投稿論文

労働市場参入時の不況の長期的影響――日米女性の比較分析

近藤 絢子（コロンビア大学大学院経済学研究科博士課程）

1. イントロダクション

Genda and Kurosawa（2001）は、学卒時の景気が悪いとその後の離職率が上がることを示し、そ

学卒時の労働需給がその世代の賃金や離職率にの理由としてマッチングクオリティの低下、つま長期的な影響を及ぼすことは、労働市場の「世代り不況下では相性の悪い仕事に就かざるをえない効果」として知られてきたが、先行研究の分析対ことを挙げている。

象は主に男性に限定されており、女性にも同様な

従来、流動性が高いといわれてきた北米諸国で影響があるかどうか、明らかにした研究はまだ多も、近年になって学卒時の労働需給状況の長期的くない。本稿は、家計経済研究所の「消費生活に影響が注目を集めている。代表的な研究にカナダ関するパネル調査」を用い、女性に焦点をあてたの大卒男性のデータを用いたOreopoulos, von

分析をおこなう。また、National Longitudinal

Wachter and Heisz（2006）が挙げられるが、彼Survey of Youth 79の白人女性サンプルを用い、らを含め欧米の研究では概して学卒時のショック

日米比較も試みる。

は数年かけて徐々に逓減するという結果が出てお2000年代半ばに入って、雇用状況にも回復が見り、サーチ理論や人的資本論に理論的根拠を求められているが、1990年代の不況期に学校を卒業している点でも大竹・猪木ら日本における研究とはた世代の相当数はいまだにフリーターなど不安定相違が見られる。本稿は、私の知る限り初めてのな雇用にとどまっている。高齢化社会を控え、将日米比較研究であり、実証手法上の問題は残るも来の社会保障負担増に備えるためにも、今後彼らのの、より本格的な国際比較研究への足がかりにの雇用状況が改善できるかどうかは社会的にも重はなりえると考えている。

要な問題となっている。特に新卒採用市場の冷え

女性は男性に比べ、労働市場への定着度が低い

込みは男性より女性のほうにより厳しかったことため、２節で説明するサーチ理論や人的資本理論もあり、学卒時の労働需給状況がその後の女性のに基づいて考えれば、学卒時の不況の影響は男性

労働収入や就業状況に与える影響を検証することに比べ小さくなると予想される。Kondo（2007a）には政策的な意義も大きいといえよう。

はアメリカのデータを用いて、実際に男性に比べ日本においては、終身雇用制の下で、正社員のて女性のほうが学卒時の労働需給状況のその後の雇用が新卒採用に偏っていることから、学卒時の賃金への影響が小さいことを実証している。大

労働需給状況の長期的影響はとくに注目されてき竹・猪木らが男性労働者について示したような持た。大竹・猪木（1997）は、男性労働者を分析対続的な負の影響が女性にもあるかどうかは必ずし象にし、学卒時の労働需給（失業率、有効求人倍も自明ではない。

率）がその世代の賃金に長期的な影響を及ぼすこ

結果を先取りしていえば、学卒時の失業率上昇とを明らかにした。関連して、太田（1999）やがその後の女性の賃金や就業率に与える影響は、73

季刊家計経済研究 2008 WINTER No.77

日本では統計的に有意に負であり、アメリカに比あらゆる時点で、入職時の労働需給状況が持続的

べかなり大きい。日本では新卒採用に雇用機会がな影響をもたらしうる。ただし、現実には、学卒偏っているためだと考えられる。一方、手法が違時にはほぼ全員が入職するのに対し、その後は一うので推定結果を直接比較することはできないが、部のみが離転職をおこなうので、全体で見た場合

大竹･猪木らが男性労働者について示したほどのは学卒時の労働需給状況が、その後の労働需給状

持続性はなさそうである。これは、女性の労働市

況に比べてより強い影響を及ぼしうる。また、転場への定着率の低さと整合的である。

職率が高いほど、学卒時のショックを解消するのにかかる時間は短くなる。
Becker（1964）やRosen（1972）の人的資本論

2. 学卒時の労働需給状況の長期的影響の理論的背景に基づいた説明は、学卒時に不況になると、初職学卒時の労働需給状況が長期にわたって影響す資本の分だけ賃金格差が残るというものである。

る理由はいくつか考えられる。まず日本に特に顕OJTの機会の差は、雇用主の属性の差（例：大企著な要因として、十分な職歴のない労働者の雇用

業ほど訓練投資が盛んである）と、同じ雇用主で機会が、新卒採用に偏っていることが拳げられあっても業績維持のために訓練投資を控えることる。日本の若年労働市場は、学校から仕事へのスの両方から生じうる。このうち、前者はその後のムーズな移行を実現してきたことで国際的にも注転職によって、後者は景気の回復によって挽回で目されてきたが（Ryan 2001など）、その反面、新きるので、影響はやはり徐々に解消されていくと卒採用であまり条件の良い仕事に就けなかった場考えられる。いずれにせよ、労働市場への定着率

合、その後に挽回することが難しいといわれていが低いほど、人的資本投資の重要性は低くなるのる。特に、新卒採用で正社員就業せずフリーター

で、こういった影響も小さくなると考えられる。

におけるOJTの機会が乏しくなり、失われた人的になってしまうと、その後なかなかフリーター状

このモデルでも、理論的にはサーチモデル同様、態から抜け出せないことが実証的に明らかにされ学卒時に限らずあらゆる時点で、入職時の労働需ている（酒井・樋口 2005; Kondo 2007b）。

給状況が持続的な影響をもたらしうる。

新卒採用市場の特殊性に基づいた説明は、初めのショックが永続するという意味で、いわゆるScarring Effectの一種と見ることができる。一方、

3. 使用するデータと分析の方法

学卒時のショックがすぐに時間をかけながら徐々日本人女性のデータは、家計経済研究所の消費に解消されていくことを説明する理論として、サ生活に関するパネル調査（以下JPSC）を用いる。

ーチ理論と人的資本論が挙げられる。

JPSCは、全国規模で抽出された日本の若年女性

Burdett and Mortensen（1977）に代表されるのパネル調査で、本稿では1993年に24〜34歳だっような、就業者も職探しをできるサーチモデルでたコーホートAと1997年から加わった、1997年には、労働者は、解雇されない限りは、現在の仕事

24〜27歳だったコーホートBを、プールして用いよりも賃金が上がる場合にのみ転職をする。したる。潜在経験年数１）が１〜12年の者にサンプルをがって、最初に就いた仕事の賃金が高ければ解雇限ったため、1993年に潜在経験年数がすでに12年されない限りその仕事にとどまればいいが、最初を超えていた者は除外した。

に就いた仕事の賃金が低ければ、少しずつより賃比較のため、National Longitudinal Survey of

金の高い仕事に移動していくことになる。このプ

Youth 79（以下NLSY）の白人女性サンプルを用

ロセスに時間がかかるので、学卒時の労働需給状

いて同様の分析をおこなう２）。NLSYは、1979年

況の影響は数年にわたって残ることになる。このに14〜22歳であったアメリカ人のパネルデータで、モデルに基づくと、理論的には、学卒時に限らず

1979年から1994年までは毎年、1994年以降は１年74

労働市場参入時の不況の長期的影響

図表--1 JPSCとNLSYのサンプルの比較
JPSC

NLSY

人数

1664

1854

調査年

1993〜2002

1979〜2002

学卒年

1981〜1997

1973〜1993

調査時の年齢

24〜40歳、平均28.8歳

16〜41歳、平均26.2歳

学歴

中卒1.2%,

平均教育年数12.9年

高卒39.2%,

12年以下8.2%,

専門･専修学校卒19.7%,

12年
（高卒）
43.4%,

短大･高専卒22.84%,

13〜15年23.5%,

大学･大学院卒16.7%,

16年
（大卒）
以上24.92%

その他0.3%

り賃金への影響を、以下の式を用い最小二乗法で
推定する。

log
（wit ）=β′ui+γ′Xit+εit…
（1）
ここで、witは時間当たり実質賃金、uiは学卒年の失業率、Xitは潜在経験年数、潜在経験年数二乗
項、三次までのトレンド項、学歴（JPSCは6段階のダミー、NLSYは教育年数）、既婚者ダミーである６）。推定されたβが、学卒時の労働需給の影響になる。

おきに調査されてきた。 本稿で用いるのは、

時間当たり実質賃金の算出方法は以下のとおり

NLSYの3つのサブサンプル（representative,である。まずJPSCについて、給与計算が時給のsupplemental minority, military） の う ち 、者は、時給をそのまま時間当たり給与として用い

representative subsampleに含まれる白人女性のた。給与計算が日給のものは、日給を８で割っみを用いる３）。

た。給与計算が月給のものは、4.3週×１週間の労JPSCとNLSYの特徴をまとめて対比したのが図働時間で月給を割り、時間当たり給与とした。１

表−１である。NLSYの方が人数がやや多く、調査週間の労働時間は、1993年のみ、労働時間の実数

期間が長期にわたっており、また調査時点の年齢値。1994年以降は10の階級区分しか聞いていないが若干若い。学歴をみると、日本人女性のほうがので、15時間未満を10時間、65時間以上を70時

専門学校や短大など、高卒と大卒の中間にあたる

間、その間は各階級の中央の値を用いた。以上の割合が大きいという特徴がみてとれる。このようように算出した時間当たり給与を、消費者物価指に若干の違いはあるが、２つのデータセットはお数で実質化した。NLSYには、「時間当たり賃金」

おむね比較可能であるといえよう。

という変数があるので、それを消費者物価指数で学卒時の労働需給状況の代理変数としては、学実質化した。

卒年の失業率を用いる４）。学卒年は、JPSCは各コ

JPSCでは、調査時点で就業あるいは休職していーホートの初回調査時の回答をそのまま用い、る者にしか給与を尋ねていないので、賃金の欠損

N L S Y は就学状況を基に定義した。 本来は、

値がサンプルの約4割にのぼる。一方、NLSYではOreopoulos et al.（2006）やKondo（2007b）のよ

過去１年に少しでも就業していればデータがあり、

うに、地域別の失業率を用い、学卒年固定効果な

また女性の就業率自体がアメリカのほうが高いのどをノンパラメトリックにコントロールすること

で、欠損値は２割程度にとどまる。２つのデータが望ましいが、JPSCは居住地域の変数を一般利用を比較する上でこの差は問題ではあるが、学卒年者に提供していないため、次善の策として、全国の失業率の影響を受けず、賃金には影響せず就業の失業率を用い、トレンド項を三次まで加える５）。

率にのみ影響を与える変数を見つけることは難し

失業率は、 労働力調査（ 日本） とC u r r e n t

く、サンプルセレクションを矯正した推定は断念

Population Survey（アメリカ）に基づく公刊デした。代わりに、（1）式をプロビットモデルに置ータの年平均値を利用する。日米の失業率のうき換え、被説明変数を就業ダミーにして、学卒時

ち、データに含まれる部分をプロットしたのが図

失業率の就業率そのものへの影響も推定する。さ表−２である。日本の失業率の低さ・変動の少な

らに、婚姻状況も女性の労働供給に大きく影響すさが確認できる。

るので、既婚率が賃金や就業率に与える影響を考分析に際しては、学卒時の労働需給の時間当た慮するため、学卒時失業率の既婚率への影響も推75

季刊家計経済研究 2008 WINTER No.77

図表--2 学卒年失業率の日米比較

トタイム労働者の増加の12ためだと思われる。既婚

10率をみると、学歴による偏りを考慮しても、日本

8

人女性のほうがやや晩婚6であるといえるが、潜在4

経験年数が８年を超えたあたりからほとんど差は

2

なくなる。

0
1973

1975

1977

1979

1981

1983

1985

1987

日本

1989

1991

1993

1995

1997

もっとも違いが目立つのは就業率である。日本

アメリカ

人女性のほうが全般的に就業率が低いが、とりわ

図表--3 主要変数の潜在経験年数プロファイル
潜在経験年数

対数実質賃金JPSC NLSY

既婚率
JPSC NLSY

就業率
JPSC NLSY

サンプルサイズJPSC NLSY

け年齢を経るにつれて低下が顕著である。人的資

1

6.935

6.747

9.6%

27.4%

61.5%

76.7%

52

1,494

2

7.081

6.798

14.1%

38.1%

61.6%

76.6%

99

1,625

3

7.031

6.837

22.1%

46.3%

60.2%

77.8%

181

1,738

場への定着率が低いほど、

4

7.003

6.864

29.9%

53.9%

59.8%

74.9%

291

1,797

5

6.976

6.892

36.5%

57.5%

57.2%

75.0%

449

1,810

学卒時に受けたショック

6

7.021

6.900

46.1%

61.2%

52.8%

74.7%

612

1,792

の持続性は低くなるはず

7

6.950

6.925

54.6%

63.6%

43.1%

74.2%

796

1,771

であり、もし日本人女性

8

6.949

6.964

61.5%

65.7%

38.4%

73.8%

925

1,723

9

6.956

6.936

67.1%

68.7%

34.6%

72.4%

974

1,652

10

6.941

6.927

71.9%

69.0%

30.1%

70.4%

1,041

1,614

の影響を受けやすいとす

11

6.944

6.953

76.5%

70.2%

26.6%

70.4%

1,062

1,526

12

6.915

6.982

78.8%

71.8%

25.0%

71.4%

1,063

1,460

れば、その理由は雇用機本論に基づけば、労働市のほうが学卒時の失業率

会が新卒に偏っていることと、転職率の低さであ定し、推定値にかかる潜在的なバイアスの方向にると解釈してよいだろう。

ついて検討する。
主要な変数の潜在経験年数プロファイルを図表−３に示した。まず、JPSCのみ、調査開始時に24歳

4. 推定結果

以上の女性のみが対象なので、潜在経験年数が少JPSCとNLSYそれぞれを用いて（1）式を推定ないほど高学歴者の比率が高くなっていることに留した結果を図表−４にまとめた。まず、実質賃金意する必要がある。図表−３の最後の３列で、潜在への影響をみよう。JPSCを用いて推定された学卒経験年数が上がるにつれてサンプルサイズが大きく

時失業率の係数が−0.045であるが、これは学卒時なっているのはこのためである。NLSYも1979年時の失業率が１％上昇すると、その１〜12年後の賃

点で高校を卒業していた世代については同様の問金が平均して4.5%下がるということを意味する。

題が生じているが、程度は低い。

これはかなり大きな影響である。一方、NLSYを

この点を留意した上で日米のデータを比較して用いて同様に推定すると、学卒時の失業率が１％

みると、まず実質賃金はJPSCが円でNLSYがセン上昇すると、その１〜12年後の賃金の下落は平均

トと単位が違いはするものの、ほぼ似たような水して0.6%にとどまっている。アメリカ人女性にと準といえる。経験年数が上がってもあまり賃金上って、学卒時失業率の賃金への影響は、日本人女昇が見られないのは、学歴構成の変化およびパー性に比べ７分の1以下ということになる。日米の76労働市場参入時の不況の長期的影響である。仮に、婚姻状況

図表--4 推定結果（潜在経験年数１〜12年）

学卒時失業率
潜在経験年数
潜在経験年数（二乗項）
線形トレンド日本（JPSC）
対数賃金
就業率
既婚率

アメリカ
（NLSY・白人のみ）
対数賃金
就業率
既婚率

が景気に左右されやすい−0.045**［0.019］−0.006−0.017のが比較的賃金の低い層* ［0.002］［0.003］***［0.003］であるとしたら、好況期に

0.041−0.1710.018*** ［0.020］［0.021］0.014*** ［0.013］［0.012］

0.123

0.047

−0.0040.000−0.0140.065−0.011

0.000
0.018

（二乗項）

**
［0.005］*** ［0.006］［0.006］*** ［0.001］［0.001］

トレンド

0.001
0.001
0.000
*** ［0.000］［0.000］** ［0.000］*** ［0.000］［0.000］

学歴ダミー：
短大・高専
学歴ダミー：
大学･大学院
学歴ダミー：
その他

0.244
**
［0.097］

0.416

0.000

サンプルサイズ*** ［0.005］［0.008］*** ［0.006］
**
0.005
0.000

−0.001
0.000

0.002
***
［0.001］0.000***［0.000］0.158*** ［0.065］［0.096］
**

0.421
0.522
0.532

高い層であると仮定すればバイアスは逆方向にかか0.183る。いずれにせよ、賃金へ*** ［0.073］［0.123］*** ［0.082］
**
0.105

0.043

0.011

*** ［0.002］*** ［0.002］［0.002］***−0.071−0.484−0.037*** ［0.011］［0.012］
***
3817

7545

−0.134

16329

20002

の影響と就業率への影響の両方に同じ方向にバイアスがかかることはないは*** ［0.006］***［0.009］7545

就業率への影響はより強くやすいのが比較的賃金の0.137*** ［0.084］［0.097］*** ［0.063］
**
0.508

性はある。一方この場合、姻状況が景気に左右され

0.100*** ［0.096］［0.097］*** ［0.066］
0.621

響を打ち消している可能かるはずである。逆に婚

0.454
0.173
*** ［0.092］［0.097］*** ［0.061］
***
0.415

の後の就業率への負の影

出る方向へバイアスがか

0.395

教育年数
既婚者ダミーとで、学卒時失業率のそ−0.0270.064−0.003−0.016

専門･専修

せず労働市場にとどまるこ*** ［0.000］［0.000］** ［0.026］［0.027］

学歴ダミー：−0.004***［0.000］−0.002−0.002−0.004*** ［0.001］［0.001］** ［0.001］***−0.014高校卒業した低賃金層が結婚*** ［0.004］［0.006］**［0.025］

学歴ダミー：***［0.005］***［0.013］

トレンド

（三乗項）

0.094

20002

就業率と既婚率はプロビッ
トモデルにより推定され
注: 対数賃金の列は最小二乗法による係数の推定値、た限界効果。
［ ］内は標準誤差、*, **, *** はそれぞれ10%, 5%, 1%水準で有意であることを示すずである。
学卒時失業率以外の説
明変数にも言及しておく。

失業率の違いを考慮しても、明らかに日本のほう

教育年数の効果は単純に比較ができないので割愛が影響が大きいといえよう。

するが、とりあえず日米ともに学歴が高いほど賃就業率への影響へ目を転ずると、日米の差はさら金が高く就業率も高いことは確認できる。経験年に大きくなる。学卒時の失業率が１％上昇すると、数の賃金へのリターンは、日米でほぼ同じといえ

その１〜12年後の日本人女性の就業率は平均してる。大きく違うのは既婚ダミーの係数である。日17％下がるが、アメリカ人女性の就業率はわずか

米ともに、賃金に対しても就業率に対しても既婚

0.4％の下落にとどまり、統計的に有意でもない。さダミーの係数は有意に負であるが、影響は日本のらに、学卒時失業率の上昇がその後の就業率を下

ほうがぐっと大きい。日本の既婚女性の労働参加

げるということは、潜在賃金が低い人ほど非就業者率の低さが再確認できる。

になりやすいとすれば、学卒時失業率の賃金への影

続いて、学卒時失業率の影響の持続性をみるた

響の推定値を上方（ゼロに近づける方向）にバイア

め、サンプルを潜在経験年数７〜12年に限って同じ

スがかかっていることになる。このバイアスにもか推定を行った結果が図表−５である。学卒時の失業かわらず、学卒時失業率の賃金への影響は日本の方率が１%上昇したときの賃金下落は、日本人女性でがより強いという推定結果であるから、実際はさらも統計的に優位でなく、係数の大きさも１%にとどまに差が大きい可能性がある。

っている。手法もデータの構造も違うので推定結果

逆に既婚率への影響は日本では正であるが統計を直接比較することはできないが、
大竹・猪木（1997）

的に有意でなく７）、アメリカでは統計的に有意に負が男性労働者について示したほどの持続性はない
77

季刊家計経済研究 2008 WINTER No.77

推定結果が出ているが、図表--5 推定結果（潜在経験年数７〜12年のみ）
日本（JPSC）
対数賃金
就業率
既婚率
学卒時失業率
潜在経験年数アメリカ（NLSY・白人のみ）
既婚率
就業率
対数賃金

係数は−0.8%でありJPSC−0.005に比べかなり小さい。婚［0.004］

姻率への影響は、日米と−0.011−0.068［0.030］** ［0.028］［0.030］**［0.006］ ［0.004］

0.067−0.0180.116−0.035［0.050］［0.050］**［0.047］

0.015

0.004

−0.008−0.060*［0.051］ ［0.035］

潜在経験年数−0.0030.000−0.003（二乗項）［0.003］［0.003］［0.002］［0.003］ ［0.002］

0.072

0.048

−0.022−0.019［0.028］ ［0.019］

線形トレンド**［0.030］［0.030］［0.028］

トレンド−0.013−0.010

0.001

（二乗項）

**
［0.006］［0.006］［0.006］

0.001

0.001

0.000

（三乗項）

*
［0.000］［0.000］［0.000］

学歴ダミー：

0.241

0.381

0.149

トレンド

高校
学歴ダミー：
専門･専修
学歴ダミー：
短大・高専
学歴ダミー：
大学･大学院
学歴ダミー：
その他**［0.095］0.383

サンプルサイズ

0.003

0.003
0.007
0.001

［0.003］ ［0.002］
0.000

0.000

［0.000］ ［0.000］*［0.036］

もに統計的に有意ではな−0.002

く、符号は図表−４と同じ［0.002］である。図表−３でみたよ−0.040**［0.020］うに、日本人女性の就業

0.003

率は潜在経験年数が上が［0.002］0.000

るにつれて低くなり、潜［0.000］

在経験年数７年以上では就業者は半数を切ってい*** ［0.060］［0.092］**0.435

る。このことからも、学

0.153*** ［0.098］［0.096］*** ［0.053］
***
0.410

0.383

卒時失業率の影響は就業

0.108

者の賃金よりは就業率に*** ［0.101］［0.096］*** ［0.057］
*
0.640

0.546

表れていると考えること

0.107*** ［0.083］［0.096］*** ［0.056］
*
0.533

0.526

ができるのではないだろ

0.075

うか。だとすれば、やは*** ［0.103］［0.129］*** ［0.095］
0.112

教育年数
既婚者ダミー

0.002

0.065

0.033

0.026

***
*** ［0.003］*** ［0.003］［0.004］−0.083−0.475−0.030*** ［0.013］［0.013］
***
2813

5861

−0.1257813

9746の労働需給状況が持続的な影響を持つことが示唆***** ［0.009］［0.014］5861

り日本においては学卒時9746

就業率と既婚率はプロビッ
トモデルにより推定され
注: 対数賃金の列は最小二乗法による係数の推定値、た限界効果。
［ ］内は標準誤差、*, **, *** はそれぞれ10%, 5%, 1%水準で有意であることを示すされるといえよう。
さらに、学卒年以外の過去の失業率が、日本に図表--6 学卒年、学卒後2年目、3年目、4年目の失業率の対数実質賃金への影響
学卒年
2年目
3年目
4年目

おいては学卒年失業率ほど強い影響を持たないことを確認したのが図表−６である。学卒年の失業

日本（JPSC）

アメリカ（NLSY・白人のみ）−0.045−0.006率の係数は図表−４の対数実質賃金を被説明変数**［0.019］［0.003］*とする列からとり、同様の分析を学卒年失業率を−0.024−0.008*［0.015］［0.003］**−0.014−0.011い８）、それぞれの失業率の係数を２年目、３年目、［0.014］［0.004］***−0.020−0.014

４年目の行に報告した。日本では学卒年の失業率［0.015］［0.005］***

２年目、３年目、４年目の失業率に置き換えて行の影響がとびぬけて強いことが確認できる。アメリカではむしろ３年目、４年目のほうが影響が強とみてよいだろう。女性のほうが労働市場への定着

い。サーチモデルや人的資本論に立脚すれば、学率が低く、結婚･出産などによる離職によって初職か卒年に限らずこれまでに経験してきた労働市場のら離れやすいからだろうと考えられる。アメリカ人

需給バランスのプロファイル全体が賃金に影響し女性にいたっては、符号が正になっているが、統計うる。一般にはより最近の状況ほど影響が強く出的には有意でない。

るのは自然な結果なので、アメリカの白人女性に一方、就業率への影響は依然有意に負であり、学卒時の失業率が１%上昇すると就業率が6.8%下がることになる。NLSYでも統計的に有意に負の78

とっては、就業機会が学卒時にそれほど偏ってはいないことを示唆しているといえよう。
最後に、推定結果を解釈する上での留意点をま労働市場参入時の不況の長期的影響

とめておく。本稿の推定手法には重要な問題点がレクションバイアスなど、実証手法上解決すべき３つある。まず、労働需要と関係のないトレンド

問題点が残っている。このうち、労働需給と関係を完全にコントロールできていない点である。居のないトレンドと調査時点の景気動向については、住地域の情報が利用可能であれば、学卒年固定効

時系列に加えて地域間の失業率の変動を利用する

果をコントロールできるのだが、JPSCではそれがことさえできれば、学卒年･調査年固定効果を導できない。次善の策として三次のトレンド項を入入することで即座に解決できる点であり、今後のれたが、まだ完全とはいえない。また、調査時点

データの整備に期待したい。

の景気状況をコントロールしていない点も問題であるが、２時点の失業率と三次のトレンド項を同時に推定すると、トレンド項により当てはまりの
強いほうの係数が過小推計されるなど、かえって問題が出てくるので、断念した。最後に、賃金データのセレクションバイアスの問題がある。これまで論じてきたように、おそらくバイアスがあるとしたらむしろ結論を弱める方向であろうと考えられるが、あくまでも推論にとどまっていることに留意する必要がある。

5. 結論
日本においては、男性だけでなく女性にも、学卒時の労働需給状況が長期的に影響することが確認された。より具体的に言えば、学卒年の失業率が１%上昇すると、その１〜12年後の賃金は平均
して4.5%下がり、就業率は17%下がる。対照的に、アメリカにおいては、賃金の下落は0.6%にとどまり、就業率には統計的に有意な影響は見られなかった。日本人女性のほうが労働市場への定着率が低いことから、主な要因は人的資本蓄積機会の喪失ではなく、日本では雇用機会が新卒採用に偏り、労働市場参入後の流動性が低いためだと解釈できよう。
政策的見地からより重要なのは、不況期に就職した世代のその後の就業率の低さであろう。学卒
年失業率の１%の上昇は、学卒後７年以上たった後でも女性の就業率を6.8％下げる。本稿の実証結
果は、少子高齢化に備えて女性労働力の活用をす
すめるには、不況期に就職した世代を重点的に支援する必要があることを示唆している。
本論中で述べたように、労働需給と関係のない
トレンドや、調査時点の景気動向、非就業者のセ

注1）潜在経験年数は、学卒後の何年たったかを示し、調査
年−学卒年で定義した。
2）Kondo（2007a）で用いられているのと全く同じ方法で作成したデータセットから、白人女性のみを抜き出した。サンプルセレクションや学卒年の定義などの詳細はKondo（2007a）を参照されたい。
3）NLSYのヒスパニックサンプルは、おそらく79年に米国に住んでいたという条件と相当数が数年で脱落していることによるセレクションバイアスから、一般的にあまり用いられていないため、本稿でも除外した。また、Kondo（2007a）で示されたような人種間格差による潜在的なバイアスの可能性を回避するため、黒人も除外した。
4）本稿で失業率を用いたのは日米で共通して定義された変数だからである。失業率は労働者の年齢構成や長期失業比率、倒産率などの諸要因の影響を受けるため、日本のみの分析をする場合は有効求人倍率の方が労働市場の需給バランスの指標として望ましいかもしれな
い。
5）NLSYでは州レベルの失業率を用いた分析も可能ではあるが、本稿ではJPSCと形式をそろえるため全国の失業率を用いる。Kondo（2007a）では州の失業率を用いて学卒年固定効果をコントロールした分析を行っているが、本稿の推定結果と大きな違いはない。
6）説明変数として年齢や実際の経験年数でなく潜在経験年数を用いたのは以下の理由による。まず、理論上は、職業経験を重ねるにつれ人的資本が蓄積され、それに伴い賃金が上昇すると考えるならば、実際の経験年数を用いるのが妥当であり、とくに年功賃金制が日本ほど普及していない米国においては、年齢は経験年
数の代理変数にしかならない。しかし、一般に経験年数のデータは誤差が多い上、JPSCとNLSYでは誤差の出方が異なってしまう恐れがあるため、データの不整合が結果に影響することを恐れ、本稿では次善の策として潜在経験年数を用いた。なお、潜在経験年数の代わりに年齢を用いても結果はほとんど変わらない。
7）同じくJPSCを用いて、Higuchi（2001）はハザードモ
デルを推定することで初婚時期への学卒時と調査時の失業率の影響を推定し、学卒時失業率は初婚時期を早めるという結果を出しているが、本稿の結果が統計的に有意でないのは、推定手法およびトレンドのコント
ロールの仕方の違いによるものと考えられる。
8）潜在経験年数がn 年目未満の者は、n 年目失業率の分
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季刊家計経済研究 2008 WINTER No.77

析サンプルから落とした。なおn 年目未満の者を落としたサンプルで学卒時失業率の係数を推定すると、すべて図表−４と図表−５の間の値に収まっており、２年目以上のサンプルは図表−４に非常に近い推定値だが年数を経るにつれ図表−５の推定値に近づいていくことを確認した。
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こんどう・あやこ コロンビア大学大学院経済学研究科博士課程。主な論文に、 Does the First Job Really
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