リストラに関する社説の時系列分析―質的分析と多変量解析の試み―
星野 雄介（武蔵野⼤学 経営学部 准教授）
平尾 毅

（京都橘⼤学 現代ビジネス学部 教授）

要約
本論⽂は⽇本のリストラクチャリングについて、オピニオンリーダーのオピ
ニオンの変化を分析することである。1990 年代から⽇本に広まったリストラク
チャリングは、社会に負の影響をもたらしたが、理論的には成⻑産業への労働⼒移転やイノベーションの促進という正の影響もあり得たはずである。そのなかで、オピニオンリーダーの代表である新聞各社は、リストラクチャリングについてどのような論調であったのだろうか。1980 年代後半からのリストラクチャリ
ングについての社説を、質的分析・多変量解析によって分析した結果、社説数はライフサイクル曲線を描くとともに、質的にも「本来的なリストラ」から「不況対応のリストラ」「社会に埋め込まれたリストラ」「特定企業のリストラ」と論点が変化したこと、また、経済や企業といった⼀般的な単語については、マクロ経済指標の変化率に影響を受けていることが明らかとなった。

１．はじめに本論⽂の⽬的は、⽇本におけるリストラクチャリング（以下リストラ）に関す
るオピニオンが、どのように変化してきたかを、質的分析・多変量解析によって明らかにすることである。
⼀国の景気が様々な理由によって変化する以上、その国で事業を⾏っている
企業は、景気へ対応する必要がある。景気の上昇局⾯においては積極的に投資を図るだろうし、下降局⾯においては企業活動を縮⼩させる必要がある。戦後の⽇本における代表的な景気下降局⾯への対応は、1970 年代のオイルショック後の減量経営と、1990 年代以降のリストラであったといえる。もともとのリストラ
は事業の再構築という意味であり、積極的な事業ポートフォリオの組み換えであった。組み換えである以上、昨今のような縮⼩というニュアンスだけではなく、

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リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

拡⼤や付加というニュアンスも含まれている。しかしながら、⽇本における 1990
年代からの「失われた 30 年」においては、主に事業活動の縮⼩や、従業員数の削減へと意味が変化、あるいは集約していったように思われる。
リストラは何をもたらすのか。第 1 の⽅向性は、社会⽣活への悪影響である。
まず、リストラされた者の⽣活は苦しいものとなるだろう。例えば、IT バブル
崩壊後の失業者へのインタビュー調査や、2008 年に発⽣したいわゆるリーマン
ショック後に失業者へのインタビュー調査においても、リストラされた者は⾃信喪失や環境の激変を経験している（廣川, 2006: 2010）。また、地域の中核となる巨⼤な企業がリストラを進めた場合、その地域や地場の取引先企業へも問題が波及する。例えば、⽇⽴製作所は 2008 年のリーマンショック後にリストラを⾏うのであるが、地場の下請け企業は発注量の減少によって経営困難に陥り、仕事を失った⼈々が市から転出するなどの影響がみられた（藤⽥, 2017）。さらに、
リストラは社会制度にも影響を与える。バブル経済崩壊後のリストラにより、⽇
本的雇⽤の価値がはく奪されたともいわれている（吉村, 2006）。
このように、現実として⽇本においてリストラは悪影響をもたらしたが、第 2の⽅向性として、経済の視点から⾒れば、リストラにも⼀定の意義がある。
「選択と集中」による企業経営の⽴て直しに加え、労働⼒という経営資源をスムーズに産業間で移動させることにより、成熟産業から成⻑産業の労働移動を容易にさせるのである。特に、軽⼯業から重化学⼯業へ、第 2 次産業から第 3 次産業への変化といった、発展段階が明確な時代には、この観点は当てはまりがよい。
第 3 の⽅向性として、個別企業・経済全体の両⽅に関連することだが、適切な労働⼒の流動化は、イノベーションにとっても重要である（清⽔, 2019）。経済
発展は上記のようにある程度決まったルートをたどるのみならず、イノベーシ
ョンによりダイナミック、あるいは予想外に変容することがある。例えば、機械による⼿⼯業の破壊であり、スマートフォンによるフィーチャーフォンの破壊である。この破壊的側⾯は我々の社会なベネフィットのみならず、社会的なコストが伴うのであるが、アメリカにおいてはこういった社会的コストは失業保険
や職業訓練という形で政府、すなわち国⺠が負担している。しかしながら、⽇本においては、個別企業がこの社会的コストを負っているのである。つまり、社会的なコストを個別企業が負うことによってリストラを難しくさせてしまい、結p.60

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

果としてイノベーションが阻害されるという側⾯があるのである。
なぜ⽇本においては社会的コストを個別企業が負うのか。その理由は、解雇規制というフォーマルな制度に加え、解雇規制の前提となった⽇本的な慣⾏、世論やオピニオンリーダーといったインフォーマルな制度（North, 1990）が企業の⾏動を制約している可能性も挙げられよう。
リストラに関するインフォーマルな制度が、どのようにリストラの実態に影響を与えたかを分析するためにも、本論⽂では、まず、そのインフォーマルな側⾯であるオピニオンリーダーがどのように考えていたのかに焦点を当てる。オピ
ニオンリーダーのなかでも、テレビのコメントや書籍、雑誌ではなく、⼤⼿新聞における社説を分析の対象とする。新聞社のオピニオンにはどのような特徴があり、どのように時系列で変化してきたのか。この問いに対して質的分析と多変量解析によって接近する。
本論⽂は、次節において関連研究を整理したのち、第 3 節で研究の⽅法を説明する。第 4 節は分析の結果であり、その後第 5 節において結果を考察し結論を述べる。

２．先⾏研究
本節では関連する先⾏研究を整理し、本論⽂の位置づけを明確にする。新聞記
事分析は⼤きく分けて３種類に分類できそうである。第 1 が、メディアがもた
らす影響を分析する⽅向性、第 2 が、メディア⾃体を分析する⽅向性であり、第3 が、メディアを通じて現実を分析する⽅向性、つまりメディアを情報源として⽤いる⽅向性である。本節では、上記 3 つの⽅向性を整理し、その後に、経済現象に関して新聞記事を分析した研究を概観し、本論⽂の位置づけを明確にする。

（１）メディアを情報源とする分析
この⽅向性には、第１にメディアの記述⾃体を事実として扱う⽅向性と、第２に、メディアの記述から当時の社会を解釈するという⽅向性に分けられそうである。前者の研究は多い。例えば、経営学の分野では特定の企業に注⽬し、その経営戦略について、新聞記事を含む多様な情報源から分析した研究がある。
（星野・清⽔, 2012 など）。後者の社会の解釈についても、多くの研究がみられるが、p.61

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

例えば経営学の分野では、新聞記事のタイトルを分析することで、社会における特定概念の意味が変質していく過程を描く研究などがあげられよう（松井,2013）。
しかし、本研究では、リストラの現実ではなく、リストラに関するオピニオンの変化を分析していく。そういった意味で、後者の「現象の解釈」が関連しそうであるが、それは本論⽂の分析の次に⾏われるべきものである。

（２）メディアが持つ影響の分析
次に、メディアが現実に対して持つ影響の分析である。メディアは第 4 の権⼒と呼ばれることもあるほど、社会に与える影響⼒は強い。そこで、メディアがどのように現実に影響を与えたのかについて、メディア研究や政治学の分野で多くの研究が蓄積されてきた。例えば、メディアが内閣⽀持率にどのような影響を与えているのかを分析した研究などである（細⾙, 2010: 2008; 吉⽥,

2006:2011）。
これらはメディアが持つ世論に対する影響を分析したものであるが、経済現象の分析に⽤いられることもある。例えば、健康情報が消費動向に影響を与えていることを分析した研究（⽵下, 1999）や、直接の影響というよりも相関ではあるが、新聞記事が現実の市場の動きと関連していることを分析した研究がある（藏本他, 2013; 岡⽥・⽻室, 2010）。
本論⽂の「リストラに影響を与えるインフォーマルな制度としてのオピニオン」という問題意識からは、このメディアの持つ影響⼒の分析は重要である。しかしながら、本論⽂では、その前段階を具体的な問題設定としており、メディアの影響⼒分析も後の研究課題となる。

（３）メディアの特性の分析
続いて、新聞記事分析を通して、メディアの特性を分析する⽅向性である。この⽅向性も、メディア研究や政治学の分野でよく⾒られる。
例えば、特定のトピックに関する新聞社間のある時点での論調⽐較が挙げられる。憲法記念⽇の社説分析を通して新聞社間の論調を明らかにする研究（いとう・⽬⿊, 2010）などである。また、特定のトピックに関する時系列の分析も⾏

p.62

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

われている。例えば、⽇本のメディアの北朝鮮報道について、時間経過に伴う論点の変化などが分析されている（Wu, 2018）。
政治学から離れる分野でも、新聞分析が活⽤されている。例えば、⽕⼭情報が掲載されている記事を分析することによって、新聞におけるトピックの出現パ
ターンが研究されている（⼭⽥, 2017）。また、公共政策に関しても新聞社説の物語分析を通じた論調の変化が研究されている（⽥中他, 2013）。
本論⽂では、このメディア⾃体の論調の中でも、後者のメディアの論調の変化を分析する⽴場に⽴脚する。

（４）経済問題に関する新聞記事分析
最後に、メディアの論調の中でも、特に経済現象に関する新聞記事分析についての関連研究を概観する。例えば、産官学連携活動について新聞記事をテキスト
マイニングした研究（⼆宮他, 2017）や、イノベーションに関する新聞記事を分析した研究（⼭⼝, 2015）などが挙げられる。
しかしながら、本論⽂で問題としているリストラに関する社説を含む新聞記
事を分析した研究は、ほとんど⾒当たらない。わずかに、1990 年代におけるリ
ストラを分析した研究（吉村, 2006）にとどまっている。吉村（2006）は、新聞記事の⾒出しを内容分析することによって、リストラによって従来の⽇本的経営の価値がはく奪されたこと、そして、リストラが株価⾼と関連するように論じられるようになったことを明らかにしている。この研究では新聞記事を現実の鏡として⽤いる⽴場を採⽤している。しかしながら、本論⽂の冒頭に掲げたリス
トラに関するインフォーマルな制約の重要性と照らし合わせてみるならば、オ
ピニオンリーダーのオピニオンを明確に描き出しているとは⾔えない。ここに研究のギャップがあるといえる。

３．⽅法論（１）データ収集⽅法
本論⽂は新聞記事の中でも、特に新聞社のオピニオンが現れ、かつ継続的な分析を可能とせしめる社説を分析対象とする。新聞は、全国紙である朝⽇新聞・毎
⽇新聞・読売新聞に加え、経済専⾨誌である⽇本経済新聞を情報源として選択しp.63

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―た。地⽅紙や専⾨紙は分析対象から除いているが、これら 4 紙の社説の掲載されている朝刊の発⾏部数が、全朝刊の 40%を超えるに達することから、⼗分な分析が可能であると判断した。
以上の 4 紙のオンラインデータベースを「リストラ」で検索した。リストラは「リストラクチャリング」「リストラクチュアリング」などの表記も⾒られるが、「リストラ」の 4 ⽂字はすべての表記に含まれていることから、検索ワードとして妥当だと判断できる。検索対象には表題と本⽂の両⽅を含んでいる。すなわ
ち、表題・本⽂のうち 1 回でも「リストラ」という単語が使われた記事が対象となる。
ただし、注意が必要なことは、リストラという単語は企業のリストラという意
味のみならず、政府や⾏政といった幅広い⽂脈で適⽤されていることである。例
えば、1993 年 9 ⽉ 19 ⽇の⽇本経済新聞においては警察活動・組織のリストラ
が、1993 年 8 ⽉ 3 ⽇には⽇本経済新聞において公共事業のシステムのリストラが提案されている。しかし、これらの幅広い⽤法も、リストラに関する 1 つのオピニオンであることから、分析対象とした。
収集された社説の期間は 1987 年から 2018 年であるが、新聞社によって開始年が異なっている。例えば、⽇本経済新聞は 1987 年からであるが、毎⽇新聞は1992 年からとなっている。以上の内容は表 1 に整理されている。

表 1 分析に⽤いるデータ

新聞名
朝日新聞
毎日新聞
読売新聞
日経新聞
全体

開始年
1988年
1992年
1989年
1987年

社説本数
313
384
444
694
1835

出所：筆者作成。

このようにデータを収集した結果、1987 年から 2018 年の 32 年間で、1835の社説が分析対象となった（図 1）。

p.64

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

図 1 社説数の時系列推移
単位：本

出所：筆者作成。

（２）分析⽅法
本論⽂では、第 1 に、質的分析を⾏い、第 2 に多変量解析を⾏う。第 1 の質的分析はさらに、社説数の時系列分析と社説内容の分析を⾏う。社説数の時系列分析については、リストラの実態となる⾮⾃発的失業者数の数字と⽐較することで、特徴を明らかにしようと試みる。リストラに関する数字としては、「勤め先や事業の都合による求職者」の数を⽤いるのが、もっとも適切であろう。しかしながら、「勤め先や事業の都合による求職者」は 2002 年の労働⼒調査から採⽤されたことから、本論⽂が想定する 1980 年代からの分析は難しい。他⽅で、⾮⾃発的失業者数は、1984 年からデータが収集されていることから、最もふさ
わしいとは⾔えないが、リストラに関する代理変数として、ある程度の妥当性があると思われる。
次に、社説内容の分析⽅法について従来 3 つが採⽤されている。第 1 が質的な分析であり、記事を読むことによって、つながりや論点を明らかにしようとする⽅法である。例えば、福島第⼀原発事故に関する社説の質的分析が挙げられる（伊藤, 2012）。第 2 が内容分析である。これは、記事の各部分に、特定のコードを割り当てることで、分析していく⽅法である。質的研究の⼀種であるが、コ

p.65

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

ードは量的にも分析される（千葉, 2019）。第 3 の⽅法がテキストマイニングである。テキストマイニングとは、「膨⼤なテキスト（⽂書）情報の中から有⽤な情報を掘り出す（マイニング）ことで、定形化されていないテキストデータを、⼀定のルールに従って定形化して整理し、データマイニングの⼿法を⽤いながら、相関関係などの定量分析を⾏う⼿法」と定義される（齋藤, 2012）。本論⽂が取り扱うデータは 1835 もの社説であることから、第 1 の質的分析と、第 3 のテキストマイニングを⽤いる。具体的には、テキストマイニングにより分析されたデータを、質的な分析と多変量解析に⽤いることとする。
テキストマイニングには、KH Coder（ver. 3 Alpha）を⽤いている。⽂章の中から単語を識別することを形態素分析というが（松本他, 2000）、この形態素分
析のシステムとして幅広く利⽤されている MeCab を KH Coder 上で動かすことで形態素分析を⾏った。そのとき、1 ⽂単位の分析や 1 段落単位の分析ではな
く、1 つの社説全体を 1 データとして、つまり 1 社説単位でテキストマイニングにかけている。
テキストマイニングによって得られた単語は、以下の⽅法で分析される。まず、
質的分析のためには、①10 年代ごと、単語ごとの出現率を算出する。出現数ではなく出現率を⽤いた理由は、図 1 で⽰されているとおり、記事の件数から帰結する単語の数の偏りをコントロールするためである。②「する」や「ない」といった頻出単語を除いた単語の出現率のおおむね上位 50 をピックアップする。
「おおむね」とつけた理由は、出現率が同じ単語が複数存在している場合は、それも加えたためである。そのため、1980 年代は 51 単語、2010 年代は 52 単語となった。③ピックアップされた単語のうち、「前の 10 年代で上位出現率だったものの今回の 10 年代に下位になった単語」と「今回の 10 年代に上位出現率
だったものの、次の 10 年代には下位になった単語」をピックアップした。前者
を便宜上「消えた単語」、後者を「⽣まれた単語」と呼ぶ。それらをもとに質的に各 10 年代を描いた。
次に、多変量解析のためには、①全期間通したテキストマイニングの結果を、
階層的クラスタ分析にかける。階層的クラスタ分析には、ウォード法を⽤い、ユークリッド距離で実施した。分析単位が 1 社説単位であることから、1 社説内での出現回数も重要である。その意味で共起しているかどうかを⽰すジャガード

p.66

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

距離よりも、どれくらい共起しているかを⽰すユークリッド距離のほうが本論⽂の分析に適合的といえる。基準となる単語出現回数は 700 回以上とし、「ない」「する」などの⼀般的すぎる単語を除いた計 84 の単語が、9 クラスタに分類された。②階層的クラスタ分析の結果をもとに、⽬視によってクラスタ名をつけた（表 2）。1990 年代に顕著であった「不良債権クラスタ」や「規制緩和クラスタ」などが得られた。

表 2 クラスタ分類

出所：筆者作成。

続いて③各クラスタを構成する単語の、毎年の出現率を算出する。④各クラス
タの出現率を被説明変数、マクロ経済指標を説明変数とした重回帰分析を⾏う。
マクロ経済指標としては、1 ⼈あたり GDP、完全失業率、⽇経平均株価を⽤いた。⽇経平均株価は年末の数字を⽤いた。1 ⼈あたり GDP、完全失業率を⽤いた理由は、リストラは個⼈の⽣活に影響するものという考え⽅に基づいている。
そのため、個⼈の⽣活に関係するマクロ経済指標としては、国全体の GDP よりも 1 ⼈当たり GDP や失業率の⽅が望ましいと考えられる。⽇経平均株価を⽤いた理由としては、リストラは企業が⾏うものという考え⽅に基づいている。企業

p.67

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

活動の好調さを⽰す指標として、⽇経平均株価を⽤いた。⽇経平均株価は企業の経営状態を反映することから、⽇経平均株価が減少した場合、リストラをしようとする圧⼒が⾼まると予想される。これらの 3 つのマクロ経済指標であるが、実数ではなく、対前年⽐を⽤いている。筆者らは実態としての数字ではなく、変化に対して過敏に反応するのではないか、と考えたためである。重回帰分析には
エクセル統計（Ver. 3.20）を⽤いた。

４．結果（１）リストラの実態と社説数
図 2 に、毎年の社説数（左軸）と⾮⾃発的失業者数・勤め先や事業の都合による失業者数（ともに右軸）を整理した。

図 2 社説数と⾮⾃発的失業者数
単位：本

単位：万⼈

註：左軸が社説数（単位：本）であり、右軸が失業者数（単位：万⼈）である。
出所：筆者作成。

図 2 から明らかなように、社説数は、バブル経済崩壊後の 1992 年から 1999
年まで急速に増加するものの、2000 年以降、本数は減少していく。⾮⾃発的失p.68

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

業者数は、1993 年以降増加し、IT バブルが弾けた 2002 年を最初の頂点とする。
その後はいったん減少するものの、2009 年のリーマンショック時に、第 2 の頂点を形成する。また、社説数と⾮⾃発的失業者数の相関係数は 0.3727 であり、弱い正の相関があるといえる。
以上から次のように⾔える。社説数は現実のリストラとある程度相関しているものの、21 世紀に⼊り、社説の数と失業者数のマグニチュードに乖離がみられる。つまり、社説と現実が⼤きく乖離するようになったのである。

（２）社説内容の質的分析結果
続いて、10 年代ごとに、リストラがどのような⽂脈で⽤いられてきたのかを整理していく。以下個別社説の出所については、朝⽇新聞を朝⽇、読売新聞を読
売、毎⽇新聞を毎⽇、⽇本経済新聞を⽇経と表記する。

【1980 年代】
1980 年代の「消えた単語」は図 3 に⽰されている。
「⽣まれた単語」がないのは、この時期から分析していることから、1970 年代との⽐較ができないためである。

図 3 1980 年代の特徴単語（消えた単語のみ）

出所：筆者作成。

p.69

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

1980 年代の「消えた単語」のなかで、代表的なものとして、情報・通信・内需・転換・買収などが挙げられる。例えば情報・通信に関しては、1988 年 6 ⽉
9 ⽇に「通信加速、気がつけばテレコム社会」というタイトルで⽇本経済新聞が報じている。
「情報通信が、わが国の産業、企業にどのようなインパクトを与えるかを考えてみたい」として、情報システムの構築や使いやすい端末機器の開発を提案している（⽇経1988/6/9）。

買収という単語は「企業を取り巻く環境があまりにも急激に変化しておりゼロから⾃分で事業を始めていてはとても間に合わない」（⽇経

1987/11/22）や「M＆Ａは時間、コストを省く重要な企業戦略として採⽤され出した」（⽇経1988/5/18）といった前向きな⽂脈で⽤いられている。
内需と転換は似たような⽂脈でも⽤いられている。このころは⽇本の輸出の増⼤が国際的な批判を浴びており、G7 において「「内需の拡⼤をはかり、対外⿊
字の縮⼩に寄与するような財政⾦融政策」を改めて約束した」（⽇経

1987/4/7）という⽂脈のもと、「企業は輸出⼀辺倒の経営姿勢を修正し出した。海外現地⽣
産、部品調達の強化、内需型への経営多⾓化などいわゆるリストラクチャリング（経営体質の調整）が進⾏中である」（⽇経1987/4/7）や、「円⾼基調が続くなど輸出環境は厳しいだけに、⾼級商品の開発、増産や販売網拡充など内需シフ
トに⼀段と⼒を⼊れるためである」（⽇経1988/4/5）と述べられている。

以上をまとめてみるに、1980 年代のリストラは、情報通信技術の発展に伴う変化と、⽇本の輸出主導型経済から内需主導型経済への転換、そのための M&Aという、「時代の変化に合わせた本来の意味でのリストラ」といえるだろう。

【1990 年代】
次に、1990 年代に特徴的な単語を図 4 に整理する。1990 年代は、1980 年代と異なり「消えた単語」と「⽣まれた単語」の両⽅が含まれている。
中でも特徴的な単語は、⾦融・機関・労働・不良・債権・バブル・公的といった、バブル崩壊を意味する単語が多いことである。例えば、不良債権に関しては「銀⾏は不良債権の処理に追われ、本来のもうけである業務純益が吹き⾶ぶ減
益だった」
（読売

1993/6/1）や「不良債権の処理を迅速に進めるためには、経営責任を明確にし、リストラを徹底するとともに、ディスクロージャー（経営内p.70

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

容の公開）を強化しなければならない」（⽇経

1995/8/31）などと、不良債権処理の重要性が指摘されている。また、この時期は⾦融機関に公的資⾦が注⼊されたり、⽇本債権銀⾏が公的管理された時期でもある。
「公的資⾦を投⼊する以上、⾏政的な責任追及は当然だ。過去の不透明な⾦融⾏政と決別するためにも避けて通れない。リストラなど⾦融機関の経営改⾰に取り組む姿勢には、まだ⽢さ
がある」
（読売

1999/3/3）というように、公的な⽀援をする以上、厳しい経営責任を課すべき、と述べられる。

図 4 1990 年代の特徴単語

出所：筆者作成。

また、企業については、「いまやリストラは多⾓化部⾨からの撤退、本業強化と同義語に近くなっている」（⽇経1992/8/24）、「リストラに伴う終⾝雇⽤制

度の崩壊現象も⽬⽴ち始めている」（読売

1995/8/2）、「企業のリストラも加速し、やむなく退職した「⾮⾃発的失業者」も百六万⼈にのぼる」（⽇経 1999/7/3）のように、リストラは事業活動や規模の縮⼩を意味するようになっていった。
「本来、リストラが意味するのは事業の再構築だ。ところが、最近、企業が発表するリストラは⼈減らしを意味するようになった」（毎⽇

1999/5/1）など、リストラが⼈員削減と同義として使われている実態を反映した論調となっている。

p.71

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

以上をまとめてみると、1990 年代のリストラは、「バブル崩壊後の⼈員削減のためのリストラ」と整理できよう。

【2000 年代】
続いて、2000 年代に特徴的な単語を図 5 に整理する。

図 5 2000 年代の特徴単語

出所：筆者作成。

2000 年代の特徴的な単語は雇⽤・労働・年⾦・保険・⼈などが挙げられる。
例えば雇⽤については、「「これからは終⾝雇⽤ではないので会社に⽢える⽣活はできない」、四〇％が「いずれリストラされるのではと不安だ」と答えたことだ」（⽇経2004/4/1）など、1990 年代と同様の解雇に関する論調が⾒られる。

「派遣といった細切れの雇⽤が⼤幅に増え、労働時間の⼆極化が進んでいる。と
もに⼈件費リストラが⽣んだ後遺症だ」（朝⽇2007/12/31）といった、このころ本格的に施⾏された派遣業法に伴う働き⽅の変化の関連させた記述が⽬⽴つ。
また、「この世代だけをみれば年⾦崩壊の状態だ。さらに、不況やリストラの影
響もあり３０代後半から４０代層で納付率の落ち込み幅が⼤きくなった」（毎⽇
2003/7/26）とあるように、リストラによる⼈員削減が、年⾦制度にまで影響をしている様⼦が⾒てとれる。また、この時期には年⾦制度改⾰が政治の争点とな

p.72

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―っていたこと、年⾦記録問題が発⽣したことからも、この単語がよく出る背景となっている。
「保険」に関しては「ところが、この間の失業者への給付の急増は雇⽤保険財政を悪化させ、五兆円近くあった積⽴⾦も⾚字の⽳埋めで残り少なくなった」（朝⽇2000/3/22）、「３年間で１００万⼈の雇⽤を⽀えるための対策として約１兆円を雇⽤保険の積⽴⾦から投⼊する⽅針を固めた」（毎⽇2008/12/5）など、リーマンショック後の対応と関連させた雇⽤保険、という⽂
脈で出現している。
以上を要約すると、2000 年代のリストラは「社会制度に⾷い込む深刻化した
リストラ」といえるかもしれない。1990 年代から本格化した⼈減らしを伴うリ
ストラは、⻑期化するにつれ、派遣労働などの⾮正規雇⽤の増加、雇⽤保険や年⾦制度への影響など、⼀時的現象から社会的な現象へと深化したといえる。

【2010 年代】
2018 年までの分析にとどまるが、2010 年代の特徴的な単語は図 6 に整理される。2020 年代の分析を⾏っていないことから「⽣まれた単語」のみとなっている。

図 6 2010 年代の特徴単語（⽣まれた単語のみ）

出所：筆者作成。

図 6 のなかで特徴的な単語は、原発・⾃⼰・電⼒・東電・発電・賠償であろう。
これらの単語は、明確に 2011 年の東⽇本⼤震災に伴う福島第⼀原⼦⼒発電所の問題を反映している。事故に伴い東京電⼒は国有化された。
「公的な管理を受けp.73

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

る東電は、まずリストラを徹底しなければならない。電⼒事業に必要な部分を除き、できるだけ多くの利益を補償の⽀払いや公的⽀援の返済に回すべきだ」（⽇経2011/5/14）や「機構設⽴の趣旨を踏まえ、東電の⼿ぬるいリストラや安易な料⾦値上げを許さないよう⽬を光らせてほしい」（朝⽇2011/9/28）など、

東京電⼒に責任を取らせる論調が登場している。
もう⼀つ特徴的なのが⽇航、すなわち⽇本航空である。⽇本航空は 2010 年に
会社更⽣法の適⽤を申請し、実質的に経営破綻した。その後、⽀援機構から「投⼊される公的資⾦は、１兆円規模にのぼる可能性もある。⽇航は、従業員の３割
削 減 や 、 不 採 算 路 線 か ら の ⼤ 幅 な 撤 退 な ど の 合 理 化 を 進 め る 」（ 読 売2010/1/20）、「⽇航は、⼈員削減や不採算路線からの撤退といった経営改⾰を進めて業績をＶ字回復させ、昨年９⽉には株式の再上場を果たした」（読売2013/5/24）という⽂脈で登場している。
2010 年代をまとめてみると、「公的⽀援される企業のリストラ」といえる。個別企業の⾃発的なリストラという⽂脈ではなく、公的な組織が⽀援する以上リ
ストラが必要である、という⽂脈が強い。この時期は、シャープの経営危機や、東芝の不適切会計の問題もあったものの、それほど東京電⼒や⽇本航空ほど⼤きく取り上げられなかったのは、国がかかわることの対価としてのリストラ、という⽂脈が弱かったためといえよう。

（３）社説内容の多変量解析
次に、多変量解析である重回帰分析の結果を整理する。表 3 はすべてのクラ
スタの単語出現率を被説明変数とし、⼀⼈当たり GDP 前年⽐・失業率前年⽐・⽇経平均株価前年⽐を説明変数とした表を⽰している。それぞれのクラスタごとに偏回帰係数と有意確率を整理している。以下、クラスタごとに有意確率がp<0.05 以下の項⽬について結果を整理する。
第 1 の不良債権クラスタについては、失業率が上昇、つまり雇⽤が悪化する
ときに不良債権に関する単語が出現しているといえる。ただし、このクラスタについては、1990 年代のバブル崩壊後の不良債権処理という、歴史的な⽂脈でのみでしか成⽴しない可能性がある。第 2 の経済政策クラスタについては、⼀⼈当たり GDP が成⻑しているときと、雇⽤が悪化しているときに、クラスタ内のp.74

出所：筆者作成。

註：*: p<0.05, **: p<0.01

表 3 重回帰分析結果

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

p.75

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

単語の出現率が増加している。経済政策クラスタ内には「拡⼤」や「成⻑」、「回復」が含まれていることから、前者については理解が可能である。雇⽤環境の悪化については、若⼲解釈が難しいものの、「消費」や「景気」に悪化を意味する単語が共起している可能性が考えられる。第 4 の規制緩和クラスタについても、⼀⼈当たり GDP の成⻑率が⾼まるときに、出現率が⾼まるという関係になっている。経済の調⼦がいい時にこそ規制を緩和するべきとの論調だと解釈できる。
第 5 の企業クラスタについては、⼀⼈当たり GDP の変化率に加え、⽇経平均株
価の変化率が、出現率に正の影響を与えている。
「技術」や「競争」、「企業」といった個別企業の動向を⽰す単語が集中しているからだと考えられる。第 6 の雇⽤クラスタについて、失業率が上昇するときに出現率が上昇する。このクラス
タには「雇⽤」「失業」「労働」といった雇⽤に関する単語が多いことから、妥当だといえる。第 7 のリストラクラスタについては、⼀⼈当たり GDP が上昇しているときには出現率が下がる。これは妥当である。もう⼀つ、失業率が上がっているときに、出現率が落ちている。リストラクラスタには「再⽣」
「⼤⼿」
「計画」
といった単語が含まれていることから、単なる⼈員削減だけではない本来的な意味でのリストラであると考えられる。失業率が⾼まっているときに、これらの単語の出現率が減少するのは、ある意味妥当だといえる。

５．考察と結論
まず、前節の「リストラ実態と社説数」及び「質的分析」の結果を組み合わせながら整理・考察する。社説数の推移はその成⻑率から、1987 年から 1992 年までを導⼊期、1993 年から 2000 年までを成⻑期、2001 年から 2018 年までを成熟期と分類でき、その後の質的分析の基準である 10 年代とおおむね対応している。
10 年代ごとの質的分析により、1980 年代は、円⾼不況などもあったが、⽇本企業の輸出競争⼒が⾼いこともあり、内需転換や拡⼤に対応するための、いわば本来型のリストラとして導⼊されていたことが分かった。
しかしながら 1990 年代になるとバブル経済が崩壊し、⾦融機関を含む深刻な不況となった。そのため、公的⽀援も含む⾦融機関の不良債権処理や、その他の企業のダウンサイジングに伴う、いわば不況対応としてのリストラという⽂脈

p.76

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―で⽤いられているといえる。バブル崩壊後を⽰す代表的な単語となり、急速に⽤いられるようになった。
2000 年代になっても不況は継続し、IT バブルの崩壊やリーマンショックなどのリストラを伴う⼤きな出来事も⾒られた。しかしながら、社説の件数⾃体は減少した。特に、2001-2002 年の IT バブル崩壊後の不況期に、社説件数が減少したことが⽬⽴つ。これは、企業の⼈員削減が常態化したことから、リストラ⾃体
は新たな社説を執筆するだけの刺激となり得なくなったと解釈できるかもしれない。実際、マスメディアの報道がニュースバリューの⾼い記事に偏ることも指摘されている（⼭本, 2004）。記事件数が減少した⼀⽅で、労働者派遣法の改正による⾮正規雇⽤の増⼤、雇⽤保険や年⾦保険といった社会制度への影響という論点が⾒られ、リストラはより社会的に組み込まれるようになったといえる。
2010 年代は、東京電⼒や⽇本航空といった国の⽀援が⼊った企業に関するリ
ストラが⽬⽴つ。これは、1990 年代の⾦融機関に対する公的資⾦注⼊の際に、⾦融機関にリストラを求める論調と類似している。⼀般企業のリストラに関してはともすればネガティブな論調になるのに対し、これらの国が⽀援している企業に対してはリストラに対してポジティブに変化しているといえる。マスコミの⼀員たる新聞社が⾃らを社会の公器とみなす考え⽅（三浦, 2017）が反映されていると思われる。
以上を整理するに、メディアの考えるリストラの位置づけが時代に応じて変化しているといえる。だとするのであれば、導⼊期には本来型の意味のリストラ、成⻑期には⼈員整理という意味で時代を代表するようになり、成熟期の前期にはより広い⽂脈に埋め込まれ、成熟期の後期には特定の論点においてのみ⽤いられる、というように、ライフサイクルの各段階において、量的な変化に加え、質的な変化も発⽣していると⽰唆される。しかしながら、リストラの実態⾃体は、成熟期に⼊っても継続していることから、リストラの位置づけが変化し、現実の規模から乖離するようになったといえる。
次に、多変量解析の結果を考察する。⼀⼈当たり GDP 変化率は経済政策・規制緩和・企業クラスタと正の関係を持ち、リストラクラスタと負の関係を持っていた。基本的に経済が好調な時期に前向きに対応していこう、という論調だと解
釈できる。

p.77

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

次に、失業率は不良債権・経済政策・雇⽤クラスタと正の関係を持ち、リスト
ラクラスタと負の関係を持っていた。不良債権クラスタは、1990 年代のバブル崩壊期に独特な項⽬であり、質的分析の結果とも整合的である。経済政策クラス
タとは、⼀⼈当たり GDP のときと逆の動きをするものの、「ない」などの否定的な意味の共起関係が合ったのかもしれないが、それは今後の課題とする。雇⽤
クラスタ、リストラクラスタとの関係は、きわめて整合的であった。
⽇経平均株価の変化率は企業クラスタのみに正の関係を持っていた。⽇経平均は上場企業の中でも⽇本経済に強い影響を持つ企業の株価指数であることから、企業クラスタに関係するのは、整合的といえる。
このように、社説の論調は外部の環境に対応して、⼀定のパターンを持っている、とまとめることができる。
質的分析結果と多変量解析結果を整理することで本論⽂の結論とする。リス
トラに関する社説は、時代やライフサイクルの段階に応じて数が変化し、現実のリストラの規模から乖離するとともに、質的にも「本来的なリストラ」から「不況対応のリストラ」「社会に埋め込まれたリストラ」「特定企業のリストラ」と論点が変化したことが明らかとなった。また、経済や企業といった、どの時代にも発⽣する単語については、マクロ経済指標の変化率に影響を受けていることが分かった。
上記の結論は、⽇本におけるリストラ研究に対して⼀定の貢献をなしうる。吉村（2006）はリストラに関する事実の変化に着⽬し、リストラによる株⾼演出という⽂脈ができていったことを明らかにしていたが、本論⽂は、リストラのオピニオンが現実のリストラの動向と⼀致しなくなったことを、記事の本数および時代におけるリストラの位置づけという観点から明らかにした。
このオピニオンの変化は、より⼤きな⽂脈に位置付けることができよう。本論
⽂の研究背景に掲げたように、リストラの実態に影響を与えるインフォーマルな制度としてのオピニオンという観点からは、リストラのライフサイクルの各段階におけるメディアの論調の変化はリストラに関するインフォーマルな制約の変容の可能性を⽰唆していると考えられる。
以上が本論⽂の結論と貢献であるが、もちろん課題も多く残されている。先⾏研究の節でも述べたように、リストラという⽤語が社会的にどのように理解さp.78

リストラに関する社説の時系列分析 ―質的分析と多変量解析の試み―

れるようになったかを明らかにする必要がある。その成果を通じて、オピニオン
がリストラの実態にどのように影響を与えたのかを分析する必要がある。
⽅法論として質的分析に関する最も重要な課題は、そもそも質的分析にとどまっていることである。この問題に対応するためには、共起関係を数値化するな
ど、さらなる客観的な分析が必要である。多変量解析に関する課題は、変数の熟考が必要かもしれないことである。⽬的変数に階層的クラスタ分析で得られた各クラスタの出現率を充てているが、時代を象徴する単語の⽅がよいのかもしれない。また、説明変数には、他にもふさわしいものがあるかもしれない。また、
歴史的なトレンドをコントロールできていないかもしれない。
その他の課題としては分析単位の問題が挙げられる。本論⽂においては全新聞社の社説を分析対象としたが、新聞社別の論調の変化を分析することで、各新聞社の論調が全体の論調にどのように統合されているかを明らかにできるかもしれない。
このような問題があるもの、本論⽂は⽇本におけるリストラに関して、社説のテキストマイニングという⽅法で接近した結果、いくつかの貢献をなし得たと
考える。

【謝辞】
本論⽂は JSPS 科研費 JP 16H03653 の助成を受けている。

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