、他の説明変数は想定どおり、OLS より、トービット・モデルの法が係数の絶対値が大きい。
次に、第 5-4 表のベトナムに関する計量分析結果について論じることにしよう。モデル 1 の男性ダミー変数とモデル 3 の自分の強み・セールスポイントである就業経験のダ
ミー変数とモデル 2 とモデル 3 の自分の強み・セールスポイントである職業資格ダミー
変数の 3 つの説明変数は OLS よりトービット・モデルの方が係数の絶対値が小さいことがわかった。他の説明変数は想定通り、OLS に比べて、トービット・モデルの方が係数の絶対値が大きい。

48

第 5-3 表 トービット法による日本の計量分析結果
説明変数
Male Male =1; Female =0
Age 年齢Age2 年齢の 2 乗
Q16 キャリアコンサルタントと付き合っている=1; 付き合っていない=0
Q20 英語能力
中上級レベル=1; 初級以下レベル=0
Q4 在学中に最初の仕事は決まっていた=1; 決まっていなかった=0
Q2 卒業後の進路を決めた時
大学入学以降=1; 大学入学以前=0
SQ2_1 卒業後の進路決定に影響を与えた
もの：親=1; 親ではない=0
SQ2_3 卒業後の進路決定に影響を与えた
もの：大学・学校の先生=1; そうでない=0
SQ2_10 卒業後の進路決定に影響を与えた
もの：ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験=1; そうではない=0
SQ2_11 卒業後の進路決定に影響を与えた
もの：学外での社会活動・スポーツ活動=1;
そうではない=0
Q12 仕事満足度
満足している=1; 不満である=0Q29 Male*Q1_3（男性の卒業年齢）
Q5_7 自分の強み・セールスポイント：自信
ある=1; ない=0Q5_11 自分の強み・セールスポイント：語学
力 ある=1; ない=0Q5_12 自分の強み・セールスポイント：就業経験 ある=1; ない=0Q5_13 自分の強み・セールスポイント：ＩＴ
スキル ある=1; ない=0Q5_14 自分の強み・セールスポイント：職業資格 ある=1; ない=0
Q24_1 家族構成 ：配偶者がいる（結婚している）=1; 配偶者がいない=0
Q24_2 家族構成 ：子供がいる=1; 子供がいな
い=049

被説明変数：転職回数
モデル 1
モデル 2
モデル 3
-0.891***
3.547***
5.142***(-10.69)(3.61)(4.63)
1.078***
1.195***
1.096***(8.84)(8.31)(7.70)-0.014***-0.017***-0.014***(-7.49)(-7.23)(-6.27)1.206***
1.007***
1.026***(11.91)(8.36)(8.77)-0.409***-0.493***-0.319*(-3.17)(-2.89)(-1.91)-0.766***-0.706***-0.572***(-8.00)(-6.09)(-4.99)
0.114
0.277
0.240
(0.58)(1.23)(1.10)-0.173*-0.222**-0.187*(-1.91)(-2.08)(-1.79)-0.466***-0.492***-0.494***(-3.25)(-2.98)(-3.03)
0.012
0.061
0.089
(0.07)(0.31)(0.46)
0.709***(3.34)

0.677***(2.82)

0.653***(2.80)-0.156(-1.53)-0.188***(-4.39)-0.156(-0.99)0.267(1.24)
0.336(1.34)-0.250(-1.29)0.469**(2.59)-0.096(-0.96)-0.232***(-5.50)-0.057(-0.38)0.289(1.39)
0.232(0.96)-0.238(-1.26)0.497***(2.84)
0.360*(1.79)-0.377*(-1.73)

第 5-3 表

トービット法による日本の計量分析結果（続き）

Q24_4 家族構成 ：一人暮らし=1; 一人暮らしではない=0
Makealone Male* Q24_4（男性が一人暮らし）
Makemarry Male* Q24_1（男性が結婚している）
Malebaby Male* Q24_2（男性が子供がいる）
MaleAge Male* Age（男性の年齢）Q6 最初の仕事の入職経路 大学・学校からの紹介=1; 大学・学校以外の紹介=0
Q11 現在の仕事の役職
管理職である=1; 管理職ではない=0定数項-0.092(-0.50)-0.283(-1.17)-0.645**(-2.36)0.099(0.35)-0.001(-0.02)-0.045(-0.41)-0.968***(-7.99)-18.341*** -20.055*** -19.181***(-9.63)(-8.93)(-8.67)
観測数
2999
2028
2028
（注）表中の***，**，*はそれぞれ有意水準 1％，5％，10％で統計的に有意であることを表す。括弧内の数値は t 値である。

第 5-4 表 トービット法によるベトナムの計量分析結果
説明変数
Male Male =1; Female =0
Age 年齢Age2 年齢の 2 乗
Q16 キャリアコンサルタントと付き合っている=1; 付き合っていない=0
Q20 英語能力
中上級レベル=1; 初級以下レベル=0
Q4 在学中に最初の仕事は決まっていた=1; 決まっていなかった=0
Q2 卒業後の進路を決めた時
大学入学以降=1; 大学入学以前=0
SQ2_1 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：親=1; 親ではない=0
SQ2_3 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：大学・学校の先生=1; そうではない=0
SQ2_10 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：ビジネス経験、インターンシップなどの職
業経験=1；そうではない=050

被説明変数：転職回数
モデル 1
モデル 2
モデル 3
-0.0468.591***
6.164**(-0.21)(3.95)(2.20)
2.043***
2.226***
2.041***(5.24)(4.93)(4.43)-0.031*** -0.034***-0.032***(-4.85)(-4.54)(-4.26)
0.275
0.110
0.134
(1.12)(0.39)(0.48)
0.534**
0.470
0.366(2.35)(1.56)(1.23)-0.613**-0.630**-0.740***(-2.56)(-2.28)(-2.66)
0.287
0.261
0.245
(1.14)(0.92)(0.87)-0.517**-0.157-0.078(-2.26)(-0.59)(-0.30)-0.2460.100-0.061(-0.82)(0.30)(-0.18)0.434*
0.742**
0.861***(1.67)(2.34)(2.70)

第 5-4 表

トービット法によるベトナムの計量分析結果（続き）

SQ2_11 卒業後の進路決定に影響を与えたもの：学外での社会活動・スポーツ活動=1； そうではない=0Q12 仕事満足度
満足している=1; 不満である=0Q29 Male*Q1_3（男性の卒業年齢）
Q5_7 自分の強み・セールスポイント：自信
ある=1; ない=0Q5_11 自分の強み・セールスポイント：語学力
ある=1; ない=0Q5_12 自分の強み・セールスポイント：就業経験 ある=1; ない=0Q5_13 自分の強み・セールスポイント：ＩＴス
キル ある=1; ない=0Q5_14 自分の強み・セールスポイント：職業資格 ある=1; ない=0
Q24_1 家族構成 ：配偶者がいる（結婚している）=1; 配偶者がいない=0
Q24_2 家族構成：子供がいる=1;子供がいない=00.148(0.38)-0.184(-0.42)-0.291(-0.66)-0.573(-1.53)-0.367***(-4.01)
0.124(0.46)
0.339(1.06)
0.223(0.73)-0.422(-1.42)-0.044(-0.15)-0.754**(-2.00)-0.369***(-4.03)0.084(0.31)
0.366(1.15)
0.036(0.12)-0.347(-1.16)0.005(0.02)
0.561(1.12)
0.246(0.54)
0.328(0.59)-0.770(-1.04)

Q24_4 家族構成 ：一人暮らし=1; 一人暮らし
ではない=0Makealone Male* Q24_4（男性が一人暮らし）
Makemarry Male* Q24_1（男性が結婚している）
Malebaby Male* Q24_2（男性が子供がいる）
MaleAge Male* Age（男性の年齢）Q6 最初の仕事の入職経路 大学・学校からの紹介=1; 大学・学校以外の紹介=0
Q11 現在の仕事の役職
管理職である=1; 管理職ではない=0定数項
観測数-32.214*** -35.148***(-5.53)(-5.18)590
397-1.270*(-1.84)-0.139(-0.22)0.109(1.36)
0.646**(2.06)
0.610**(2.08)-31.744***(-4.55)397（注）第 5-3 表の注を参照。

以上の結果からみると、OLS より、トービット・モデルの方が係数の絶対値が小さい問題における説明変数は日本とベトナムが違うことがわかった。トービット・モデルの法が係数の絶対値が小さくなった原因は以下に述べる。係数の絶対値が小さくなった説

51

明変数のうち、男性の年齢以外、全ての説明変数はダミー変数である。説明変数がダミ
ー変数の場合、とりうる値が 0 と 1 のみなので連続変数などに比べて、値の幅が小さいである。そのため、例えば、被説明変数とダミー変数との間に正の（右上がりの）関係がある場合、ダミー変数の値が 1 のときの潜在変数の値が「かなり小さい」、負の値であれば、トービットの係数はその潜在変数に（負の方向）に引っ張られる。なので、説明
変数がダミー変数の場合はトービットの係数が小さくなっても納得いく。また、年齢が高い男性の潜在変数の値がかなり小さな負の値となっており、トービットの係数がそれに引っ張られている可能性が原因の一つだと考えられる。

第３節 プロビット法による分析結果と日越の比較
1.

日本の結果

第 5-5 表はプロビット法による分析日本の結果である。第 5-5 表はプロビット・モデ
ルによる分析日本の推定結果である。結果から符号条件は OLS の卒業後の進路決定に影響を与えたもの：ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験のダミー変数と最初の仕事の入職経路において大学・学校から紹介されるダミー変数を除いて一致したことがわかった。また、係数の有意性もほぼ同じである。男性ダミー変数と年齢とキャリア
コンサルタントとの付き合い変数は統計的に有意であり、係数の符号は正となる。それに対して、年齢の上昇と英語能力と在学中に最初の仕事は決まっていたかの説明変数は係数の符号が負である。また、卒業後の進路決定に影響を与えたものにおいて、親と大学・学校の先生と学外での社会活動・スポーツ活動の場合、統計的に有意である。係数の符号といえば、親と大学・学校の先生ならば、負となり、つまり転職確率が減る傾向がある。一方、学外での社会活動・スポーツ活動は正の符号であり、転職確率が多くなる傾向があると言える。
加えて、自分の強み・セールスポイントにおいて就業経験と職業資格のダミー変数は統計的に有意である。符号は正なので転職確率が増える傾向のあると推測できる。それに対し、結婚している人のダミー変数と結婚している男性のダミー変数は両方とも有意であるが符号が逆である。結婚している人のダミー変数の場合は正であり、転職確率が多くなる事に対し、結婚している男性のダミー変数は負の符号を持ち、つまり既婚者は転職確率が少なくなる傾向にある。また、現在の仕事の役職は管理職であれば転職確率が小さくなることもわかった。

52

第 5-5 表 プロビット法による日本の計量分析結果
説明変数

モデル 1
限界効果
-0.523***-0.206(-9.72)0.669***
0.264(9.24)-0.009***-0.004(-8.03)0.945***
0.324(12.19)Male Male=1; Female
=0
Age
(年齢)
Age2
(年齢の 2 乗)Q16 キャリアコンサ
ルタントと 付き合っている=1; 付き合っていない=0Q20 英語能力中上級-0.279***
レベル=1;初級以下(-3.50)
レベル=0
Q4 在学中、最初の仕 -0.399***
事は決まっていた(-6.38)=1;決まっていなかった=0
Q2 卒業後の進路を決
0.093
めた時大学入学以降(0.76)=1; 大学入学以前=0
SQ2_1 卒業後の進路-0.118**
決定に影響を与えた(-2.08)
もの：親 =1;親ではない=0
SQ2_3 卒業後の進路-0.282***
決定に影響を与えた(-3.25)
もの：大学・学校の先生 =1;そうでない=0
SQ2_10 卒業後の進路-0.044
決定に影響を与えた(-0.38)
もの：ビジネス経験、
インターンシップなどの職業経験 =1;そうでない=0
SQ2_11 卒業後の進0.274*
路決定に影響を与え(1.91)
たもの：学外での社会活動・スポーツ活動 =1;そうでない=0Q12 仕事満足度
満足している=1;不満である =0
Q29 Male*Q1_3(男性の卒業年齢)
Q5_7 自分の強み・セールスポイント：自信ある=1;ない=0

被説明変数：転職の有無
モデル 2
限界効果
2.186***
0.690(3.39)
0.738***
0.292(8.37)-0.010***-0.004(-7.38)0.738***
0.286(8.94)

モデル 3
限界効果
3.178***
0.843(4.14)
0.690***
0.273(7.64)-0.009***-0.004(-6.28)0.767***
0.296(8.99)-0.108-0.342***(-3.13)-0.131-0.254**(-2.29)-0.098-0.158-0.378***(-4.72)-0.150-0.328***(-3.92)-0.130

0.036

0.234
(1.60)

0.091

0.211
(1.44)

0.082-0.047-0.144**(-2.10)-0.057-0.121*(-1.76)-0.048-0.109-0.303***(-2.91)-0.116-0.334***(-3.05)-0.128-0.017-0.006(0.05)

0.003

0.017
(0.13)

0.007

0.109

0.317*(1.94)

0.126

0.334**(1.99)

0.133-0.063(-0.94)-0.025-0.035(-0.50)-0.014-0.116***(-4.14)-0.140(-1.38)-0.046-0.143***(-4.96)-0.087(-0.85)-0.05753-0.055-0.034

第 5-5 表
Q5_11 自分の強み・
セールスポイント：
語学力ある=1;ない=0
Q5_12 自分の強み・
セールスポイント：
就業経験ある=1;ない=0Q5_13 自分の強み・
セールスポイント：ＩＴスキル
ある=1;ない=0Q5_14 自分の強み・
セールスポイント：
職業資格ある=1;ない=0
Q24_1 家族構成：配偶者がいる（結婚している）=1; 配偶者いない=0
Q24_2 家族構成：子供がいる=1;
いない=0
Q24_4 家族構成：一人暮らし=1; 一人暮
らしでない=0
Makealone(Male* Q24_4:男性
が一人暮らし）Makemarry(Male* Q24_1:男性が結婚している）
Malebaby(Male* Q24_2:男性
が子供がいる）MaleAge(Male* Age:男性の
年齢）
Q6 最初の仕事の入職経路 大学・学校からの紹介=1;大学・学校以外の紹介=0
Q11 現在の仕事の役
職
管理職である=1
管理職でない=0
定数項
観測数

プロビット法による日本の計量分析結果（続き）-11.256***(-10.07)
2999

0.053
(0.38)

0.021

0.050
(0.35)

0.020

0.320**(2.10)

0.127

0.283*(1.79)

0.113-0.161(-1.28)-0.063-0.168(-1.30)-0.0670.297**(2.36)

0.118

0.298**(2.29)

0.118

0.251*(1.67)

0.099-0.186(-1.12)-0.073-0.053(-0.43)-0.021-0.104(-0.64)-0.041-0.398**(-2.04)-0.1540.058(0.29)

0.023-0.023(-0.18)-0.0010.034(0.46)

0.014-0.552***(-6.43)-0.210-12.372***(-9.08)2028-12.067***(-8.70)2028（注）表中の***，**，*はそれぞれ有意水準 1％，5％，10％で統計的に有意であることを表す。不圴一分散に対して頑健な標準誤差を用いている。括弧内は z 値である。

54

プロビット・モデルは確率について推定する手法であり、OLS とトービット・モデルと区別する大きな相違点である。従って、係数より、限界効果の方が重要である。プロ
ビット法の限界効果は説明変数の平均値を用いて評価した値で、説明変数が１単位増えると被説明変数は何％変わるのかを意味する。
モデル１の推定結果より、女性と比べて１単位が増えると男性の方が転職する確率は0.206％が少ないことがわかった。また、年齢が高くなるにつれ転職回数は増えるが、その増え方は逓減することが最小二乗法で明らかにした。プロビット・モデルには、転職
確率が 0.004％少なくなった。さらに、在学中に初めての仕事が決まっていない人より決まっている人の方が、転職する確率が 0.158％少ないことがわかった。英語レベルが初級以下の人と比べると、中上級レベルの人は転職確率が約 0.108％少ない。一方、キャリアコンサルタントと付き合っていない人よりも付き合っている人の方が、転職確率
が 0.324％高い。また、卒業後の進路決定に影響を与えるものの中で、親と大学・学校の先生の場合、そうでない場合に比べて、転職する確率がそれぞれ約 0.047％、0.109％
回少ない。
しかしながら、仕事に対する満足度と男性の卒業年齢と自分の強みを説明変数に加えたモデル２の推定結果によれば、男性は女性と比べて転職確率が 0.206％少なかったことから 0.690％多いことに変化した。年齢と転職確率の関係については、割合と符号は
モデル１と同様の結果となった。キャリアコンサルタントとの付き合いのダミー変数の場合、転職確率が 0.324％多いから 0.286％に減った。卒業後の進路決定に親と大学・学校の先生に影響を受けた人のダミー変数の転職確率は大きな変化がないことがわかった。
モデル２で新たに追加された説明変数の係数については、仕事に対する満足度だと思う
人はそう思わない人と比べて転職確率は 0.025％少なかった。同様に、男性の卒業年齢という説明変数は転職確率が 0.046％少なかった。
一方、家族の構成と男性が家族を持っているかどうか、最初の仕事の入職経路と現在の仕事の役職という新しい説明変数を入れて分析したモデル３の推定結果によって、男性ダミー変数の転職確率は 0.843％に上がった。つまり、男性は女性より転職確率が0.843％多い。また、卒業後の進路決定に影響をあたえられたものは親であるダミー変数
はモデル 3 がモデル 1 より転職確率が多いがモデル 2 より少なかった。それに対して、大学・学校の先生に影響を与えられた人は与えられない人と比べて転職確率は 0.109％
少ないから 0.128％少ないことに増えた。また、学外での社会活動・スポーツ活動から卒業後の進路決定に影響を与えたダミー変数は転職確率がモデル１の 0.109％から55

0.133％に多くなった。仕事に対する満足度も転職確率がモデル２と比べて 0.025％少な
いから 0.014％少ないことに変化した。家族構成の説明変数において、結婚しているダ
ミー変数のみは転職確率が多い。それ以外、子供がいるダミー変数と一人暮らしのダミ
ー変数は転職確率が負の符号を持っている。しかし、男性の場合、子供がいる男性は子供がいない男性より転職確率が 0.023％多い。また、現在の仕事の役職は管理職の人はそうでない人より、転職確率が約 0.210％少ないこともわかった。

2.

ベトナムの結果

第 5-6 表はプロビット法による分析ベトナムの結果である。第 5-6 表はプロビット・
モデルによる分析ベトナムの推定結果である。結果から符号条件は卒業後の進路決定に影響を与えたものである親と大学・学校の先生のダミー変数と自分の強み・セールスポ
イントは就業経験と職業資格のダミー変数を除いて OLS の結果と一致したことがわかった。また、係数の有意性もほぼ同じである。男性ダミー変数と年齢と英語能力と在学中に最初の仕事は決まっていたかどうかの説明変数は統計的に有意であるが係数の符号は異なった。卒業後の進路決定に影響を与えたものにおいて、親と大学・学校の先生と学外での社会活動・スポーツ活動の説明変数は日本の結果と違い、統計的に有意でないものである。一方、ビジネス経験、インターンシップなどの職業経験のダミー変数は統計的に有意であり、符号は正である。つまり、転職確率が多くなる傾向があると言える。
加え、自分の強み・セールスポイントの説明変数の全ては統計的に有意でない。これも日本の結果との相違点となる。同様に、家族構成と男性の結婚状態と年齢と子供の有無の説明変数は統計的に有意でないものであり、転職確率に影響を及ぼす都は言えない。
それに対し、現在の仕事の役職は管理職であれば転職確率が増えていくこともわかった。
次に、ベトナムの限界効果をみてみよう。モデル 1 の推定結果より、女性と比べて１単位が増えると男性の方が転職する確率は 0.005％が多いことがわかった。この結果は日本の結果と異なることもわかった。また、年齢が高くなるにつれ転職回数は増えるが、その増え方は逓減することが最小二乗法で明らかになった。プロビット・モデルには、転職確率が 0.005％少なくなった。さらに、在学中に初めての仕事が決まっていない人
より決まっている人の方が、転職する確率が 0.117％少ないことがわかった。英語レベルが初級以下の人と比べると、中上級レベルの人は転職確率が約 0.099％多い。キャリアコンサルタントと付き合っていない人よりも付き合っている人の方が、転職確率が0.017％高い。また、卒業後の進路決定に影響を与えるものの中で、親と大学・学校の先56

第 5-6 表 プロビット法によるベトナムの計量分析結果
説明変数

被説明変数：転職の有無
モデル 1
モデル２
モデル 3
限界効果
限界効果
限界効果
0.013***
0.005
4.230***
0.964
3.535**
0.922(0.12)(3.99)(2.54)
0.782***
0.312
0.933***
0.372
0.839***
0.335(4.44)(4.31)(3.74)-0.012***-0.005-0.014*** -0.006 -0.013*** -0.005(-4.07)(-3.94)(-3.57)
0.043
0.017
0.068
0.027
0.056
0.022
(0.35)(0.46)(0.37)

Male Male=1;
Female =0
Age
(年齢)
Age2
(年齢の 2 乗)Q16 キャリアコンサ
ルタントと付き合っている=1; 付き合っていない=0Q20 英語能力中上級
0.249**
レベル=1;初級以下(2.27)
レベル=0
Q4 在学中、最初の仕-0.295***
事は決まっていた(-2.60)=1;決まっていなかった=0
Q2 卒業後の進路を決
0.034
めた時大学入学以降(0.29)=1;大学入学以前=0
SQ2_1 卒業後の進路-0.188*
決定に影響を与えた(-1.72)
もの：親 =1;親ではない=0
SQ2_3 卒業後の進路-0.105
決定に影響を与えた(-0.74)
もの:大学・学校の先生=1; そうでない=0
SQ2_10 卒業後の進路
0.186
決定に影響を与えた(1.46)
もの：ビジネス経験、
インターンシップなどの職業経験=1;そうでない=0
SQ2_11 卒業後進路決0.033
定に影響を与えたも(0.18)の:学外での社会活
動・スポーツ活動=1;
そうでない=0Q12 仕事満足度
満足している=1;不満である=0Q29 Male*Q1_3(男性の卒業年齢)
Q5_7 自分の強み・セールスポイント：自信 ある=1; ない=00.099

0.309**(1.96)

0.123

0.253
(1.57)

0.101-0.117-0.338**(-2.41)-0.134-0.405***(-2.76)-0.1600.014-0.005(-0.03)-0.0020.004(0.03)

0.002-0.0750.025(0.18)

0.010

0.084
(0.60)

0.034-0.0420.008(0.05)

0.003-0.061(-0.35)-0.0240.074

0.360**(2.12)

0.142

0.438**(2.44)

0.172

0.013

-0.109(-1.22)-0.043-0.175(-0.76)-0.070-0.248(-1.22)-0.098-0.346*(-1.66)-0.136-0.177***(-4.03)0.093(0.66)-0.071-0.177***(-3.95)0.065(0.46)-0.071

57

0.037

0.026

第 5-6 表
Q5_11 自分の強み・セールスポイント：語学力
ある=1;ない=0Q5_12 自分の強み・セールスポイント：就業経験ある =1;ない=0
Q5_13 自分の強み・セールスポイント:Ｉ
Ｔスキルある=1;な
い=0
Q5_14 自分の強み・セールスポイント：職業資格ある=1;ない=0
Q24_1 家族構成 ：配
偶者がいる（結婚している）=1; 配偶者がいない=0
Q24_2 家族構成子供がいる=1;いない=0
Q24_4 家族構成 ：一人暮らし=1;一人暮
らしでない=0
Makealone(Male* Q24_4:男性が一人暮らし）
Makemarry(Male* Q24_1:男性が結婚している）
Malebaby(Male* Q24_2:男性が子供がいる）
MaleAge（Male* Age：男性の
年齢）
Q6 最初の仕事の入職
経路大学・学校からの紹介=1;大学・学校以外の紹介=0
Q11 現在の仕事の役
職
管理職である=1
管理職でない=0
定数項
観測数

プロビット法によるベトナムの計量分析結果（続き）-12.401***(-4.75)590

0.068(0.41)

0.027

0.086
(0.51)

0.034-0.018(-0.11)-0.007-0.128(-0.74)-0.051-0.226(-1.46)-0.090-0.236(-1.48)-0.0940.076(0.51)

0.030

0.104
(0.67)

0.042

0.340
(1.30)

0.135

0.167
(0.67)
0.141(0.50)

0.067-0.249(-0.66)-0.099-0.506(-1.31)-0.199-0.088(-0.24)-0.0350.033(0.78)

0.013

0.285
(1.61)

0.113

0.419***(2.57)

0.165-14.899***(-4.63)397(注)第 5-5 表の注を参照。

58-13.256***(-3.94)397

0.056

生の場合、そうでない場合に比べて、転職する確率がそれぞれ約 0.0075％、0.042％回少ない。
しかしながら、仕事に対する満足度と男性の卒業年齢と自分の強みを説明変数に加えたモデル 2 の推定結果によれば、
男性は女性と比べて転職確率が 0.005％から 0.964％多
いことに多くなった。年齢と転職確率の関係については、割合と符号はモデル 1 と同様の結果となった。キャリアコンサルタントとの付き合いのダミー変数の場合、転職確率
が 0.017％大きくなり、0.027％となっている。卒業後の進路決定に親と大学・学校の先生に影響を受けた人のダミー変数の転職確率は変化があった。具体的には親に影響を与えられた場合、転職確率が 0.075％少ないという結果から 0.010％多いという結果に変わった。大学・学校の先生から与えられた場合、0.042％少ないという結果から 0.003％多いという結果に増加した。一方、学外での社会活動・スポーツ活動のダミー変数は転職
確率が 0.013％多いから 0.043 少ないに大きな変化した。モデル２で新たに追加された
説明変数の係数については、仕事に対する満足度だと思う人はそう思わない人と比べて転職確率は 0.098％少なかった。同様に、男性の卒業年齢という説明変数は転職確率が0.071％少なかった。
一方、家族の構成と男性が家族を持っているかどうか、最初の仕事の入職経路と現在の仕事の役職という新しい説明変数を入れて分析したモデル 3 の推定結果によって、男性ダミー変数の転職確率は 0.922％であり、モデル 2 の結果に比べて減ったがモデル１に比べて増えた。また、卒業後の進路決定に影響をあたえられたものは親であるダミー
変数は転職確率が 0.001％から 0.034％に多くなった。しかし、大学・学校の先生に影響を与えられた人は与えられない人と比べて転職確率は 0.03％多いから 0.024％少ないことに変化した。一方、学外での社会活動・スポーツ活動から卒業後の進路決定に影響を与えたダミー変数は転職確率が大きな変化がなかった。仕事に対する満足度も転職確率
がモデル２と比べあまり変わらなかった。家族構成の説明変数において、すべてのダミ
ー変数は転職確率が多いことがわかった。しかし、男性の家族構成ダミー変数は全て負の結果となり、つまり転職確率が少なくなったことがわかった。また、現在の仕事の役
職は管理職の人はそうでない人より、転職確率が約 0.165％多いいこともわかった。

3.

日越の計量分析結果の比較

日本とベトナムを比較すれば、相違点と共通点がある。しかし、相違点において、最も顕著であるのはモデル 1 の男性ダミー変数である。日本の場合は、男性は女性と比べ59

て転職確率が少ない傾向があるが、ベトナムの場合は男性の方が転職確率が多い。同様に、英語能力の説明変数においても日本とベトナムの結果が逆である。日本の場合は、中上級レベルの人は初級以下レベルの人に比べて転職確率が少ないことに対し、ベトナ
ムは中上級レベルの人の方が多いことがわかった。そして、仕事に対する満足度と男性の卒業年齢と自分の強みを説明変数に加えたモデル 2 のキャリアコンサルタントとの付き合いの説明変数において、日本は転職確率が少なくなる傾向であるがベトナムは多くなる傾向である。また、日本の場合、学外での社会活動・スポーツ活動に卒業後の進路決定に影響を与えられたダミー変数は転職確率が多くなっていくが、ベトナムは少なくなっていく結果がでた。
さらに、卒業後の進路決定に与えられたものである大学・学校の先生の説明変数は転職確率が同じ方向で変化する日本に対して、ベトナムはモデル１とモデル２とモデル３の間には大きな変化が起きた。さらに、影響を与えたものである親のダミー変数において、日本は転職確率が少なくなる傾向があるがベトナムは多くなる傾向がある。逆に、学外での社会活動・スポーツ活動から卒業後の進路決定に影響を与えたダミー変数において日本の結果には大きな変化があったがベトナムはなかったことも日本とベトナムとの相違点の一つである。また、家族構成または男性の家族構成の説明変数において、日本は条件次第に転職確率が変わったが、ベトナムにはそのようなことはなかった。その上、現在の仕事の役職は管理職であるダミー変数において、日本は転職確率が少なかった結果となるがベトナムは逆である。
共通点として、在学中に最初の仕事は決まっていたかどうかの説明変数は日本の結果と一致した。仕事に対する満足度の説明変数と男性の卒業年齢の説明変数においても、
日本とベトナムの結果は似ているといえる。

おわりに
本章では主に最小二乗法、トービット法、プロビット法を用いて推定された転職回数
および転職の有無と 28 種の説明変数を利用して行った 3 つの計量分析の解釈について論じてきた。ここで、計量分析の結果についてであるが、それぞれの計量分析方法の特徴と強い相関が確認されたものについて、総括することにしよう。
最小二乗法については、日本の場合、性別と年齢とキャリアコンサルタントとの付き合いと在学中最初の仕事を決めたかどうか、と卒業後の進路決定に大学・学校の先生か60

らの影響と子供の有無と男性の結婚状態と管理職である現在の仕事の役職は転職回数の変化において重要な決定要因であることが示された。一方、ベトナムの場合、年齢と在学中に最初の仕事を決定したかどうか、と男性の卒業年齢卒業と管理職である現在の仕事の役職は転職回数の変化において重要な変数であるという結論は日本との共通点である。日本の結果との相違点としては、性別と英語能力と卒業後の進路決定に親と大学・学校の先生からの影響と家族構成という説明変数は転職回数にとって統計的に有意ではない変数、かつ卒業後の進路決定にビジネス、インターンシップなど職業経験からの影
響と最初の入職経路という説明変数は転職回数に統計的に有意的な変数ということと示された。
トービット法については、最小二乗法より、トービット・モデルの方が係数の絶対値が小さい説明変数は日本とベトナムが異なることがわかった。トービット・モデルの法が係数の絶対値が小さくなった原因は述べられた。係数の絶対値が小さくなった説明変数のうち、男性の年齢以外、全ての説明変数はダミー変数である。説明変数がダミー変数の場合、とりうる値が 0 と 1 のみなので連続変数などに比べて、値の幅が小さいであるからであろう。また、年齢が高い男性の潜在変数の値がかなり小さな負の値となっており、トービットの係数がそれに引っ張られている可能性が原因の一つだと考えられる。
プロビット法については、プロビット・モデルは確率について推定する手法であり、OLS とトービット・モデルと区別する大きな相違点である。従って、係数より、限界効
果の方が重要である。プロビット法の限界効果は説明変数の平均値を用いて評価した値
で、説明変数が１単位増えると被説明変数は何％変わるのかを意味する。日本とベトナ
ムの分析結果から転職確率に影響を及ぼす変数には相違点も共通点もあることが示された。
本研究で用いた 3 つの計量分析については、それぞれの特徴があることがわかった。
そして、各計量分析方法において、日本とベトナムと比較して、相違点も共通点もあるといえる。それは、各国の政策や社会状況、習慣により影響を受けていると思われる。
次章では、今回の研究で有意とされた説明変数を中心に、日本とベトナムの政策や社会問題などといった各国の特徴を考慮し、政策的インプリケーションを導くことにする。

61

第６章 政策的インプリケーション
本章では、これまでの議論を総括し、第５章で行った分析に基づいて政策インプリケーションを導く。まず、これまでの章を要約すると下記のとおりである。第 1 章では、現在の日越における転職率および転職状況について、そして転職により与えられる影響について問題提起し、それらを解決するための研究方法について、解説した。つづいて、
第 2 章では、具体的な日本とベトナムの転職の変遷について考察した。まず、日本の全体的な転職状況について考察した。また、性・年齢階級別の転職率、そして就業形態別の転職率について言及した。その上で、日本では、男性より女性の方が転職率が高いことを明らかにした。加えて、年齢階級別では、若い者が最も転職率が高く、そして年齢が高くなるほど転職率が減る傾向にあった。特に 65 歳以上の人は転職率が最も低いこともわかった。また、転職の歴史的な変遷に関して、日本の雇用情勢の変化を考察しながら、転職とどのように影響を与え合うかを検討した。さらに、転職である課題に対して、日本政府はどのような政策を実施したのかも考察した。
つづいて、ベトナムにおける転職変遷について述べた。ベトナムの経済はドイモイ政策が実施される前と後で大きく変わってきた。そのため、転職を中心に、ドイモイ政策
はベトナムの労働市場にどのような影響を及ぼしたのかを考察した。さらに、ベトナム
は経済や政治の面において、日本と相違点が多く、従って転職をめぐる状況や変化などにも違うところがあるわけである。そういう相違点に基づいて、ベトナムと日本との比較もしてみた。さらに、世界の転職状況の変遷と日越との比較について述べた。ここで、先進国の経済情勢と新興国の経済変遷について説明した。具体的にはアメリカ、ドイツ、タイの転職情勢について研究した。先進国であろうと新興国であろうと、全体として転職率はある水準を超えると色々な影響を与えると思われ、転職率をコントロールする政策が必要ではないかと示唆した。
第 3 章では、具体的に日越における転職の決定要因を推定するために用いたモデルについて理論的考察をした。具体的には、サーチ理論を用いたモデル、ジョブマッチング理論による形成されるモデル、そして人的ネットワーク理論を用いたモデルについてそ
れぞれ先行研究に基づいて解説を行った。サーチ理論を用いた理由としては、労働経済学において、サーチ理論が大事な理論の一つであり、具体的には賃金が経験年数及び勤続年数とどのような影響を与えるのかと強調した。その関係に基づいて、転職率は経験年数とともに低下する傾向にある。また、経験年数が同様である場合、転職率は勤続年
数と正の関係があると推定できる一方、経験年数を一定ではない場合、転職率は勤続年62

数と負の関係を持っていることも推定できる。ジョブマッチング理論を用いた理由としては、これまでの転職について研究した文献には、転職率の増加においてミスマッチは大きな要因の一つだと言及されたのである。ジョブマッチング理論により、労働者は最初就職した企業で自分の能力を発揮できなかったり、仕事の内容や企業の雰囲気に合わなかったりする場合、能力や技術を発揮できる仕事に転職する傾向があるが、最初からマッチング性が高い仕事及び企業を見つけると、転職せずに、その企業で働き続けいくことを強調した。なお、人的ネットワーク理論に関して、キャリアコンサルタントや学校や先生や家族や知り合いなどの個人的なネットワークを活かして、仕事を紹介してもらうことは転職率とどのような関係があるのか指した。具体的には、人的ネットワークの効果を強調し、さらに転職する際、同じ人的ネットワークであっても強いネットワー
クと比べて弱いネットワークの方が効果が高く、転職した後の満足度が高いということを明らかにした。第３章の理論に基づいて、計量分析を行う際の説明変数に関するを仮説を立てた。特に、ジョブマッチング理論と人的ネットワーク理論を中心に、労働者の強みや仕事に対する満足度や卒業後の進路を決定するとき仕事を紹介してくれたネット
ワークおよびキャリアコンサルタントとの付き合いに注目して分析した。また、性別や年齢や家族構成などの個人の属性の変数も利用して、転職率との関係を検証することにした。
第 4 章では、本研究で用いたモデルとデータについて、解説を行った。性別、年齢、卒業後の進路を決めた時期、卒業後の進路決定に影響を与えたもの、在学中最初の仕事は決まっていたかどうか、自分の強み、最初の仕事の入職経路、現在の仕事の役職、仕事に対する満足度、キャリアコンサルタントとの付き合い、英語能力、家族構成、男性の家族構成を説明変数として利用して、日本とベトナムにおける転職の決定要因についての計量分析モデルの説明をした。推定は最小二乗法とトービット法とプロビット法の３つを用いて転職の決定要因について考察を行った。
第 5 章では、3 つの推定方法を用いて分析した上で、転職の決定要因について考察した。最小二乗法による分析結果に関しては、日本の場合は、
「性別」、
「年齢」、
「キャリア
コンサルタントとの付き合い」、「在学中最初の仕事を決めたかどうか」、「卒業後の進路決定に大学・学校の先生からの影響」、「子供の有無」、「男性の結婚状態」、「管理職である現在の仕事の役職」は転職回数の変化において重要な変数であり、転職回数と相関を持つという分析結果となった。一方、ベトナムの場合は、「年齢」、「在学中最初の仕事を決めたかどうか」、「男性の卒業年齢卒業」、「管理職である現在の仕事の役職」は転職回

63

数の変化において大事な変数であり、転職の決定要因という分析結果となった。トービ
ット法による分析結果に関しては、最小二乗法より係数の絶対値が大きいと予想される。
この件は、分析結果から確認された。日本の場合は、モデル１の「卒業後の進路決定に影響を与えたものであるビジネス経験」、「インターンシップなどの職業経験のダミー変数」、「男性が子供がいる変数」、「男性の年齢変数」と「最初の仕事の入職経路は大学・学校から紹介されるダミー変数」の 4 つの説明変数は OLS より、トービット・モデルの方が絶対値が小さい。それ以外、他の説明変数は想定どおり、OLS より、トービット・
モデルの法が係数の絶対値が大きいという結果となった。
ベトナムの場合は、モデル１の「男性ダミー変数」とモデル 3 の「自分の強み・セー
ルスポイント」である就業経験のダミー変数とモデル 2 とモデル 3 の「自分の強み・セールスポイント」である職業資格ダミー変数の 3 つの説明変数は OLS よりトービット・
モデルの方が係数の絶対値が小さいことがわかった。他の説明変数は想定通り、OLS に比べて、トービット・モデルの方が係数の絶対値が大きいということがわかった。また、
プロビット法による分析結果に関しては、日本とベトナムを比較して、相違点が多いということがわかった。具体的には、モデル 1 の男性ダミー変数、英語能力とモデル 2 のキャリアコンサルタントとの付き合い、学外での社会活動・スポーツ活動に卒業後の進路決定に影響を与えられたダミー変数、卒業後の進路決定に与えられたものである大学・学校の先生ダミー変数、影響を与えたものである親のダミー変数、学外での社会活動・スポーツ活動から卒業後の進路決定に影響を与えたダミー変数、家族構成変数、男性の家族構成変数、現在の仕事の役職は管理職であるダミー変数において、日本とベト
ナムの結果は大きな違いがあるとわかった。そして、共通点としては、在学中に最初の仕事は決まっていたダミー変数、仕事に対する満足度ダミー変数と男性の卒業年齢の説
明変数において、日本とベトナムの推定結果が相対的に異ならないことがわかった。
さて、以上の議論から、日本とベトナムで、どのような政策が望ましいか、論じることにしよう。第 1 章で述べたように、転職の是非には、議論の余地があるが、ここで、転職の負の側面をより重視し、転職を抑制する政策について考えることにしよう。計量分析の結果から推定された日本とベトナムにおける転職の決定要因として、個人的属性、卒業後の進路決定に影響を与えたもの、キャリアコンサルタントの役割、そして男性の家族構成という 4 つの面に分類することができた。まず、男性の卒業年齢や英語能力である個人的属性について考える。本研究で分析を行った結果によれば、日本の場合は、男性の卒業年齢は転職と相関しており、具体的には卒業年齢が高ければ高いほど、いわ64ゆる学歴が高ければ高いほど男性の労働者の転職率が減少する傾向である。この件は、ベトナムも日本と同様であった。この問題に対して、男性向けの高度な教育システムを設定する必要があると考えられる。男性は家族を世話する義務があると思われるので、経済的で途中で学校をやめ、あるいは研究進路に進めずに、就職する人数が多くなる傾向にあろう。そのため、男性の勉強や研究を支援する政策を実施すれば、男性の転職率も減っていき、全体的に労働市場が安定的になる可能性がある。
つづいて、英語能力の問題を考えよう。日本では、英語能力は転職に有意な負の影響を及ぼすことが第 5 章で明らかになった。つまり、英語能力が高い人は、英語能力が低い人よりも転職率が低い傾向にある。したがって、転職率を抑えるために、労働者の英語能力を高める政策が必要だと強調できる。かねてから、日本人は、英会話が苦手である傾向にあるが、より実践的な英語を学べるよう、学校での英語教育を検討することが重要であろう。一方、ベトナムに関しては、英語能力は転職率にどのような影響を及ぼすのか、本研究では明白に示されなかったため、少なくとも転職への影響という観点からは、英語の重要性は明言できない。
また、卒業後の進路決定に影響を与えたものの役割を考えてみよう。分析結果からみると、日本では、親や大学・学校の先生に影響を与えられた人は転職率が減少していく
ことがわかった。労働者の卒業後の進路における親と大学・学校の先生のアドバイスや意見が必要だと思われる。したがって、親と大学・学校の先生の大きな役割を理解した
うえで、労働者本人に相応しい就業を教えられるように、親と先生向けの就業や労働市
場に関するオリエンテーションやセミナーを行うべきだと考えられる。一方、ベトナム
では、労働者の転職率において親や大学・学校の先生の役割については、本研究の結果からは明言することはできない。しかし、卒業後の進路決定に影響を与えたものである
ビジネス経験またはインターンシップなどの職業経験は転職率を増加させうる。ベトナ
ムの労働者は、多くの職業を経験した方が知識や能力が高くなる、あるいは現在の仕事よりも良い仕事があると考える傾向にあるためだろう。さらにビジネス経験およびイン
ターンシップ経験があると、自分の希望と合う仕事であるかどうか瞬時に判断する傾向にあるので転職する傾向があるだろう。そのため、労働者のインターンシップや研修のとき、仕事に関する技能や知識だけでなく、労働者本人の希望をより詳細に吟味し、長期的に働くメリットあるいは転職のデメリットを詳しく説明すべきだと考える。これは、政府のみで不可能なので、企業との協力が必要であるはずである。代わりに、政府がそ
ういう労働者教育を行う企業を補助するというのも一案である。

65

さらに、キャリアコンサルタントの役割について検討することにしよう。日本では、結果によればキャリアコンサルタントは転職に正の影響を及ぼすことがわかった。つまり、キャリアコンサルタントの役割は労働者の転職意思あるいは転職する傾向を駆り立てる可能性がある。ここで、転職をはじめ、労働市場に対するキャリアコンサルタントの効果は、長所と短所があると思われる。長所として、転職意思がある労働者は、キャリアコンサルタントを通じて、賃金や労働条件などにおいて、現在の仕事より良い仕事を見つけられ、転職できる点がある。従って、仕事に対する労働者の熱意が高くなるとともに仕事の能率も高くなりうる。この点は、労働市場全体にとって効果的であろう。
一方、短所として、キャリアコンサルタントの存在は、労働者は自分で手間をかけて新たな仕事を探す必要がなくなり、いつでも転職できると思うようになり、真剣に職を選び、働き続けようという意識が弱まる可能性がある。軽率な理由からの転職が高まらないように、キャリアコンサルタントの役割をコントロールする政策が必要であろう。例
えば、労働者に指導や助言を行う前に、労働者の不満や問題および希望等を詳しく相談したり、労働者に転職のデメリットと問題を説明したりしてから労働者は転職すべきなのか、あるいは働き続けるのか労働者の願望や労働市場の状態に相応しいアドバイスを助言するということをキャリアコンサルタントに求めるのも一つの提案であろう。一方、ベトナムでは、結果からみると転職に対するキャリアコンサルタントの役割は本研究では強調できないものとなっており、社会、文化状況等を鑑み、慎重な対応が必要であるだろう。
最後に、男性の家族構成の条件を考えよう。第 5 章で分析した結果によれば、日本とベトナムとも男性が結婚している人の方が転職率が減少することがわかった。家族ができてから家族を世話する責任を負う男性は、安定的に働いた方がいいと思われるのである。そのため、男性の労働者が転職せずに、安心に同一の会社で働き続けていくように、
家賃手当や子供の教育の手当など家族を持っている男性を補助する福利厚生の政策が実施されることが重要であろう。
本研究では、データの制約により、賃金は転職率にどのような影響を及ぼすのかということや、転職率の増加を防ぐことにおける賃金の役割について明確にすることができなかった。しかし、転職をはじめ、労働市場において賃金は大事な役割を果たすという結果を他の論文で強調されていた。そのため、今後の課題として日越を中心に賃金と転職率との緊密な関係を深く研究すべきであろう。また、本研究では、転職を減らすべきという立場に立ち、増加させすぎない政策を考察してきたが、働き方改革が叫ばれ、職66

場でのハラスメントやメンタルヘルス等、多くの問題が注目されている中で、転職を増やしていくべきか、減らしていくべきかについて、慎重な議論が必要となるだろう。そのためには、転職の賃金や生産性、仕事の満足度等への影響に関する量的および質的研究など、さらなる研究が望まれよう。

67

あとがき
まずは、本稿の執筆にあたって、指導してくださった衣笠智子教授をはじめ、いつもお世話に成った他の神戸大学の教授の皆様に感謝の気持ちを示す次第である。
私は中学校四年生のとき、英語以外で他の外国語を勉強しようと思った。母と話し合ってから、翌日母が「君の日本語コースに申し込んだから日本語を勉強しなさい」と言って、私を行かせた。その時、正直言うと、日本語はどんな言語なのか全く想像がつかないまま、私は、母の指示に従って、日本語の塾に通っていた。その時、私にとって、日本と日本語は真っ白い紙のようだと言える。私は高校に入ってから日本語を専攻して正式的に勉強を始めた。つまり、8 年間ぐらい日本語を勉強している。高校を卒業してから、ハノイ貿易大学日本語学部に入学して、2 年間勉強をした。2015 年 10 月に、文部科学省の奨学金を受けて、日本の文化を研究する目的で１年間神戸大学国際教育総合センターに留学することになった。その時に、はじめて日本に来た。日本に留学していた１年間は、私の日本に対する考えや人生を変え、今の自分につながっている。留学するまで教科書を通じて日本のことを勉強していた私は、実際に日本の文化や生活を体験し、たくさんの日本人と接することで今まで気づいてないことに気づき、知らなかったことが勉強になった。2016 年 9 月に交換留学のプログラムが終わってから、帰国した。元々、貿易大学生向けの神戸大学経済学部の三年次編入生のプログラムがあるのを知っていたので帰国した後、応募して合格した。昨年の 4 月から三年次編入生として神戸大学経済学部に入学した。
また、私は私費で留学しているので、奨学金を受けないと勉強に集中できないはずである。友達から米山記念奨学金の制度を紹介してもらい、申し込んだ。過去の選考結果を参考にしたが、私のように海外から申請して選ばれたベトナム人は一人しかいなかった、さらに兵庫県では今まで海外から応募して選考された留学生はいなかったので、正直合格する可能性がないと思ったが、運良く選ばれ、西宮ロータリークラブで 2 年間お世話になることになった。奨学金を与えられ、勉強に集中でき、卒業するのに 2 年間で取らなければならない 67 単位を四年生の前期で無事に全て取ることができた。さらに、奨学金だけでなく、米山奨学会の 2680 地区により開催された活動やイベントに積極的に参加させていただくことで、ロータリアンの方々や他の奨学生、学友会の方々と交流することができた。また、社会貢献の活動に参加する機会も得て、日本が抱えている問題を認識し、日本人特に若者の考えを理解することができました。次に、日本の文化を体験して、日本人を理解して、日本をもっと好きになった。今後とも、日本の方々ととも68

に活動していきたい。
さらに、カウンセラーという米山奨学金の独自の制度のおかげで、
カウンセラーとその奥さんに出会えた。私はときどきカウンセラーとその奥さんと一緒に出かけたり、たびたびメールやラインでやり取りもするので、勉強や人間関係や日常生活などの悩みと疑問があれば、気軽に聞いて、アドバイスをもらいますのでその悩みやストレスをすぐ解決できる。 心から感謝の気持がいっぱいである。
実際、ゼミを希望するとき、神戸大学経済学部の授業を受けたことがないので経済学部の教授がわからないまま、ゼミ紹介の小冊子に書いてあることに基づいて希望した。
神戸大学の様々な偉い教授のなかで、衣笠智子教授の言葉を読むとき感動した。理由はいま述べたとおりである。まず、衣笠智子教授は留学する経験があるので留学生の悩みや困難などを理解するので、留学生である私に様々なアドバイスを教えてくれると信じている。これは、本当に助かると思っている。さらに、ゼミは計量分析のゼミであり、具体的には多くの理論に基づいて研究したり論文を書いたりするだけのゼミではなく、沢山のデータを集めて、そのデータを stata のような特定のソフトで分析することで、経済的な各要素との関係や経済にとって意味がある結果を出すことが特徴である。これは、貿易大学で勉強していたとき勉強できなかったので今回、経済的な知識を深めるために、勉強してみようと決めた。また、ゼミでは、経済問題についてのプレゼンテーションや
ディスカッション、生産現場や社会貢献団体の見学、実務家との交流、社会貢献活動への参加、その他色々な活動に参加し、実践的な体験も得ている。そのような活動を通じて、社会を見る目を養い、仕事をする上で重要なコミュニケーション能力や文章力やプ
レゼンテーション能力などを身に付けることを目指していることが衣笠智子教授のゼミの特徴である。
経済を勉強する人は、社会にでて学校で取得した経済の知識を活かして、社会が抱えている問題を理解し、社会に貢献できることをすべきだとはじめて気づいた。
その時点で、衣笠智子教授のゼミ生に絶対なりたくて、応募して選ばれた。いま振り返
ると、衣笠智子教授のゼミ生として選考されたことは何より幸いなことである。
三年生後半のとき、四年生の卒業論文を準備するために、卒業論文のテーマを考えさせていただいた。私はダブルディグリーであり、さらにせっかく神戸大学に留学しに来たので日越の掛け橋として日本とベトナムとも貢献できれば最も良いことだと思う。そのため、衣笠智子教授と繰り返し相談に乗っていただき、私は、経済面を中心に、日本とベトナムとの関係が徐々に深くなり、お互いに影響を与え合う背景には日越における転職の決定要因を研究すれば貢献的な意味があると考え、それを卒業論文のテーマにした。さらに、実際、研究を始めたあとでも衣笠智子教授に労働経済学の専門家である神69

戸大学の教授を紹介していただき、そして様々な助言をいただいたおかげで、本稿の執筆まで進めることができた。
また、参考文献を探したり読み進めていったりするところ、
日本とベトナムをはじめ、世界中における転職に関する研究を行っている方々の懸念を知っており、転職を中心に、労働市場の将来性について興味を持つようになった。労働
経済に関する卒業論文を書くので、労働経済学について詳しく研究されている神戸大学
経済学部の勇上和史准教授に労働経済学の観点から、分析の方法や考慮すべき変数、転職に関する理論について等アドバイスを頂いた。そのおかげで、気づかなかったことや見逃した視点に気をつけるようになった。さらに、計量分析をするとき、神戸大学経済学部北村友宏教師に stata に関するコマンドや基礎的な知識を教えていただき、そして理論に応じる分析方法などを相談していただいたおかげで、計量分析の結果を正しくて深く解釈できるようになった。言葉で言い表せないほど本当に感謝する。
加え、今回利用したデータはリクルートワークス研究所により行われ、”Social Science
Japan Data Archive”（SSJDA）東京大学のデータアーカイブ研究センターにより発行された「Global Career Survey，2012」である。この調査はアジア若年者の就労状態について相違点と共通点を明らかにする目的で行われた。対象は中国、韓国、インド、タイ、
マレーシア、インドネシア、ベトナム、日本である。また、アメリカ、ブラジル、ドイツ、ロシア、オーストラリアにおける若者の労働状態も調査を実施した。このような調査はこれまでなかったため、本研究の結果をもたらす一つの要素としてこの意味のある調査を実施してくれたリクルートワークス研究所、そして発行してくれた東京大学のデータアーカイブ研究センターに対する感謝の気持ちがいっぱいである。
本稿の執筆にあたって、ゼミ中、見学や社会貢献活動の体験を与えてくださり、さらに様々な助言をくださった衣笠智子教授、そしてお互いに協力したゼミの同期たち、また様々な形式で支援してくれた日本の方々に改めて感謝の気持ちをここに示す。

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