RECRUIT Labor Market Repor t

リクルート労働市場レポート

Vol.1
Title :

健 全 性の定 義とその 推 移

日本において「雇用の流動化」という表現は、ネガティブなイメージで捉えられる事が多かった。
リクルート
ワークス研究所の客員研究員でもある中村天江氏は、この理由を「バブル経済の崩壊以降、企業が人員を柔軟に調整し人件費を削減するために、正社員以外の労働者の活用を増やしたことで、不安定雇用や低賃金といった社会問題が起きたため」と指摘している1。
一方、最近では、我が国の経済成長のためには生産性の向上が必須であるという文脈や、「 人生 100 年時代」においては、一つの会社で60歳まで勤め上げるというようなモデルではなく、
ライフステージに合わせて
フレキシブルにキャリアを形成していくモデルが中心となっていくという文脈において、雇用の流動化は重要な
キーワードとなっている。本稿では、
この雇用の流動化というテーマにおいて、昨今の動きをデータに基づき整理していく。

まず「 健全な 雇用の流動化とは何か」を考える。
ここでは、転職時の賃金変動、
すなわちVol.1前半では、「転職者が、転職前後で賃金面の悪化が少ない／賃金が増加するようなかたちで転職しているかの度合い」
を、流動化における健全性として定義し、国際比較を行う事で日本の労働市場が不健全な状況にある事を示す。

Vol.1 後半では、時系列での比較を行う事で、健全な流動化が、徐々にではあるが着実に進んでいるという事実を確認する。
また、
リーマン・ショック以降の推移の背景の一部を、職種、業種、年齢、性別といった切り口から明らかにしていく。

「働く」の論点、Vol.14 、2020 年 11月（中村氏はリクルートワークス
1 中村天江、「健全な人材流動化」をジョブ型雇用で実現する条件 、研究所・主任研究員を経て、現在は公益財団法人連合総合生活開発研究所・主幹研究員の傍ら、
リクルートワークス研究所に客員研究員として所属）

1

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

01

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

健全な雇用流動化とは何か
転職時の賃金変動、
すなわち「転職者が、転職前後で賃金面の悪化が少ない／賃金が増加するようなかたちで転職しているかの度合い」
を、流動化における健全性として定義し、国際比較を行う事で日本の労働市場が不健全な状況にある事を示す。

流動性 そのもの の国際比較
日本の労働市場は諸外国と比べて流動的でないとされている。これは一定正しいが、勤続年数といった指標を見る限り、日本のみが特出して流動性が低いというわけではない。
雇用者の平均勤続年数を見ると、
日本11.9年、アメリカ4.1年、フランス11.0年、ドイツ10.8年、
デンマーク
フランスやドイツは、
アメリカよりも7.2 年となる。アメリカと比べると日本が流動的でないのは明白であるが、むしろ日本に近い。
構成比を見ても、
フランスやドイツにおける10 年以上勤続者の割合は日本と同様に40％台にある。

図表1：雇用者の勤続年数
1年未満
8.5%

日本

1年以上〜10 年未満

45.9%

フランス

14.1%

ドイツ

13.9%

デンマーク

49.8%

10

30

40

10.8年

40.6%
53.6%

50

26.7%

60

70

4.1年
11.0年

44.5%

45.6%

20

11.9年
28.0%

40.5%

19.8%

0

勤続年数

45.7%

22.2%

アメリカ

平均

10 年以上

80

90

7.2年
100 (%)

出所：労 働政策研究・研 修機構「データブック国際労 働比較 2020 」より作成※中村 [2020]（ 脚注 1）を参考に筆者作成

2

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

転職時の賃金変動状況から考える流動化の健全性〜諸外国と比較して日本は不健全〜
諸外国との比較において日本が特出しているのは、流動性そのものよりも「好条件で転職することができるか」という点である。
「転職時の賃金変動」に着目すると、日本における雇用流動化の課題が見えてくる。
図表 2は、中村氏らが日本・アメリカ・フランス・デンマーク・中国で大卒の30 代・40 代を対象に行った調査の結果1である。転職によって年収が「増えた」割合は、
日本以外の国では70％を超えているにもかかわらず、
日本だけは 45.2 ％と、25pt 以上の差がある。日本は、転職によって年収が「 減った」割合も他国より10pt 程度高い。
図表 2：転職時の賃金変動
増えた

日本

ほぼ同じ

減った

45.2%

覚えていない

27.0%

17.9%

9.8%

アメリカ

77.2%

10.0%

7.2% 5.7%

フランス

75.2%

12.6%

7.2% 5.0%

デンマーク

70.7%

中国

15.4%
88.9%

0

10

20

30

40

7.7% 6.3%
8.4%

50

60

70

80

90

2.1%
0.7%

100 (%)

出所：リクルートワークス研究所「 5カ国リレーション調査」（ Works Report 2020 ）より作成（転職経験あり、週労働 20 時間以上のみを集計）※中村 [2020]（脚注 1 ）を参考に筆者作成

Vol.1では、転職時の賃金変動、転職時の賃金変動、すなわち「転職者が、転職前後で賃金面の悪化が少ない／賃金が増加するようなかたちで転職しているかの度合い」
を、流動化における健全性として定義し、国際比較を行う事で日本の労働市場が不健全な状況にある事を示す。
以下では一貫して、流動化における健全性と定義した「転職時の賃金変動」に着目していくが、本稿での主張は「転職によって賃金を上げる事が重要」という事ではない点は強調しておきたい。言うまでもな
く、転職の目的は様々である。人の幸せに様々なかたちがあるように、転職によって得たい果実は人によって異なる。重要なのは、個人それぞれの目的が、転職によって達成されたか否かであろう。
個人がそれぞれの異なる目的を達成するため、転職という選択肢を選んだ際に、賃金の低下を（目的達成のための）
コストとして受け入れねばならない状況よりも、賃金が変わらない／賃金が増加するかたちで目的を達成できる方が望ましく2、その観点では国際的に見て課題があるというのが、ここでの主張である。

2 一例として、現在は東京在住・在勤であるが、同居しているパートナーの大阪への転勤が決まったため、自分も大阪で一緒に暮らしながら働きたいと考えたとしよう。この場合、「 大阪に勤務地を移したい」という希望がある故、例え賃金が下がっても、大阪で働くという目的さえ達成されれば、
この転職は有意義なものと考える事が可能である。
しかし、賃金を下げずに、場合によっては賃金を上げながら、大阪での勤務が実現できれば、それはより望ましい結果と言えるだろう。

3

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移背景にあるのは日本型の雇用慣行
他国ではなぜ好条件の転職が可能なのだろうか。いくつかの原因を指摘されているが、そのなかでも特に興味深いのが「転職によって役職が上がる可能性」の違いである。諸外国では「役職が上がる可能性」は40％〜50％程度であるのに対して、日本は10％程度と大きな差がある。また、諸外国は転職によって職種が変わる可能性が日本と比べて低いほか、会社規模が小さくなる割合も低い1。
これは、諸外国においては「特定領域における経験を蓄積しながら、一つの企業に閉じずに次に取り組む
べき課題を模索し、
キャリアアップをはかるようなモデル」が一般的である一方、日本では、そうしたキャリアを歩む人材の割合が小さいという可能性を示唆している。
その背景にあると考えられるのが、日本型の雇用慣行である。例えば、典型的な日本型の雇用慣行を採用している企業においては、ある部の部長が退職をする事になった場合、外部から「当該領域の経験を蓄積し
た人材」
を採用し、
その部長ポストに登用しようと動く事は稀である。次長を部長に昇進させ、次長には別の部
署の中堅社員を割り当て、といったように玉突きで配置を動かし、最後は新卒採用枠を1 人増やす事で対応する事が多い。

図表 3：転職前後で変化した事
日本

60%

アメリカ

50%
4 0%
3 0%

フランス

28.0 %

デンマーク

31.8 %

20%

中国

18.2 %

10.1%

20.6 %

10%

4.1%

0%

職種が
変わった

業種が
変わった

役職が
上がった

役職が
下がった

会社規模が
大きくなった

会社規模が小さくなった出所：リクルートワークス研究所「 5カ国リレーション調査」（ Works Report 2020 ）より作成（転職経験あり、週労働 20 時間以上のみを集計）※中村 [2020]（脚注 1 ）を参考に筆者作成

また、日本型の雇用慣行を採用する企業では、全社一律で整備された賃金制度／テーブルに基づく
処遇しか提示できないケースも多く、特に先端技術の専門家や海外事業の経験者に対して、市場評価を踏まえた高額報酬を提示する事が難しいという問題もある3。この点については、Vol.2で改めて扱う。

「採用のストラテジー、慶應義塾大学出版会、2020 年」2 章を参照。
3 中村天江、4

20RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

ポイント
日本は諸外国と比べて、流動性が著しく低いわけではない。
転職時の賃金変動から流動化の健全性を考えた場合、明らかな課題がある。

勤続年数

賃金が増加した
転職者の割合

JPN

USA

FRA

DNK

12.1年

4.2年

11.2年

7.2年

45.2%

77.2%

75.2%

70.7%

［ 賃 金が増加した転職者の割合 ］出所：リクルートワークス研究所「 5カ国リレーション調査 」（ Works Report 2020 ）より作成（ 転 職 経験あり、週労働 20 時間以上のみを集計 ）［ 勤 続年数 ］出所：労働政策研究・研修機構 「 データブック国際労働比較 2020 」より

520

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

02

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移時系 列で見る健全な雇用流動化
続いて、時系列での比較を行う事で、健全な流動化が、徐々にではあるが着実に進んでいるという事実を確認する。また、
リーマン・ショック以降の推移の背景の一部を、職種、業種、年齢、性別といった切り口
から明らかにしていく。

「転職時の賃金変動状況」という統計指標
前半では、流動化の健全性を転職時の賃金変動という指標によって定義づけた。転職時の賃金変動に関するデータは、図表 2 に用いたリクルートワークス研究所の調査のほかに、厚生労働省「 雇用動向調査」にて公表されているほか、株式会社リクルートのプレスリリース「転職時の賃金変動状況」（ 以下、
弊社「転職時の賃金変動状況」）によっても確認する事ができる。これらのデータセットでは、より長期のスパンで転職時の賃金変動の推移を把握する事が可能である。
厚生労働省「雇用動向調査」では、当然ながら、
日本 全体 の状況を把握する事が可能である。弊社「転職時の賃金変動状況」における情報は、人材紹介サービス「リクルートエージェント」における転職決定者にカバレッジが限定されるため、我が国全体の動向を示すものではない点は留意する必要がある
が、代わりに「速報性」と「詳細性」というアドバンテージがある。
厚生労働省「雇用動向調査」は、企業に対するアンケート形式の調査であるため、速報性の観点では限界があり、例えば 2021 年 1月〜 6月分は12月21日の公表となっている。弊社「転職時の賃金変動状
況」の場合、2021 年 1月〜 3月分は4月19日、4 〜 6月分は7月29日の公表となっており、概ね1ヵ月弱のタイムラグで四半期ごとに状況を把握する事が可能である。
また、詳細性の一例としては職種が挙げられる。厚生労働省「雇用動向調査」の調査票において、職種に最も近いと考えられる項目は「仕事の内容」について問うものであり、選択肢は「専門的・技術的職業従事者」というような粒度である一方、弊社「転職時の賃金変動状況」
では、「 ITエンジニア」、「 電気・機械・
化学エンジニア」
といったより具体的な職種ごとに公表を行っている。
以下では、厚生労働省「雇用動向調査」と弊社「転職時の賃金変動状況」の両方を用いて「転職によって賃金が増えた転職者の割合」の時系列的な変化を確認していく。また、弊社「転職時の賃金変動状況」の詳細性を活かして、
リーマン・ショック以降の推移の背景を、職種、業種、年齢、性別といった切り口から紐解いていく。

6

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

着実に進んでいる健全な流動化
図表 4は、厚生労働省「雇用動向調査」、弊社「転職時の賃金変動状況」における「転職時に明確に（ 1 割以上）賃金が増加した転職者の割合 4 」
をプロットしたものである。なお、厚生労働省「雇用動向調査」
では、全転職入職者を対象とした場合と、一般労働者から一般労働者 5の転職のみを対象とした場合の2ケースを示している。
図表 4：転職時に明確に（1割以上）賃金が増加した転職者の割合

（%）
35

35

30

30

25

25

20
15
10

厚生労働省「雇用動向調査」（全体）

2003

2004

2005

2006

2007

2008

10

25

リクルート社「転職時の賃金変動状況」

2002

15

30

厚生労働省「雇用動向調査」（一般→一般）

5
0

20

35

2019
2009

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

5
2020
2018

2019

2021（四半期）
2020

2021 （暦年）0

出所：厚生労 働省「雇用動向調査」、株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」

すなわち、図表4中の3指標は、カバレッジはそれぞれ異なるものの、すべて「転職時に賃金が増加した転職者の割合」
を示している。
そして、3指標すべてに共通して、
リーマン・ショックの影響を受けた2009年に底を迎えている。以降は振れを伴いつつも、新型コロナウイルスの感染拡大前の2017年〜2018年まで伸長を続けた。
その後は、新型コロナウイルスの感染拡大を受けて、幾分水準を切り下げている。なお、
この間、2012年には短期的な景気後退局面6が存在したが、弊社「転職時の賃金変動状況」
では、その影響が見て取れる。
最近の状況については、厚生労働省「雇用動向調査」
では、最新の公表値が、2021年1月〜6月分7であり、いまだに下落基調が続いている一方、弊社「転職時の賃金変動状況」では、既に新型コロナウイルスの感染拡大を受けた落ち込みは底を打ち、改善基調に復している点が確認できるほか、2021年7月〜9月分以降
は、感染拡大前の水準を超えて、当該統計の始点である2002年以降の最高値8を更新するかたちでの推移が続いている。

4 前 述 図 表 2 におけるリクルートワークス研 究 所「 5か国リレーション調 査 」における指 標とは定 義が若 干 異なり、単 純な比 較はできない点は留意する必要がある。
「 短時間労働者以外の者 」
を指し、「 短時間労働者 」とは、同一事業所の労働者より１日の所定労働時間が短い又は
5 一般労働者とは、１日の所定労働時間が同じでも１週の所定労働日数が少ない労働者の事を指す。

6 内閣府「 景気基準日付 」より。
7 厚生労働省「雇用動向調査」は、半期ごとに「上半期：1月〜 6月分」と「暦年：1月〜 12月分」での公表を行っている。図表 4では、歴年単位での推移をプロットしているため、2020 歴年までの表示としている。

8 あくまで、当該統計において取得可能な「 2002年以降における最高値」である点には留意する必要がある。厚生労働省「雇用動向調査」では、1990年代まで遡る事が可能であるが、90年代には新型コロナウイルス感染拡大直前の水準よりも更に高い値であった時期が存在する。

7

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移ITエンジニア採用における四つ巴の戦い
ここからは、弊社「転職時の賃金変動状況」の詳細性を活かして、
リーマン・ショック以降の局面における「転職時に賃金が増加した転職者の割合」の推移の背景を明らかにしていく9。
まずはITエンジニアという職種に注目する。図表 5〜図表 9は、ITエンジニアに限定した「転職時に明確に（1割以上）
賃金が増えた転職者の割合」
である。当該指標についても、全職種の場合と同様、
リーマン・ブラザーズ・ホールディングスが倒産した翌年の2009年をボトムとして、そこから2011年まで伸長を続けた。
当該指標は、2012年になると、短期的な景気後退局面を反映して一時的に停滞したものの、第二次安倍内閣発足直後、アベノミクスと呼ばれた経済政策が本格化を始めた翌年 2013 年には改善基調に復し、以降 2018 年頃まで伸長を続けた格好である。2019 年入り後は幾分弱含み、2020 年には新型コロナウ
イルスの感染拡大の影響により、更に弱めの動きとなった。
その後、2021 年には再び改善基調に復し、足元まで急激な伸長を続けている。2021 年 10月〜12月期
では、感染拡大前の水準を超えて、当該統計の始点である2002 年以降における最高値となっている。

図表 5：転職時に賃金が増加した転職者の割合

ITエンジニア
（%）

37

32

27

22

17
転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

2008

2009

2010

2011

2011

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

12
2021 （年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」（ 1 割以上）賃金が増えた転職者の割合」にまた、以下では、ITエンジニアに限定した「転職時に明確について、各期間の上昇／下落に対する業種や年齢の寄与について補足する（図表 6 〜図表 9の棒グラフ部を参照）。

8

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❶ 2009 年〜 2011 年：リーマン・ショックによる落ち込みからの改善局面
この局面における「転職時に賃金が増えた転職者の割合」の上昇に大きく寄与した業界は「IT業界」である。
また、年齢別では「26歳〜35歳」、
すなわち転職者のボリュームゾーンの寄与が大半を占めているという状況であった。業界・年齢ともに、特にサプライズのない結果と言えるかもしれない。

図表 6：転職時に賃金が増加した転職者の割合

ITエンジニア／業界別・年齢別寄与度分解（ 2009 年〜2011年）
（%）

37

32

業界別
寄与度

24.5 %

0.8 %

+ 6.9
pt

0.5 %
0.6 %
0.3 %

3.9 %

3.0 %

0.8 %
0.8 %

3.6 %

22

0.4 %
IT

36 歳以上コンサル

26 歳〜30 歳

製造
サービス
金融
その他

31歳〜35 歳
25 歳以下

27

2011

年齢別
寄与度

2009

17.6 %

17
転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

122008 2009 2010 2011 2011 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 （年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

920

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❷ 2013 年〜 2016 年：アベノミクス始動後の局面
ここでは幾分状況が変化している。この局面での「転職時に賃金が増えた転職者の割合」の上昇に対する業界別の寄与を見ると「 IT 業界」に加え「製造業」、「コンサルティング業界」、「 技術者派遣業」（図中では大分類「サービス業」が表章されているが当該小分類の寄与が大半であった）の寄与が目立ち、「四つ巴の戦い」が始まっていることが見て取れる。
また、年齢層の寄与では、36歳以上の寄与が増えている点が興味深い。

図表 7：転職時に賃金が増加した転職者の割合

ITエンジニア／業界別・年齢別寄与度分解（ 2013 年〜2016 年）
（%）

37

32

+ 5.1
pt

0.2 %
0.3 %

業界別
寄与度

年齢別
寄与度

1.0 %
1.4 %
1.1%
1.0 %

1.5 %
1.1%
1.1%

36 歳以上コンサル

26 歳〜30 歳

サービス
金融

2016

26.4 %

1.3 %

IT

製造

27

22

2013

21.3 %

31歳〜35 歳
25 歳以下17

転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

その他

122008 2009 2010 2011 2011 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 （年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

9 弊 社「 転 職 時 の 賃 金 変 動 状 況 」における情 報は、人 材 紹 介サービス「リクルートエージェント」における転 職 決 定 者にカバレッジが限 定されるため、我が国全体の動向を示すものではない点は留意する必要がある。

10

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❸ 2019 年下〜 2020 年下：新型コロナウイルスの感染拡大直後からボトムまでの局面
この局面において、ITエンジニアにおける「転職時に賃金が増えた転職者の割合」は僅かな下落にとどまっている。すなわち、新型コロナウイルスの感染拡大の影響はITエンジニア全体では軽微であったと言える。
しかし、業種別の寄与を観察すると、実は「 IT 業界」と「コンサルティング業界」においては一定の負の影響を受けていたことがわかる。
また、これらを相殺していたのは「その他」の業種であった。
「その他」の業種を分解すると、医療・バイオ業界から、外食・店舗サービス業まで様々な業種の積み上げであった。すなわち、IT業界とコンサルティング業界というボリュームゾーンにおける減少を、裾野の広がりによる増加が相殺していたと見なす事ができる。
また、年齢別の寄与度を観察すると、30歳以下ではプラス寄与を維持した一方、31 歳以上はマイナス寄与となっている。

図表 8：転職時に賃金が増加した転職者の割合

ITエンジニア／業界別・年齢別寄与度分解（ 2019 年下半期〜2020 年下半期）（%）

37

業界別寄与度

年齢別寄与度

2019 下30.8 %
32

- 0.8
pt

0.1 %

1.1 %
1.1 %

0.6 %
0.8 %

1.3 %
0.6 %

2020 下
30.1%
0.3 %
0.9 %

IT

36 歳以上コンサル

26 歳〜30 歳

製造
サービス
金融

22

31歳〜35 歳
25 歳以下27

17
転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

その他
122008 2009 2010 2011 2011 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 （年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

11

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❹ 2020 年下〜 2021 年下：ボトムから直近の過去最高値更新までの局面「転職時に賃金が増えた転職者の割合」は、2020 年下期以降、急激な改善を見せた。③の局面で弱含んでいたIT 業界とコンサルティング業界が、息を吹き返したことによる要因が大きい。加えて、「その他 」業種の牽引、すなわち、裾野の広がりによる寄与も引き続き存在する。年齢については、

3 0 歳 以 下においてプラス寄 与の幅を拡 大したほか、3 1 歳 以 上についてもプラス寄 与に転じた
かたちとなった。

図表 9：転職時に賃金が増加した転職者の割合

ITエンジニア／業界別・年齢別寄与度分解（ 2020 年下半期〜2021年下半期）

+ 5.6
pt

0.1 %
0.3 %

業界別
寄与度

年齢別
寄与度

3.7%

1.1%
1.0 %

1.3 %
0.7%

1.6 %

2021下
35.7 %

32

0.5 %36 歳以上コンサル

26 歳〜30 歳

サービス

37

1.9 %

IT

製造

（%）

31歳〜35 歳

2020 下30.1%

27

25 歳以下

金融
その他

22

17
転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

122008 2009 2010 2011 2011 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 （年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

12

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

事務系の専門職における女性活躍推進
次は、人事、経営企画、事業企画、法務、経理など、事務系の専門職に注目していく。図表 9 〜図表 12
は、事務系の専門職に限定した「転職によって明確に（ 1 割以上）賃金が増えた転職者の割合」である。
こちらについても、全職種、並びにITエンジニアの場合と同様、
リーマン・ブラザーズ・ホールディングスが倒産に至った翌年の 2009 年をボトムとして、そこから2011 年まで伸長を続けた。

2012 年の短期的な景気後退局面を反映して一時的に停滞し、2013 年以降に改善基調に復した点も同様である。その後、事務系専門職においては、全体の傾向と比べて若干早い 2017 年頃にピークを迎えた。2018 年入り後には幾分弱含みが見られ、2020 年には新型コロナウイルスの感染拡大の影響
により、更に水準を切り下げた。
そこから足元まで急激な2021 年に入ってからは、全職種、並びにITエンジニアの場合と同様、底を抜け、伸長を続けている。2021 年 10月〜 12月期では、感染拡大前の水準を超えて、当該統計の始点である

2002 年以降における最高値となっている。
図表10：転職時に賃金が増加した転職者の割合

事務系専門職
（%）

32

27

22

17

転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

2008

2009

2010

2011

2011

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

2020

12
2021 （年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」

また、以下では、事務系専門職に限定した「転職時に明確に（ 1 割以上）賃金が増えた転職者の割合」
について、各期間の上昇／下落に対する性別の寄与について補足する（図表 11 〜図表 14 の棒グラフ部を参照）。

13

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❶ 2009 年〜 2011 年：リーマン・ショックによる落ち込みからの改善局面
この局面における「転職時に賃金が増えた転職者の割合」の上昇に大きく寄与したのは「男性」であった。

図表11：転職時に賃金が増加した転職者の割合
事務系専門職／性別寄与度分解（ 2009 年〜2011年）
（%）

32

27

2011

19.9 %

性別寄与度

22

1.2 %

+ 4.5
pt

0.1 %

2.9 %

女性
男性
不明

17

20 09

15.4 %

転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

122008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20202021（年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

14

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❷ 2013 年〜 2016 年：アベノミクス始動後の局面
ここでは幾分状況が変化している。この局面での「転職時に賃金が増えた転職者の割合」の大幅な伸長は、その多くが女性の寄与によるものであった。この間、2014 年 4月には経団連から「女性活躍
アクション・プラン」が発表されたほか、2015 年には「女性の職業生活における活躍の推進に関する法律」（ 女性活躍推進法）
が参議院本会議で可決・成立している。また、法制度面等の進展のみでなく、企業における女性活躍のための取り組みが実際に本格化し始めた時期でもある。この結果は、こうした取り組みが後押しとなっていた可能性も高い。

図表12：転職時に賃金が増加した転職者の割合
事務系専門職／性別寄与度分解（ 2013 年〜2016 年）
（%）

32

27

性別寄与度

2016

25.4 %

4.4 %

+ 6.3

22

pt

0.1 %

2.0 %

女性
男性
不明

2013

19.2 %

17

転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

122008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20202021（年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

15

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❸ 2019 年下〜 2020 年下：新型コロナウイルスの感染拡大直後からボトムまでの局面
この下落局面においては、女性のマイナス寄与が目立つ。前述の通り、2013 年以降の伸長は女性活躍推進による影響があった可能性が高いが、新型コロナウイルスの感染拡大後、その勢いは一時停滞していた。

図表13：転職時に賃金が増加した転職者の割合
事務系専門職／性別寄与度分解（ 2019 年下半期〜2020 年下半期）（%）

2019 下27.4 %

32

性別寄与度

-1.9
pt

0.4 %
0.1 %

27

1.4 %

2020 下25.4 %

女性
男性
不明

22

17

転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

122008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20202021（年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

16

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移❹ 2020 年下〜 2021 年下：ボトムから直近の過去最高値更新までの局面底を抜けたところから直近の過去最高値更新まで、2020 年下半期（ 7月〜 12月）から2021 年同期
にかけては、急激な改善が見られている。この寄与を性別で分解すると「女性：＋2.8pt 」、「男性：＋
どちらも堅調であるが、特に女性の寄与が大きい。感染拡大直後は、女性活躍推進の停2.2pt 」と、滞が幾分懸念される結果となっていたが、そうした懸念は既に概ね払拭されていると言える。

図表14：転職時に賃金が増加した転職者の割合
事務系専門職／性別寄与度分解（ 2019 年下半期〜2020 年下半期）
（%）

32

性別寄与度

+5.0
pt

2021下
30.4 %

2.8 %

27

2.2 %

2020 下25.4 %

女性
男性
不明

22

17

転職時に1割以上賃金が増加した転職決定者の割合

122008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 20202021（年）

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」※寄与度分解の方法については、18 ページを参照

Vol.1では、前半部分にて、転職時の賃金変動、すなわち「転職者が、転職前後で賃金面の悪化が少ない／賃金が増加するようなかたちで転職しているかの度合い」
を、流動化における健全性として定義し、国際比較を行う事で日本の労働市場は不健全な状況にある事を示した。
後半部分では、時系列での比較を行う事で、健全な流動化が、徐々にではあるが着実に進んでいるという事実を確認した。
また、
リーマン・ショック以降の推移の背景の一部を、職種、業種、年齢、性別といった切り口から示した。

Vol.2においても、引き続き「 健全な雇用の流動化 」というテーマを扱う。ここでは、労働市場の過熱と景況感の関係性や、過熱する労働市場に対する企業の対応について整理していく。

17

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

ポイント
転職時の賃金変動から流動化の健全性を考えた場合、諸外国との比較では課題があるものの、時系列で見ると着実に良い方向に向かっている。

転 職 時の賃 金 変 動

諸外国の水準

出所：株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」

参考：寄与度分解の方法

U t U t-1

St

Nt

S ut
St

S t -1
N t -1

S ut-1
S t -1

Ot
Nt

O ut
Ot

O t -1
N t -1

O ut-1
O t -1

右辺第1項と第 2 項は、属性 S の寄与度、第 3 項と第 4 項は、属性 S 以外の寄与度。

N t :t 年度の転職決定者数
S t :t 年度の転職決定者のうち、属性 S の人数
O t :t 年度の転職決定者のうち、属性 S 以外の人数
N ut :t 年度の転職決定者のうち、転職前後で賃金が 1割以上増加した人数
S ut :t 年度の転職決定者のうち、転職前後で賃金が 1割以上増加した属性 S の人数
O ut :t 年度の転職決定者のうち、転職前後で賃金が 1割以上増加した属性 S 以外の人数
N ut:t 年度の賃金が 1割以上増加した転職決定者の割合
Ut
Nt

18

20

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

コ ラム

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移

民間企業保有のビッグデータによる公的統計の速報化

本稿では、厚生労働省「雇用動向調査」（公的統計）と株式会社リクルート「転職時の賃金変動状況」
を、それぞれの特徴を活かすかたちで併用した。
前述の通り、「 雇用動向調査」
では、
日本 全体 の状況を把握する事が可能である。弊社「転職時の賃金変動状況」における情報は、人材紹介サービス「リクルートエージェント」における転職決定者にカバレッジが限定されるため、我が国全体の動向を示すものではない点は留意する必要があるが、代わりに 速報性 というアドバンテージがある。
ここでは、これらの関係に着目した取り組みを紹介したい。総務省が主催する「ビッグデータ等の利活用推進に関する産官学協議のための連携会議」では、リクルートが運営する人材紹介サービス「リクルートエージェント」におけるトランザクションデータを用いて「日本 全体 の状況を把握する事が可能である雇用動向調査の 速報 指標」の開発が可能か、検証を行っている10 。
「公表までに時間を要するが、日本 全体 をカバーする事ができる雇用動向調査」と「リアルタイムに取得できるため 速報性 に優れるが、リクルートが運営する人材紹介サービスを通じて転職をした者のみにカバレッジが限定されるトランザクションデータ」は、より単純な表現を用いれば 遅い
全体 と 速い部分 と言い換える事ができる。そして、当該取り組みで最終的に得たいものは同様の表現を用いると 速い全体 となる。
部分 が 全体 からランダムにバランス良くサンプリングされていれば、速い部分 の最新値を単純に集計するのみで、速い全体 の妥当な推計値を得る事が可能である。
しかし、このケースの場合、部分 は「リクルートが運営するサービスを通じて転職をした者」である故、全体 と比べると属性に一定の偏りが存在する。当該取り組みでは、
この 部分 における偏りを機械学習／統計学的手法により補正する事で 速い全体 の推計を実現している。
日本の転職者全体

リクルート社経由の転職者のみ%%

遅い全体（政府統計）

速い全体

速い部分

当該取り組みで推計（トランザクションデータ）
時間軸

時間軸

過去時点までの情報のみ把握可能→

現在までリアルタイムに把握可能→

10 高田悠矢、 人材紹介サービスのトランザクションデータを用いた労働統計の速報指標開発 、総務省ビッグデータ連携会議レポート、
No.02 、2022 年 2 月

1920

RECRUIT Labor Market Repor t Vol.1

執筆者：高田悠矢

健 全な雇 用流 動 化

健 全 性 の 定 義とその 推 移株式会社リクルート 特任研究員

2010年 日本銀行 入行
経済指標の推計手法設計や景気判断など、
マクロ経済・金融領域における統計分析業務に携わる。

2015年 株式会社リクルート 入社
経営統括室、事業開発室、人事部、広報部を兼務し、戦略策定のための分析や、リコメンドエンジンの開発、人事課題に対する統計分析の適用、
自社データを活用した経済指標の作成・発信など、データ
起点の様々な取り組みの企画・実行を担う。 ※統合前はリクルートキャリア所属

2021年 Re Data Science株式会社 創業 ／ 株式会社リクルート特任研究員 就任
2018年 より、総務省 統計改革実行推進室 研究協力者

本稿の作成にあたっては、中村天江氏（公益財団法人連合総合生活開発研究所／リクルートワークス
研究所）、神林龍氏（一橋大学）、柏村美生氏、島昌平氏、緒方真樹子氏、林史子氏、増本全氏、宮村収氏、徳永真紀氏、岩元洋介氏、津田郁氏、高島優花氏、鈴木紘二郎氏（株式会社リクルート）の各氏から有益な助言をいただいた。ここに記して感謝したい。

20

20