就職氷河期の影響の地域差と 18 歳時点での地域間移動
2024 年 7 月/Month, YearISS Discussion Paper Series
J-251

近藤

＊

社会科学研究所 教授絢子＊akondo@iss.u-tokyo.ac.jp

就職氷河期の影響の地域差と 18 歳時点での地域間移動
東京大学社会科学研究所 近藤絢子
概要
本稿は「就職氷河期」の影響の地域差や、高校 3 年時の景気が高校卒業時点での地域移動に与えた影響を検証する。就職氷河期の影響は、近畿地方でより深刻であり、東海地方は比較的影響が小さかった。首都圏とその他の地域では失業率などの水準は近いが、大卒男性に関しては、首都圏では年収格差は比較的小さい一方で正規雇用比率の格差は大きいという特徴があった。また、大都市圏とその他の地域の年収格差は氷河期に拡大していた。
加えて、地域間の雇用状況の差が人口移動を促した可能性について、高校卒業時点での移動に焦点を当てて分析した結果、高校の所在する都道府県の属する地域の失業率が他地域に比べて相対的に高くなると、他県への進学や就職が増える傾向があることがわかった。

１．はじめに本稿は、いわゆる「就職氷河期」の影響の地域差や、高校 3 年時の景気が高校卒業時点での地域移動に与えた影響を検証する。
就職氷河期の原因となった、バブル経済崩壊後の不況は、日本中に影響したものの、その影響はすべての地域で均一だったわけではない。第 2 節でみるように、大都市圏であっても、東海地方は比較的雇用状況の悪化の程度が小さかったっ峰で、近畿地方はより深刻な影響を受けていた。したがって、就職氷河期の影響にも地域差があっても不思議ではないが、これまであまり注目されてこなかった。第 2 節では景気変動や学卒年で定義したコーホー
トごとの雇用や年収の変化の地域差を、第 3 節では地域間格差の推移を、労働力調査（総務省統計局）や賃金構造基本調査（厚生労働省）の個票データを用いて記述的に分析する。
また、高校卒業時点の経済状況は、進学や就職を通じた地域間移動にも影響しうるが、就職氷河期が若年の地域間移動にどう影響したのかもほとんど知られていない。第 4 節では、
学校基本調査（文部科学省）の高校卒業後の進路の都道府県別データを用いて、高校 3 年時の地域の失業率が、他県進学率や他県就職率に与えた影響を検証する。
本稿では、近藤(2024)に倣い、1993～2004 年に高校や大学などを卒業した世代を就職氷河期世代と定義する。さらに、97～98 年の金融危機を境に雇用情勢が一段と冷え込んだ点を踏まえて、93～98 年卒を「就職氷河期前期世代」、99～04 年卒を「就職氷河期後期世代」と定義して、区別する。氷河期前期世代はそれ以前の売り手市場との激しい落差を経験した
世代、氷河期後期世代は雇用の水準そのものが戦後最悪の水準だった世代である。また、比1較対象として就職氷河期世代よりもすぐ上の 87-92 年卒をバブル世代とし、就職氷河期より下の世代はリーマンショックの影響が顕在化する前の 05～09 年卒を「ポスト氷河期世代」、リーマンショックや、2011 年 3 月の東日本大震災の影響を被った 10～13 年卒を「リーマン震災世代」と区分する。
２．就職氷河期の影響の地域差
まず、就職氷河期を招いた不況そのもののインパクトの地域差を確認する。地域別の失業率を、比較的人口が多い首都圏、東海、近畿の３地域と、それ以外の地域の平均値に分けて
図 1 に示す。
全国的な傾向として、1987 年から 1991 年にかけてのバブル景気のころは失業率が下がり、バブルがはじけた 1992 年ごろから失業率が上昇して 2000 年代初頭にピークを迎えて、2000 年代後半にいったん下がった後リーマンショックで再度上昇する、という大まかな動きは共通している。だが、変化の大きさや、そもそもの失業率の水準には地域によってかなりの違いがある。
とくに近畿地方と東海地方は対照的だ。1987 年以前から、東海地方は他の地域より失業率が低かったが、バブル崩壊後の失業率の伸びも東海地方は他の地域に比べると緩やかだった。その一方、近畿地方はバブル期にすでに全国平均より失業率が高かったうえに、1999
年以降の上昇が大きい。結果、近畿と東海の差は、1990 年ごろは約 1%ポイント程度だったのが、2000 年代初頭のピークの時点では 2%ポイント以上の開きになった。ピークを越えた後も、近畿地方は他の地域に比べても失業率が高いまま推移している。
首都圏は、近畿地方と東海地方の間で推移しており、「その他の地域」に比べるとバブル崩壊直後の失業率上昇のタイミングが早く、ピークを越えた後の回復もやや早いが、概ねその他の地域と同じくらいの水準である。３大都市圏を含まない「その他の地域」と首都圏の動きが似ている一方で東海地方と近畿地方が両極端の動きをしており、単純に大都市圏と地方といった対比はできないことがわかる。
完全失業率の動向の違いから、就職氷河期が新卒世代に与えた影響も、近畿地方が最も深刻であり、東海地方は比較的影響が小さかったことが予想される。この点を確認するために、
Kondo (2024)に倣って就業率、人口に占める正規雇用比率、分母に無業者を含む平均年収、
フルタイム雇用者のみの平均年収について、それぞれコーホート効果を測定する。使用するデータは、就業率、人口に占める正規雇用比率、分母に無業者を含む平均年収については労働力調査特別調査（1987-2001 年）および労働力調査特定調査票(2002-2021 年)、フルタイ
ム雇用者のみの平均年収については賃金構造基本統計調査(1987-2019 年) 1である。Kondo
0F

1

いずれも Kondo(2024)と同一のデータである。労働力調査特別調査は 2 月調査、労働力調査詳細集計は 1～3 月のデータのみを利用した。賃金構造基本調査は 2020 年に調査設計
2

(2024)では高専・短大卒もサンプルに含めているが、本稿では高校卒と大学卒のみに限定し、代わりに女性もサンプルに含めている。
学卒年を調査年－教育年数 2－６で定義し、調査年の居住地によって首都圏・東海・近畿・
1F

その他に分けて、学歴・性別に以下の式を推計する。
𝑌𝑌𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝜃𝜃𝑠𝑠𝑠𝑠 + 𝛿𝛿𝑠𝑠,𝑡𝑡−𝑐𝑐−1 + 𝜆𝜆𝑠𝑠 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑠𝑠 + 𝜂𝜂𝑠𝑠𝑠𝑠 + 𝜀𝜀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠(1)

ここで 𝑌𝑌𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 は学歴・性別グループが s であり学卒年が c で、t 年の調査時点で地域 r に居住していた個人 i の t 年のアウトカム（就業ダミー、正規雇用ダミー、年収）を示す。𝜃𝜃𝑠𝑠𝑠𝑠 が

学歴・性別グループ s における、c 年卒のコーホート効果で、1984 年卒に比べて平均的にどの程度乖離しているかを示す。𝛿𝛿𝑠𝑠,𝑡𝑡−𝑐𝑐−1 は潜在経験年数ダミーの係数、𝜂𝜂𝑠𝑠𝑠𝑠 は地域固定効果

でいずれも学歴・性別グループごとに違う値を取りうる。Corrections は大学進学率の上昇によるセレクションを補正する逆ミルズ比 3で、𝜀𝜀𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 が誤差項である。
2F(1)式によって推計されたコーホート効果𝜃𝜃𝑠𝑠𝑠𝑠 を、横軸に学卒年 c を取ってプロットしたものが図 2 である。一番左が基準年の 1984 年卒で０に標準化されており、就職氷河期の始まりである 1993 年卒、1997 年秋に始まった金融危機の影響が出始めた 1999 年卒、就職氷河期がいったん終わったとされる 2005 年卒、リーマンショックの影響が出始めた 2010 年卒
を縦の点線で示した。少なくとも男性については、おおむねすべてのアウトカムで、19932004 年卒の就職氷河期世代はコーホート効果がマイナスの値を取っている。
男性に関しては、全体的な傾向として、1992 年以前に卒業したバブル世代と就職氷河期
世代の格差は、やはり近畿地方では他の地域より大きく、東海地方では小さい。また、首都圏とその他の地域を比較すると、大卒男性に関して、首都圏ではバブル世代と就職氷河期世
代の年収格差は比較的小さい一方で、正規雇用比率の格差は大きい。高卒男性は首都圏とその他の地方の間に目立った差はなく、大卒だけに傾向の違いがみられたのは、主に新卒採用
で大卒のみをとるような大企業が首都圏に多く存在し、そうした企業が採用数は減らした
ものの給与はあまり下げなかった 4ためかもしれない。
3F

女性については、若い世代ほど晩婚化が進み、また結婚・出産後も就業御継続する割合が増えてきているため、a の就業率や、大卒女性については b の正規雇用比率も右上がりの傾向があり、c の分母に無業者を含む年収も就業率上昇の影響でコーホート効果がプラスの値の変更があったため 2019 年までとした。その他詳細は Kondo(2024)を参照。
2

高校卒は 12 年、大卒は 16 年。

3

詳細は Kondo(2024)を参照

4

大企業ほど不況期に新卒採用を減らしていた点については近藤(2013)を参照。給与については、賃金構造基本統計調査の学歴別初任給を企業規模別にみると、1990 年代後半から2000 年代前半はほぼ横ばいで推移している。
3

を取る傾向がある。次節でみるように、既婚率や既婚女性の就業率にも地域差があり、それが世代とともに変化しているため図の解釈が難しく、男性ほど系統だった地域差は見られない。しかし、d のフルタイム雇用者に限定した年収は男性同様に、氷河期世代以降マイナスとなっている。
3. 地域間格差の推移
本節では、卒業後しばらくしてからの就業状態や年収の地域間格差の世代間推移をみる。
図 3 は、図 2 と同じ 4 つのアウトカムについて、(1)卒業後 7-9 年目の男性、(2)卒業後 7-9
年目の女性、(3) 卒業後 1-3 年目の男性、(4) 卒業後 1-3 年目の女性のそれぞれについて、
学歴・世代ごとに、首都圏・東海・近畿の 3 大都市圏とその他の地域の差を図示したものだ。
世代は調査年と学歴から計算した学卒年によって、次のように定義する。バブル世代：
1987-1992 年卒、就職氷河期前期世代：1993-1998 年卒、就職氷河期前期世代：1999-2004
年卒、ポスト氷河期世代：2005-2009 年卒。
まずは卒業 7-9 年目の男性についてみていこう。就業率や正規雇用比率については、東海地方が他の地域よりやや高く、近畿地方は低く、首都圏は高卒や短大高専卒が他地域平均より低く大卒はそうでもない、といった傾向があり、世代間で多少の増減はあるものの、はっきりした世代間の傾向は読み取れない。東海地方の若年男性の就業率や正規雇用率が高いのは、製造業の工場が多く、高卒ブルーカラーの雇用機会が他地域より多いためだろう。首
都圏や近畿の高卒の正規雇用比率が他地域に比べて特に低いのは、大学進学率が高く高卒で就職する割合自体が小さいことや、非正規の雇用機会が多いことを反映していると考えられる。
一方、年収については都市部とその他の地域ではやはり都市部のほうが高い。このこと自体は物価水準の差などを反映したもので、高卒は東海地方が、大卒は首都圏が特に年収が高いという傾向は固定的である。しかし就業率と異なり、地域間の年収格差はバブル世代よりも就職氷河期世代、中でも就職氷河期後期世代で拡大する傾向が読み取れる。特にフルタイ
ム雇用者の年収でよりはっきりとした拡大傾向が見られる。
また、無収入を含む平均年収の地域差は、そもそもの母数の小さい短大高専卒を除くとポスト氷河期世代でさらに拡大しているのに対し、フルタイム雇用者の年収格差は少し縮小している点も興味深い。この時期に都市部の就業率や正規雇用比率が相対的に上がったわ
けではないので、ポスト氷河期世代では非正規雇用者の年収の地域差が拡大した可能性が示唆される。
次に学卒 7-9 年目の女性についての図（図 3-2a~d）を見ると、フルタイム雇用者の年収以外は男性とは全く異なる傾向をしているが、これは既婚率の地域差が世代とともに変化している影響による部分が大きい。図 3-2e に示したようにバブル世代では首都圏や近畿地
4

方で女性の既婚率が全国平均に比べ高かったのが、若い世代になると差がなくなったり逆転したりする一方、東海地方だけはもともと全国平均よりも高かった既婚率が若い世代でさらに相対的に上昇している。この既婚率の変化は、首都圏と近畿で就業率を相対的に上昇させることになり、これが図 3-2a～c の解釈を難しくしているが、既婚率の影響を受けにくいフルタイム雇用者の年収（図 3-2d）については、男性同様、就職氷河期後期世代で格差が最大になる傾向がみられた。
学卒後ある程度持続する傾向として卒業後 7-9 年の集計をしたが、卒業直後の卒業後 1-3
年の集計結果も、男性に関してはあまり変わらない(図 3-3a～d)。また、女性についても、卒業後 1-3 年目は未婚者が多いため男性と近い傾向になっている(図 3-4a～d)。全体的に、就業率や正規雇用比率については首都圏や近畿は低く東海は高い傾向が固定的である一方、年収についてはその他の地域との格差が就職氷河期に拡大する傾向があったといえる。
４．18 歳時点での地域間移動
就職氷河期の影響には地域間で差があった。本節は、こうした地域間の差によって、地域間移動が引き起こされていたのかを、高校卒業時点での移動に焦点を絞って分析する。
地域間で雇用機会に差があるとき、仮に地域間の移動に伴うコストがゼロであれば、雇用機会の多い地域へ失業者が移動し、労働需給の地域間の差が均されていくはずである。しかし、現実には、遠い地域へ移動する際には、引っ越しに伴う金銭的な負担に加えて、人間関係が断ち切られるなどの非金銭的なコストも発生する。このため、地域間の差が完全になくなるほどの移動は起こらない。
しかし、高校を卒業して進学あるいは就職するタイミングでは、比較的このコストが低くなるため、地域間の移動が生じやすい。大学進学と高卒就職については、それぞれ学校基本調査に基づく都道府県間移動のデータが公表されている。本節ではこのデータを用いて、高校 3 年時の地域失業率と、他県進学率や他県就職率の相関を見る。
表１に、本節の分析で用いる変数の定義、出所と、男女別の平均値をまとめた。推計に際しては、分母（高校卒業者数あるいは進学者数や就職者数）でウエイト付けをする。首都圏
や京阪神など自宅から通える場所にある大学の数が多い都道府県の人口が比較的大きいため、ウエイトなしの平均に比べるとウエイト付けした平均は、進学率が高く就職率が低く、進学者に占める他県進学率が低くなっている。
このデータを用いて、下記の式を、男女別に推計する。
𝑌𝑌𝑝𝑝𝑝𝑝 = 𝛽𝛽𝛽𝛽𝑝𝑝,𝑐𝑐−1 + 𝜃𝜃𝑝𝑝 + 𝛿𝛿𝑐𝑐 + 𝜀𝜀𝑝𝑝𝑝𝑝(2)

ここで 𝑌𝑌𝑝𝑝𝑝𝑝 は都道府県 p で c 年に高校を卒業した人の進学率や就職率などの結果変数、
𝑈𝑈𝑝𝑝,𝑐𝑐−1 は都道府県 p の属する地域の c-1 年（つまり高校３年時）の失業率である。𝜃𝜃𝑝𝑝 は都道

府県固定効果、𝛿𝛿𝑐𝑐 は卒業年固定効果で、𝜀𝜀𝑝𝑝𝑝𝑝 が誤差項である。Y の分母でウエイト付けしたうえで、βの標準誤差の推計には不均一分散に頑健なものを用いる。
5

表２、表３に、推計されたβをまとめた。まず、大学進学に関する変数についての結果をまとめた表２を見ると、男性は地域の失業率が高くなると大学進学率自体が上がるが、女性は上がらないという違いがあるものの、男女ともに高校の所在地域の失業率が上がると、他県に進学する割合が高くなる。進学者に占める他県進学割合も上昇する。
就職に関する変数についての結果をまとめた表３では、男女ともに地域の失業率が高くなると就職率は下がるが、就職者に占める他県進学率は上昇する。男性は就職率自体の体かを上回って就職者に占める他県就職率が上がるため、卒業者に占める他県就職率も上がるが、女性は就職率の低下は男性より大きく、就職者に占める他県就職率の上昇は男性より小さいため、卒業者に占める他県就職率の変化は統計的に有意でない。
表２と表３の結果をまとめると、高校の所在する都道府県の属する地域の失業率が他地域に比べて相対的に高くなると、他県への進学や就職が増える傾向があるといえる。
興味深いことに、1990 年代後半から 2000 年代にかけて、全国的な趨勢としては、大学進学者に占める、他県や他地域へ進学する割合は下がっており、就職者に占める他県や他
地域就職率は 2000 年代初めが最も低かった(近藤 2024)。地域の失業率が他地域に比べて相対的に高くなると、他県への進学や就職が増えるという結果と一見矛盾するが、全国的に景気が悪くなると、他の地域に行っても就業機会がないことに変わりがないが、他の地域に比べて自分の地元が相対的に悪いのであれば、他の地域に動くことで就業機会が増える、という解釈は可能である。
５．まとめ
就職氷河期の原因となったバブル経済崩壊後の不況は、近畿地方でより深刻であり、東海地方は比較的影響が小さかった。学卒年で定義したコーホート効果を見ても、1992 年以前に卒業したバブル世代と就職氷河期世代の格差は、近畿地方では他の地域より大きく、
東海地方では小さくなっていた。首都圏とその他の地域では失業率などの水準は近いが、大卒男性に関しては、大企業が首都圏に多いことを反映してか、首都圏では年収格差は比較的小さい一方で正規雇用比率の格差は大きいという特徴があった。切り口を変えて地域間格差の推移を見ると、就業率や正規雇用比率については、東海地方が他の地域よりやや高く、近畿地方は低いという固定的な傾向はあるが、世代間変化にはっきりした傾向は見いだせなかった。一方、大都市圏とその他の地域の年収格差は氷河期に拡大していた。
女性については、若い世代ほど晩婚化が進み、また結婚・出産後も就業御継続する割合が増えてきているうえ、既婚率や既婚女性の就業率にも地域差があり、それが世代とともに変化しているため男性に比べて傾向が見出しづらいが、家族形成による労働供給の変化の影響を受けにくい、フルタイム雇用者の年収や学卒後 1-3 年目の数値については男性と近い動きをしている。

6

最後に、地域間の雇用状況の差が人口移動を促した可能性について、高校卒業時点での移動に焦点を当てて分析した。この結果、高校の所在する都道府県の属する地域の失業率が他地域に比べて相対的に高くなると、他県への進学や就職が増える傾向があることがわかった。ただし、全国平均で見ると、就職氷河期は高校卒業後に他県や他地域に進学・就職する割合は下がっていた時期にあたり、他地域との相対的な差と、全国的な景気の変動では効果が異なる可能性が示唆される。
参考文献
Ayako Kondo (2024) Scars of the Job Market "Ice-Age", Social Science Japan Journal,
forthcoming, DOI: 10.1093/ssjj/jyae008.
近藤絢子(2024) 就職氷河期世代 ――データで読み解く所得・家族形成・格差、中公新
書、近刊
近藤絢子(2013) 企業の新卒採用志向の現況と背景にあるメカニズム、樋口美雄編『若年者の雇用問題を考える』第 4 章、日本経済評論社

7

図１ 地域別失業率の推移

出所：労働力調査年報

8

9

10

11

12

-.04 -.02

0

.02

.04

.06

図3-1a 学卒年でわけた世代別就業率地域差
男性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

-.15

-.1

-.05

0

.05

図3-1b 学卒年でわけた世代別正規雇用率地域差
男性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

13

大卒
東海－その他地域

0

20

40

60

80

100

図3-1c 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
男性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

0

20

40

60

80

100

図3-1d 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
男性フルタイム雇用者・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

14

大卒
東海－その他地域

-.2

-.15

-.1

-.05

0

.05

図3-2a 学卒年でわけた世代別就業率地域差
女性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

-.2

-.15

-.1

-.05

0

.05

図3-2b 学卒年でわけた世代別正規雇用率地域差
女性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

15

大卒
東海－その他地域

-50

0

50

図3-2c 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
女性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

0

20

40

60

80

図3-2d 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
女性フルタイム雇用者・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

16

大卒
東海－その他地域

-.05

0

.05

.1

.15

.2

図3-2e 学卒年でわけた世代別既婚率地域差
女性・卒業後7-9年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

-.15

-.1

-.05

0

.05

.1

図3-3a 学卒年でわけた世代別就業率地域差
男性・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

17

大卒
東海－その他地域

-.2

-.1

0

.1

.2

図3-3b 学卒年でわけた世代別正規雇用率地域差
男性・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

-40

-20

0

20

40

図3-3c 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
男性・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

18

大卒
東海－その他地域

0

20

40

60

図3-3d 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
男性フルタイム雇用者・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

-.1

-.05

0

.05

図3-4a 学卒年でわけた世代別就業率地域差
女性・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

19

大卒
東海－その他地域

-.2

-.1

0

.1

.2

図3-4b 学卒年でわけた世代別正規雇用率地域差
女性・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

大卒
東海－その他地域

-20

0

20

40

図3-4c 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
女性・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

20

大卒
東海－その他地域

0

10

20

30

40

50

図3-4d 学卒年でわけた世代別平均年収地域差
女性フルタイム雇用者・卒業後1-3年目

バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト バブル 前期 後期 ポスト

高卒

短大高専卒
首都圏－その他地域
近畿－その他地域

21

大卒
東海－その他地域

表1

4 節で⽤いるデータの出所と平均値

変数名
⼤学進学率
卒業者に占める他県進学率
進学者に占める他県進学率
⾼卒就職率
卒業者に占める他県就職率
就職者に占める他県就職率
地域別失業率

ウエイトなし分⺟の⼈数でウエイト付け

男

⼥

男

⼥

45.9%

26.8%

48.3%

27.0%

定義と出所
出⾝⾼校の所在地県別⼊学者数を出⾝県ごとに合計した数値÷その年の各県の⾼校卒業者数、学校基本調査

33.1%

17.7%

30.5%

15.4%

出⾝⾼校の所在地県別⼊学者数を集計した他県進学者数
÷その年の各県の⾼校卒業者数、学校基本調査

73.3%

67.2%

63.1%

57.3%

出⾝⾼校の所在地県別⼊学者数を集計した他県進学者数
÷同じ表から計算した⼤学進学者数、学校基本調査

31.2%

28.0%

27.8%

26.3%

就職先別県外就職者数を出⾝県ごとに合計した数値÷その年の各県の⾼校卒業者数、学校基本調査

9.2%

6.0%

6.9%

4.8%

就職先別県外就職者数を集計した他県就職者数÷その年の各県の⾼校卒業者数、学校基本調査

26.7%

19.2%

24.7%

18.2%

就職先別県外就職者数を集計した他県就職者数÷同じ表から計算した就職者数、学校基本調査

3.48

3.48

3.40

3.39

サンプルサイズは 1,269（47 都道府県×1984-2010 年卒 27 コーホート）.

22

労働⼒調査年報、ウエイトは学校基本調査の⾼校卒業者数

表２

進学率・他県進学率と地域失業率の相関
男
⼤学進学率

地域失業率

表３

⼥

卒業者に占め

進学者に占める

る他県進学率

他県進学率

0.014***

0.014***

0.0072*(0.003)(0.003)(0.004)

⼤学進学率

卒業者に占める他県進学進学者に占める他県進学率率-0.0040.007**

0.012***(0.003)(0.003)(0.003)

就職率・他県就職率と地域失業率の相関
男
⾼卒就職率

地域失業率

⼥

卒業者に占め

就職者に占める

る他県就職率

他県就職率-0.008***0.015***

0.042***(0.002)(0.002)(0.003)

⾼卒就職率

卒業者に占める他県就職就職者に占める他県就職率率-0.009***0.002

0.015***(0.002)(0.003)(0.004)23