Works Review Vol.11（2016）,126-137「35 歳転職限界説」の再検討
戸田淳仁

リクルートワークス研究所・主任研究員／主任アナリスト「35 歳転職限界説」が崩壊したと言われているが大規模データによって改めて検証を行った。その結果によると転職行動に関して，男性では 35 歳前後で差が見られ，35 歳を超えると転職しなくなる傾向が検出された。また女性については 35 歳前後で転職行動に差が見られず，離職者に限ると非正社員の仕事にではあるが積極的に就職する傾向が検出された。また，転職前後の賃金変化を見ると，特に女性では 35 歳前後で差が見られ，女性を中心に「35 歳転職限界説」が崩壊し良質な流動性が起きていると言える。
キーワード：

35 歳転職限界説，離職確率，転職成功確率，転職前後の賃金変化

目次
Ⅰ．問題意識と本稿の位置づけ

1990 年代以降の長期にわたる不況の中で，日本の労働市場は変容を迫られてきたいと言われていⅠ-1．問題意識る。いわゆる「日本的雇用慣行」は過去のものとⅠ-2．本稿における検討課題

され，年功的賃金体系や長期雇用を捨て去り，海Ⅱ．使用するデータ外に匹敵する流動的な労働市場の必要性が主張さⅡ-1．使用するデータの概要

れてきた。こうした主張は度重なるほどあるにもⅡ-2．転職のとらえ方

かかわらず，労働市場を通じた人材の再配置はそⅢ．転職確率に関する分析

れほど活発になったとは言えない。図表 1 が示す

Ⅲ-1．分析方法

ように，失業率は持続的に上昇する傾向が見られⅢ-2．離職確率に関する分析結果

るが，離転職を通じた労働移動はオイルショック

Ⅲ-3．転職成功確率に関する分析結果

後の 1970 年台前半の活動水準程度であると言えⅢ-4．女性 30 代後半の転職成功確率についてる。また，Kambayashi and Kato（2011）やⅣ．転職前後の賃金変化に関する分析

Kawaguchi and Ueno（2013）の実証研究を見てⅣ-1．分析方法

も，
1990 年代前後より非正規雇用が増加している

Ⅳ-2．分析結果

ため，あたかも労働市場は流動化しているように

Ⅴ．むすびにかえて見えるが，それはより流動性の高い非正規が増えたからであり，正規雇用を中心に長期雇用の対象

Ⅰ．問題意識と本稿の位置づけになりうる労働者は依然として離職をしないと言Ⅰ-1．問題意識える。

本稿では，近年マスメディアで盛んに言われる

もちろん，流動性を進める政策がこれまでになようになってきた「35 歳転職限界説」――確定的

かったわけではない。
1974 年の雇用保険法によるな定義はないが，35 歳を過ぎると転職が難しくな

雇用保険三事業（現・二事業）は，雇用の維持をるという説が崩壊した――が実際にデータで確認目的する雇用調整助成金などもあったが，再就職されるか，下記で示すいくつかの視点で検証する。

を余儀なくされる者に対して就職支援も含まれてその前に問題意識について述べたい。

いた。1998 年には，労働者が自ら取り組む職業能

126
126

論文

「35 歳転職限界説」の再検討

図表１ 失業率，転職入職率の推移
20.0 （％）
18.0
16.0
14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0
1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014
完全失業率

離職率

転職入職率

注）転職入職率とは，毎年 1 月 1 日の被用者数と比較して，当該年間に入職したうち前職があって転職期間が 1 年位以下の被用者の割合を示す。離職率は，毎年 1 月 1 日の被用者数と比較して，当該年に離職した者の割合を示す。
出所）完全失業率：総務省「労働力調査」，転職入職率・離職率：厚生労働省「雇用動向調査」

力養成を直接支援する教育訓練給付が創設され，ったが，少しずつ変わり始めている」

従来の企業の雇用維持支援策とは異なる新しい雇用政策の萌芽であったと言える。そして，2001 年

また，2014 年 1 月 25 日号の週刊東洋経済の特の雇用対策法改正により，労働市場の強化が明示

集記事である「転職のリアル 崩れ始めた 35 歳された。また，1997 年には戦時中より続いた職業限界説」においても同様な説明がされ，政策的に紹介の公的独占を放棄し，民間営利職業紹介を解も 2014 年度よりリストラを進める企業の従業員禁した。

の再就職を支援する労働移動支援助成金を約 330

このように労働市場の流動性を高めることが日億円と前年度 23 億円より大幅に増額し，労働移

本の労働市場において重要であり，諸々の施策を動を促進させるとともに，雇用維持に働く雇用調

講じているにもかかわらず，先ほど確認したよう

整助成金を前年度から半減させたことを指摘してに日本の労働市場は流動的とは言えない状況であいる。

るが，近年になって，「35 歳転職限界説」の崩壊

これらの記事では人材サービス提供会社の事業を示唆するマスコミの記事が相次いで出版されてデータなどに基づき，30 代後半の転職者が増えている。たとえば，2015 年 4 月 20 日付の日本経済いることを示しているが，改めて公的統計で確認

新聞の記事では，以下のように説明している。

したい。図表 2 は総務省統計局「労働力調査」の詳細集計における転職者の推移である。年齢階級「景気回復にらみ企業が採用を拡大する中，若別の転職者数を見てみると35～44歳については，

手だけでなく中高年の転職が増えてきた。業容を2002 年の 53 万人と比較すれば，2015 年は 64 万

拡大している中堅・中小企業を中心に，経験豊富

人と増えているが，2002 年以降で見ると，2007

な管理職などを外部から登用。迅速な新規事業の年が 71 万人と最大であり，そこから見れば人数

立ち上げや海外展開に生かしている。
従来は 35 歳

は減少している。ただし，転職者全体に占めるシを目安に，それ以上の年齢の転職は難しい面もあェア（各年齢階層別の構成比）を見ると，35～44

127
127

Works Review Vol.11（2016）,126-137

図表２ 年齢階級別 転職者・転職者比率の推移

転職者数や転職者比率で見るとそれほど変化が見られないと言える。

（

15～24 25～34 35～44 45～54 55～64
総数
歳
歳
歳
歳
歳
2002年
327
87
101
53
47
31
2003年
325
81
102
58
43
32
2004年
323
78
103
57
41
36
2005年
340
83
108
63
44
37
転
346
82
111
67
44
35
職 2006年
346
76
102
71
46
41
者 2007年
335
72
102
68
43
40
数 2008年
2009年
319
63
96
69
41
41
万 2010年
282
54
82
61
38
38
人
2011年
284
52
82
65
38
40
2012年
285
52
81
64
40
38
2013年
286
53
77
65
40
41
2014年
290
55
75
67
41
40
2015年
298
55
80
64
45
41
2002年 100.0%
26.6%
30.9%
16.2%
14.4%
9.5%
2003年 100.0%
24.9%
31.4%
17.8%
13.2%
9.8%
2004年 100.0%
24.1%
31.9%
17.6%
12.7%
11.1%
転 2005年 100.0%
24.4%
31.8%
18.5%
12.9%
10.9%
職
23.7%
32.1%
19.4%
12.7%
10.1%
者 2006年 100.0%
22.0%
29.5%
20.5%
13.3%
11.8%
に 2007年 100.0%
21.5%
30.4%
20.3%
12.8%
11.9%
占 2008年 100.0%
め 2009年 100.0%
19.7%
30.1%
21.6%
12.9%
12.9%
る 2010年 100.0%
19.1%
29.1%
21.6%
13.5%
13.5%
シ
2011年 100.0%
18.3%
28.9%
22.9%
13.4%
14.1%
18.2%
28.4%
22.5%
14.0%
13.3%
ア 2012年 100.0%
2013年 100.0%
18.5%
26.9%
22.7%
14.0%
14.3%
2014年 100.0%
19.0%
25.9%
23.1%
14.1%
13.8%
2015年 100.0%
18.5%
26.8%
21.5%
15.1%
13.8%
2002年
5.2
14.1
7.0
4.2
3.1
3.0
2003年
5.2
13.6
7.1
4.5
3.0
3.0
2004年
5.1
13.5
7.2
4.4
2.9
3.2
2005年
5.4
14.5
7.6
4.8
3.3
3.2
転
5.4
14.4
7.9
4.9
3.3
2.9
職 2006年
5.4
13.6
7.5
5.1
3.5
3.3
者 2007年
5.3
13.2
7.8
4.8
3.3
3.2
比 2008年
率 2009年
5.1
12.2
7.6
4.8
3.2
3.4
2010年
4.5
10.9
6.6
4.2
3.0
3.1
％
2011年
4.5
10.9
6.8
4.3
3.0
3.2
2012年
4.6
11.0
6.8
4.2
3.1
3.2
2013年
4.5
11.0
6.6
4.3
3.0
3.5
2014年
4.6
11.3
6.5
4.4
3.0
3.5
2015年
4.7
11.2
7.1
4.3
3.2
3.6

65歳
以上

）
ェ

（
）

7
7
7
6
7
10
9
9
10
10
10
11
12
14
2.1%
2.2%
2.2%
1.8%
2.0%
2.9%
2.7%
2.8%
3.5%
3.5%
3.5%
3.8%
4.1%
4.7%
1.5
1.4
1.4
1.2
1.3
1.8
1.6
1.6
1.7
1.7
1.7
1.7
1.8
1.9

注）転職者数は，就業者のうち前職のある者で，過去１年

日本経済新聞の記事では，企業の採用意欲が高まり若年だけでなく中高年も採用するようになったという説明であるが，個人にとってもある程度の年齢になって転職をすることが合理的だろうか。
この問題を考える上で重要な示唆を与えるのがLazear（1979）の「なぜ定年制が存在するのか」というタイトルの論文だろう。Lazear（1979）の説明によると，企業は労働者が真面目に働くかチェックする手間が大きい場合に，企業は労働者が怠けないように，「後払い賃金」を導入する。経済学では賃金と個人の付加価値生産性が一致するという説明がなされるが，そうであると仮に労働者が怠けて働いていたことが発覚した場合に解雇され，その後に転職をしても付加価値生産性通りの賃金が受け取れるのであれば労働者にとって大きな損失はない。そこで後払い賃金を導入し，労働者が若い時期は付加価値生産性より賃金を下げ，ある年齢以上では個人の付加価値生産性以上の賃金を与えるようにすれば，労働者は生産性以上の後払い賃金を受け取るように真面目に働くようになる。ただし，支払賃金の合計と付加価値生産性の合計が一致する段階で定年制を設けるとともに，年齢に応じて賃金プロファイルは右上がりになる。
こうしたストーリーは日本でどこまで当てはまる

間に離職を経験した者

か厳密な検証は難しいが，定年制が存在し，賃金転職者比率は，転職者／就業者×100

プロファイルが右上がりである日本には，企業は出所）総務省統計局「労働力調査」

労働者が真面目に働くかチェックするという意図があったかどうかは別として，ある程度当てはま

歳は 2007 年に 2 割を超えた状態が続いており多ると考えられる。
また，
年齢が高くなるにつれて，少の変動はあるが，転職者に占める割合は一定数

生産性以上に賃金が支払われることになるが，日いることがわかる。その反面若年者の転職者のシ本の場合 35 歳において生産性と賃金の大小関係

ェアが下がっていることがわかる。

が逆転し，35 歳以降においては転職をしても平均

転職者比率で見ても，35～44 歳については同様

的に見て生産性並みの賃金となってしまい，転職のことが言え，必ずしも転職が増えているといっを抑制する傾向が見られるようになると考えられた実態は見えにくい。しかもリーマンショック直る。

前の 2007 年の方が直近の 2015 年よりもわずか

賃金プロファイルが平坦化するなどこうしたスにではあるが高いこともわかる。転職者のシェア

トーリーが当てはまらない状況になってきた。濱

に関して，35 歳以上は増えていることがわかるが，

秋ほか（2011）によると，1989 年から 20 年間の

128
128

論文

「35 歳転職限界説」の再検討「賃金構造基本統計調査」の個票を用いて，新卒性が高い2。そのため，無業者も含んだデータで改採用後，同一企業に勤め続けた労働者の賃金を検めて検討することは意義があるだろう。

証し，賃金プロファイルがこの 20 年間で平坦化

II 節以下の構成は以下の通りである。II 節で使していることを確認している。
この背景としては，用するデータについて解説し，基本統計量を確認

経済が低成長となっただけでなく従業員の高齢化する。III 節では離職確率，転職成功確率の分析をにより企業に支払い能力が下がっていることがま

紹介し，上記①の仮説を検討する。IV 節では転職ず考えられる。それだけでなく，2000 年代後半に前後の賃金変化の分析を示し，上記②の仮説を検は高齢者雇用安定法が改正され，65 歳までの雇用討する。V 節ではむすびにかえて，分析結果をま確保が義務付けられるなど，さらに人件費圧力がとめ含意について検討する。

増すことがあろう。賃金プロファイルがフラットになれば，いわば「後払い賃金」の機能が薄れ，Ⅱ．使用するデータ

個人にとってもある程度の年齢になって離職をしⅡ-1．使用するデータの概要てもそれほど損をしない可能性が出てくる。
「35
歳転職限界説」が崩壊しているとすれば，背景としてこうした事情があると考えられる。

以下の実証分析に用いるデータは，リクルート
ワークス研究所が 2016 年 1 月に実施した「全国就業実態パネル調査」である。対象は全国の 15 歳

Ⅰ-2．本稿における検討課題

以上男女であり，事前に登録されたモニターに対するインターネット調査として行われた。

本稿では上述の問題意識に基づき，「35 歳転職

パネル調査の第 1 回目となった 2016 年 1 月調限界説」に関してデータに基づきこうした状況が査では，41,000 件のサンプル目標数に対し，薄れつつあるのかについて確認したい。
本稿では，

145,102 人の登録者に調査依頼がなされ，
データク「35 歳転職限界説」を，①35 歳を境にして，すリーニングの結果，49,131 人から有効回答が得ら

なわち 30 代前半と 30 代後半の間で実際の転職行れた。現在，日本ではすぐれたパネル調査が蓄積動に差が見られ，30 代後半は 30 代前半に比べ転されているが，本調査は従来のパネル調査よりも職率が統計的に低い，②30 代後半は 30 代前半に大規模の標本を確保しようとする点に一つの特徴

比べ転職前後の賃金変化がより小さい，という仮がある。

説を設定して検証行う。前節でも述べたように，

以下の分析では学校を卒業した 60 歳以下の男

流動性が低い労働市場において，「35 歳転職限界

女に限る。
「全国就業実態パネル調査」では，10 代説」が成立しているかいないかを見ることが，労や 60 代以上は非労働力人口が多いため，他の年

働市場の変化を見る上では重要であろう。

齢階階級異なり就業者が母集団より多くなるよう

日本においては転職前後の賃金変化を含め転職にサンプリングフレームを構築している。そのたの研究は数多く存在する1。過去の Works Review

め，10 代や 60 代以降は分析対象外として，復元においても豊田・小泉（2006）
は 2002 年から 2006

倍率を使わないで分析を行っている。

年にかけて転職前後の年収変化，転職の有無について分析を行い，年齢，業種・規模，就業形態がⅡ-2．転職のとらえ方

与える影響が弱まっている点から労働市場で良質な流動が起きつつあると結論付けている。本稿と本調査において，転職をどのようにとらえるか

問題意識が近いが，転職の有無の分析では，離職を説明するため，転職の構造について整理したい。

したが転職できなかったものをサンプルに含んでいないため，推定値にバイアスが生じている可能

129
129

Works Review Vol.11（2016）,126-137

図表３ 分析データにおける転職のとらえ方

注）A～C はある個人を想定し，図表の実線は就業期間，点線は無業期間を表す

転職の定義については，総務省「労働力調査」に分析と転職前後の賃金変化のサンプルが異なる点

ならい，前職があり，前職離職時期と現職入職時に注意したい。

期が調査時点より 1 年以内（ここでは，2015 年中）とする。
本調査は無業者を含めたサンプルであるため，

Ⅲ．転職確率に関する分析

転職の構造として次の 2 段階を考える。最初に，仕事を離職するか否かの判断，次に離職したのちⅢ-1．分析方法

に別の企業に入職するか（転職するか）の判断である。図表 3 は模式的に 2015 年期に就業していこの節では，転職確率についての分析についてる人が，同じ企業に継続的に就業しているか，離説明したい。前節で説明したように，転職を①前職をしたのち無業となるか，離職をしたのち転職

職の離職（離職確率），②現職への就職（転職成功

するかを図示したものである。
この意思決定では，確率）の 2 つに分解してそれぞれを分析する。①

転職しようと前職を離職する前に転職先を見つけ

では，2015 年期初における就業者を対象として，て転職した場合をとらえられない。
「全国就業実態

離職するか否かの分析を行い，②では，離職したパネル調査」では，こうした意思決定をとらえて者に限定して，現職に転職したかそのまま無業でおり，2015 年に転職をした 1,788 名のうち，前職あるかの分析を行う。

離職前に転職先が決まっていたのが 560 名（転職

説明変数としては，本稿で注目している年齢階者のうち 31.3%）であるため，多くが 2 段階の意

層（2015 年期初時点，以下同様）だけでなく，前思決定をしていると考えてもよいであろう。また

職の勤続年数，就業形態，産業，職業，従業員規

次節以降の分析でも，離職理由の効果もコントロ

模，教育水準として大卒ダミー，転職回数を投入

ールするために段階の分析を検討する。

する。分析データの基本統計量は付表につけてあ

また，転職前後の賃金変化を分析するにあたり，る。

転職前後の賃金のデータが必要となる。
2016 年１
月調査であるため，
2015 年の転職者に関しては転Ⅲ-2．離職確率に関する分析結果

職後の賃金（年収）を把握できないため，転職者の分析に関しては 2014 年に転職を行ったものに

図表 4 は離職確率を分析した結果である。2015

ついて限定する。そのため，転職をするか否かの年期初を対象とし，2015 年中に離職をすれば 1，

130
130

論文

「35 歳転職限界説」の再検討

そうでなければ 0 を取

図表４ 離職確率に関する分析結果

るダミー変数を被説明変数としている。
（1）式，（3）式は年

VARIABLES
年齢（ベース：30-34歳）
24歳以下

齢階級のみを投入した

25-29歳結果である。30～34 歳

35-39歳をベースにし，20 代で40-44歳あれば男女とも係数は45-49歳プラスで有意であり，30 代前半よりも 20 代

50-59歳の方が離職する確率が勤続年数高いことがわかる。関

就業形態（ベース：非正社員）
正社員

心のある 30 代後半や，
40 代以降の変数につ自営・役員・内職いて見ていこう。35～

産業（ベース：製造業）
建設業

39 歳については，男性
で年齢階級のみコント
ロールした（1）式は有金融・不動産サービス業

情報をコントロールし官公庁

た（2）式は有意であ

その他

前職の状況が一定であ職業（ベース：事務職）
サービス職

れば，30 代前半よりも労務職

30 代後半の方がそも

管理職

そも離職をしない傾向があり，「30 代転職限界説」と整合的と言えない結果が得られた。
一方，女性の 30 代後

営業職
専門職・技術職
その他
従業員規模（ベース：300人以下）
300‐999人

半については，前職の情報のコントロールの1000人以上、官公庁有無にかかわらず，統大卒ダミー

計的に有意ではない。

これまでの転職回数

また，40 代以降については男女ともに係数はマイナスで有意であり，40 代以降について

疑似決定係数
サンプルサイズ男性

0.065***(0.014)0.032***(0.010)-0.011(0.007)-0.016**(0.006)-0.011(0.007)-0.007(0.006)

卸売業・小売業意ではないが，前職のる。男性については，

(1)

0.010
16,274

女性

(2)

(3)

0.100***(0.016)
0.041***(0.009)-0.011**(0.005)-0.017***(0.005)-0.011**(0.006)-0.009*(0.005)-0.000(0.000)0.075***(0.014)0.043***(0.014)-0.004(0.011)-0.027***(0.010)-0.037***(0.010)-0.057***(0.009)(4)0.122***(0.016)
0.055***(0.013)-0.009(0.010)-0.031***(0.008)-0.040***(0.008)-0.053***(0.008)-0.002***(0.000)0.001(0.005)0.000(0.009)-0.016***(0.006)-0.015(0.018)0.070***(0.015)0.147***(0.019)0.115***(0.025)0.116***(0.011)0.114***(0.029)0.125***(0.017)0.239***(0.040)0.274***(0.022)0.215***(0.028)0.226***(0.016)0.224***(0.038)0.211***(0.022)0.040***(0.010)0.135***(0.014)0.048***(0.014)0.011(0.009)0.048***(0.009)0.038***(0.012)0.045***(0.010)0.265***(0.027)0.069**(0.035)0.051**(0.022)0.028***(0.010)0.067***(0.014)-0.036***(0.008)-0.053***(0.008)-0.001(0.003)-0.001**(0.001)-0.051***(0.011)-0.072***(0.010)-0.010(0.006)-0.001(0.001)

0.137
16,2740.022
13,1180.136
13,118注）2015 年期初の就業者を対象。被説明変数は，2015 年に離職した者を１，それ以外を０とした
ダミー変数。推定方法はプロビット分析。数字は限界効果，( )内の値は標準誤差を表す。
***,**,*はそれぞれ 1%,5%,10%水準で有意であることを表す。

は離職しない傾向であ

131
131

Works Review Vol.11（2016）,126-137

図表５ 転職成功確率に関する分析結果
VARIABLES

年齢（ベース：30-34歳）
24歳以下
25-29歳35-39歳40-44歳45-49歳50-59歳

(1)

男性
(2)

(3)

(4)

女性
(5)

(6)

0.081
(0.057)0.081(0.052)0.011(0.057)0.024(0.052)-0.144**(0.057)-0.108**(0.047)0.082(0.059)0.077(0.053)0.013(0.058)0.029(0.054)-0.129**(0.059)-0.045(0.052)0.087(0.059)0.081(0.053)0.017(0.058)0.032(0.054)-0.111*(0.059)-0.016(0.052)0.114***(0.040)0.040(0.045)0.083*(0.046)-0.010(0.047)0.070(0.049)0.007(0.044)

0.097**(0.044)0.029(0.046)0.082*(0.047)-0.013(0.048)0.069(0.050)0.035(0.045)0.106**(0.045)0.037(0.048)0.057(0.049)-0.055(0.050)0.023(0.053)0.004(0.048)-0.007***(0.002)-0.006***(0.002)-0.011***(0.003)-0.010***(0.003)-0.070**(0.034)0.146**(0.073)-0.097***(0.035)0.131*(0.075)-0.032(0.027)0.128(0.100)-0.034(0.028)0.130(0.097)0.023(0.068)-0.092(0.064)-0.037(0.087)0.009(0.045)0.103(0.088)-0.017(0.061)-0.005(0.070)-0.104(0.065)-0.047(0.087)-0.015(0.046)0.104(0.091)-0.041(0.062)-0.042(0.095)-0.038(0.050)0.102(0.063)0.042(0.045)0.072(0.082)-0.025(0.054)-0.046(0.099)-0.054(0.051)0.118*(0.065)0.026(0.046)0.073(0.082)-0.036(0.055)-0.048(0.052)-0.025(0.054)0.058(0.067)-0.087(0.068)0.072*(0.043)-0.094(0.064)-0.059(0.053)-0.034(0.055)0.071(0.066)-0.097(0.068)0.074*(0.043)-0.087(0.065)-0.093***(0.035)0.005(0.054)-0.092(0.106)-0.232***(0.067)-0.044(0.038)-0.010(0.042)-0.086**(0.037)0.001(0.056)-0.043(0.117)-0.239***(0.072)-0.035(0.039)-0.004(0.043)-0.023(0.045)-0.057(0.040)0.019(0.032)-0.002(0.005)-0.012(0.046)-0.055(0.040)0.021(0.033)-0.002(0.005)0.019(0.037)-0.004(0.032)0.039(0.030)0.006(0.004)0.009(0.038)0.009(0.033)0.047(0.031)
0.004(0.004)

前職の状況
勤続年数
就業形態（ベース：非正社員）
正社員
自営・役員・内職

産業（ベース：製造業）
建設業
卸売業・小売業
金融・不動産
サービス業
官公庁
その他
職業（ベース：事務職）
サービス職
労務職
管理職
営業職
専門職・技術職
その他
従業員規模（ベース：300人以下）
300‐999人
1000人以上、官公庁
大卒ダミー
これまでの転職回数
前職の離職理由（ベース：非自発的理由）

0.117***(0.036)-0.228***(0.060)0.066(0.096)0.035(0.058)

自発的理由（下記以外）
健康悪化のため育児・子育て・介護のため
その他の理由疑似決定係数
サンプルサイズ

0.020
1,183

0.052
1,183

0.077
1,183

0.132***(0.033)-0.102**(0.048)-0.288***(0.040)-0.023(0.048)
0.006
1,764

0.029
1,764

0.086
1,764

注）2015 年に離職した者を対象。被説明変数は，2015 年に現職に就職した者を１，それ以外を０としたダミー変数。推定方法はプロビット分析。数字は限界効果，( )内の値は標準誤差を表す。
***,**,*はそれぞれ 1%,5%,10%水準で有意であることを表す。

132
132

論文

「35 歳転職限界説」の再検討ることを指摘できる。そのほかの結果を指摘してない。女性については，24 歳以下がプラスで有意，

おくと，男女ともに産業，職業はベースに比べて35～39 歳については，
年齢階級のみをコントロー

おおむね正で有意であり，産業・職種によって離ルした（4）式，前職の状況も追加的にコントロー

職確率が異なることがうかがえる。就業形態につルした(（5）式のみにおいて，10％有意水準では

いては，女性の正社員については非正社員よりもあるが，プラスで有意である。ただし，前職の情離職しにくい傾向があるといえる。また，従業員報をコントロールしてしまうと，有意ではなくな

規模も大企業であるほど離職しない傾向が見られってしまう。女性の 35～39 歳の係数がプラスでる。

有意である点については後でさらに検討を加える。
離職者に限定した転職成功確率に対しては年齢がⅢ-3．転職成功確率に関する分析結果

あまり影響しないことがわかる。離職者自体がど次に，2015 年に離職した者に限定して，転職にのような性格なのか，例えば能力が低い人ほど転成功するか，すなわち現職に入職したか否かにつ職している可能性もあり，本稿ではこうした分析

いての分析結果を紹介する。結果は図表 5 に掲載まではできないが，離職者について限定した場合されている。

に年齢はあまり影響せず，むしろ離職するかしな

本稿で関心のある年齢について見てみると，男性では 45～49 歳において係数がマイナスで有意であるが，35～39 歳については統計的に有意ではいかで年齢差が大きくみられることはここで指摘しておきたい。
図表 5 について結果をさらに見ておくと，勤続年数については男
女ともにマイナス

図表６ 離職者の就職確率の分析結果（女性，無業者がベース）
被説明変数：

年齢（ベース：30-34歳）
24歳以下
25-29歳35-39歳40-44歳45-49歳50-59歳
就業形態（ベース：非正社員）
正社員
自営・役員・内職

正社員

モデル１
非正社員

雇用以外

0.284
(0.278)0.493*(0.272)0.153(0.297)-0.156(0.312)-0.032(0.335)-0.521(0.342)0.474**(0.205)-0.058(0.220)0.429**(0.217)-0.002(0.215)0.385*(0.230)0.322(0.207)

1.199***(0.172)1.184(0.740)-0.726***(0.130)0.240(0.492)で有意であり，勤続

正社員

モデル2
非正社員

雇用以外

年数が長い人ほど-0.009(0.506)-0.629(0.616)-0.122(0.545)-0.309(0.550)0.150(0.551)-0.241(0.538)0.333(0.294)
0.526*(0.291)
0.057(0.322)-0.354(0.335)-0.195(0.349)-0.648*(0.363)0.533**(0.215)-0.002(0.231)
0.329(0.225)-0.178(0.225)0.183(0.239)0.194(0.215)0.015(0.512)-0.595(0.626)-0.153(0.546)-0.373(0.539)0.067(0.548)-0.308(0.538)

転職成功確率が下-0.085(0.323)1.650**(0.725)1.205***(0.180)1.276*(0.713)-0.716***(0.136)0.255(0.474)-0.075(0.323)1.646**(0.711)-2.604***(0.600)0.944***(0.234)-0.677*(0.390)-1.544***(0.369)0.350(0.327)-1.741***(0.436)

0.367**(0.146)-0.440**(0.211)-1.258***(0.215)-0.337(0.217)-0.065(0.295)0.613(0.428)0.409(0.558)-0.257(0.518)0.578(0.525)-2.794***(0.607)

前職の離職理由（ベース：非自発的理由）
自発的理由（下記以外）
健康悪化のため育児・子育て・介護のため
その他の理由Constant-1.556***(0.381)

Log Likelihood
Observations-1781.8
1,764-0.245(0.271)-1698.9
1,764注）推定方法は多項ロジット分析。 ( )内の値は標準誤差を表す。***,**,*はそれぞれ 1%,5%,10%水準で有意であることを表す。掲載している説明変数以外に，前職の勤続年数，就業形態，産業，職業，従業員規模，大卒ダミー，転職回数を投入している。

がることがわかる。
また，男性であれば正社員は非正社員に比べて転職成功
確率が有意に下がることも分かる。こうしたことの背景に，蓄積された企業
特殊的人的資本が他社ではあまり評
価されないことがあろう。産業，職業についてはあまり有意な係数が見られないが，女性についてはサービス職，営業職であれば事務職よりも転職成133
133

Works Review Vol.11（2016）,126-137

功確率が下がる。従業員規模，大卒ダミー，転職

いては 30 代前半，後半で有意な差が見られなか回数は有意ではない。また，前職の離職理由の効った。一方，女性では 30 代前半よりも後半の方果を見ると，男女ともに，自発的理由はプラスでが転職成功確率は高いが，主に非正社員に就職す

有意，健康悪化のためはマイナスに有意であり，ることがその背景にあることがわかった。

非自発的理由に比べて有意な差がみられる。自発的理由による転職ほどより前向きに転職活動を行うと考えられ，結果として転職成功確率があがる

Ⅳ．転職前後の賃金変化に関する分析のであろう。また，女性についてのみ，育児・子育て・介護のためがマイナスで有意である。健康悪化も含めて，継続して就業するのが困難である
ため，転職をしないといったことがあろう。

Ⅳ-1．分析方法
次に，転職を前提として転職前後の賃金変化について見てみよう。こうした分析はこれまでにもすでにいくつも行われてきたが，改めて本稿でもⅢ-4．女性 30 代後半の転職成功確率について

年齢に注目して行ってみたい。

図表 5 の一部の推定式において，女性の 30 代

前述したように，Ⅲ節の分析と対象サンプルが後半が 30 代前半よりも転職成功確率が高まると異なり，2014 年に転職をしたものに限定する。同いう結果が得られた。この結果がなぜ起こっていじ時期に限定し，転職後の就業についてもそれほるのかを見るために，女性が正社員として就職すど時期が異ならないので，サンプルはある程度均るのか，非正社員か，それとも雇用以外の働き方

質的であると言える。また，転職前の年収は最後かに注目して，多項ロジットモデルの分析を行っの 1 年間の年収を活用する。被説明変数は転職前た。その結果が図表 6 である。

後の年収の変化率（%にはしていない，以下同様），

モデル 1 は前職の離職理由をコントロールしてそして転職前後の賃金率の変化率とした。転職前

いないが，35～39 歳は非正社員がプラスで有意で後の賃金率は，年収を週当たり労働時間の 52 倍ある。一方前職の離職理由をコントロールしたモで除した値を活用し，転職前後の労働時間の変化

デル 2 では 35～39 歳は有意ではない。一方でそを調整したものである。

のほかの就業形態については有意ではない。先ほ説明変数としては，年齢，前職の勤続年数，就

ど見た 35～39 歳については，転職が成功してい業形態の変化，特に正社員からそれ以外やその逆るといっても非正社員に就職しているのが実態での移動，従業員規模の変化，産業の変化，業種のあることがうかがえる。調査時点では有効求人倍変化を見ている。

率が比較的高く雇用環境は良いが非正社員を中心に雇用するといった動きもあった。こうした状況

Ⅳ-２．分析結果

を反映していると言える。また，興味深い点とし分析結果は図表 7 にある。サンプルサイズが小て前職が正社員であると，現職にも正社員としてさいためにあまり有意な変数が見られないと言え就職する傾向が見られることである一方，非正社る。注目している年齢については，男性について

員としては就職しないといった傾向がある。

は，賃金率変化率の 40～44 歳が 10％有意水準で見てマイナス有意であるが，それ以外の係数は有以上をまとめると，離職確率については年齢差意ではない。そのほかの要素をコントロールするが大きく，特に男性については 30 代前半よりもことによって年齢による差はあまり見られないと

30 代後半の離職確率が低く，離転職が難しいこと

いった結論になる。

が示唆される。離職を前提として転職が成功するか否かについて年齢差はそれほどなく，男性につ

134
134

論文

「35 歳転職限界説」の再検討

図表７ 転職前後の賃金変化の分析結果

VARIABLES

男性

女性

年収変化率 賃金率変化率(1)(2)

年収変化率 賃金率変化率
(3)
(4)

0.073
(0.494)0.201(0.414)0.006(0.379)-0.245(0.297)0.138(0.469)0.147(0.354)-0.047***(0.010)-0.386**(0.182)-0.472(0.622)0.026(0.519)-0.639(0.447)-0.681*(0.391)1.550(1.519)-0.027(0.592)-0.088***(0.029)-0.120(0.390)-0.045(0.617)-0.648(0.404)1.043**(0.520)0.867*(0.519)0.895(0.775)0.853(0.822)-0.104***(0.040)-0.091(0.378)0.191(0.488)0.005(0.512)
1.296*(0.665)0.572-4.5540.297(0.781)
0.922(0.937)-0.142***(0.054)-0.568(0.604)-0.154(0.299)-0.765**(0.373)-1.023***(0.290)-0.159(0.354)-0.297(0.188)0.090(0.358)-0.159(0.295)-0.007(0.290)0.002(0.232)-0.066(0.254)
1.218***(0.466)-0.948(0.731)-1.017(1.455)-1.956**(0.769)-1.342*(0.713)-0.700**(0.3010)1.424(1.050)0.293(0.374)0.480(0.378)-0.545(0.443)0.494(0.419)2.051***(0.792)-0.124(0.564)-0.549(0.683)-1.319***(0.437)0.215(0.846)-0.019(0.429)0.162(0.715)-0.198(0.517)0.438(0.654)-0.068(0.410)0.136(0.439)1.371***(0.516)-2.900(2.843)-3.291(3.191)-3.346(2.467)-2.331(2.948)-0.948*(0.570)-0.152(0.976)-2.309(2.384)-1.607(2.124)-1.676(1.405)-0.013(0.468)
6.177(5.158)

553
0.040

549
0.060

641
0.032

638
0.022

年齢（ベース：30-34歳）
24歳以下
25-29歳35-39歳40-44歳45-49歳50-59歳
前職の勤続年数
現職決定後に離職ダミー

前職の離職理由（ベース：非自発的理由）
自発的理由（下記以外）
健康悪化のため育児・子育て・介護のため
その他の理由就業形態変化ダミー（正社員から正社員以外へ）
就業形態変化ダミー（正社員以外から正社員へ）
従業員規模変化ダミー（下方へ）
従業員規模変化ダミー（上方へ）
産業移動ありダミー
職業移動ありダミー
Constant

Observations
R-squared

注）推定方法は最小二乗法。 被説明変数は転職前後の変化率。( )内の値は分散不均一性に頑健な標準誤差を表す。***,**,*はそれぞれ 1%,5%,10%水準で有意であることを表す。

一方，女性については，35～39 歳は年収変化率，

低くない仕事に就く可能性もある。転職時期が異

賃金率変化率ともにおいて係数がプラスで有意となるが仮にそれほど状況が変わっていないとするなっている。また，40～44 歳においても年収変化と，図表 6 でも見たように，前職が正社員であっ率だけにおいてプラスで有意である。女性についた人ほど正社員に就職しやすく，それ以外の形態ては，30 代後半を中心に転職前後の年収があまりであった人は非正社員などに就職しやすいため，下がりにくいといった傾向が見られる。図表 7 の意識的に賃金が下がらないように就職している一推定式における就業形態の変化についてはコント

方，企業としてもある一程度の年齢の人材を活用

ロールしてあるため，よりこうした人材が賃金のする動きがあると言えるだろう。その意味で女性

135
135

Works Review Vol.11（2016）,126-137

を中心に良い流動化が起こっているといっても過の点では「35 歳転職限界説」で言われているよう言ではないだろう。

に転職することが厳しい状況であるとは言えない。

そのほかのコントロールした変数について簡単

加えて，女性については 30 代前半に対して 30 代に見ておきたい。前職の勤続年数はいずれの推定

後半は転職前後の賃金変化の係数がプラスで有意式においてもマイナスで有意である。勤続が長くであるなど，転職することによる賃金低下が緩やなれば転職時に賃金減少を覚悟しなければならなかである可能性がある。
女性の転職行動を見ると，いという意味で，日本の労働市場では企業特殊的

前職が正社員であった人ほど現職でも正社員であ

人的資本などのマッチング・レントが大きく，こるように，労働市場においてより賃金の高い，あうしたことによって転職市場は活性化していない

るいはチャンスのある仕事があるかを見極めていことが読み取れる。また，男女とも育児・子育て・る可能性がある。女性については離職確率・転職

介護のためとした理由は係数がマイナスで有意と成功確率が 30 代前半，後半で有意な差が見られなっている。こうした理由で離職した人は，労働るのは，この研究において 1 時点の影響しかして時間などに制限が出てくるために結果的に労働時おらず経年変化を見ているわけではないので確定

間が短く収入の低い仕事を選んでいるのであろう。

的なことは言えないが，これまでもそうしたこと

また就業形態変化ダミー（正社員から正社員以外が起こっているため，ある意味当たり前と言える。

へ）は賃金率変化率においてマイナスで有意であ

それだけでなく賃金についても 30 代前半・後半

る。就業形態の変化は転職条件に影響を及ぼすこで違いがあり 30 代後半の方が前半よりも高くなとがわかる。

るという点は興味深く，ある意味で良い意味での流動化が起こっていることが示唆される。こうしⅤ．むすびにかえてた良い意味での流動化が広がるために男性についても転職による成果が得られるよう，労働市場を

本稿では「35 歳転職限界説」が現在でも成立しているのか，複数の観点からデータによる検証を行ってきた。結果をまとめてみると以下の通りになる。

整備しつつ，男性の離職・転職についての意識を変革していく必要があろう。
本稿についてはパネル調査の第 1 回のみのデー
タを使ったため分析が不十分な点がある。離職確

離職確率については年齢差が大きく，特に男性率などを推定する際に，他の条件を一定にして賃については 30 代前半よりも 30 代後半の離職確率金が低い人ほど転職をしているのか，それとも能が低く，離転職が難しいことが示唆される。離職力が低い人ほど転職をしているのか，こうした検を前提として転職が成功するか否かについて年齢

討課題についてはパネル調査としてデータが蓄積

差はそれほどなく，男性については 30 代前半，

されることによって検証できる。また，本稿では後半で有意な差が見られなかった。一方，女性で1 時点の転職について分析したものであり，経年は 30 代前半よりも後半の方が転職成功確率は高比較をしたわけではないので，過去からの変化にいが，主に非正社員に就職することがその背景については推察できるにすぎないことに注意すべきあることがわかった。I 節で見たように，労働市場である。さらに，転職をすることによって長期的の流動性についてはそもそも離職確率が年齢によな賃金への影響についても考察する必要がある。

って異なっていることが課題であろう。特に男性

こうした点については今後の課題として明記してについては依然として「35 歳転職限界説」に近いおきたい。

ことが起こっていると言える。
転職前後の賃金変化については，男性は 30 代
前半・後半で有意な差が見られなかったため，こ

136
136

論文

「35 歳転職限界説」の再検討

注
1 たとえば，大橋・中村（2002），樋口他（2005），戸田（2010）などがある
2 彼らの使っているワーキングパーソン調査は就業者を対象としているだけであり，過去にさかのぼって転職をしたか否かの分析を行っても，転職をしようと離職したが就職できなかった人をとらえられないで分析にバイスが生じている可能性が高い。

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