若年時のキャリア形成が将来の離職行動・就業形態に与える影響1

一橋大学 国際・公共政策大学院
公共経済プログラム 修士２年
神谷翔吾

2016 年 8 月

1

本稿は一橋大学国際・公共政策大学院公共経済専攻の講義「コンサルティング・プロジェクト」の最終報告書として、受入機関であるリクルートワークス研究所に提出したものである。本稿の内容はすべて筆者の個人的見解であり、受入機関の見解を示すものではない。制作にあたっては、リクルートワークス研究所 辰巳哲子研究員から多大な協力と有益な助言を頂いた。また、担当教員である横山泉先生、山重慎
二先生にも多くの助言を頂いた。ここに記して感謝を示したい。本稿に誤植などがあった場合すべて責任は自分にある。

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要約

新卒で就職をするも、三年以内といった早期に離職する「早期離職」は、(1)離職する従業員にかけた採用活動費用や OJT(=On the job training)費用が無駄になる、(2)離職した個人の人的資本の蓄積を困難にする、という点から経済に悪影響を与えると考えられる。15 歳から 24 歳の若年層の早期離職は、平成 12 年以降、高止まりを続けた後、減少傾向にあったが、平成 21 年を底として再び増加傾向にあり、前述の経済への悪影響を考慮すると、決して楽観できる状況ではない。厚生労働省等の調査から、これらの「早期離職」の原因として、労働条件や人間関係、仕事そのものとの相性が悪かったことなどが挙げられ、これらの原因そのものが学校教育から生まれる可能性も指摘されていた。
そこで本稿では、中等教育における個人の経験と、その後の仕事における離職行動との関係を、マイクロデータを用いて分析した。その結果、就業体験の経験が、離職は有意に引き下げることはなかったが、正規雇用就職率を有意に引き上げることが明らかとなった。先行研究では高卒者の早期離職は、大卒以上の早期離職と比較して、無職期間が長くなることや、次の職に就いた際に賃金の下落率が大きくなることが示されていた。従って高卒者の正規雇用就職率の向上を通じた早期離職の抑制を図るためにも、職業教育の充実が急がれる。

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目次
第 1 章 序章・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ pp.4~8
第 2 章 先行研究・本論文の位置づけ ・・・・・・・・・・・・・・・・・pp.9~11
第 3 章 分析・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・ pp.12~30
3.1

データ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ pp.12~16

3.2

プロビット分析とその結果 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ pp.16~22

3.3

傾向スコアマッチングとその結果・・・・・・・・・・・・・・・ pp.22~30

第 4 章 考察 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

p.31

参考文献 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・pp.32~34
調査票 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ pp.35~

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第１章

序章

15 歳から 24 歳の若年層の就業状況、中でも、新卒で就職をするも、三年以内といった早期に離職する「早期離職」の増加が、問題となっている。
厚生労働省の雇用動向調査(2014)によると、若年層の離職率2は 19 歳以下の男性で 37.7%、女性で 32.9%、20-24 歳の男性で 24.2%、女性で 29.6%であり、全年齢離職率の 15.5%と比較すると相対的に高い。とりわけ、新卒3で就職し、三年以内に離職を行う「早期離職」が、若年層の離職の中の多くを占める。図１は、最終学歴別の早期離職の推移を示したものである。中学校卒、高校卒、短大卒、大卒といずれの学歴においても、就職した者のうち早期離職を行った者の割合は平成 12 年以降高止まりを続けた後減少傾向にあったが、平成 21 年を底として再び増加傾向にある。こういった早期離職の増加は、経済に様々な悪影響をもたらす可能性が考えられる。
新規学卒者の早期離職は、中里(2015)でも指摘されているように、以下のような点から経済に悪影響を与えていると考えられる。(1)離職する従業員にかけた採用活動費用や OJT(=On the job training)費用の無駄や、職場のモチベーショ
ン低下につながる。(2)離職した個人の人的資本の蓄積を困難にし、結果として個人の生産性を引き下げる。(3)離職後、非正規雇用者として転職する場合が多く、その後の生産性が低くなる、などである。
まず、早期離職が個人の生産性、および会社の収益率にもたらす悪影響について論じた先行研究を紹介する。日本経済研究センター(2011)では、従業員の早期離職のもたらす悪影響について、早期離職する従業員に費やした採用活動
費用と OJT 費用が、すべて埋没費用となってしまうことをあげている。また、
Becker(1964)と Mincer(1974)によって取り上げられた、勤続による仕事への「慣れ」や、勤続中に施される教育投資によって個人の生産性が高まるとされる人的資本理論の観点から見ると、早期離職は人的資本の蓄積を困難にすると考えられる。なぜなら、個人に蓄積される中心的な能力である企業特殊的能力は企業によって異なり、転職後の継続的な企業特殊的能力の蓄積は困難であるため、他企業への転職を行うと、個人の生産性の向上を妨げてしまうと考えられるからだ。人的資本理論については実証分析も進められており、それらからも賃金で換算された生産性の低下を読み取ることが出来る。阿部(1996)では、労働者が離職・転職を行うと、賃金の低下といった産業特殊的人的資本の損失が発生することを実証的に示した。また、萩原(2014)では、新卒入社後、3 年以上
2一年間の離職者数を常用雇用者数で割ったもの。詳しい推計方法は「厚生労働省の結果」http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/9-23-1b.html#link01 にある。
3 ここでの「新卒」は教育機関を当該年度中に卒業する者を指す。

雇用動向調査調査

4継続して最初の会社に勤務してから離職する場合にはその後の賃金に有意な差がないが、3 年以内に離職してしまった場合はその後の賃金に負の影響が存在することを示した。白石・藤井・高山(2013)では、新卒で正社員として職についた男性に絞った実証分析を行い、新卒就職後 5 年以内に離職した個人は、30歳の時点で不安定な雇用形態にある可能性が相対的に高いということを示した。人口減少が進む日本において、個人の生産性の向上の妨害は長期的には日本経済の成長を阻害する可能性がある。
また、労働者に離職されてしまう会社にも悪影響があると考えられる。長島(2007)では、『就職四季報 2007 年度版』(東洋経済新報社)に掲載されている企業4を対象に、各企業の大卒の新卒者の三年以内の離職率が企業利益に与える影
響を、操作変数法によって分析を行った。長島は分析結果から、『新規大卒者
三年以内離職率が高い企業ほど人材育成の効率性が低下していて、これによって企業利益は負の影響を受けていると考えられる』5と結論付けている。
これらの先行研究より、早期離職は経済に悪影響をもたらしている可能性があると考えられる。しかし、こういった指摘の一方、早期に離職を行い、その後転職を行うことによってその個人の生産性が増加するという理論もある。それが、Jovanovic(1979b)で紹介されている、ジョブ・マッチング理論である。ある個人が、自分に合わない仕事に就いてしまい、現在の仕事を続けても生産性の上昇が見込まれない場合を想定する。この場合、前述のベッカーの人的資本理論とは違い、労働者は転職によってより自分自身に合った仕事を発見することで、自身の生産性を引き上げることができる。従って、離職・転職によって生産性は上昇すると考えられる。この考え方を理論化したものがジョブ・マッ
チング理論である。この理論の実証研究として戸田・馬(2004)がある。この論文では、若い内の離職・転職がその後の個人の生産性に及ぼしている影響を、
ジョブ・マッチング理論に基づいて分析している。最初に就職したのち、3 年以内に離職・転職した場合は賃金率への影響は有意ではないが、5 年以内に転職した場合は、有意に賃金率を高めているという結果が得られた。以上の結果から同論文では、働く期間が短く、自身にマッチしているかどうか見極められない状態で離職・転職をするよりも、見極めを十分行える期間働くことで、マッチした職業を発見できるという意味で、ジョブ・マッチング理論が当てはまる可能性が高いとしている。
以上のように、ジョブ・マッチング理論から離職行動を見た際には、むしろ個人の生産性を高める可能性が考えられる。しかし、日本においてジョブ・マ

4

分析対象は、大卒の新卒者の三年以内の離職率を掲示している企業のみとなっている。
長島伸太郎(2007)「新規大卒三年以内離職率が企業利益に与える影響に関する研究」東京工業大学 大学院社会理工学研究科・工学部 社会工学専攻・社会工学科 学位論文便概集 2008 No,39.p2 より引用
5

5

ッチング理論の研究は少なく、海外においてその研究が盛んである。なぜなら海外では雇用の流動性が高いために若年者の労働移動費用は相対的に低く、離職後、次の職に移りやすいことから、よりジョブ・マッチング理論の当てはまりがよいと考えられているからである。海外においては離職・転職といった行
為は、キャリアの中で自身にマッチした職業を選ぶ行為であると理解されている。例えば Bachmann et al(2009)や Oreopoulos et al(2012)では、離職・転職が不景気の中就職活動を行ったことによる不本意な初職状態から脱し、現状の低い賃金水準から好景気時に就職活動を行った世代の賃金水準に並ぶための有効な手段であることを示している。このように海外の研究ではジョブ・マッチング
理論の当てはまりがよいことが多くの研究によって示されている。また、Topeland Ward(1992) では、アメリカの若年労働者の離職・転職を分析し、そういったジョブサーチの行為が長期的かつ安定的な雇用を獲得するための過程である
ことを示した。しかし日本においてはアメリカのようにすぐに次の職業に移れないことが想定される。従ってジョブ・マッチング理論は日本においてはあて
はまりが悪く、早期離職によるデメリットの方が、メリットと比較して大きいと考えられるため、本稿では早期離職の要因の追求とその抑制について考えていく。
若年層が早期に離職を行う理由を整理する。厚生労働省「平成 25 年若年者
雇用実態調査」では、転職経験を有する、大学や高等学校等に在学していない
若年労働者(15-34 歳)を対象としたアンケート調査から、「初めて就職した会社を離職した理由」について回答を得ている。この結果によると、「初めて就職した会社を離職した理由」として「労働時間・休日・休暇の条件がよくなかった」と回答した割合が 22.2%と最も多く、次いで「人間関係がよくなかった」
が 19.6%、「仕事が自分に合わない」が 18.8%であった。
また図２は、(株)UFJ 総合研究所「若年者のキャリア形成に関する実態調査」(2004 年厚生労働省委託調査)における結果を掲載しているが、これによると、35 歳以下の求職者は、正社員に比べ学校生活において「就業に関する教育6をもっと提供してほしかった」としている。
以上から、離職の大きな原因の一つに、職業選択時に自らに合う仕事に就けなかった、あるいは見出せなかったことが考えられる。また、若年層の求職者において、就業に関する教育の充実が求められていることから、教育内容が職業選択や早期離職に影響を与えている可能性が考えられる。

6

この調査では「職業に必要な専門的知識・技能など」「社会人としてのマナー」「各職業の内容」「職業の選び方」「労働者の権利等、必要な基礎的情報」「就職活動のノウハウ」「フリーターや無業者のリスク」を職業に関する教育としている。

6

本論文の構成は以下のとおりである。第 2 章では、先行研究・本論文の位置づけについてまとめ、第 3 章では分析モデルや分析データについて説明をし、第 4 章では定量分析の結果を報告する。

図１ 新規学卒就職者の在職期間別離職率の推移【出所】厚生労働省「新規学卒者の離職状況に関する資料一覧」より引用
http://www.mhlw.go.jp/topics/2010/01/tp0127-2/24.html
7

図２

学校生活を通じてもっと教えて欲しかったこと【出所】厚生労働省(2008)「平成 20 年版労働経済の分析」((株)UFJ 総合研究所「若年者のキャリア形成に関する実態調査」(2004 年厚生労働省委託調査))
http://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/08/dl/02_0002.pdf

8

第２章

先行研究・本論文の位置づけ

本章では、先行研究の紹介を行い、これらを踏まえたうえで、本稿が取り扱うテーマ等を示す。
国立教育政策研究所(2014)では、公立高校の普通科、農業科、工業科、商業科を卒業して「就職」もしくは「上級学校(大学・短期大学・専門学校等)に進学した後、就職」を経験した者の中で、離職を経験した者に対して、個別面談聴取法7による調査を行っている。この調査から、『以下の条件に当てはまる者
については、高卒就職者全体の平均からみて一次就職先での在職期間が大幅に短縮される傾向があることが明らかとなった。(中略)進路学習及び進路に関する担任からのアドバイスの双方について、記憶に残っていない(または無回答である)。』8ということがわかった。この研究結果から、ある個人が受ける学校
教育の内容は、早期離職に影響を及ぼしていると推察できる。野村総合研究所(2013)では、学生及び専業主婦（夫）を除く 18～30 歳までの若年就業者及び若年無業者を対象に、キャリア教育、マッチング、キャリア・アップに関して、
インターネットによるアンケート調査を実施している。この調査では、調査対象者が高等学校在学中に受けた教育のうち、就業に関する 9 種類の教育9をキャ
リア教育と定義し、この教育への印象の度合いと調査対象者の雇用形態の関係を調べている。この調査結果を掲載した、内閣府「平成 25 年度年次経済財政報告」には、『調査結果によると、高卒就職者の場合、在学中に「職業人（企業からの派遣講師等）による実践的な授業・ワークショップ」に参加した者の割合は、正規雇用者が 14.6％である一方、「望まずに非正規」の雇用者が参加した割合は 5.7％となっており、その差は 2.6 倍である。同様に、「コミュニケーションやマナーを学ぶ授業」を受けたかどうかの受講有無に大きな差がある。』10とある。これらの状況を表したのが図３である。この調査から、高校
7

調査票を用いた面接調査のこと
国立教育政策研究所(2014)「高等学校政策全般の検証に基づく高等学校に関する総合的研究」p369 より引用
9 野村総合研究所(2013)は、以下の九種類の教育を「キャリア教育」と定義している。
授業興味や職業適性などの検査
A) 職業人(企業からの派遣講師等)による実践的な授業・ワークショップB) 職業人や地域の人に仕事の話を聞く授業
C) 職場体験学習・インターンシップ
D) ボランティア活動
E) 進路の目標や計画を考える授業
F) 履歴書作成・面接対策など就職活動の進め方に関する授業
G) コミュニケーションやマナーを学ぶ授業
H) 労働法や就労支援の仕組みに関する授業
10 内閣府「平成 25 年度年次経済財政報告」p258 より引用

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時に受ける「職業に関する教育」は、受講者の将来の雇用形態に影響を及ぼす可能性があることが推察できる。また、中里(2014)や、梅崎、田澤(2013)では、大学における個人の活動と、その後の就職と継続について分析を行っている。
この研究では、「将来のビジョンを明確にしており、将来のことを調べて考えることを行っている学生ほど、早期離職の確率が低くなること」を示した。従って学生時代の活動や教育内容が将来の離職の選択に影響を与えていると考えられる。玄田・黒澤(2001)では、景気が悪い時期に就職活動を行ってしまった
ために起こる不本意就職や、職業意識・学歴が低いこと、進路指導の不足などを早期離職の原因との仮説を構築し、実証分析を行っている。分析の結果か
ら、学校に在籍している際にしっかりとした進路指導を受けた個人は転職する
回数が少ないことや、景気が悪い状態で不本意な就職先を選んだ個人は、のちに景気が回復し、良くなったときに本来希望していた就職先に転職する確率が高い、といったことを示した。さらに、太田(2010)は、早期に離職する若者には、入社する前段階における会社についての理解不足や、社内教育への不満などの要因が離職に対して効果をもたらしていた可能性を示唆している。
以上の先行研究から、学生時代の授業内容や経験は、将来の就業形態や離職の確率に影響を及ぼしている可能性が示唆された。しかし、上述の先行研究では十分ではない部分がある。例えば国立教育政策研究所(2014)では、調査対象のサンプル数が普通科で 13 名、農業科で 31 名、工業科で 10 名、商業科で 44
名となっており、科によってサンプル数に偏りがある上に、普通科、工業科においてはサンプル数が 10 名強と少ない。また野村総合研究所(2013)では「望まない非正規雇用」11に焦点が当てられており、その後の離職については触れられていない。中里(2014)や、梅崎、田澤(2013)は、大学における個人の経験が離職に与える影響を分析しており、高卒者及び高校での教育内容に焦点をあてていない。などである。本論文では、これらの不十分な部分を解消しつつ、分析を行う。具体的には、分析過程において分析対象を最終卒業学歴別に区分けをする。また、サンプル数を増やす。そして、野村総合研究所(2013)にならい、キャリア教育のもたらす影響に関して、早期離職に着目して分析する。分析結果から早期離職の抑制に効果的な教育内容を考察する。

11「望まない非正規雇用」とは、「望まず非正規のまま(転職の有無は問わない)の雇用者」を意味する。

10

図３ 高等学校在学中におけるキャリア教育の影響【出所】内閣府「平成 25 年度年次経済財政報告」(株)野村総合研究所(2013)「平成 24 年 若年者のキャリア教育、マッチング、
キャリア・アップに係る調査実態」(内閣府委託調査)
http://www5.cao.go.jp/j-j/wp/wp-je13/pdf/p03011_2.pdf

11

第３章 分析
本章では、以下の仮説をプロビット分析と傾向スコアマッチングの二つの手法で分析する。
・高校時代の就業体験への参加は、早期離職、賃金の低下を伴う早期離職、離職理由に「仕事が自分に合わなかった」と回答する割合、を抑制する。また、高校時代の就業体験への参加は、初職において正規雇用に就職する確率を高める。
・高校時代のアルバイト経験は、早期離職、賃金の低下を伴う早期離職、離職理由に「仕事が自分に合わなかった」と回答する割合、を抑制する。また、高校時代のアルバイト経験は、初職において正規雇用に就職する確率を高める。
3.1 データ
分析で使用するデータの出典とその定義は、以下のとおりである。データ
は、リクルートワークス『ワーキングパーソン調査』(2014 年)より出典した。
本データの対象は以下のとおりである。データの記述統計量は表１に掲載した。
【本分析で用いる「ワーキングパーソン調査」の対象】
・東京・千葉・埼玉・神奈川のいずれかの地域に住んでいる。
・18～69 歳である。
・2014 年 8 月 25 日～8 月 31 日に、一日でも働いた。
・正社員、パートタイマー、契約社員・嘱託、フリーター(社会人アルバイター)、派遣社員、業務委託・フリーランスのいずれかに該当する。
・分析は、離職を一度もしていない個人と、離職を一度しか行っていない個人を対象に行った。
【分析で使用するデータ】
A.説明変数：後期中等教育課程における経験を表す変数①就業体験ダミー：調査票の質問 F13 の表側(3)「就業体験(職場体験やインターンシップなど)」で 1～4 を回答した者は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数(以下、「就業体験ダミー」)。調査票の質問 F13 参照。
②アルバイト経験ダミー：調査票の質問 F13 の表側(9)「アルバイト経験」で 1～4 を回答した者は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数(以下、「アルバイト
経験ダミー」)調査票の質問 F13 参照。

12

表１．記述統計量
N=5862
Mean

変数名

学
歴
ダ
ミ

数

新卒三年以内離職ダミー

0.11170.3151655

新卒三年以内賃金低下離職ダミー

0.6011

0.2395358

仕事内容への不満離職(複数選択)ダミー

0.07850.2689460

仕事内容への不満離職(単数選択)ダミー

0.0411

0.1986241

就業体験ダミー0.58440.49293412

アルバイト経験ダミー

0.76940.42121346

年齢39.5184

12.3688

男性ダミー

0.674

0.46883951

高卒

0.1692

0.375

992

短大/専門卒

0.168

0.3739985

大卒ダ

0.66270.47383885

初職正規雇用ダミー

0.83310.3729

4884

0.002

0.0452

12

業

0.042

0.2005246

業

0.21480.41071259

0.09690.2958568

0.01280.1124

75

0.139

0.346

815

0.04980.2176

292

農

業
種
ダ
ミ

ダミーで 1 を取る

S.D

/ 業・

業・水産業/ 業

・

業

気・

ス・水

情報通
業

業

・

供

業

13

金

・

業

不動産業

422

0.01520.122389

業

0.0273

0.163

160

・

業

0.05730.2325336

0.05150.221

302

0.00340.058320

その他サービス業

0.082

0.2744

481

公務

0.058

0.2338340

99 人以下0.24670.43111446

499 人以下

0.18510.38841085

999 人以下

0.09280.2902544

1000 人以上

0.40890.49172397

公0.06650.2492

390

便業

ダ
ミ

0.2585・

教育・学習支援業

初
職
の
企
業
規

0.072

就業体験ダミー×高卒ダミー：就業体験ダミーと、調査票の質問 SQ36-1 で1~2 を回答した者は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数(以下、「高卒ダミー」)のクロス 。高卒者への就業体験の効果を 定するために用いた。調査票の質問 SQ36-1 参照。
就業体験ダミー×短大専門卒ダミー：就業体験ダミーと、調査票の質問 SQ361 で 3～5 を回答した者は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数(以下、「短大専門卒ダミー」)のクロス 。短大や専門学校卒業者への就業体験の効果を 定するために用いた。調査票の質問 SQ36-1 参照。
アルバイト経験ダミー×高卒ダミー：アルバイト経験ダミーと、高卒ダミーのクロス 。高卒者へのアルバイト体験の効果を 定するために用いた。
アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー：アルバイト経験ダミーと、短大専門卒ダミーのクロス 。短大や専門学校卒業者へのアルバイト経験の効果を定するために用いた。
14

就業体験ダミー×初職正規雇用ダミー：就業体験ダミーと、調査票の質問
Q37 で 1 と回答した者は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数(以下、「初職正規雇用ダミー」)のクロス 。初職に正規雇用についた者への就業体験の効果を検証するために用いた。
アルバイト経験ダミー×初職正規雇用ダミー：アルバイト経験ダミーと、初職正規雇用ダミーのクロス 。初職に正規雇用についた者へのアルバイト経験の効果を検証するために用いた。
就業体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー：就業体験ダミーと高卒ダ
ミーと初職正規雇用ダミーのクロス 。高卒で初職に正規雇用についた者への就業体験の効果を検証するために用いた。
就業体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー：就業体験ダミーと短大専門卒ダミーと初職正規雇用ダミーのクロス 。短大や専門学校卒で初職に正規雇用についた者への就業体験の効果を検証するために用いた。
アルバイト体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー：アルバイト経験ダ
ミーと高卒ダミーと初職正規雇用ダミーのクロス 。高卒で初職に正規雇用についた者へのアルバイト経験の効果を検証するために用いた。
アルバイト体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー：アルバイト
経験ダミーと短大専門卒ダミーと初職正規雇用ダミーのクロス 。短大や専門学校卒で初職に正規雇用についた者へのアルバイト経験の効果を検証するため
に用いた。
B.

説明変数
新卒三年以内離職ダミー：調査票の質問 Q18 で 1 と答え、 つ初職の勤続年
数が３年 満の人は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数。調査票の質問 Q18
及び Q25 参照。
新卒三年以内賃金低下離職ダミー：調査票の質問 Q18 で 1 と答え、 つ初職の勤続年数が３年 満かつ転職後二年間の平均年収が前職の最後の一年の平均年収を下回っている人は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数。この変数は、ジョブ・マッチング理論が存在することから、賃金で 定した生産性が低下す
る離職に焦点を当てた。調査票の質問 Q18 及び Q25 及び Q33 参照。
職した理由として「仕事内容への不満」が挙げられているかどうかを表す
変数：調査票の質問 Q21 で 9 「仕事内容への不満」を回答した人は 1 を、それ以外は 0 を取るダミー変数。調査票の質問 Q21 参照。
初職正規雇用ダミー

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3.2

プロビット分析とその結果

上述のダミー変数への変換を行ったデータを用いて、プロビット分析を行った。分析モデルは以下の通りである。

P = x$% + '$( + )説明変数 P は上記 から の変数を、説明変数'は上記①から の変数を用いた。それ れの分析について、分析対象となっている個人の年齢、年齢の二、性別、初職の業種、初職の企業の従業員規 、学歴、初職正規雇用ダミーを、コントロール変数 X として導入している。その結果が表２～ である。なお、表では効果を報告しており、標準誤差は不均一分 に対 して、なロバ
スト標準誤差を用いた。定数 はすべての に まれている。
次に、分析結果の報告を行う。就業体験やアルバイト経験といった、学生時代に積むことのできる仕事経験は、将来の早期離職や賃金の低下する早期離職、また「仕事が自分に合っていないためにやめた」という離職理由に対して、仮説と整合的な有意な影響はなかった。しかし表 を見ると、就業体験は短大専門卒のクロス において、初職で正規雇用に就くことに有意に正の影響を及ぼしていた。

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表２．プロビット分析(

説明変数：新卒三年以内離職ダミー）
説明変数

新卒三年以内離職ダミー①就業体験ダミー②アルバイト経験ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー

就業体験ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー(1)～(12)(13)-0.00647-0.0339(0.00815)(0.0262)-0.0171*-0.0303(0.00972)(0.0289)-0.0170-0.0218(0.0196)(0.0350)-0.0065-0.0116(0.0199)(0.0417)0.0631**0.0731(0.0362)(0.0564)-0.0108-0.0342(0.0252)(0.0351)

0.0537***0.0494*(0.0194)(0.0279)

0.02310.00319(0.0205)(0.0279)-0.0014-0.00280(0.0462)(0.0468)-0.0351-0.00390(0.0387)(0.0483)0.00020.0137(0.0581)(0.0450)-0.0274

0.0576(0.0532)(0.0561)

yes

yes

5,826

5,826

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

年齢/年齢の二/従業員規/男性ダミー/業種ダミー

ダミー/学歴ダミー/初職正規雇用ダミー*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)～(12)は①～
たモデル。
として

をそれ

にクロス

れ説明変数として入れ、コントロールにはそれが存在する場合のみ、そのクロス

めて推定している。(13)は①～

れの要

を単

で追加し

を構成する各変数も、コントロール変数

をすべて入れたモデル。

17

表３．プロビット分析(

説明変数：新卒三年以内賃金低下離職ダミー）
説明変数

新卒三年以内賃金低下離職ダミー①就業体験ダミー②アルバイト経験ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー

就業体験ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー(1)～(12)(13)-0.00476-0.0148(0.00599)(0.0181)-0.0115-0.0341(0.00727)(0.0228)0.0117-0.00781(0.0182)(0.0258)

0.0017-0.00848(0.0158)(0.0281)0.0459**0.0536(0.0299)(0.0465)0.0004-0.00745(0.0202)(0.0286)

0.028

0.0159(0.0138)(0.0194)

0.0236*0.0178(0.0137)(0.0181)0.02750.0315(0.0452)(0.0472)-0.01410.0123(0.0294)(0.0402)0.0066-0.00119(0.0455)(0.0297)-0.01830.0197(0.0362)(0.0376)

Yes

yes

5,806

5,806

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

年齢/年齢の二/従業員規/男性ダミー/業種ダミー

ダミー/学歴ダミー/初職正規雇用ダミー*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)～(12)は①～をそれしたモデル。

にクロス

ル変数としてめて推定している。(13)は①～

れ説明変数として入れ、コントロールにはそれが存在する場合のみ、そのクロス

れの要

を単

で追加

を構成する各変数も、コントロー

をすべて入れたモデル。

18

表．プロビット分析(

説明変数：仕事内容への不満離職(複数選択)ダミー）
説明変数

仕事内容への不満離職(複数選択)ダミー①就業体験ダミー②アルバイト経験ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー

就業体験ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

年齢/年齢の二/従業員規/男性ダミー/業種ダミー

ダミー/学歴ダミー/初職正規雇用ダミー(1)～(12)(13)-0.0187-0.155(0.0388)(0.118)0.04610.0281(0.0425)(0.113)0.113

0.00947(0.130)(0.190)0.1856*0.292(0.1082)(0.219)0.19190.277(0.1691)(0.198)-0.0008

0.0534(0.124)(0.201)0.0871

0.0660(0.0914)(0.130)0.0161

0.0539(0.0991)(0.126)0.32030.349(0.270)(0.288)0.0882-0.0477(0.2123)(0.214)-0.1414-0.221*(0.233)(0.132)-0.0711-0.113(0.283)(0.167)

yes

yes

649

649

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)～(12)は①～

をそれ

ル。

が存在する場合のみ、そのクロスにクロス推定している。(13)は①～

れ説明変数として入れ、コントロールにはそれ

れの要

を単

で追加したモデを構成する各変数も、コントロール変数としてめてをすべて入れたモデル。なお、分析対象は離職経験者のみである。

19

表．プロビット分析(

説明変数：仕事内容への不満離職(単数選択)ダミー）
説明変数

仕事内容への不満離職(単数選択)ダミー①就業体験ダミー②アルバイト経験ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー(1)～(12)(13)0.00587-0.0216(0.0302)(0.0981)0.02130.0397(0.0332)(0.0906)

0.0007-0.0315(0.0879)(0.131)

0.097

0.0539(0.1014)(0.192)0.01490.0971(0.1171)(0.176)-0.04310.172(0.1163)(0.211)-0.0167

0.00454(0.073)(0.105)0.084-0.0266(0.231)(0.108)0.09160.146(0.232)(0.290)0.231

0.0731(0.0882)(0.227)

0.0923-0.122(0.136)(0.0866)-0.377***-0.113(0.0314)(0.102)

yes

yes

644

644

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー

就業体験ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

年齢/年齢の二/従業員規/男性ダミー/業種ダミー

ダミー/学歴ダミー/初職正規雇用ダミー

c p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)～(12)は①～
にクロス

をそれ

れ説明変数として入れ、コントロールにはそれ れの要 を単 で追加したモデル。

が存在する場合のみ、そのクロス を構成する各変数も、コントロール変数として めて推定している。(13)は①～ をすべて入れたモデル。なお、分析対象は離職経験者のみである。

20

表．プロビット分析(

説明変数：新卒三年以内賃金低下離職ダミー）
説明変数

新卒三年以内賃金低下離職ダミー①就業体験ダミー②アルバイト経験ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー

就業体験ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー×初職正規雇用ダミー(1)～(12)(13)-0.0076

0.0237(0.0419)(0.118)-0.0268-0.170(0.047)(0.111)

0. 2070.0103(0. 0974)(0.183)0.094-0.0170(0.096)(0.203)0.035

0.0465(0.155)(0.194)-0.0450.0904(0. 123)(0.188)-0.011-0.104(0.093)(0.132)

0.172

0.209

(0.104)(0.130)0.286

0.352***(0.166)(0.136)0.02040.128(0.238)(0.213)0.068-0.175(0.209)(0.205)-0.063-0.108(0.305)(0.198)

yes

yes

647

647

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー×初職正規雇用ダミー

年齢/年齢の二/従業員規/男性ダミー/業種ダミー

ダミー/学歴ダミー/初職正規雇用ダミー*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)～(12)は①～
ル。

をそれれ説明変数として入れ、コントロールにはそれ れの要 を単 で追加したモデにクロス が存在する場合のみ、そのクロスを構成する各変数も、コントロール変数として めて推定している。(13)は①～ をすべて入れたモデル。なお、分析対象は離職経験者のみである。

21

表．プロビット分析(

説明変数：初職正規雇用ダミー）

説明変数
初職正規雇用ダミー①就業体験ダミー②アルバイト経験ダミー

就業体験ダミー×高卒ダミー

就業体験ダミー×短大専門卒ダミー

アルバイト経験ダミー×高卒ダミー

アルバイト経験ダミー×短大専門卒ダミー/男性ダミー/業種ダミー

年齢/年齢の二/従業員規

ダミー/学歴ダミー(1)～(6)(7)0.0204**0.00557(0.00917)(0.0122)0.01320.0134(0.0106)(0.0138)

0.01920.0319*(0.0192)(0.0190)0.0192*0.0272(0.0211)(0.0214)-0.0212-0.0329(0.0272)(0.0301)

0.01180.00175(0.0291)(0.0320)

yes

yes

5,833

5,833

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1(1)～(6)は①～をそれ追加したモデル。

れ説明変数として入れ、コントロールにはそれにクロス

ントロール変数としてが存在する場合のみ、そのクロス

めて推定している。(7)は①～

れの要

を単

で

を構成する各変数も、コをすべて入れたモデル。

3.3 傾向スコアマッチングとその結果
プロビット分析では、観察できない要因による 落変数バイアスが生じている可能性が考えられるため、その推定 がでない可能性が考えられる。そこで本 では、就業体験やアルバイト経験が、その後の就業形態及び早期離職に及ぼす影響を、平均 置効果で推定する。分析手法は傾向スコアマッチングを用いた。傾向スコアマッチング法を採用することで、できる り「 た」特性を ち、就業体験やアルバイト経験の有無のみが異なるような個人間の比較が可能になるため、就業体験やアルバイト経験のな効果を 出できることが期 される。本分析においては傾向スコアを用いた分析のうち、ニア ス
ト・ネイバー・マッチングを採用した。傾向スコアを算出したロジット分析については、表 に掲載した。
22

結果についての報告を行う。結果は表１ に掲載した。就業体験、アルバイ
ト経験は早期離職や賃金の低下する早期離職に対して有意な影響はなかった。しかしプロビット分析の結果と同様、就業体験は、初職で正規雇用に就くことに有意に正の影響を及ぼしていた。
表．傾向スコアの推計

説明変数

年齢

年齢の二

男性ダミー

海

手

田

山形

島

馬

(1)

(2)

就業体験ダミアルバイト経験ダミーー-0.166***0.0358*(0.0166)(0.0185)0.00183***-0.000411*(0.000194)(0.000217)

0.277***

0.141*(0.0626)(0.0721)0.253-0.955(0.475)(0.660)0.305-1.633**(0.562)(0.716)0.515-1.169(0.611)(0.765)0.527-0.842(0.515)(0.695)-0.232-1.233*(0.577)(0.743)0.618-0.969(0.568)(0.734)0.442-0.789(0.510)(0.693)0.283-0.593(0.500)(0.691)0.299-1.320*(0.516)(0.686)0.672-1.091

23

埼玉

千葉

東京

神奈川

新

山

石川

(0.534)(0.703)0.524-0.508(0.443)(0.634)0.513-0.514(0.443)(0.635)0.490-0.543(0.439)(0.630)0.417-0.591(0.441)(0.632)0.542-0.623(0.520)(0.710)-0.266-1.251(0.661)(0.810)0.0778-1.209(0.610)(0.770)1.567**

井(0.792)
山

長野

知

三重

京

大

府

府

0.666

-0.0799(0.639)(0.888)-0.236-0.687(0.522)(0.706)0.907-1.492**(0.602)(0.739)0.294-0.823(0.487)(0.672)0.292-0.860(0.482)(0.666)0.235-0.296(0.607)(0.838)-0.187-1.364(0.725)(0.855)0.0114-0.793(0.541)(0.722)0.113-0.691(0.481)(0.667)0.0164-1.066

24

奈良

山

取

島

山

島

山口

島

川

高知

長崎

本

大分

崎

島

(0.484)(0.664)-0.457-0.515(0.685)(0.853)-0.0303-1.143(0.706)(0.848)0.459-0.231(0.744)(1.005)0.469-1.132(0.755)(0.893)0.799-0.443(0.624)(0.808)0.443-1.315*(0.530)(0.697)-0.290-0.987(0.566)(0.736)-0.0555-1.094(0.742)(0.883)-0.594-2.303***(0.750)(0.853)0.453-1.620**(0.627)(0.766)0.0206-1.149(0.783)(0.945)-0.118-1.180*(0.495)(0.672)-0.115-1.447(0.789)(0.911)0.905-1.463*(0.624)(0.755)-0.404-1.673**(0.652)(0.790)0.537-0.805(0.702)(0.869)0.988-0.327(0.752)(0.998)0.773-1.10625

高卒ダミー

大卒ダミー

高卒ダミー

大卒ダミー

中学三年時成中学三年時成

上位ダミー

中位ダミー

進学者の多い高校ダミー

就職者の多い高校ダミー

高卒ダミー

短大専門卒ダミー定数

N(0.618)(0.764)-0.187-0.304**(0.123)(0.150)-0.218*-0.415***(0.124)(0.150)0.0846

0.155*(0.0786)(0.0892)

0.364***

0.125(0.0964)(0.107)0.08360.131(0.152)(0.174)0.361**

0.544***(0.152)(0.176)-0.448***-0.342***(0.0986)(0.121)0.104

0.243*(0.110)(0.138)0.186**

0.0828(0.0882)(0.104)0.499***

0.630***(0.0835)(0.107)3.272***

1.130(0.567)(0.751)

5,838

5,824

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

26

表．傾向スコアの分（就業体験）～早期離職比較
101

Density

2

3

0

.2

.4

.6

.8

1

.2

.4

.6

.8

1

Estimated propensity score
Graphs by 3rishoku

表１．傾向スコアの分（就業体験）～早期賃金低下離職比較
1

2
1
0

Density

3

4

0

.2

.4

.6

.8

1

.2

.4

.6

.8

1

Estimated propensity score
Graphs by cross3d27

表１１．傾向スコアの分（就業体験）～初職正規雇用比較
101

Density

2

3

0

.2

.4

.6

.8

1

.2

.4

.6

.8

1

Estimated propensity score
Graphs by seiki

表１２．傾向スコアの分（アルバイト経験）～早期離職比較
1

02

Density

4

6

0

.4

.6

.8

1

.4

.6

.8

1

Estimated propensity score
Graphs by 3rishoku28

表１３．傾向スコアの分（アルバイト経験）～早期賃金低下離職比較
10Density

5

0

.4

.6

.8

1

.4

.6

.8

1

Estimated propensity score
Graphs by cross3d

表１．傾向スコアの分（アルバイト経験）～初職正規雇用比較
1

02

Density

4

6

0

.4

.6

.8

1

.4

.6

.8

1

Estimated propensity score
Graphs by seiki

29

表１

．傾向スコアマッチング(ニア
新卒三年以内離職ダミー
就業体験ダミー

アルバイト経験ダミー

新卒三年以内賃金低下離職ダミー
就業体験ダミー

アルバイト経験ダミー

初職正規雇用ダミー
就業体験ダミー

アルバイト経験ダミー

ATT
0.001
(0.012)0.002(0.014)ATT
0.001(0.009)-0.003(0.011)ATT
0.033**(0.014)0.020(0.017)

スト・ネイバー・マッチング)
N(treatment group)N(control group)

3412

1579

4492

1118

N(treatment group)N(control group)

3412

1579

4492

1118

N(treatment group)N(control group)

3412

1579

4492

1118

30

第4章

考察

本章では、結果についての解 と考察を行う。先行研究において重要 されており、仮説としても、離職の要因と考えていた「学生時代の職業教育」については、早期離職、賃金の低下を伴う早期離職、離職理由に「仕事が自分に合わなかった」と回答する割合、の抑制には働かなかった。しかし高校時代の就業体験への参加は、初職において正規雇用に就職する確率を高める。これらのことから、早期離職率を引き下げるにあたっては、 存の就業体験は有効でない可能性が示唆された。しかし就業体験は正規雇用就職率を高める可能性を示唆した。
初職において正規雇用に就職することは、高卒就職者にとって特に重要である。なぜなら非正規雇用という離職の発生しやすい就業形態への高卒者の就職は、大卒以上の人の早期離職と比較して、問題となる可能性が高い。長谷川(2011)では、新規高等学校卒業 定者の就職経路と、就職後の離職について研究を行っており、特に高卒者においては初職に継続して勤務すること、すなわ
ち早期離職を減少させることの重要性を論じている。同論文では早期離職の原因として、高等学校においてキャリア教育が充実していないことを上げている。さらに太田、玄田、 藤(2007)では以下のことを説明している。人が離職し、次の職に移る転職行動の際、大卒者には過 の職業歴以外にも出身大学や専攻分野といった情報を企業側に提供できるが、高卒者にはそういった情報がなく、結果的に採用する企業としても情報が多い人間の方が採用しやすいと考えてしまうため、高卒者ほど職業を す時間が長くなってしまう。結果として、その期間生産性を発 することが出来なくなってしまう。従って高卒者にとっては大卒者と比較して離職し、転職行動を行うことのリスクが高くなる。
加えて情報が少ないことから、大卒者と比較して高卒者の方が転職後の賃金の下落率が大きくなると考えられる。高卒者と大卒者の転職後の賃金の下落率に関する先行研究はいくつか存在する。例えば Farber(2005)では、大卒者に比べて高卒者の方が、転職した際の賃金の下落率が大きいとしている。また、、 田、水落(2011)では、男性と無女性に 定すると、教育年数が高い、すなわち労働生産性が高いほど、早く再就職している、とした。
上記先行研究から、高卒者ほど早期離職してしまった際の悪影響は大きくなると考えられる。従って高卒就職する人が多い学校ほど、就業体験といった職
業教育を充実させ、初職における正規雇用率の増加を通じて早期離職の抑制を図るべきである。

31

参考文献・参考データ・資料
太田一(2010)『若年者就業の経済学』日本経済新聞出版社

文部科学省(1999) 「初等中等教育と高等教育の接続のについて」
http://www.mext.go.jp/b_menu/shingi/old_chukyo/old_chukyo_index/toushin/attach/1309755.htm
文部科学省(2004) 「キャリア教育の推進に関する調査協力者会 報告書」
http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/23/12/attach/1314525.htm
厚生労働省(2012)「雇用動向調査 参考表」
http://www.estat.go.jp/SG1/estat/GL08020103.do?_toGL08020103_&listID=000001117127&requestSender=dsearch
厚生労働省 ーム ージ「雇用動向調査 調査の結果」
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/9-23-1b.html#link01
厚生労働省 ーム ージ「新規学卒者の離職状況に関する資料一覧」
http://www.mhlw.go.jp/topics/2010/01/tp0127-2/24.html
厚生労働省(2009)「平成 21 年若年者雇用実態調査」
http://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/koyou/young/h21/kojin.html
厚生労働省(2003)「若年者キャリア支援研究会報告書」
http://www.mhlw.go.jp/houdou/2003/09/h0919-5e.html
厚生労働省(2008)「平成 20 年版労働経済の分析」
http://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/08/dl/02_0002.pdf
国立教育政策研究所(2014)「高等学校政策全般の検証に基づく高等学校に関する総合的研究」
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≪ワーキングパーソン調査 調査票≫ 東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターSSJデータアーカイブ■ 調査番号 1046
■ 調査名
ワーキングパーソン調査，2014※ 本調査票を引用する際には出典を明記して下さい。

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute1ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧2

ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

Q2の回答内容を表示

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ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧4

ワーキングパーソン調査 201４

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ワーキングパーソン調査 201４

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ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

Q6の回答内容を表示

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ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 上司は上の人から言われた仕事をそのまま部下におろす（2） 部下に任せる仕事は、目的・背景から説明する（3） 部下に思いつきの仕事を指示する（4） 指示された仕事が、結果として無駄になる（5） 部下が仕事に着手した早い段階で進捗を確認する（6） 部下の仕事が大きなミスにつながる前に、介入する（7） 部下に任せた仕事が、部下の手を離れた後どうなったか、結果に対するフィードバックがある（8） 些末なことにこだわり仕事量を増やす（9） 仕事の納期を明確にする（10） 任せた仕事にどれくらいの時間がかかったか確認する（11） 上司は仕事のやり方を教えてくれる（12） 上司は仕事の優先順位を明確につける（13） 上司は相談すると、すぐに結論を出してくれる（14） 残業が特に多いメンバーについては、業務の見直しをしている（15） 部下の仕事状況を把握している（16） 残業を前提に仕事を指示する（17） 上司との信頼関係は構築できている（18） 上司は自分の成長を支援してくれる（19） 上司自身もプレイヤーとして担当業務をもつ

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute12ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 部署の業績がよい（2） 部署のメンバーの仕事に対する意欲が高い（3） 部署のメンバーはいい仕事をしているという他部署からの評判が高い（4） 部署のメンバーは残業が少ない（5） 部署のメンバーの離職率は低い

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute13ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 締切や納期にゆとりがない（2） 突発的な業務が生じることが頻繁にある（3） 反響がある、数値で確認できるなど、仕事の成果が把握しやすい（4） 自分が果たすべき役割が明確である（5） ある専門領域に特化した仕事である（6） 前例やマニュアルに従う定型的な仕事が多い（7） 仕事の手順や進め方の自由度が高い（8） 今の職場に自分の仕事を代わりにできる人がいる（9） 仲間と協力して進める仕事が多い（10） 高い成果を上げるためには働く時間を惜しまない職場である（11） 無理をしてでも顧客からの要望に応える職場である

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute14ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧

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ワーキングパーソン調査 201４

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ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧

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ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 退職した理由（回答はいくつでも）（2） 最も重要な理由（回答は1つだけ）

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ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧19

ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

Q25の回答内容を表示

選択肢はQ3と同様

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute20ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧21

ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

Q29の回答内容を表示

選択肢はQ9Aと同様

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute22ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

選択肢はQ9Aと同様

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute23ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 締切や納期にゆとりがない（2） 突発的な業務が生じることが頻繁にある（3） 反響がある、数値で確認できるなど、仕事の成果が把握しやすい（4） 自分が果たすべき役割が明確である（5） ある専門領域に特化した仕事である（6） 前例やマニュアルに従う定型的な仕事が多い（7） 仕事の手順や進め方の自由度が高い（8） 当時の職場に自分の仕事を代わりにできる人がいる（9） 仲間と協力して進める仕事が多い（10） 高い成果を上げるためには働く時間を惜しまない職場である（11） 無理をしてでも顧客からの要望に応える職場である

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute24ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 転職前、私の興味は当時の職業（職種）と合っていた（2） 転職前、私は当時の職務（仕事）にふさわしい技能（スキル）や能力を持っていた（3） 転職前、私の個人的な価値観と会社の価値観や文化は合っていた（4） 転職前、私は一緒に働く人たちと上手くやっていた（5） 転職前、私の性格と上司の性格は合っていた（6） 転職前、私は社内で評価されていた（7） 転職前、職場に満足していた（8） 転職前、仕事に満足していた

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute25ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

Q36の回答内容を表示

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute26ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

Q39の回答内容を表示

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute27ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 退職した理由（回答はいくつでも）（2） 最も重要な理由（回答は1つだけ）

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute28ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

選択肢はQ3と同様

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute29ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧

選択肢はQ9Aと同様

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ワーキングパーソン調査 201４

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ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧32

ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 転職時にネック（障害）となると思うもの（回答はいくつでも）（2）

もっともネック（障害）となると思うもの（回答は1つ）※「その他」のみお選びになった方は、そのまま「次を表示」を押してお進みください。

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute33ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 出身地への転職：Uターン転職（2） 地方への転職（出身地は除く）：Iターン転職（3） 独立（会社をつくる、フリーランスになるなど）

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute34ワーキングパーソン調査 201４

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ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 【A】限られた時間内で成果をだす【B】高い成果を出すために働く時間を惜しまない（2） 【A】成長できないが、負荷は軽い【B】負荷は重いが、成長できる（3） 【A】仕事の進め方に明確な型があり、それにのっとる【B】仕事の進め方は自分で考える（4） 【A】特定分野を深める【B】 さまざまな分野の技術やスキルを身に着ける（5） 【A】昇進する【B】昇進にはこだわらない※以下の質問について、上記の形で聴取（1） 私の興味は今の職業（職種）と合っている（2） 私はこの職務（仕事）にふさわしい技能（スキル）や能力を持っている（3） 私の個人的な価値観と会社の価値観や文化は合っている（4） 私は一緒に働く人たちと上手くやっている（5） 私の性格と上司の性格は合っている（6） 現在の職場では通用しない「転職前の仕事の進め方」を転職後もひきずった（7） 私は社内で評価されている（8） 今の職場に満足している（9） 今の仕事に満足している

ＲＥＣＲＵＩＴ Works Institute39ワーキングパーソン調査 201４

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧

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付録 調査画面見本・単純集計値一覧

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ワーキングパーソン調査 201４

付録 調査画面見本・単純集計値一覧※以下の質問について、上記の形で聴取

（1） 父
（2） 母

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