2000 Vol.3
ワークス研究所

労働移動・労働市場に関する機能研究報告

研究プロジェクトの視界と問題認識
日本的雇用システムの変化は企業の経営環境の変化に起因する。制度改革は個人の意識や態度にも投影され、やがては社会システムそのものを変貌させる。

個人側の変化

企業側の変化

バインディング･モデル

能力の市場性評価
成果対応型給与格差の是認

ジェンダーギャップ／年齢差別解消

職能資格制度
低コスト

長期継続雇用高パフォーマンス
高コスト
高パフォーマンス
企業内技能形成
高コスト体質の是正
集団管理から個別管理へ

雇用ミックス（サブシステム）

志向の分散と多様化

選抜型教育＝教育機会の偏向

年齢・性別による役割分担

社会的技能形成
帰属意識と一体感

自律を前提としたネットワーク関係（相互依存から相互独立へ）

秩序と安定

負荷（仕事のしんどさ）と利得（仕事の面白さ･給与･
教育機会など）の最適化

ジョブローテーション
キャリアデザイン（自己責任に基づく能力開発）

教育制度改革税制／社会保障の個別化
コスト削減と付加価値生産性の向上

自己実現欲求に基づく
選択行動＝キャリア動線

モザイク型社会
モビリティ･モデル

研究プロジェクト名
モビリティ・プロジェクト

研究体制《研究プロジェクトメンバー》 ＊五十音順 所属は 2000年 3月
阿部正浩

一橋大学経済研究所助教授

李 昇烈

リクルート ワークス研究所客員研究員

海老原嗣生

リクルートエイブリック経営企画部マネジャー

神林 龍

東京大学大学院経済学研究科博士課程

小嶌典明

大阪大学大学院法学研究科教授

佐藤博樹

東京大学社会科学研究所教授

鈴木敦雄

リクルート ワークス研究所主任研究員（プロジェクトリーダー）

寺井基博

大阪大学大学院法学研究科助手

藤川恵子

大阪大学法学研究科博士課程

村田弘美

リクルート ワークス研究所研究員

目次

報告書の要旨 …………………………………………………………………………………1【鈴木敦雄】

第１章 ……………………………………………………………………………………………5
モザイク型社会と「労働領域」−「労働市場」を超えて−【李……………………………5

昇烈／佐藤博樹／鈴木敦雄／村田弘美】

第２章 …………………………………………………………………………………………11
１．求人企業から見たマッチング …………………………………………………………11【阿部正浩】
２．転職求職者の横顔 ………………………………………………………………………25【神林龍】

第３章 …………………………………………………………………………………………37
１．紹介予定派遣に関する企業および個人調査の結果 …………………………………37【鈴木敦雄／李昇烈／村田弘美】

２．フランス・イギリス・アメリカにおけるTemp to Hire の実態………………143【藤川恵子】

第４章 …………………………………………………………………………………………159
１．外部労働市場と関わる法 ……………………………………………………………159【小嶌典明】
２．内部労働市場と関わる法 ……………………………………………………………208【小嶌典明】
３．セーフティ・ネットとしての副業 …………………………………………………217【寺井基博】
４．日本における年齢差別禁止の実現可能性 …………………………………………226【藤川恵子】

報告書の要旨

労働力の流動化がいわれて久しい。是非論というよ

第１章ではまず、労働移動や労働市場の概念を整理り必然であるとする論調のなかで、労働市場のあり方した。つまり、巷間いわれる労働市場とは一体何か、にも注目が集まるようになった。

ワークス研究所が提唱する「モビリティモデル」は、労働移動や労働市場に必要な機能を考察する目的
で、99 年 4 月に立ち上げた本プロジェクトの問題意識は以下の２つである。

どのような状態において実現するのかを再確認するためである。
また、本報告書を通じて用いられる労働市場や労働移動といった言葉の意味について、少なくとも関係者と① 人的資本(能力・志向・適性など)やキャリアのミス

共通の認識の下に議論を進めたいという思いがある。

マッチを防ぐ観点から、人材紹介や派遣などの労働

ここでは、労働を報酬の有無と労働サービスの利用力需給調整機能はどのような役割を果たすべきか。

者が誰かという２軸で４つに分類している。この時に、② 労働移動がスムーズに行われるための基盤は何か。

第１象限に位置するのがいわゆる「労働市場」であり、また、その時に労働市場を健全に機能させるために他の３つの象限を含めた全体を「労働領域」と定義しはどのような制度やシステムが必要か。

た。
「労働移動」は、労働市場のなかだけで行われるのではなく、４つの象限間を自在に行き来する状態で表

これらの問題意識を踏まえて、プロジェクトでは４される。

つの小テーマから問題解決の方向性を明らかにしよう

さらに、労働市場の内部構造として、「外部労働市と試みた。これらの活動から得られた知見をまとめた場」「内部労働市場」「職能別労働市場」の位置づけとのが、本報告書である。

関係性を図示した。この図のなかでは、近年の変化を、
内部労働市場の相対的な縮小や、市場と境を接する働き方の登場として捉えている。
ここでいう労働市場が守備範囲を拡大し、労働領域全体に及ぶことで、働き方の選択や労働移動がよりス
ムーズに行われるようになるのではないかと考えている。

労働移動がスムーズに行われるために、労働市場に必要な機能は何だろうか。プロジェクトでは、労働移動を支援する人材紹介の機能に着目し、そこで行われているマッチングの実態について分析した。これが第２章である。
当初われわれは、そこではスキルやスペックに基づいてマッチングが行われているに違いないと考えていたのだが、その予測は見事に裏切られることになる。

1つまり、求人企業の募集条件―職種や業種、経験や資第３章では、今年 12 月に解禁される「紹介予定派

格、語学レベルや年齢などのスペック―との適合性が遣」、すなわち

採否の結果に影響するのではないかとの前提で行ったれた。ジョブサーチの手段として、ミスマッチを防ぐ

実証分析では、企業の採用行動に関するモデルの説明

一つの手法として有益ではないかという期待を、われ力がかなり悪く、９割以上は誤差項が説明するというわれはもっている。

結果になった。

Temp to Permの可能性について触このため、企業と個人が Temp to Perm に対して

これらのスペックではつかみきれない「アナログ情

どのような意向をもっているのかについて調査を行報」
が少なからず存在し、しかもこれらの情報が十分にはい、さらに、先行している海外の実情について取材調

言語化されておらず、どうやらコンサルタントなど直査を実施して、この新たなシステムを定着させる上で接情報を媒介する者の手の内にとどまっているらしい。

の阻害要因や促進要因を明らかにしようと考えた。

その意味において、これらの情報をいかに正しく生産し、利用者に届けていくのかが、人材紹介会社に期待される役割といえそうだ。

意向調査で確認できたのは以下の点である。
実務経験者を対象とした Temp to Perm には、半数以上の企業が利用意向をもっている。利用意向をも他方、求職者側の行動は何に影響を受けるのだろう

つ企業の期待は、「資質や能力が見極められる」ことか。観察結果から、求職者の内定確率に、形式的な個であり、「採用の失敗が回避できる」ことである。さ人属性やマッチング属性がほとんど影響を与えず、むらに、派遣労働者を活用する予定のない企業でも、実しろコンサルタントの属性に影響されるという事実が務経験者を対象とする場合で４割、新卒者を対象とす判明した。それはつまり、人材紹介会社が紹介を成功

る場合で２割が利用意向をもっていることがわかった。

させるためには、求職者の真意を把握することが有効であるということである。

しかし、 Temp to Permの採用手段としての認知はまだこれからといってよく、ことに新卒者を対象と求職者がなぜ転職を希望したのか、どのような条件する場合では、「他の手段のほうがよい社員を採用できを望んでいるのか、さらにそれら条件のなかで最も重る」との回答が利用意向のない企業の 4 分の 1 を占め視しているものは何かなど、転職の成否は本人の意思た。

やこだわりの程度に左右される。さらに、コンサルタ

他方、個人側の意向はどうだろうか。派遣社員としントが求職者の変化に気づく頻度が高いほど内定確率ての就業意向が４割程度であるのに対して、 Temp toが有意に上昇する傾向を示したことも付記しておきたい。

Perm に関しては７割が活用意向をもっている。派遣

転職経験が市場では必ずしも評価されるわけではな

はチョットという人でも、このようなシステムがあれいとすれば、人材紹介会社の一つの役割は、求職者がば利用してみたいと考える人が少なくないということ

何を考え何を希望しているかを判断し、トライ・アンになる。仕事内容を理解してから就職できることや、

ド・エラーによって失われる技能蓄積や摩擦を緩和す

会社の雰囲気を知った上で選択できることなどが支持るという点にもあるといえそうだ。

される理由として挙げられ、企業側と同様、失敗を回2避できる可能性が高まる点に期待が集まっているとい

遣期間の延長により実質的な手数料を得るもの、派遣

えそうだ。

期間の長さに応じて手数料をディスカウントするもの

また、派遣期間の１年の制限については、約半数のなどである。

個人が「困る」と回答した。企業側も「１年以内で終さらに、エントリーレベルの有効なチャネルになっえるような形態で依頼したい」「派遣以外の方法で人ているとの発言は、アメリカやフランスの派遣・紹介

材を調達したい」との回答が６割を占め、「優秀な人会社において多く聞かれた。その反面、グラフィック

材なら社員として活用することも考えたい」の４割をデザイナーやＩＴ系の技術者など、特定の職種群や特上回っている。これらの結果は、「常用代替の防止」

定の地域においては、むしろ正社員になるよりも派遣を念頭において改正した法の意図とは、逆方向に作用

社員のほうが優位性をもつとの発言もあった。もっとする危険性があることを示唆している。

も、これらの事実は各国内でも様相が異なり、そのパ
ターンが一様ではないことに注意が必要であろう。

さて、すでに Temp to Perm が行われている国では、どのような実態になっているのだろうか。われわ

はたして日本の社会システムは労働移動に対して整れは、このシステムについて規制をもたず、したがっ合的であるのだろうか。このような観点から、主に法て最も広く活用されている国としてアメリカを、同様制度に焦点を当てて検討したのが第４章である。

に規制は緩やかだが、紹介手数料について制限を設け

ここでは、労働移動や労働市場の機能に影響を与えようとしている国としてイギリスを、厳しい規制を敷るものとして、昨年改正された職安法と労働者派遣法

きながら、実際には Temp to Perm が活用されていの評価を行い、次いで解雇規制のあり方に触れ、副業る国としてフランスを選び、派遣・紹介会社や関係機と年齢差別の問題を扱った。

関などに取材調査を行った。

職安法と派遣法については、昨年の法改正で前進がマッチングにおいて大事なのは「基本的にはスキルみられたことは事実だが、細部において事業者の活動（skill）、その上で人格（personality）、そして最も重要を阻害しかねない要因がいくつか残っている。紹介責な要素が態度（attitude）である」との発言は示唆に富任者や手数料に関する制限、委託募集などはさらなるむ。これは、世界最大の派遣会社である Adecco 社

見直しが必要な点だろうし、派遣期間の制限や製造の（米国法人）のコメントであるが、当初、スキルベー業務などが適用除外となったことも、今後解決すべきスのマッチングを行っているのだろうと考えていたわ

課題といえる。

れわれには意外だった。派遣でも Temp to Perm でも同じだというのだ。

解雇規制については、インサイダーには有利に働き、アウトサイダーには不利に働くという観点から、解雇

また、紹介手数料には様々なパターンがあった。派

ルールを法律で明確にすると同時に、たとえば採用後遣社員の時給に派遣の場合とは異なる係数をかけるもの一定期間やスタートアップ期の企業などにおいて、の、マークアップといって時給に一定のパーセンテー

適用除外方式を用いることが検討されてよいと考えらジを上乗せするもの、紹介手数料としてではなく、派れる。

3

副業については、企業における労働力の活用形態が多様化していることから、労働者自身の就業可能性を高めるという観点で検討を試みた。現状、副業は就業規則によって制限されているが、労働者の転職に伴うリスクを軽減したり、キャリア形成の一助となったり、起業による就業機会の創造に貢献したりという効果が期待できる。その意味において、企業と個人との関係を、企業自らが今後どのように規定していくべきかが問われることになるだろう。
労務管理において、年齢をベースとした制度設計が行われてきたことは事実である。しかし、その職務に必要なスキルや適性を明らかにしないまま、年齢を代理指標として活用してきた、このようにもいえるのではないか。また、能力と発揮すべきパフォーマンス、
賃金との関係をなかば曖昧にしたまま、ある時期が来たら一斉に辞めてもらうという制度は、その曖昧さゆ
えに合理的であったともいえる。しかし、高齢化社会の到来を間近に控えた今、個人にとっても、また企業にとっても、就業の選択肢を拡大し、多くの機会を作っていくことの意義について異論を唱える者はないだろう。年齢差別の問題解消は容易ではないが、まずは採用時の年齢制限を撤廃することを検討すべきではな
いかと考えている。

4

第1章

モザイク型社会と「労働領域」−「労働市場」を超えて−

1. はじめに：「労働領域」と「モビリティモデル」

カスを当てている。したがって、「モビリティモデル」
は「労働市場」を「労働組織」の一部として内包す労働者と企業が相互拘束的な関係を長期にわたってる「労働領域」という概念を使用する。

持続するという意味で、われわれは日本的雇用システ
ムを「バインディングモデル」と名づけた。そして、②「労働」は主に「雇用労働」「非雇用労働（自営業）」

現在の経済環境のなかで維持コストがかかる「バイン「家事労働」と「ボランティア活動（労働）」とに分

ディングモデル」に対し、その対案として「モビリティ

けられるが、各タイプは独立的に存在し、機能するモデル」を提示した。これらの内容はすでに『Works』のではなく、互いに影響を与えており、さらにその（33、1999）で言及したのでここでは再論しない。

ような相互間の影響から変種のタイプの「労働」もそもそも、「モビリティモデル」はどのような地盤の創出されつつある。

上に立っているのだろうか。というのは、一般的に｢バインディングモデル｣に関しては、「バインディングモ

各タイプの「労働」の独立的な機能を踏まえた上で、

デル＝内部労働市場」という等式を思い浮かべがちだ

労働タイプ間の相互作用をより円滑にするためにはどからである。この等式の論理に従う場合、「バインディ

のような装置や政策が必要なのかを究明するのが、今

ングモデル」の対案としての「モビリティモデル」は、年度のプロジェクトの目的であった。

「モビリティモデル＝外部労働市場、または職能別労働市場」という等式として理解される可能性がある。
しかし、「モビリティモデル」には上述した等式によって説明しきれないところがある。要約すると次のようである。

①「モビリティモデル」は労働市場で存在する「賃金労働（wage labor）」だけではなく、「賃金労働」と同様に「有償労働」である「非雇用労働（自営業）」、
さらに「無償労働」である「家事労働」と「ボランティア活動（労働）」も含める「労働（work）」を論
議の対象とする。このような意味で、「モビリティモ
デル」は労働市場の領域を超え、各種の「労働」に対応する「労働組織（work organization）
」にフォー

5

1）通常和訳としては「自営業」といわれる概念であるが、一点注意を要する。それは、「非雇用
労働」
が自分の労働サービスを提供する形のサービスがありうるということである。たとえば、自営業者としての大工が家のリフォームを依頼されたとする。もちろん、この場合、大工は家主のために働く、すなわち労働サービスを提供するようにみえるが、実際に彼が家主に提供したのは労働サービスではなく、リフォームされた家の状態（またはその状態から得られる満足感）というサービスを提供したのである。しかし、後で説明するが、このような曖昧さが、「雇用労働」と「非雇用労働」との隙間に入り込む新たな雇用形態の出現をもたらしたといえる。

2．
「労働」とは？

2）この特性が後述する「ボランティア活動」と「家事労働」を区分する基準となる。すなわち、「家事労働」
は労働サービスを自分、または自分に近い存在に与えるのであって、決して他人に提供するのではない。

べての類の「家庭内生産（home production）
」を指して
いる反面、
「ボランティア労働」は家族・友人の範囲を「労働（work）」は一般的に財やサービスに使用価値超え、契約や義務を負わず提供する労働である。

を加える人間の努力（human effort）を総称する。もち「無償労働」の領域においても労働サービスの利用者

ろん、この際、使用価値という概念は、財やサービスが誰であるかという「有償労働」の区分基準が適用可能の生産者だけではなく他人も使える（available）といであるが、両面的な属性を内包している。まず、「家事

う意味をもっている。したがって、他人には使用価値

労働」の場合、主婦が料理や洗濯をする時、これらはがない人間の努力、自己満足のための活動、または消サービスの生産であるため、労働サービスの利用者は費的行動（たとえば、遊びや趣味活動など）は「非労基本的に主婦自身であるといえる。しかし、子供が親働」として分類され、さらに「反労働（anti-work）」のに手伝わされた場合にはサービスの提供というより労悪名がつけられたりもする（Tilly and Tilly［1998］）。

働サービスの提供といったほうが的確である。このよ

他人に使用価値を与える「労働」
は、金銭的報酬を伴う

うに「家事労働」の場合、労働サービスの利用者が自か否かにより 2 分類、すなわち「有償（remunerated）

分ではなく、家族構成員である状況もありうる。とり労働」と「無償労働」とに分けられる。
「有償労働」はわけ、この場合、家族構成員とは自分とも他人とも言

労働サービスを提供する「雇用労働」と、また財やサ

い難く、曖昧な特性を示している 2）。

ービスを提供する「非雇用労働」に分割される。この「ボランティア労働」の場合にも曖昧さが隠れている。

際、「雇用労働」は提供する労働サービスの対価として

しかし、厳密にいえば、「ボランティア労働」は基本

賃金が支払われるため、「賃金労働（wage labor）」とも的に労働サービスを他人に提供すると理解する。すないわれる。

わち、ボランティア活動家たちがボランティア組織の「非雇用労働」は雇用主に雇われず自分が財やサービ一員として活動をする時、たとえば、「国境なき医師団」

スを生産する労働であり、そのために自分が自分の労に属している医師が患者を診る時、その医師はその患働サービスを利用する。すなわち、「非雇用労働」は自者に医療サービスを提供すると同時に、団体組織には分を雇用するともいえる。そのような意味で「非雇用自分の労働サービスを提供するのである。

労働」を英語では「self-employment（自己雇用）」と言っている 1）。

結局、「労働」は「報酬を伴うか否か」という一つの基準と、「労働サービスの利用者は誰であるか」とい

つまり、「雇用労働」と「非雇用労働（自営業）」と

うもう一つの基準によって「雇用労働」「非雇用労働の区分は労働サービスの利用者が誰であるかで規定さ（自営業）」「家事労働」と「ボランティア活動（労働）」れる。すなわち、労働サービスの利用者が自分であるの４つのタイプに基本的に分類される。

かあるいは他人であるかによって「非雇用労働（自営業）」と「雇用労働」に区分される。

以上の内容をまとめてみると、図のようになる。横軸は「誰が労働サービスの利用者であるか」を表し、一方、「無償労働」には提供の範囲、または対象に「自分」である場合は左のほうに、「他人」である場合

より「家事労働（household work）」や「ボランティア

は右のほうに位置する。そして「労働サービスが報酬

労働（volunteer work）」が含まれる。
「家事労働」はすを伴うか否か」の基準が縦軸である。上のほうは報酬

6

がある場合を、下のほうは報酬がない場合を指してい

3. 有機的システムとしての「労働領域」

る。そこでは「雇用労働」は第 1 象限に、「非雇用労働（自営業）」は第 2 象限に、そして「ボランティア活動「労働組織」は上述したような４つのタイプに局限さ（労働）」は第 4 象限に位置している。
「家事労働」は基れるとは言い難い。というのは、それらのタイプを親

本的には第 3 象限に属するが、第 4 象限に少しかかっとする変種がその隙間に誕生するためである。企業とている。図では「雇用労働」の代わりに「雇用労働」

業務委託契約を締結するために雇用者として分類されを取引の対象とする場としての「労働市場」を表してないが、実際には一つの企業に常駐に近い形で就業すいる。

る「ディペンデント・コントラクター」（『Works』37、

この際、第 1 象限から第 4 象限までを合わせてわれ1999 参照）や、「自営業」と見なされる「インディペ

われは「労働領域」と呼ぶことにする。
「労働市場」とンデント･コントラクター」でありながらも月給制のか「自営業」などの「労働組織（work organization）」

形で報酬を受け取るタイプの労働などが「雇用労働」

をすべて包含する概念である。この定義に基づく場合、と「自営業」との境界を占めている。また、「自営業」「労働市場」は「労働領域」の下位概念、またはその「家事労働」と「雇用労働」の 3 つの属性を同時に帯び一部分といえる。
「モビリティモデル」が根を下していている「家族従事者」、そして基本的には「ボランテる地盤は、「労働市場」を超える「労働領域」である。

ィア活動」でありながらも賃金が支払われる「有償ボこれについては以下で説明する。

ランティア」がよい例である。
「モビリティモデル」が「労働領域」にフォーカスを当てている主な理由は、こうしたハイブリッドの存在のためである。ここでは詳述しないが、今後新しい雇用形態として上述のハイブリッドはその勢力をより拡張すると予想される。それゆえ、「労働市場」の境界に存在する「賃金労働」の亜種を分析の視野に入れ、「賃金労働」だけが取引の対象となる「労働市場」という概念を超えた、新しい概念の必要性が提起される。それが「労働領域」である。
のみならず、4 つの基本的な労働組織、そしてそれらのハイブリッドはそれぞれ独立的に機能しているのではない。越境者を通じてそれぞれの労働組織は相互作用している。たとえば、専業主婦が「ボランティア
活動」に参加したり、パートタイム労働者として労働市場に進出したりすることがそれである。また「ディペンデント・コントラクター」として働いていたゲー
ム・ソフトのクリエーターが、ベンチャー企業を創業7する例も挙げられる。

た意味で、「モビリティモデル」は「労働領域」内の移労働組織間の移動は他の組織における環境の変化に、動やその媒介組織、そして移動ルールに関心をもつ。

また組織間移動を妨げる障壁の高低に影響される。上述

以上の見地から「モビリティモデル」は労働組織のした労働組織の変種というのも組織間移動の副産物で機能自体にも目を配っているのだが、それは労働組織あるといえ、また組織間移動を促進するかけ橋の役割

内にも多様な変化が現れているためである。

もする。特にこの労働組織間の移動やその媒介（組織）は「労働領域」を有機体のように機能させる。こうし

紙幅の関係で、ここでは労働組織の典型である「労働市場」を中心として労働組織の機能を概観する。

◆「労働領域」の概念図
職能別労働市場
内部労働市場

A

派遣D社

C
B
外部労働市場

報酬あり

Work
自営業
ディペンデント・
コントラクターなど

自分が労働サービスの利用者

労働（雇用）市場

家族従事者

家事労働

有償
ボランティア

他人が労働サービスの利用者

主婦ボランティア

学生
高齢者

報酬なし

Study
Play

8

4. 労働組織の機能：労働市場を中心として場合、彼らは職能別労働市場へ編入される。
そして、内部労働市場は「入職口（port of entry）」を「労働」は、「労働市場」を通じて「仕事（job）」に通じて外部労働市場と関係する。入職口にはいつも労分割される。したがって、企業は労働サービスの買い働者の列（queue）が並んでおり、彼らは狭い入口を通手（利用者）となり、また労働者は労働サービスの売

じて内部労働市場に進入する。したがって、入職口はり手（提供者）となる。両者は互いに「仕事」を通じ

外部労働市場との接点といえる。入職口を通じて進入て契約を締結し、雇用条件や賃金などを交渉したりすした労働者のなかでも再び選抜が行われ、勝ち残ったる。すなわち、仕事は労働者と雇用主との関係ともい者だけが「職務階梯」を上ることができる。こうしたえる（Tilly and Tilly［1998］）。

昇進ルートを図では上向きの矢印で表している。のみ

このような意味で労働者と雇用主が一つの仕事を通ならず、企業内におけるすべての仕事が内部労働市場

じて一定の関係を維持する場所が「労働市場」といえに属しているのではなく、未熟練の仕事は外部労働市

る。ところが、産業化の進展とともに労働者と雇用主は場に依存している。このような形で内部労働市場は外

一つの仕事にとどまらず、複数の仕事を通じて関係を

部労働市場と繋がっている。

結ぶ形態の雇用も登場した。ここでいう複数の仕事と内部労働市場は職能別労働市場にも依存する。弁護は、労働者が営業と経理の仕事を同時にするという意

士や経営コンサルタントがよい例である。だが、職能味ではなく、企業が仕事または職務を階梯のように段別労働市場が内部労働市場の「内部」に入り込むこと

階的に並べ、労働者は順次その「職務階梯（job ladder）」

はない。もちろん、職能別労働市場から内部労働市場を上っていくことを意味する。これを通常「内部労働にスカウトされるケースがないわけではないが、それ市場」、または「企業内労働市場」といい、先に述べたは限られた例にすぎない。図で職能別労働市場の円盤

ほうを「外部労働市場」という。

が内部労働市場の円錐に深く入っていないのが、こう

内部労働市場の発達に伴って、労働者のなかである

した内部労働市場と職能別労働市場の関係を表す 3）。

資格を所有する人に局限する、すなわち外部労働市場

さらに図では表れていないが、「ディペンデント・

でもなく内部労働市場でもない形態の労働市場も誕生

コントラクター」や「インディペンデント・コントラ

した。
同業組合
（craft）
とか知的・専門的職業（profession）

クター」なども内部労働市場と関わっている。これらのような「職能別労働市場」がそれである。

は半球の表面に接しており、内部労働市場と弱い関係

内部労働市場と職能別労働市場はそれぞれ外部労働で結びついていると理解できる。

市場から排他的に自立したが、分節を通じて互いに繋労働市場をめぐる最近の変化とは、図の中で、外部がっている。先の図では、外部労働市場は一番下の円

労働市場の低層が厚くなりながら内部労働市場の円錐盤を中心として内部労働市場と職能別労働市場の「外が小さくなり、職能別労働市場の円盤が大きくなりながら、部」を形成している。職能別労働市場が外部労働市場

内部労働市場の円錐が狭くなる傾向であると理解できから離れているのは、ある一定の資格や職能の保有がる。すなわち、企業のスリム化が内部労働市場の円錐必用とされるためである。すなわち、外部労働市場にを縮小しているのである。代わりに職能別労働市場の属している労働者が技能形成により熟練労働者となる円盤や外部労働市場の円盤が大きくなり、さらに労働93）派遣社員の場合、派遣元企業に雇われているにもかかわらず、派遣先企業においてもさらに派遣元企業においても内部労働市場としての特徴はみられない。そのために図では「派遣 D 社」
が低い円錐の形をとっている。そして「派遣 D 社」と職能別労働市場が結びついているのは、シリコンバレーでみられるように、高度の専門技術者が、正社員を望まず派遣社員として働いているような例を象徴する。

市場という半球の表面が厚くなる傾向といえる。

5. 結び

図では半球に象徴される労働市場、そしてそのなかで起こっている変化に「モビリティモデル」は注目す「労働領域」を一つの有機的システムとする労働組織

る。人が半球の外側と内側を自由に移動し、また半球

内・労働組織間の移動は、人と人とのマッチングや人の内側においても外部労働市場と内部労働市場、またと職とのマッチングを通じて行われる。労働市場にお職能別労働市場の境界を円滑に往来できるようなシス

いて求職者が求人企業と出会うように、人々は自分のテムが「モビリティモデル」である。のみならず、内労働サービスを必要とするパートナーを「労働領域」

部労働市場、外部労働市場と職能別労働市場の接点がのなかで見つけ、互いに一定の関係を結び、そしてそ担当する役割の強化に「モビリティモデル」は影響をの関係のなかで自分の労働を実現する。だが、こうし及ぼす。

たマッチングや移動は制度や慣行、慣習などの障壁により阻害され、さらに情報の非対称性がその歪曲さを強める。いわゆる構造的・摩擦的ミスマッチの存在である。
有機体としての「労働領域」がより円滑に機能するか否かは、上述した構造的・摩擦的ミスマッチをいかに解消できるかに関わっている。人と人とのマッチン
グ、そして人と職とのマッチングにおいて必要なシグ
ナルやルールは何か、どのような情報が「労働領域」（より狭義には労働市場）において真のシグナルになりうるか、そして「労働領域」の機能の活性化や維持のためには、当事者が機能のどこをどのように発展させるべきか、どのような政策を実施すべきかなどが、
課題分析の視点である。

参考文献
1．Tilly, Chris and Charles Tilly，Work Under Capitalism，Colorado: Westview Press，1998．
2．『Works』、33、37、（株）
リクルート ワークス研究所、1999 年．

10

第2章

1. 求人企業から見たマッチング一橋大学経済研究所助教授

1. はじめに阿部正浩

ような行動をとるのだろうか。特にここ数年、企業の経営環境が急速に変化しており、社内にないスキルを

ここでは、
（1）
求人企業がどのような求人情報を出し求める企業が増えている。新聞や就職情報誌での中途ているのか、
そして（2）
それが求職者とのマッチングに採用の募集広告を見ると、実務に通じているだけでな

どう影響しているか、を考察する。ただし、分析対象

く、コンピューターやネットワークの知識、あるいはは、人材紹介会社 A 社に登録されている求人情報を利

語学力を求める企業が従来に増して増加している。企用して分析するため、いわゆる転職者・中途採用者の業が空席を埋めるためには求職者とのマッチング確率(企業の)採用行動である。

を高める必要があるが、そのためにどのような求人情

これまでも転職行動やジョブサーチ行動について数報を出すべきか、求職者のどこを見て採用すべきなの

多くの研究がなされてきたが、それらは主として探職か、というマッチングの技術が重要であろう。そして、行動や失業期間など供給サイドからの分析であり、需マッチング技術が高度化されると、求人・求職側双方

要サイドを分析したものは少なかった。供給サイドからのにとって探職期間が短期化したり、ミスマッチを少な

視点では提示賃金の分布（distribution of offer wage）

くすることができ、労働市場の効率が高まるのであや仕事出現確率（job offer arrival rate）が外生変数とる。

して扱われており、ジョブサーチに与える需要サイド

このように需要サイドからサーチ行動を分析するこの影響を分析することが強く制約されていた。一例をとは有意義であると考えられるが、これまではあまり挙げると、経営環境の変化に対応して企業は「空席穴分析されていない。あるにしても先行研究の多くは、

埋行動（filling a vacancy）」を変化させる場合がある

個別企業の空席とその穴埋期間の情報を利用して、企が、そのときに転職確率はどう変化するのかといった業が新たな労働者を補充するのにどのような要因が影響ことを分析することは出来ず、その点で労働市場を分しているかを分析したものである。例えば、van Ours

析するには不十分な面が残っていると言える 1）。

and Ridder（1992）
は、求職行動の密度と求人職種が空

さらに、雇用創出・喪失分析の観点からもどのよう席穴埋期間に影響していることを見出している。すな

な企業がどのようにして早く空席を埋めているのかをわち応募者数が多い企業や職種の場合には、それが少分析することは重要であり、その点でも労働市場におない場合に比べて、容易に早く空席を埋めることが出ける求人＝求職のマッチングがどのように行われてい来るというのである。また、Burdett and Cunningham

るかを分析する意義があろう。

（1998）は、企業の求人戦略をより強調した形で分析

例えば重要な人材が突然に退職したり、必要な人材を行い、コストの高い（募集や訓練コストがよりかかを急に確保しなければならないような時、企業はどのる）求人の場合には採用者の選抜に慎重になることや、

111）最近では、こうした partial job search model でなく、需要サイドの行動をとり込んだ形の equilibrium search model を考察する研究が増えてきている。実証研究に焦点を当てたサーベイとして、Van den Berg(1999)がある。

応募者を集め易い大企業は中小に比べて良い採用が出態があり、それぞれジョブ･マッチングの性格が異な来ることが示されている。しかしながら、これらの分っている。職業紹介として最も一般的であるのが、一析では企業の求人戦略が明示的には扱われておらず、

般紹介型あるいは登録型と呼ばれる業態である。これ

早く穴埋めするにはどのような戦略を採るべきか、どは、求人企業と求職者それぞれからの依頼に基づき、の時点で採用行動を止めるのかなどについては分析さマッチングの仲介を行っている。本稿のデータの入手れていない。

先であるＡ社の業態は一般紹介型である。他の２業態

この稿では企業の求人戦略をより明示的に扱い、そはエグゼクティブサーチ型とアウトプレースメント型

れが採用成功確率にどのような影響を与えるかを分析である。前者は、ヘッドハンティングとかスカウトとする。Burdett and Cunningham が利用したデータは個呼ばれる業態であり、求人企業の依頼に基づいて最適

別企業のそれであるが、本稿ではさらに各企業の応募な人材をサーチし求人企業に引き合わせる型の紹介を者の情報についても利用可能なデータベースを利用し行っている。後者は、自社内で雇用継続が困難になっている。そのため企業の(中途者)採用行動が詳細にわた企業の従業員を登録し、再就職支援をしつつ職業紹

かり、企業はどのような求人情報を出しているのか、介を行う。

そして求職者のどこを見て採用に当たっているのか、などに関する分析が可能である。

分析結果を検討するにあたって注意すべき点がある。求人企業は、求める人材の性質によって職業紹介の業態や会社を選び、複数の紹介会社に依頼していると言われている。また求職者にも同様のことが言われ

2. データる。さらに、紹介会社の都合により、すべての転職希望者が登録できるわけではなく、登録者はある一定のこの稿では人材紹介会社 A 社に登録されていた求人・

篩にかけられている。そのため、求人･求職の双方に求職それぞれのデータを利用する。データには求人情

サンプルセレクション・バイアス問題がおきている可報と求人企業の情報、求職者情報、そして求人と求職能性が高い。

者をマッチングした結果を記した進捗情報、の 4 系列の情報が含まれている。このうち、求人情報には求人職種と必要資格、必要語学力、給与等の雇用条件が記され、求人企業の情報には従業員数、資本金、産業などが記されている。また、求職者情報は年齢、学歴、経験してきた職種やその経験年数、希望職種、取得している資格、語学力、現在の年収などが含まれる。進捗情報からは、どの求職者と求人をマッチングさせたか、その結果はどうだったのか、また要した期間はどのくらいか、といったことがわかる。
ところで、民間職業紹介には大きく分けて 3 つの業

12

3. 求人情報の出し方

内にいない人材を外部から調達しようとしていることがわかる。

日本の企業は、年功賃金と終身雇用を整備し、企業内教育訓練を行い、社内に必要な人材の長期育成を行

では、従業員規模別に見るとどのような特徴があるってきた。ただし、企業内部には常に人材の出入りがだろうか（表 2）。まず、大企業の内部労働市場の充実あるのも事実である。必要な人材が突然辞めてしまっを反映して、従業員 5000 人以上規模の企業の求人需たり、それまで社内にいない人材が必要になったりし要は相対的に小さい。A 社に登録されている求人の 8て、ポストが空いてしまう場合がある。こうした場合、割がたは 1000 人未満の中堅企業のものである。ここ

企業は必要な人材を社外に求めることがあるが、どのでも IT 系職種の堅実な需要がみてとれる。一方、事務ような採用行動を展開しているのだろうか。

系や営業系といった職種の募集は企業規模が大きくな

採用行動の第一段階は求人募集を出すことであるが、中途採用と新卒採用では決定的に異なる点がある。するにつれて相対的に少なくなり、大企業がこうした職
種の内部養成を行ってきたことをうかがわせる。

なわち、即戦力としての中途採用の求人情報が新卒採用に比べて詳細な点である。この節では、企業がどの

ここで、求職側の経験職種を産業別に見てみよう 3）

ような求人情報を出しているのかを見ていこう。なお、（表 3）。先の表 1 とは様相がかなり違う。求職者はど

この節では平成 11 年 7 月から 11 月までの約 4 ヶ月間

うやら経験してきた職種から応募する産業を決めていに登録されたデータを利用している 2）。

る傾向がある。例えば、IT 系を経験してきた人の 56 ％まず、どういった企業がどういった職種を募集してがソフトウェア・情報処理産業に応募し、技術系のいるのかを見てみる。このことで、日本企業において73 ％はメーカーに、金融系の約 9 割が金融・保険に、顕在化していない人材とはどのようなものか、どのよ

応募している。そのため、商社や金融機関の IT 系職種

うな企業が人材を外部に求めているか、がわかる。人へのニーズがあっても、IT 系職種を経験した求職者が材紹介会社 A 社にこの間に登録された求人職種は、事そうした産業に応募しないためになかなか空席は埋ま

務 系 22.2 ％ 、 営 業 ･ 販 売 ･ 海 外 業 務 26.0 ％ 、 IT 系

らない、ミスマッチが発生しているのである。

21.8 ％、技術系 21.4 ％、金融系 8.6 ％、となっている。
A 社の登録対象はホワイトカラー･技術職である。

では、産業や職種によって需給バランスが異なるよ

求人職種を産業別に見たのが表 1 である。どの産業

うな時、求人企業はどのような求人情報を出しているも万遍なく求人募集を行っているのが、IT 系職種であのだろうか。景気が好くなり極端に人手不足になると、る。情報やソフトウェア・情報処理産業が 27.8 ％と高一人の労働者を追加した時の限界生産性が低くとも採いものの、他の産業でも IT 系への需要が顕在化してい算が合うから、採用条件が緩んで「誰でも良い」といる。他方、情報やソフトウェア産業で相対的に需要のうケースが多くなる。逆に、企業の買手市場になるとある職種は、事務系や営業系の職種である。また、金条件は厳しくなる。景気が大きく変動しない短い観察

融系の職種も金融・保険業のみが募集しているのでは期間にあっても、需給バランスが異なる産業や職種をなく、他産業からの需要もある。それだけ企業が自社比べることで、景気と採用条件の関係を見ることが出132）データを整理した結果、13223 サンプルが得られた。
3）ここでの産業は、求職者が求人応募した産業によって分類している。

来る｡ここでは、採用条件の厳しさを見る指標として条件に明記していないことを意味する。一方、金融系経験が必要（Y=1）かどうか、語学能力が必要かどう

職種では経験有無が重要である。語学必要についても、か、を従属変数にして、それらが職種や産業、企業規IT 系や一部の技術系職種では採用条件として提示され模によって差違があるかどうかを検討してみた（推定ていない。産業や企業規模を説明変数に加えても以上

は Logit Model）。結果は表 4 の通りである。

の結果は変わらないから、どうしても中途採用で調達経験必要を従属変数にした時、IT 系や一部の技術系

したい職種ほど採用条件を低く設定している可能性がで統計的に有意な負のパラメタが推定された。つまり、ある。

こうした職種の募集では比較的に、経験の有無を採用

表 1 産業別の求人職種

（％）

（産業別）
メーカー

求人職種

商

社

百貨店･
専門店

金融･証
券･保険

情

報

ソフトウェア･
情報処理

サービス

産 業 計

事務系

20.8

23.6

29.3

19.2

31.7

23.1

19.3

22.2

営業･販売･海外業務

25.4

27.3

26.6

18.7

22.1

25.6

29.4

26.0

IT系

20.5

21.3

17.7

19.8

18.9

27.8

21.1

21.8

技術系

26.9

21.1

15.5

11.8

16.8

14.7

21.5

21.4

金融系

6.4

6.8

11.0

30.5

10.4

8.9

8.6

8.6

職種計

39.0

10.1

5.5

3.5

4.8

18.6

18.5

100.0

表 2 企業規模別の求人職種（％）（企業規模）
規模

計100人未満100〜999人

1000〜4999人

5000人以上

事務系

20.4

23.9

23.4

18.0

22.2

営業･販売･海外業務

27.5

26.4

23.4

16.3

26.0

IT系

24.3

20.4

18.9

22.0

21.8

技術系

19.2

21.3

24.3

35.8

21.4

金融系

8.8

8.1

10.0

8.0

8.6

職種計

39.8

44.2

12.0

4.0

100.0

求人職種

表 3 応募産業別の経験職種割合

（％）

（産業別）
経験職種

メーカー

商

社

百貨店･
専門店

金融･証
券･保険

情

報

ソフトウェア･
情報処理

サービス

事務系

28.7

11.0

11.5

2.3

8.8

12.3

25.3

営業･販売･海外業務

35.8

16.3

6.7

0.7

6.0

13.3

21.3

IT系

23.0

4.1

2.1

0.8

2.1

56.2

11.6

技術系

73.3

8.2

0.4

0.0

1.6

1.5

15.0

金融系

1.1

0.6

2.0

88.8

2.5

0.3

4.8

14

ただし、産業によっては経験有無が重要になる場合

れている確率が高い。そのため、職種では求人と求職がある。例えばソフトウェア・情報処理産業では経験者の条件が合っていても、経験有無の条件が違っていを重視していないが、商社や百貨店、金融・保険といるために求職者が応募に躊躇い、ミスマッチが発生しった産業では経験の有無が重視され採用条件に明記さてしまいがちである。

表 4 求人産業･職種と情報の出し方の関係（Logit Model）
経験必要
語学必要
係 数
限界効果 係 数
限界効果 係 数
限界効果 係 数
限界効果
定数項−1.678 ＊＊＊ −0.212 −2.247 ＊＊＊ −0.254−1.004 ＊＊＊ −0.190−0.888 ＊＊＊ −0.166（0.0348）（0.0622）（0.0286）（0.0441）
募集職種 金融
0.336 ＊＊＊ 0.043
0.311 ＊＊＊ 0.035−0.284 ＊＊＊ −0.054−0.313 ＊＊＊ −0.059（0.0818）（0.0860）（0.0783）（0.0798）
電気・電子−0.338 ＊＊＊ −0.043 −0.189 ＊ −0.021
0.133 ＊ 0.025
0.127
0.024
（0.1100）（0.1141）（0.0791）（0.0803）
機械・プラント設備 −0.146−0.018 −0.072−0.008−0.386 ＊＊＊ −0.073−0.411 ＊＊＊ −0.077（0.1220）（0.1262）（0.1051）（0.1059）
建築・土木
0.023
0.003
−0.108−0.012−0.493 ＊＊＊ −0.093−0.489 ＊＊＊ −0.092（0.1700）（0.1766）（0.1606）（0.1613）
化学・材料−0.410 ＊＊ −0.052 −0.450 ＊＊ −0.051−0.281 ＊ −0.053−0.292 ＊ −0.055（0.1999）（0.2066）（0.1524）（0.1533）
IT系−0.257 ＊＊＊ −0.033 −0.241 ＊＊＊ −0.027−0.097 ＊ −0.018−0.089 ＊ −0.017（0.0666）（0.0689）（0.0521）（0.0525）
食品・生物・医薬 −0.089−0.011 −0.154−0.017−0.167 * −0.032−0.166 ＊ −0.031（0.1147）（0.1193）（0.0952）（0.0961）
その他
0.174
0.022
0.280
0.032
−0.401−0.076−0.408−0.076（0.3210）（0.3359）（0.3108）（0.3127）
産業
商社
0.290 ＊＊＊ 0.033
0.004
0.001
（0.0949）（0.0706）
百貨店・専門店
0.884 ＊＊＊ 0.100−0.638 ＊＊＊ −0.119（0.1041）（0.1039）
金融・証券・保険
0.602 ＊＊＊ 0.068
0.283 ＊＊＊ 0.053（0.1366）（0.1082）
情報
0.244 ＊ 0.028
0.022
0.004
（0.1268）（0.0955）
ソフトウェア・情報処理−0.342 ＊＊＊ −0.039−0.237 ＊＊＊ −0.044（0.0907）（0.0598）
サービス
1.363 ＊＊＊ 0.154−0.354 ＊＊＊ −0.066（0.0667）（0.0604）
企業規模 100人未満
0.385 ＊＊＊ 0.044
0.000
0.000
（0.0553）（0.0454）
1000〜4999人−0.068−0.0080.283 ＊＊＊ 0.053（0.0889）（0.0637）
5000人以上−0.992 ＊＊＊ −0.112−0.772 ＊＊＊ −0.145（0.2349）（0.1277）
サンプル数
12919
12919
12919
12919
対数尤度
−5430.522−5048.367−7289.383−7212.874
制限付対数尤度−5457.769−5457.769−7311.938−7311.938
χ2 乗値
54.49416
818.802745.10903
198.1284
従属変数154）この節が利用したデータは、平成 10 年 6 月から平成 11 年 3 月までの約 10 ヶ月間に登録された 16434 サンプルである。
5）なお、職種と業種分類に関してはかなり細かく調べられており仕事内容そのものを表わしていると言っても過言ではない。

6）表側の「書類不採用」
は求人企業の書類審査で不採用が決定したことを意味し、「面接
不採用」
は面接審査で不採用が決定したことを意味する｡
7）全体の採用割合（ 採用者数 / 応募者数 ）は 3.89 ％であるが、事務系は 2.67 ％、営業
系 3.48 ％、IT 系 5.00 ％、技術系 5.28 ％であり、IT 系や技術系の採用比率が高い。
この採用割合の差は職種による需給バランスの違いを反映している可能性があり、分析結果を見る際に注意しておく必要がある。

用される人たちは採用されなかった人たちに比べてス

4. 求人企業の採用行動 4）

ペックが一致していると考えられる。その場合、採用される人たちの指標は採用されない人たちに比べて点1）素朴な観察
今度は、求人企業が採用でどういった条件をどの程数が大きくなるはずである。

度重視しているかを見てみよう。職種や業種、公的資

果たして、採用者グループの「職種一致」の点数は格の有無、語学レベル、年齢といった条件について、不採用グループのそれよりも若干高いが、両者に大き求職者と求人企業のそれが一致しているならば 1 点、な違いはない。また、その他のスペックも各グループ

条件不問の場合は 0 点、条件が不一致の場合は− 1 点

間での差異は見出せない。つまり、この表で見る限りとする。ここで取り上げた条件は、マッチングの現場

企業はスペックを採用条件として重視しているわけででは「スペック」と呼ばれているものである 5）。

はなさそうである。むしろ、求人企業がスペック以外

表 5 は、これらの点数が採用された人たちのグルーのポイントを重視している可能性が高い。

プと採用されなかったグループでどのくらいの違いが

ただし、前節で見たように職種によってスペックにあるかを見たものである 6）。

対する要求が違っている。そこで、事務系、営業系、ITもし求人企業がスペックを重視しているならば、採系、技術系の４職種に分けて比べてみた 7）
（図 1）
。職種

表 5 各スペックの点数
職種一致
採

業種一致

経験一致

資格一致

語学レベル一致

年齢一致

用

0.218

−0.395−0.420−0.039

0.184

0.735

書類不採用

0.132

−0.312−0.326−0.025

0.196

0.721

面接不採用

0.158

−0.392−0.409−0.028

0.255

0.644

図 1 職種別に見たスペックの一致度
0.8
0.6
0.4
0.2
■ 職種一致■ 業種一致■ 経験一致■ 資格一致■ 語学レベル■ 年齢一致

0
−0.2
−0.4
−0.6
−0.8
技面
術接
系不
大採
用
）

技書
術類
系不
大採
用

（

技採
術用
系
大

（ ）

I 面
T 接
系不
採
大用

）

I 書
T 類
系不
採
大用

（

I 採
T 用
系
大

）

営面
業接
系不
採
用

（

営書
業類
系不
採
用

）

採
用
営
業
系

（

事面
務接
系不
採
用

）

事書
務類
系不
採
用

（

採
用
事
務
系

16

一致については IT 系、事務系、技術系、営業系の順でこの指標は仕事の出来･不出来や知識･能力などスキル

点数が高い。このことは、IT 系の求職者が条件に合う

レベルについて何も語っていない 8）。そのために、「人

仕事に応募しており、技術系や営業系の求職者は条件を見ないとわからない」といったアナログな情報がスに合わずとも応募していることを示している。ただし、ペック指標には含まれておらず、「当たり」が悪いのか

同一職種内では採用者グループと不採用グループの間もしれない。もしそうだとしたら、各種の検定試験をに点数の大きな差はない。特に事務系や IT 系の場合にクリアした上で得られる公的資格や語学レベルならばは採用者グループに比べて不採用グループの点数が若スペックの「当たり」は良くなるはずである。ところ

干高く、職種スペックが合わなくとも採用されるケーが、上でも見たように、こうしたスペックはマッチンスがあることを示唆している。

グの現場では重視されていないようである。

また、業種や経験というスペックで見ると IT 系と技ここまで職種の概念を明示せずに議論してきたが、術系の点数の低さが特に目に付く。これはこの職種がここで職種とは何かを考えてみたい。しばしば、事務

業種を超えた募集・応募が行われていることを示唆しの仕事とか営業の仕事という具合に職種分類をするが、ている。なかでも IT 系では、「職種スペック」が一致

果たしてそれで十分であろうか。

するかどうかが重要である。他方、事務や営業系の職

例えば、事務の仕事を微にいり細にいり見ていけば、

種は、同一業種からの募集･応募と同程度に、異業種

人事や総務、経理といった分類ができ、さらに人事のからの募集と採用が行われている｡

中にも給与計算や福利厚生、労務管理、教育訓練と様々な仕事・業務に細分することができる。そうした業務

ところで、業種と経験の一致度を同一職種内で見る軸とは別に、産業特性によって仕事・業務に求められと、IT 系だけが採用者グループの点数が高く、業種やる幅が違ってくる可能性がある。上で見たように、事経験が一致しているほど採用されている。つまり、IT

務系や営業系では他の産業からの応募があり、採用に系は異業種から経験不問で応募してくるが、採用の段至るケースも他の職種に比べて高い。一方で、IT 系職

階で業種経験が「ものを言う」のである。しかし、他種の場合には異業種からも経験不問で応募してくるが、の 3 職種にはこのような特徴はない。

採用の段階で業種経験が重視されて採用に至らない。

資格に関しては、職種にかかわりなく点数が 0 点に近く、募集・応募でも採用でも重視されていない。な
かでも営業系は資格を必要条件としていない職種のようだ。また語学レベルは、どの職種でも採用者グルー
プに比べて不採用グループの点数が高く、この指標もあまり重視されていないようだ。
以上のように職種や業種、経験といったスペックは求人企業の募集や採用にはあまり重視されていないようであり、換言すればスペックが合わなくとも企業が欲しい人材が存在しているように思われる。ただし、

17

つまり、採用・不採用は業務軸と産業軸が絡み合いながら決まっていくのであろう。

8）しばしば、「あの会社で 10 年もがんばったんだから(いい人材だ)」とか「その会社で 10年やったからといってもねぇ（それほどでもないよ）」、という言葉が聞かれる。これは、職種や業種に前職の企業でだけ特に通用するスキル(企業特殊的スキル)が含まれていたり、企業それぞれにキャリア作りの特徴があるため、年齢や勤続年数が同じであっても転職希望者間のスキルレベルには散らばりがあるからである。つまり、職種や業種といった指標は企業特殊的スキルが含まれているため、スキルレベルをより一般化した指標では表わせないのである。

2）応募関数の推定結果
求人企業の提示する条件が応募者数にどう影響するか

応募者数＝ f1（職種、求人企業の要求学歴、要求を検討してみる。van Ours and Ridder(1992)や Burdett

資格、要求語学レベル、要求産業

and Cunningham(1998)は、応募者数が多い場合に空経験、要求経験年数、企業規模）

席を埋めることが容易であることを見出している。こ
職種や企業規模によって求職者を集め易いケースがのことは質の高い応募者をたくさん集めることが、良あるため、それらをコントロールするために職種ダミいマッチングに繋がるということである。

ーと企業規模ダミーを推定式に加えた。学歴は、先に推定は従属変数に応募者数をとり、以下のような式説明したように変数の値が大きくなると求人企業の学を最小二乗法で行った。

表 6 応募関数の推定結果
従属変数:応募者数 推定方法:OLS
全サンプル
定数項

事務系

パラメタ

パラメタ

0.560

0.877

（0.341）
営業系

2.500

営業系
＊＊

（0.405）

1.056

技術系

IT系

パラメタ

パラメタ
＊＊＊

（0.312）

3.237

パラメタ
＊＊＊

1.709

（0.296）（0.391）−0.005

0.033

＊＊＊

＊＊＊

（0.206）
IT系

2.698

＊＊＊

（0.228）
技術系−0.220（0.219）

要求学歴

0.020

＊＊＊

（0.005）
要求資格

3.023−0.341
2.652

要求経験年数−0.161

1000〜4999人規模

＊＊＊

3.534

2.458

＊＊＊

0.842
（0.453）

＊

3.475

＊＊＊

−0.306

＊＊＊

1.524

1.755
−0.401

＊＊＊

＊＊＊

2.257

＊＊＊

−0.109（0.056）

1.957

＊＊＊

−0.537

＊＊＊

＊＊＊

＊＊＊

2.094

＊＊＊

（0.197）＊−0.129

＊

3.237

＊＊＊

（0.071）
0.865＊＊＊（0.301）（0.223）（0.233）

0.541

0.234

0.355

（0.302）−0.295（0.572）（0.411）（0.449）（0.721）−0.669−1.556−1.317−0.768−0.649（1.000）（1.190）（0.886）（1.076）（1.648）

サンプル数

14636

10529

11197

11192

10990

R2

0.071

0.067

0.048

0.036

0.056

adj-R2

0.071

0.066

0.047

0.036

0.055

F値

93.55

84.15

62.44

46.87

72.65

99人未満規模＊＊＊（0.092）（0.152）−0.0634.092（0.260）（0.073）（0.146）＊＊＊（0.006）＊＊＊（0.193）（0.071）（0.054）3.259（0.005）＊＊＊（0.209）−0.088＊＊＊＊＊（0.005）（0.213）（0.064）

0.037

＊＊＊

（0.113）（0.229）100〜999人規模−0.579＊＊＊（0.173）（0.053）3.425（0.249）（0.075）
要求産業経験

＊＊＊（0.007）＊＊＊（0.198）
要求語学レベル0.036

注：括弧内は標準誤差18歴に対する許容範囲が広くなるから、推定パラメタはの業務内容が保証される。そのため、資格条件を提示

正値が予想される。これ以外の変数は、要求水準が高することで、例えば同一資格を持つ他産業からの求職

くなるとそれに合うような求職者は少なくなると考え者など、応募者が増える可能性があるのであろう 9）。

られるから、推定パラメタは負値をとることが期待さ

では、職種別に見るとどのような特徴が見られるだれる。

ろうか。先に示したように、平均値で見ると事務系は求人当たりの応募者数が多いにもかかわらず、推定さ推定結果は表 6 の通りである。推定は全サンプルと職れた定数項は他の職種に比べて小さな値であった。こ

種別に行った。全サンプルの結果で、コントロール変のことは、求人条件の説明力が事務系で高いことを示

数である職種を見ると、営業系と IT 系の募集で事務系

唆するが、どの条件の説明力が高いのだろうか。まず、や技術系に比べ応募者数が多いことがわかる。全サン

自由度修正済み決定係数はたしかに事務系の値が大きプルの推定結果では定数項が不安定であるが、職種別

く、事務系で応募者数に対して求人条件の説明力が高の結果でも事務系に比べて、営業系や IT 系の応募数がいことがわかる。さらに、産業経験や企業規模（1000多い。ところが、平均値で見ると事務系は 5.0 人、技術

〜 4999 人）の推定パラメタの値は事務系が高く、平系 5.4 人に対して、営業系 4.2 人、IT 系 4.6 人が応募し均値周りで計算した弾力性で比較しても同様である。

ている。このことは、事務系では、他の職種に比べて、

すなわち、他の条件は同じであっても、事務系の場合

企業の提示条件自体が応募者数を増やす効果のあるこ

は産業経験や企業規模が重要な募集条件となっているとを示している。

ということである。ただし、推定結果の全般に言える

もう一つのコントロール変数である企業規模は規模

ことは、今回取り上げた説明変数では応募者数を説明が大きいほど応募者数が多い。これは規模の大きい企することが難しく、9 割以上は誤差項が説明している業ほど雇用条件が良いからであろう。ただし、レファレ

10）。

ンスグループである 5000 人以上規模よりも 1000 〜
4999 人規模で応募者数が多い点について合理的な説明は出来ない。
さて、求人の条件は、資格と産業経験を除いて、期待された符号が推定された。すなわち、学歴は統計的に有意な正値、語学レベルと経験年数は統計的に有意な負値である。他方、資格と産業経験については負値が期待されたが、結果は正値が推定されており、産業
や資格といった条件は絞り込んだほうが増えることになる。
ここで資格に注目すると、それは公的に格付けされており、企業にとっては求職者のスキルがある程度保証される。それだけでなく、求職者にとっても求人企業

199）ただし、このデータは職業紹介事業だけを対象としており、広告などによる募集とは異なるかもしれない。
10）もちろん、これ以外の変数では地域や提示賃金といった要素も重要である。ただし、今回のデータでは提示賃金が必ずしも正確に調べられていないので、変数として加えていない。

3）マッチング関数の推定
では、募集条件と求職者の条件の一致／不一致は採採用の有無＝ f1（職種、求人企業の要求学歴、要用の決め手にどう影響しているだろうか。求人企業が求資格、要求語学レベル、要求産採用できた場合は 1、出来なかった場合は 0 をとる離業経験、要求経験年数、企業規模、散型変数を従属変数とし、以下のような式をプロビッ

応募者の学歴、応募者の平均年齢、トモデルで推定した。

職種一致度、
資格一致度、
産業一致
度、経験年数一致度、語学一致度、
年齢一致度、企業規模上方移動）

表 7 求人企業別マッチング関数の推定結果
従属変数：採用あり企業＝1、採用なし企業＝0
全サンプル
定数項
営業系
IT系
技術系
要求学歴
要求資格
要求語学レベル要求産業経験
要求経験年数1000−4999人規模
100−999人規模
99人未満規模
応募学歴
（高卒）
応募学歴
（専門学校卒）
応募学歴
（短大卒）
応募学歴
（高専卒）
応募学歴
（大学院卒）
応募年齢
職種一致度
（大分類）

パラメタ
−0.871（0.128）0.167（0.038）0.356（0.042）0.545（0.058）0.001（0.001）0.229（0.034）−0.095（0.022）0.053（0.043）−0.024（0.011）0.074（0.041）0.000（0.084）0.076（0.174）−0.124（0.075）−0.146（0.066）−0.082（0.105）0.078（0.145）−0.003（0.065）−0.022（0.003）0.482（0.051）＊＊＊

限界効果−0.215

＊＊＊

0.041

＊＊＊

0.088

＊＊＊

0.135
0.000

＊＊＊

0.057

＊＊＊

−0.0230.013＊＊−0.006

＊

0.018
0.000
0.019

＊

−0.031＊＊−0.036−0.0200.019−0.001＊＊＊−0.005

＊＊＊

0.119

職種一致度
（小分類）
資格一致度
産業一致度
経験年数一致度
語学一致度
年齢一致度
企業規模上方移動
サンプル数
対数尤度
制限付対数尤度
χ 2乗値−0.080（0.038）0.065（0.071）
0.033（0.079）−0.041（0.048）0.029（0.023）−0.075（0.050）＊＊−0.0200.016
0.008−0.0100.007−0.01914636−6492.808−6760.204
534.7908

パラメタ−0.844（0.124）0.231（0.038）0.456（0.043）0.303（0.043）0.001（0.001）
0.212（0.034）−0.087（0.022）0.135（0.044）−0.022（0.011）
0.076（0.041）−0.023（0.085）0.078（0.175）−0.125（0.077）−0.170（0.068）−0.140（0.108）0.015（0.147）−0.030（0.066）−0.023（0.003）0.466（0.028）−0.070（0.038）0.060（0.072）0.011（0.080）−0.056（0.049）0.038（0.024）−0.077（0.051）

推定方法：プロビットモデル
＊＊＊

限界効果
−0.206

＊＊＊

0.056

＊＊＊

0.111

＊＊＊

0.074
0.000

＊＊＊

0.052

＊＊＊

−0.021

＊＊＊

0.033

＊＊

−0.005＊0.019−0.0060.019−0.030＊＊−0.041−0.0340.004−0.007＊＊＊−0.006

＊＊＊

0.114

＊

−0.0170.015
0.003−0.0140.009−0.01914636−6400.934−6760.204
718.5402

パラメタ−1.049（0.131）
0.214（0.038）0.437（0.043）0.505（0.059）0.002（0.001）
0.203（0.034）−0.090（0.022）0.132（0.044）−0.021（0.011）
0.073（0.041）−0.029（0.085）0.077（0.175）−0.129（0.077）−0.178（0.068）−0.146（0.108）0.048（0.147）0.000（0.066）−0.023（0.003）0.271（0.054）0.422（0.030）−0.065（0.039）0.056（0.072）0.012（0.080）−0.057（0.049）0.036（0.024）−0.078（0.051）＊＊＊

限界効果−0.255

＊＊＊

0.052

＊＊＊

0.106

＊＊＊

0.123

＊

0.000

＊＊＊

0.049

＊＊＊

−0.022

＊＊＊

0.032

＊＊

−0.005＊0.018−0.0070.019＊−0.031＊＊＊−0.043−0.035
0.012
0.000

＊＊＊

−0.006

＊＊＊

0.066

＊＊＊

0.103

＊

−0.0160.014
0.003−0.0140.009−0.01914636−6388.152−6760.204
744.10320

全サンプルを利用した推定結果は表 7 のとおりであ

全サンプルを利用して、説明変数のセットをかえて推る。職種を見ると、事務系に比べて、営業系、IT 系、定した時にモデルの説明力がどう異なるかを見たもの

技術系の順に採用企業の割合が高い。

である 11）。その結果、最も説明力が落ちるのは２つの企業の募集条件では、学歴と産業経験を除いて統計

職種分類を除いた時で、基準ケースに比べて約 6 割の的に有意なパラメタが推定されている。すなわち、資

説明力にある。その次が小分類の職種で、約 7 割程度

格は正値が推定されており、それを募集条件としないに落ちる。それ以外は、大きくても 1 割程度説明力が企業に比べて採用できる確率は高くなる。また、語学

落ちるくらいである。それだけ、職種が一致すること

レベルは負値であり、高い語学レベルを要求するほどはマッチングにおいて重要な要素である。

採用が難しくなることを示している。経験年数につい

しかしながら、それでもモデルの説明力は 5.5 ％程ても負値で、長い経験年数が応募条件になると採用確度である(全サンプルの場合)。職種別に推定した場合率が低下する。注意すべきことは、これらの効果は単も、多かれ少なかれ同じ水準である。9 割以上は誤差に応募者数の違いを反映しているわけではないという項が説明しているのである。本稿の分析では説明変数

点である。

として加えていない要因(例えば提示賃金や地域)もあ

応募者の学歴について見ると、高卒や専門学校卒者

るから、今後はこうした変数を加えて推定を行う必要の応募が多い企業では有意に採用する確率が低下するが勿論ある。けれども、5.5 ％というのはマッチング

が、それ以外は有意な効果はない。

としてはあまりにも非効率ではないだろうか。

では求人と求職者の条件の一致度はどうか。もし条
件のミスマッチが採用決定に重要な影響を与えているなら、求人･求職間の条件が一致しているほど採用確率は高まるはずである。しかしながら、推定結果は期待通りにはならなかった。唯一、職種一致度だけは統計的に有意な正値であり、職種が一致していると採用
確率は高まることがわかる。限界効果は大分類で 0.07、
小分類で 0.10 程度であり、採用確率が 0.174 であることを考えると、職種一致度はかなり重要である。この点は素朴な観察の結果と若干違う結果である。
以上の結果は職種別に見た時も同じである
（表 8）
。
特
徴としては、IT 系では職種大分類が有意ではなく、小分類だけが有意である点である。他の職種でも大分類よりも小分類の限界効果が大きな値である。このこと
は、職種を細かく分類することがマッチング確率を高くする、ということを示唆している。
表 9 でもう一度このことを確認しておこう。表 9 は2111）プロビットモデルで疑似決定係数を計算する方法はいくつか存在するが、ここでは 1（対数尤度 / 制限付対数尤度）で計算した。

表 8 求人企業別マッチング関数の推定結果（求職職種別）
従属変数：採用あり企業＝1、採用なし企業＝0
事務系
定数項
要求学歴
要求資格
要求語学レベル要求産業経験
要求経験年数1000−4999人規模
100−999人規模
99人未満規模
応募学歴
（高卒）
応募学歴
（専門学校卒）
応募学歴
（短大卒）
応募学歴
（高専卒）
応募学歴
（大学院卒）
応募年齢
職種一致度
（大分類）
職種一致度
（小分類）
資格一致度
産業一致度
経験年数一致度
語学一致度
年齢一致度
企業規模上方移動

パラメタ−0.616（0.138）0.003（0.001）0.206（0.037）−0.155（0.029）0.096（0.046）−0.026（0.011）
0.143（0.047）0.037（0.093）0.108（0.183）−0.081（0.083）−0.138（0.075）−0.206（0.141）
0.109（0.150）0.062（0.072）−0.026（0.004）0.127（0.035）0.500（0.033）−0.110（0.041）0.086（0.074）−0.021（0.083）0.039（0.060）0.040（0.027）−0.088（0.057）サンプル数
対数尤度
制限付対数尤度
χ 2乗値

＊＊

限界効果
−0.160

＊＊

0.001

＊＊＊

0.053

＊＊＊

−0.040

＊＊

0.025

＊＊

−0.007

＊＊＊

0.037
0.010
0.028
−0.021＊−0.036−0.053
0.028
0.016

＊＊＊

推定方法：プロビットモデル

営業系−0.007

＊＊＊

0.033

＊＊＊

0.130

＊＊＊

−0.0280.022−0.0050.010
0.010−0.023

パラメタ−0.559（0.134）0.003（0.001）
0.264（0.043）−0.119（0.025）−0.167（0.045）−0.017（0.012）0.019（0.048）−0.004（0.090）0.085（0.178）−0.069（0.085）−0.083（0.071）−0.150（0.122）0.109（0.147）0.032（0.067）−0.024（0.003）0.122（0.035）0.366（0.034）−0.073（0.048）0.052（0.081）
0.036（0.089）−0.020（0.054）0.029（0.027）−0.044（0.057）10529−4845.017−5156.203
622.37

＊＊＊

IT系
限界効果
−0.134

＊＊＊

0.001

＊＊＊

0.063

＊＊＊

−0.029＊＊＊−0.040−0.0040.005−0.0010.020−0.017−0.020−0.036
0.026
0.008

＊＊＊

−0.006

＊＊＊

0.029

＊＊＊

0.088
−0.0170.013
0.009−0.0050.007−0.01111197−4847.081−5057.521
420.8815

パラメタ−0.286（0.125）0.000（0.001）0.207（0.037）−0.084（0.025）−0.014（0.047）−0.018（0.013）0.077（0.048）0.085（0.093）−0.078（0.231）−0.006（0.094）−0.204（0.090）−0.130（0.124）0.169（0.169）−0.016（0.073）−0.027（0.003）0.012（0.038）0.343（0.035）−0.020（0.042）−0.020（0.087）0.123（0.095）−0.127（0.057）0.019（0.027）−0.103（0.058）＊＊

限界効果−0.067
0.000

＊＊＊

＊＊＊

0.049
−0.020−0.003−0.0040.018
0.020−0.018−0.001＊＊−0.048−0.0300.040−0.004＊＊＊−0.006
0.003

＊＊＊

0.081
−0.005−0.0050.029＊＊−0.0300.004−0.02411192−4753.523−4939.448
371.8498

技術系
パラメタ
限界効果
＊＊＊
−0.752−0.184（0.147）
＊＊＊
0.004
0.001
（0.001）
＊＊＊
0.223
0.055
（0.040）＊＊＊−0.093−0.023（0.024）0.046
0.011（0.057）＊−0.021−0.005（0.013）
＊
0.087
0.021
（0.048）＊−0.248−0.061（0.129）0.305
0.075（0.240）−0.102−0.025（0.090）−0.065−0.016（0.074）＊−0.049−0.199（0.116）0.197
0.048（0.246）
＊
0.047
0.192
（0.099）＊＊＊−0.032−0.008（0.003）
＊＊＊
0.334
0.082
（0.072）
＊＊＊
0.409
0.100
（0.036）−0.076−0.019（0.048）0.084
0.021（0.092）−0.072−0.018（0.107）−0.064−0.016（0.056）0.047
0.012（0.029）−0.012−0.003（0.061）
10990−4847.761−5106.806
518.0903

表 9 モデルの説明力
基準
企業の募集条件
学歴一致度
経験一致度
職種一致度
職種一致度
（小分類）
職種一致度
（大分類）

説明力（注）
100
89.2
98.5
99.5
59.1
71.9
96.6

（注）
すべての説明変数を加えたときのモデルの当てはまり具合を100とする。

22

5. むすびにかえてのであるが、外部の企業にとっては不明な点が多い。
ただし、こうした「アナログ情報」がマッチングの企業がどの要素を重視して採用しているのかがわか

現場では重要であり、それを仲介する人たちの能力にれば、転職希望者はその要素を中心に投資することがよってマッチング確率が変わってくることもあるのでできる。しかし、企業の採用行動を説明したモデルのある 12）。マッチングの現場でどのような情報がどのよ

説明力はとても悪く、9 割以上は誤差項が説明するとうにして流通しているのかについては今のところ不明

いう結果であった。

であるが、ジョブ・マッチングを高度化していくため

それは、スペック以外の様々な情報がマッチングの現場では飛び交っているからでもある。例えば、民間に「情報」の正しい生産が職業紹介に求められている。

職業紹介会社へヒアリングしたところ、「求人企業の職場の人員構成も重要なんですよ」との指摘があった。

補論 求人開拓営業の役割― RA 調査の結果から―「企業側（例えば社長）がある転職希望者を気に入ったとしても、いっしょに働くであろう上司や同僚はその

ここでは、ジョブ・マッチングに対して求人開拓営

人を気に入らないかもしれない。案外、こうしたこと

業担当者がどのような役割を果たしているかを、RA 調

で不幸な転職になるケースも多いんです」と言うので査を利用して考えてみたい。なお、RA 調査は、人材紹ある。こうした情報は新聞や就職情報誌などの募集広介におけるマッチング現場でどのような情報が実際に告には載っていない「アナログな情報」である。こう利用されているかを明らかにする目的で、平成 11 年したアナログな情報が、どの程度でマッチングに影響

12 月に民間職業紹介会社の求人開拓営業担当者向けにしているかは本稿の分析では不明であるが、重要な要行った。ちなみに、この紹介会社では求人開拓営業担素である。

当者を指して RA（リクルーティングアドバイザー）

さらに、職種や産業といった一見してわかり易い情と呼んでいる。

報にも「アナログ情報」が含まれている可能性がある。

まず、1 ヶ月にどの程度の頻度で求人企業と接触して「人事」という職種を例にとろう。一口に人事と言っているかを尋ねた。回収されたアンケートの結果、平均もそこには様々な仕事業務があり、それらに関する知値は 3.8 回であった。この結果と、本文で分析した内識や能力の方向性とレベルの深さは様々である。人事定（および出社）率とクロス集計すると 13）、付表 1 のや労務を担当してきた人、採用や教育を担当してきたようになる。
この表は、すべての担当者が扱った求人＝人、社会保険を担当してきた人、福利厚生を担当して求職の内定率が 5.62 ％に対して、1 ヶ月に 1 度だけ求きた人、などなど。もちろん、それだけを専門にする

人企業を接触しているRA が扱った求人＝求職の内定率が人は少ないはずではあるが、前職でのキャリアの積み

6.52 ％であったと読む。直感的には求人企業と接触が方や経験によって、知識・能力の方向性とレベルは違

多ければ求人情報の厚みが増すと考えられるから、接ってくると言う。また、企業によっては他の部門、例

触頻度と内定率の間には正の相関があると期待され

えば「総務」や「秘書」、が担当しているかもしれない。

た。しかし、付表 1 は必ずしもそのような結果ではな

このような情報は同じ企業の中であれば良くわかるもく、接触回数と内定率との間には一定の関係は見られ

2312）補論を参照されたい。
13）平成 11 年 7月から11月末までのデータを利用した。

つくような求人情報を流していないことを示唆している。
では、内定に結びつくような求人情報を得るために担当者はどのような苦労をしているのだろうか。実は、付表 1 求人企業との接触頻度と内定率の関係
頻度 0〜1回

内定率

（％）

1回

1〜2回

2回

2〜3回

3回

8.7

6.52

5.62

4.89

12.5

4.04

平均よりも内定率の高い RA が重視しているのが求人票

頻

度

5回

10 回

20 回

平均

への書き込みであることがわかる。

内定率

3.65

5.84

3.6

5.62

注：太字の数字は平均内定率よりも内定率が高いことを示す（以下同様）。

アンケートで「求人企業の情報について、CA（キャリアアドバイザー＝求職者へのアドバイスや求人の斡旋を担当）にどのような手段でフィードバックするの付表 2 CA に情報をフィードバックする際に重視している手段と内定率の関係（％）

がもっとも成果に結びつきやすいと思いますか」と尋手ねた。単純集計の結果で最も多かったのが「RA と CA

内定率

段情報共有会 個人的な接触
4.58

5.47

求人票

平

11.25

5.62

均

の個人的な接触」であったが、そう答えた RA の内定率
は平均内定率よりも高くない。むしろ、答えの少ない「求人票」を重視する RA の内定率は 11 ％を上回っているのである（付表 2）。さらに、求人票を重視している RA が扱う求人 = 求職の職種マッチングが全体に比べて高い傾向がある（付表 3）。こうしたことから、求人票への書き込みは情報を伝える上で最も基本的なこ

付表 3 CA に情報をフィードバックする際に重視している手段と職種一致度の関係
（％）
求人票

平

職種一致度 1

手段

情報共有会 個人的な接触
64.92

68.87

76.88

68.73

均

職種一致度 2

66.82

69.88

77.5

69.72

注：職種一致度 1 は求人希望職種と求職職種の一致度、一致度 2 は求人経験職種と求職職種との一致度をさす。なお、職種一致度は小分類で行った（本文参照）。

とであるが、これを人一倍重視することが内定につながるのである。
しかしながら、他の RA が求人票の書き込みを疎かにしているとは考えられない。求人票が RA ― CA 間の情
報のやり取りの基本中の基本だからだ。ただし、個人的に接触して口伝に情報をやり取りする場合との大きな違いは、求人票が一度に多くの CA に情報を伝えられる点にある。そのため、個別の CA にいちいち情報を流

参考文献
阿部正浩･神林龍･李昇烈（1999）「スキル･ミスマッチとスペック･

すよりも効率が良いのかもしれない。

ミスマッチ」、『Works』36 号、リクルートワークス研究所
Burdett, K. and E. J. Cunningham(1998) 'Toward a Theory of

職業紹介の現場では求人、求職に関する情報が飛び

Vacancies,' Journal of Labor Economics, Vol.16 No.3, 445-78
Diamond, P. A. (1971) 'A Model of Price Adjustment,' Journal of

交っているが、それらを効率よく伝えることが出来るか

Economic Theory, vol.3, 156-68
Mortensen, D. T. (1986) 'Job Search and Labor Market Analysis,'
Handbook of Labor Economics(ed. by Ashenfelter, O. and R.
Layard), North-Holland( chap.13)
van den Berg, G. (1999)'Empirical Inference with Equilibrium
Search Models of the Labour Market,' The Economic Journal,
109(june), F283-306
van Ours, J. and G. Ridder(1992)'Vacancies and the Recruitment of
New Employees,' Journal of Labor Economics, vol.10 no.2,
138-55

どうかがジョブ・マッチングの出来・不出来を決する。
ここまでの分析では求人票を重視している RA がどのよ
うに求人情報の「書き込み」を行っているかは明らかではないが、彼らが独自のセンスでマッチング効率を高めるような工夫を行っているものと想像される。

24

2. 転職求職者の横顔
東京大学大学院経済学研究科博士課程｢転職｣という言葉であらわされる現象は、いまもって曖昧というヴェールに覆われている。

神林 龍ある。しかし、転職市場における市場原理の機能については、議論の過程では必ずしも十分考慮されたとは1990 年代初頭以降の長引く経済不況のなかで、それいえず、営利職業紹介事業がどちらのイメージの「転まで日本的経営といわれてきたシステムは時代に合わ職」を支援することになるのかについては曖昧なままないものとされ、労働市場で人々の移動をもっと活発である。

にすることが、暮らしを豊かにするといわれるようになった。若年層の就業意識が変化し、ひとつの職にとくにこだわらなくなったという意見も聞く。この意見

1. 転職求職者の属性に従えば、急激に上昇した若年層の失業率は、それ自体あまり深刻な問題とはならないし、転職は自らのキャリア・アップを可能にするまたとないチャンスとなる。専門的な技量を身につけて労働市場を闊歩する将来像は、多くのひとびとを惹きつけたであろう。

転職求職者とはどのような人々なのだろうか、ここではデータからその概要を把握しよう。
対象となるのは、1999 年 7 月 20 日から 12 月までの4 ヶ月余の間に、A 社を訪れて転職活動を行った人のしかしその一方で、若年者の離転職は高度成長期にうち、調査時点で何らかの成果を残した 3,256 人であもみられたことで、技能形成の遅れや不安定な生活基る。通常、A 社の転職活動は、担当者（A 社ではキャリ盤につながり、必ずしも好ましいことではないという

ア・アドバイザーと呼ばれている：以下 CA と略す）と意見も根強い。彼らによれば、実際の離転職者は転職

相談のうえ推薦を受け、求人企業へ応募することを主を繰り返す傾向にあり、賃金も、一箇所に勤続するひな内容とする。ここで｢何らかの成果を残した｣とは、とに比べると上昇は鈍い。このような場合、初職を得少なくともひとつの応募の結果が定まった、というこるときに十分な情報を得ていなかったり、その時々のとにしよう。したがって、4 ヶ月余のうち、少なくとも経済状況によって十分な処遇を受けられなかったりす

ひとつの応募の成否が確定した求職者が、3,256 人いることが、離転職を試みる大きな要因となっているとたということになる。なかには、7 月 20 日以前に登録指摘されている。

を行い、すでに転職活動に入っていた者も少なからず

このような相反するイメージを、｢転職｣という言葉

いるし、すべての登録者が期間中に転職を成功させてはもっている。1999 年 6 月に職業安定法が改正になり、いるわけではない。そもそも A 社を頼る転職求職者が職業紹介事業への営利企業の参入が原則解禁された。

何らかの属性をすでにもっている可能性はもとより、その背後には、転職市場に市場原理を導入することに登録から転職の成功までをカバーする、いわゆる「完よって、労働市場の効率性が増大するという考え方が結データ」ばかりではないことには注意をしておこ

25

う。

38 歳までにだいたい収まる格好をしており、大部分が年齢

20 歳代後半（34%）と 30 歳代前半(29%)で占められて

さて、A 社の転職求職者 3,256 人の平均年齢は、いることがわかる。ただし、30 歳代後半が 19%、40

32.5 歳で、最年少は 21 歳、最年長は 61 歳であった。

歳代以上が計 14% と少なくない。現在の経済状況では、この分布を示したのが図 1-1 および図 1-2 である。分

30 歳代後半や 40 歳代以上になると転職するのは難し

布の特徴としては、28 歳と 34 歳にふたつのピークをく、とりわけ今回分析の対象としているような民間のもつこと、年齢が高い層の裾が重いことがあげられる。

営利職業紹介では扱いにくいとされている。それにも標準偏差は 6.2 程度だったので、年齢分布は 26 歳からかからず、実際には少なからずの中高年齢者が転職活

図 1-1 転職求職者の年齢分布
300

全体
未内定者

250

内定者

転 200
職
求
職
者 150
数
（

）

人 100

50

0

21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61
年 齢（歳）

図 1-2 内定者・未内定者別年齢階層分布（％）
20〜24歳 25〜29歳 30〜34歳 35〜39歳 40〜44歳 45歳以上

全

4

体 %

6

未内定者 %

4

内 定 者 %

34%

29%

40%

32%

19%

32%

28%

9%

15%

20%

5
%

5 2
%%

5
10% %

26

動に従事しているのが窺える。

41 歳で、その分布は 30 歳代後半以降に集中している。

年収

他方、20 歳代後半では平均 413 万円、30 歳代前半で次に現在の年収をみてみよう。図 2-1 として現在のは 546 万円と、高年齢ほど高収入を得ており、この点収入を 100 万円毎に階層化してまとめてみた。
現在の年

では一般の労働市場と同様の傾向をもっているといえ収がわかるのは 768 人と、全体の 1/4 弱に過ぎず、またるのではなかろうか。

転職斡旋者への申告の数値であることにも注意が必要

もし、転職求職者の属性も一般の労働市場で観察さであろう。全体としてみると、平均 576 万円、最小でれる特徴を有するのであれば、現在の年収は前職の経129 万円、最大で 1500 万円である。ただし、標準偏差験年数にも影響されるはずである。これを単純に示しが 219 と大きく、ばらついている。このことは、様々たのが図 2-3 で、前職の経験年数が大きいほど、平均な年齢階層の求職者が入り混じっていることと無縁で的な年収も増加していることを示している。

はない(図 2-2)。低い収入階層は、若年者で占められて職種別にみてみるとどうだろうか。職種別に平均年いる割合が大きい。逆に高い収入階層は、比較的高年

収と最小年収、最大年収を示したのが図 2-4 である。

齢者で占められている割合が大きい。ちなみに、年収どの職種でも、平均年収は 600 万円前後で、とりたてて1000 万円以上の 48 人について年齢をみると、平均は大きな職種はなさそうであり、最大年収も 1000 万円

図 2-1 内定者・未内定者別年間収入

図 2-2 所得階層別年齢分布

人数（人）
200

0％

未内定者
内定者
全体

150

6％ 1％

40歳代
以降

3％

2％

12％

15％

18％

11％

28％

27％

28％

30％

30歳代
後半

100

30歳代
前半

50

20歳代

60％

49％

35％
47％

83％

31％

47％

69％

33％

31％
31％

350
万円
未満

350未満 350〜450未満 450〜550未満 550〜650未満 650〜750未満 750〜850未満 850以上（万円）

図 2-3 前職経験年数別平均年収

350〜 450〜 550〜 650〜 750〜
450万円 550万円 650万円 750万円 850万円
未満
未満
未満
未満
未満

1400
1000
現
在
年
収
万
円

（
）

（

全

ソコ 医食
フン 薬品
トピ
・
ュ
生

技

体

1200
1000
800
600
400
200

）

0

営

務

業

400

系

系

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20〜
前職経験年数（年）

金

融

電
気
・
電
子

機
械
・
プ
ラ
ン
ト

建
築
・
土
木
前職職種

化
学
・
材
料

ー

事

500

27

850
万円
以上

最大年収
最小年収
平均年収

1600

平
均
年 800
収
万 700
円
600

6％ 0％ 7％1％

図 2-4 職種別現在平均収入

1100

900

32％

24％
11％

（％）
0

22％

タ

物
・

術
職

を越えている。
転職歴（経験社数）

図 3-1 転職以前に経験した会社数

転職歴については、経験した会社の数がわかる（図1600

3-1、図 3-2）。未経験が 1 人（24 歳）という例外はあ1400るものの、およそ半数が 1 社のみと答えており、今回1200がはじめての転職行動であることを示している。ただし、2 社以上を経験している、つまり今回が 2 度目以

未内定者
内定者
全体

人

1000

数 800
600

降の転職活動であるのが残りの半数にのぼり、最大で400

は 8 社（47 歳）と数多くの転職を繰り返している求職200者も含まれている。4 社以上を経験した求職者は 2290

人で全体の 7 ％をしめ、彼らの平均年齢は 37 歳を数え

0

1

2

3

4
会社数

5

6

7

8

る。全体として、多くの経験は年齢に裏打ちされているとはいえるが、しかし、4 社以上を経験した求職者の図 3-2 内定者・未内定者別経験社数分布（％）

なかには、26 歳の最年少をはじめ 18 人の 20 歳代が含まれていることは注目すべきであろう。年齢階層別に

1社

2社

3社

4社以上

逆からみたのが、図 3-3 である。30 歳代前半までは、
年齢階層を経るにしたがって経験した会社の数が増加

全

体

48％

28％

17％

7％

内 定 者

49％

28％

19％

4
％

未内定者

48％

28％

する、つまり転職経験が増加する傾向がありそうである。
全体的には、転職経験は 30 歳代前半までに一定のペースで積んでいき、30 歳代後半以降転職活動はあまりしなかったことが窺える。
17％

8％

転職経験と直前職種の在職年数は何か関わりがあるだろうか。一般的には、転職経験が豊富ならば直前職
種の在職年数は少ないように思える。しかし、直前の

図 3-3 年齢階層別経験社数分布

職の勤続年数をみてみると、経験社数 1 社の場合には平均 6.6 年（30.7 歳）、2 社の場合には平均 6.9 年

0％

1％

3％

13％

7％

7％

24％

29％
32％

86％

25％

23％

31％

32％

45
歳
以
上

2社
63％

がわかる。まえにみた年齢階層と経験社数との関係を考え合わせれば、過去の転職行動は 20 歳代末から 30

22％

25％
29％

3社

上の場合には平均 8.9 年（36.9 歳）と、経験が増すにつれて平均年齢・直前職の勤続年数も伸びていること

15％

20％
27％

（32.8 歳）、3 社の場合には平均 8.1 年（35.2 歳）
、4 社以

12％

4社以上

44％
30％

1社

40

形で勤続を続けていたひとびとが多いのがわかる。こ

39
歳

44
歳

〜

35

34
歳

〜

30

29
歳

〜

25

24
歳

〜

20
〜

歳代前半にかけて終わっており、それ以降は何等かの28

の観点からは、30 歳代後半以降の転職求職者は 30 歳

体としてかわりはないが、事務系、営業系、技術職で代前半までのひとびとと少々異なった背景をもつ可能は若干転職回数の多いものの占める割合が高い。平均性がある。

前職経験社数でみると、事務系と営業系の約 1.9 社を

また、上記の 4 社以上を経験した 18 人の 20 歳代は、筆頭に、金融、電気･電子、建築･土木、コンピュータ

平均 3.8 年(27.7 歳)と、やはり他に比較して短い。たソフト、技術職で約 1.8 社、機械･プラントと化学・材

だし、このデータでは直前に経験した職種の経験年数

料が約 1.7 社と大きな相違はない。図 4-4 は前職職種が表示されており、もしかすると企業が変わっても同毎に年齢階層の分布を示したものである。金融、機様の職種に就いていた場合には連続して加算している

械・プラント、技術職で年齢階層が上方によっている

可能性もある。

前職職種
転職求職者が、経験してきた職種はどうであろうか。

図 4-2 前職職種別平均在職年数

転職直前の職種についてみてみよう。単純に職種別に9.0

平均在職年数

8.3
8.0

求職者の数を数えたのが、図 4-1 である。前職職種に7.0

よる前職勤続年数の違いをみたのが、図 4-2 である。
全体の平均は 7.1 年、化学・材料で短く、機械・プラ

ぞき、すべて 0 年であり、とりたてて大きな違いは見

6.8

7.9

7.2

7.1

4.4

1.0
0.0

図 4-3 は前職職種毎に経験社数の分布をみたものであ

図 4-1 前職職種別転職求職者数

事

営

務

業

系

系

金

融

電
気
・
電
子

機
械
・
プ
ラ
ン
ト

化
建
学
築
・
・
土
材
料
木
前職職種

ソコ 医食
フン 薬品
トピ
・
ュ
生
物
タ
・
ー

る。おおむね半数がはじめての転職であることには全

技

全

術
職

体

図 4-3 前職職種別経験者数分布

900

未内定

800

内定

700
転
職 600
求
職 500
者
数 400

合計

4
社
以
上

9％

8％

18％

18％

29％

29％

43％

45％

事

営

務

業

系

系

3
社

（

2

）

社

人 300

1

100

7％
14％

27％

200

5％

6％

18％

12％

27％

29％

10％

7％

8％

9％
12％

17％
29％

26％

24％

53％

50％

53％

52％

55％

金

電
気
・
電
子

機
械
・
プ
ラ
ン
ト

建
築
・
土
木

化
学
・
材
料

51％

5％
15％

3％

24％

8％
17％

27％
27％

52％

28％

45％

48％

技

全

社

材
料

技
術
職

融

ソコ 医食
フン 薬品
トピ
・
ュ
生
物
タ
・
ー

土
木

ソコ 医食
フン 薬品
トピ
ュ
生
物
タ

･

融

化
学

･

系

建
築

ー

系

電
子

機
械
プ
ラ
ン
ト

･

業

電
気

･

務

金

･

営

･

事

前職職種

29

7.1

平 6.0
均
在 5.0
職
年 4.0
数
3.0
年
2.0

出せない。

0

7.0

7.5

（ ）

ントで長い。最小値は電気・電子と技術職の 1 年をの

7.0

7.3

術
職

体

のがわかる。この点を平均年齢で確かめたのが、次の図

中高年齢層にも少なからずみられる。

4-5 である。金融、機械・プラント、技術職で高く、(2) 転職求職者の現在年収も、年齢や経験年数に比例

電気・電子、建築・土木、コンピュータソフトで低いしており、一般の労働市場での特徴を備えている。

のがわかる。

(3) 転職求職者の半数以上は、はじめての転職活動で現在年収関数ある。その一方、2 回目以上の転職である人も少な

以上、年齢、収入、経験社数、前職職種といった様々

くなく、年齢に比例して転職回数も多くなるが、30 歳な側面から転職求職者をみてきた。ここで特徴的であったことをまとめると次のようになるだろう。

(4) 前職職種による属性の違いはそれほど大きくない。

(1) 転職求職者は若年層に多いが、30 歳代後半以降の

図 4-4 前職職種別年齢階層分布
40
歳
代
以
降
30
歳
代
後
半

14％

20％

16％

19％

23％

10％

15％

15％

22％

15％

転職求職者に対しては様々なイメージが流布されて

表 1 現在の対数年収関数の推定
12％

19％

11％

14％

15％

モデル 1

14％

係数

17％
20％

20％

25％

28％

29％

29％

27％
38％

33％

32％
29％

29％

29％
24％

38％

39％

38％
27％

事

営

務

金

業
系

融

36％

41％

38％

37％
27％

機
械
・
プ
ラ
ン
ト

建
築
・
土
木

化
学
・
材
料

ソコ 医食
フン 薬品
トピ
・
ュ
生
物
タ
・
ー

系

電
気
・
電
子

40％
32％

技

全

体

図 4-5 前職職種別平均年齢
34.0

平均年齢 33.67

33.5

33.38

33.07
求
職 33.0
32.75
32.68
者
平
均 32.5
32.24
年
齢
32.0
歳

32.58

32.47
32.12

32.55

（

32.00

）
31.5
31.0

営

務

業

系

系

金

融

電
気
・
電
子

機
械
・
プ
ラ
ン
ト

化
建
学
築
・
・
土
材
料
木
前職職種

ソコ 医食
フン 薬品
トピ
・
ュ 生
物
タ
・
ー

事

技

全

術
職

モデル 2
係数

p値

モデル 3
係数

p値

0.11

0.000

0.11

0.000

0.11

0.000

年齢 ^2

0.00

0.000

0.00

0.000

0.00

0.000

学歴ダミー

0.07

0.008

0.09

0.002

0.05

0.042

経験社数ダミー（1） − 0.04 0.050

−

−

0.04

0.022

− 0.01

0.731

−

0.093

0.01

0.038

−

営業系

− 0.05 0.031− 0.050.027− 0.04 0.122

金融

0.07

0.167

0.07

0.125

0.07

0.143

電気・電子

0.00

0.938

0.00

0.958

0.00

0.974

機械・プラント− 0.12 0.010− 0.120.015− 0.11 0.015

建築・土木− 0.10 0.106− 0.100.115− 0.07 0.214

化学・材料− 0.07 0.410− 0.060.440− 0.08 0.300

コンピュータソフト− 0.02 0.452− 0.020.507− 0.01 0.720

食品・生物・医薬− 0.04 0.624− 0.050.550− 0.08 0.347

資格ダミー

0.00

0.883

0.00

0.960

0.01

0.487

定数項

3.61

0.000

3.72

0.000

3.59

0.000

経験社数ダミー（2）−

前職経験年数0.00

前職職種ダミー

術
職

p値

年齢

33％

30
歳
代
前
半

20
歳
代

12％

代後半以降になるとかわらなくなる。

標本数

711

711

766

F値

62.99

62.39

72.31

R-squared

0.56

0.56

0.56

学 歴 ダ ミ ー：大卒および大学院卒を 1、それ以外を 0 とした。
経験社数ダミー：（1）は 1 社を 0、2 社以上を 1 とした。（2）は 2 社まで
を 0、3 社以上を 1 とした。
前職職種ダミー：事務系を基準とした。
資 格 ダ ミ ー：何等かの資格を有する場合を 1、何の資格も有しない
場合を 0 とした。

体30

いる。労働市場の流動化を標榜する論者は、転職求職因であろう。全体として、年齢や学歴が高い場合に現者は若く才気に溢れ、転職により年収を増大させてい在の年収が大きい傾向がある。しかしここで注目すべくことを強調する。一方、行き過ぎる規制緩和に警鐘

きは、経験社数ダミーの効果であろう。モデル 1 ではを鳴らす論者は、転職求職者は運悪く自分に合った初経験社数ダミー(1)は負の係数をとり、その統計的な有職に就けなかったがゆえに転職せざるを得ないのであ意性は十分であった。すなわち、過去に転職をしたこ

り、転職は必ずしも職業生活にプラスに働くわけではとがある求職者の方が、はじめて転職活動に望む求職ないことを指摘している。
ここで扱っているデータは、ある民間の職業紹介会
社に登録した転職求職者である。その性格上、失業状態にある求職者は多くはないと考えられるし、全体の転職市場に比べると転職の緊急性も少ない可能性もある。これらのことを考慮すると、今回の分析の対象は、ある程度の経験を積んだ、転職市場では比較的条件のよいと思われる労働者が集まっていることを示唆して者に比較すると、現在の年収が低い傾向にある。一般に転職履歴がキャリア・アップとして有利に働くと考えられている民営職業紹介の求職者においても、過去の転職履歴は直前の収入に不利な影響を与えていることがわかる。
このことは、転職履歴の注目の仕方に影響されるであろうか。モデル 1 では、はじめての転職活動である求職者を 0、過去に転職を行ったことがある求職者を1 として、転職履歴の有無を区別した。モデル 2 では、いる。彼らにとって、転職経験ははたしてプラスに働

1 回までの転職を 0 とし、2 回以上の転職経験を 1 としいていたのだろうか。このことを、現在年収に転職経て、転職履歴の有無というよりもむしろ転職歴の寡多験がどれだけ影響しているかで、測ってみよう。

を区別してみた。この推定結果の全体的な傾向はモデ

年齢と年齢の二乗項、学歴ダミー（大卒以上を 1 とす

ル 1 と変わらない。しかし、経験社数ダミー (2)についる）、経験社数ダミー（(1) の場合には 2 社以上を 1、(2)のては、その係数は負の方向を示すものの、統計的な有場合には 3 社以上を 1 とする）
、前職経験年数、事務系

意性はかなり低下している。過去の転職の寡多は、やを基準とした前職職種ダミー、資格の有無をあらわす

はり現在の収入に負の影響を与える傾向があるもの

資格ダミーを用いて、現在年収の対数を OLS 推定したの、転職の有無の影響に比較すると、その統計的な有のが、表 1 に示した現在年収関数の推定である。技術

意性は低かった。

職については変数が揃わなかったことからサンプルから取り除いた。
モデル 1 はすべての説明変数をとりあげた推定である。
年齢、年齢の二乗項、学歴ダミー、経験社数ダミー(1)、前職経験年数、営業系職種、機械・プラント職種の係数が 10 ％水準で統計的に有意な値をとる。逆に資格の有無は現在年収にはあまり関係がないと出ている。ただし、年齢の二乗項、前職経験年数の係数の絶対値はそれほど大きくはなく、ほとんどゼロに近い。
サンプルが比較的若年層を多く含むことなどがその原

31

年齢と前職経験年数にはある程度の相関関係が想定される。実際、年齢と前職経験年数の間には 0.76 という高い相関係数が観測される。この点を考慮して、前職経験年数を説明変数からはずしたものをモデル 3 として再推定してみた。しかし、このモデル 3 によっても、説明変数の係数はモデル 1 とほぼ同様の傾向を示
し、とりわけ経験社数は負に計測されている。
この標本全体としては、過去の転職経験は直前の収入には必ずしもプラスに影響していなかったことを示していると結論付けられる。

2. 内定者と未内定者

内定者と未内定者の属性の違い
まずは内定者と未内定者で個人的な属性の違いがあ

前節では、転職求職者の属性を調べることにより、るのだろうか。

全体的なイメージを把握した。その結果、このデータ

年齢については図 1-1、図 1-2 にみられる。未内定者にあらわれた転職求職者は、どちらかというと条件のに比べ、内定者の分布の方が若干低年齢層によってい

よい転職経験があまりマイナスに響いていなかった人々

るかもしれないが、大きくはない。この点、平均年齢であるといわれているにもかかわらず、過去の転職経を計算してみると、未内定者の 32.89 歳に対して（標準験は収入に結びついていなかった可能性が高いことが偏差 6.32）、内定者は 31.04 歳（標準偏差 5.20）となっ窺えた。

て、統計的に有意な差が発見される。

それでは、この人々は現下の転職を首尾よくこなす

年収についてはどうだろうか。図 2-1 からはあまりことができたのであろうか。本節では、現下の転職の大きな差は読み取れない。年齢と同様にｔ検定にかけ成否に焦点を当てて、転職求職者の属性がどう影響をると、未内定者の平均年収は 576.63 万円（標準偏差及ぼしているのかを考察したい。

8.65）に対して、内定者の平均年収は 573.48 万円（標もちろん、何をもって転職活動の成功・失敗ととらえるかは簡単ではない。出社直後はうまくいったと思

準偏差 19.43）となって、若干未内定者の方が大きい
が、この差は統計的には有意ではない。

えても、しばらくすると失敗に思える場合もあろう。

経験社数を未内定者と内定者とで比較したのが図 3-1

逆に、様々な会社に応募して、結局現在の会社がよいと図 3-2 である。内定者の方が経験社数が少ないようにみと気付いて転職活動を止めるかもしれない。このよううけられるが、未内定者の平均 1.87 社（標準偏差 0.02）な場合には、転職活動を失敗と一概に評価することはに対して、内定者は平均 1.80 社（標準偏差 0.04）であできないだろう。これらのことを考えて総合的に判断る。内定者の方が経験社数が少ない傾向が出ているが、することが必要となる。

この差は統計的には有意ではない。

ここで扱うデータでは、残念ながら総合的に判断す

しかし、前職経験年数で比較すると、差がはっきりることはできないので、転職活動の結果、内定が獲得出る。未内定者が平均 7.32 年（標準偏差 0.11）に対しできた場合に転職活動の成功と一応のめやすをつけたて、内定者は平均 6.16 年（標準偏差 0.20）で、その差い。内定を取ることは転職が行われる最も基本的な前1.16 年は統計的に有意な差である。前職の職種による提条件である。実際には、内定をもらったとしてもす違いはあるのだろうか。各職種一貫して約 80 ％が未べての人が出社にいたるわけでもないし、さらにいえ内定で、統計的な差も検出できない。

ば、出社した人がすべて一定期間勤めるわけでもない。
このデータでは内定までにいたったのは 3,256 人のうち内定確率関数の推定

269 人（8.3 ％）、実際に出社したのはわずかに 7 人（0.2 ％）

上記のように、各属性毎にみても内定者と未内定者であった。

の大きな違いは発見できない。このために、プロビッ
ト分析を使って、内定確率関数を推定してみた。結果
は表 2 にまとめてある。説明変数は内定者か未内定者か32

であり、説明変数としてはまず上記の年齢、学歴ダミ

CAの役割

ー、経験社数ダミー、前職経験年数、事務系職種を基もうひとつ、求職者の内定確率に影響を与えると考準とした前職職種、資格の有無をいれてみたのがモデえられるのが、転職求職者に対する CA の役割である。

ル 1 である。

本プロジェクトのなかでの CA ・ RA のインタビュー

結果は良好ではない。モデルの妥当性自体は統計的を通じて明らかになったことは、CA が、転職求職者のには担保されるものの、統計的に有意な係数が推定さ真意を探ることに最も重点をおいていることであった。

れたのは年齢のみで、結局年齢が高ければ内定確率は

民間営利職業紹介所が扱うような比較的有利な条件の減少することがわかるのみである。したがって、内定

転職求職者は、自らの必要性や志向性を十分先鋭にし確率は求職者の個人的な属性にはあまり依存していなないまま、転職市場へやってくることが多い。ここで、いようである。

転職求職者の希望や優先条件などが聞き出せなければ、転職斡旋会社が求職者にどのような求人を提案しても職種一致度

求職者の反応ははかばかしくないだろう。転職求職者

内定確率に個人的な属性を与えないとすれば、他のの真意をできるだけ探ることができれば、スムーズな要因があるだろうか。

マッチングに結びつく。

考えられるのは職種をどう選択したのか、というこ

本プロジェクトでは、民営職業紹介所におけるマッとである。転職活動の最も大きな特徴は、希望する職

チングにおいて重要な役割を担っている CA（48 名）、

種、経験した職種、求人職種をどう組み合わせるか、RA（35 名）に対して、彼らの背景や日常業務で留意しである。別段で考察した A 社の CA、RA の意見でもこている点について簡単なアンケート調査を行った。アの点は強調されていた。そこでモデル 2 として、求職ンケートに答えた 48 名の CA の平均年齢は 43 歳、最者が希望した職種と求人職種が一致していたかどうか

年少が 27 歳で最年長が 68 歳である。20 歳代が 2 人、という希望職種一致度と、求人職種と経験した職種が30 歳代が 27 人、40 歳代が 4 人、50 歳代が 6 人、60 歳

一致していたかどうかという経験職種一致度とを説明

代が 9 人と 30 歳代に固まって分布しているのが特徴

変数に加えてみた。さらに、経験職種と求人職種が一で、60 歳代にも比較的多くいる。50 歳代後半以降の致していた場合について、経験年数の効果を分離でき

15 名の CA は、他の企業から A 社に移ってきたひとび

るようにクロス項も採用した。

とであるが、必ずしも人事を経験した人ばかりではな

その結果を記したのがモデル 2 である。モデル 1 とい。人事を経験したことがあると答えたのは 10 名で比較して推定結果の全体的な傾向があまり変化しないあった。CA としての経験は平均 2.6 年、最小は 1 ヶ月、

ばかりか、希望職種一致度、経験職種一致度、クロス

最大は 8.8 年である。RA としての経験を有しているのは項ともに有意な影響を及ぼすことはなかった。職種一16 人とちょうど 3 分の 1 である。比較的経験の浅いひと致度が内定確率に及ぼす影響は、ほとんど観察されなびとで成り立っているセクションといえよう。

かったといえる。

幸い、この CA ・ RA に対する簡単なアンケート調査のなかで、CA がどれだけ敏感に転職求職者の真意を探るのかについて関連する項目がある。ひとつはインタ

33

ビュ−の長さ、そしてそのあと、どれだけ求職者の本音

関係はなさそうである（相関係数で評価すると− 0.08）。

が聞き出せていると思うか、という質問、もうひとつ

もちろん、インタビューが長ければ本音が聞き出せたは自分の認識していた転職求職者の希望が変化したとと感じる割合が多い（相関係数で評価すると 0.48）。

感じるのは、どのくらいの頻度か、という質問である。

このことを、推定にとりいれることで、転職求職者の真意を CA がどれだけ積極的に汲み取ろうとしているかが、統計的には有意な関係ではないが、本音が聞き出せ内定確率に影響を与えるかどうかを確認してみた。

たと感じられない場合、変化をつかみやすい傾向があ

その結果が表 2 のモデル 3 である。モデル 1 やモデる（相関係数で評価すると− 0.39）。すなわち、本音がル 2 に比較すると、定数項の絶対値は増大するものの、あまり聞き出せていないと考えている CA の場合には、

学歴ダミー、経験社数ダミーは、有意性を示しはじめ

後で求職者の希望が変化したと感じる頻度が多くなる。

ている。ここでは、年齢が高いほど内定確率が減少す

しかしインタビューの長さと求職者の希望の変化とのる傾向にあるのは他のモデルと同じであるが、その他

表 2 内定確率関数の推定

年齢
学歴ダミー
経験社数ダミー
前職経験年数
営業系
金融
電気・電子
機械・プラント
建築・土木
化学・材料
コンピュータソフト
食品・生物・医薬希望職種一致ダミー
経験職種一致ダミー
経験職種一致ダミー×前職経験年数
資格ダミー
本音を聞き出せたか（ダミー）
変化に気付いたか（ダミー）
インタビュー時間（ダミー）定数項
標本数
Loglikelihood
PseudoR2

モデル 1
係数− 0.039
0.106
0.099
0.008
− 0.020− 0.181− 0.031− 0.051
0.049
0.074
0.093
0.156
−
−
− 0.014
−
−
−
0.142
2882
− 1343.1
0.018

p値
0.000
0.197
0.103
0.363
0.779
0.249
0.780
0.687
0.776
0.724
0.241
0.538

0.824

0.521

0.000

モデル 2
係数
− 0.039
0.108
0.098
0.009
− 0.021− 0.180− 0.042− 0.048
0.046
0.061
0.081
0.148
− 0.005− 0.0760.000− 0.016
−
−
−
0.225
2882
− 1342.2
0.019

p値
0.000
0.187
0.106
0.465
0.774
0.255
0.703
0.708
0.792
0.774
0.317
0.559
0.964
0.374
0.987
0.799

0.346

0.000

モデル 3
係数
− 0.051
0.205
0.151
0.024
− 0.104− 0.222− 0.026− 0.033− 0.089
0.223
0.053− 0.7380.075− 0.096− 0.010− 0.011− 0.236
0.198
0.141
0.282
1964
− 910.1
0.035

p値
0.000
0.046
0.045
0.134
0.236
0.257
0.854
0.812
0.684
0.398
0.589
0.143
0.592
0.359
0.529
0.888
0.005
0.004
0.081
0.366

0.000

学 歴 ダ ミ ー：大卒および大学院卒を 1、それ以外を 0 とした。
経 験 社 数 ダ ミ ー：1 社を 0、2 社以上を 1 とした。
前 職 職 種 ダ ミ ー：事務系を基準とした。
希望職種一致ダミー：最近の進捗で希望した職種と求人職種が一致した場合を 1、一致しない場合を 0 とした。
経験職種一致ダミー：最近経験した職種と求人職種が一致した場合を 1、一致しない場合を 0 とした。
資 格 ダ ミ ー：何らかの資格を有する場合を 1、何の資格も有しない場合を 0 とした。
本音を聞き出せたか：担当 CA が 80% 以上本音を聞き出せたと答えた場合を 1、そうでない場合を 0 とした。
変 化 に 気 づ い た か：担当 CA が 50% 以上の頻度で希望の変化に気づくと答えた場合を 1、そうでない場合を 0 とした。
イ ン タ ビ ュ ー 時 間：担当 CA のインタビュー時間が 1 時間以上と答えた場合を 1、そうでない場合を 0 とした。

34

の条件が一定であれば学歴が高いほど、あるいは経験

3. 小 括社数が多いほど、内定確率が増大する傾向にある。
CA の役割としては、変化に気付く頻度が多ければ、

本稿では、民間企業である A 社に転職の斡旋を申し

またインタビューが長ければ、内定確率は有意に上昇

込んだ人々の属性を調べることにより、転職求職者がする傾向にあることがわかる。初期に本音をどれだけどのような人々であるのか、また転職で内定を得るの聞き出せたかは、むしろ内定確率を下げる傾向すら示

はどのような人々であるのかを観察した。

している。

このなかでまず明らかにされたのは、比較的条件の前にも触れたように、求職者の本音を聞き出せたとよいといわれている民間転職斡旋会社の求職者におい感じている CA は、希望の変化を感じ取る鋭敏さに欠けても、年齢や在職年数という観点からは一般の労働市る傾向にある。表 2 の分析の結果、この CA の性質が、場と同様な収入構造がみられることである。しかし、担当した求職者の内定確率に影響していることも否定

過去の転職経験は少なくとも平均的にはプラスに働いできない。求職者にとっての CA の役割は、少なくともていたわけではない、ということも判明した。転職求

内定確率という側面からみる限り、初期のうちに本音職者を巡っては相反する数々のイメージが喧伝されてを聞き出せたと思い込んでそれに従って求人を推薦すいるが、彼らの転職の実態は、厳しい経済状況を反映るというところよりも、転職活動のなかで変化する求

してか、理想的なキャリア･アップというわけではな

職者の真意をどれだけ鋭敏に汲み取ることができるか

さそうである。

というところにあるといえよう。

それでは、転職斡旋会社が転職活動に介在する余地はどこにあるのであろうか。
まず注目すべきは、転職斡旋会社が何に留意して業務を行っているかである。転職斡旋会社は、通常転職が成功して求職者が就職し、一定の期間就業したことを見届けたうえで決定年収に応じて料金を徴収する。
それゆえに、会社とっては、なるべくはやく転職を決定させるか、あるいはなるべく高い収入で決定させるかが収益に大きな影響を及ぼす構造となっている。ただし、A 社にみられるように、多くの転職求職者は若年で年収も高くなく、転職が成功したとしても大幅な収入増加は見込めない。したがって転職斡旋会社としては、いかに求人を集め、それにいかにすばやく求職者をあてがうかが目下の重要な関心事となる。
このような転職斡旋会社に対して、転職求職者はどのような立場にあるのだろうか。A 社に登録している
転職求職者のうち失業状態にある人々は多くはないと35

思われる。このことは、求職者の転職の緊急性がそれするか、というところにあるといえよう。通常は、市ほど高くないことを示唆しているといえよう。失業状

場の中でトライ･アンド･エラーを繰り返し自ら学習す

態にあれば、比較対象は収入が途絶する状態であるのることが、この役割を担うと考えられている。しかしに対して、在職状態であれば比較対象は現在の労働環現実としては学習過程には相応の時間がかかり、技能境になるからである。このような転職求職者に対して、蓄積と矛盾する側面もある。本稿でも限定的であるが速やかに転職を決定してもらうのは、斡旋会社にとっ確認されたように、実際に転職経験が市場ではそれほても容易ではない。求職者がなぜ転職を希望したのか、ど評価されないという意見は、トライ･アンド･エラー

どのような条件を望んでいるのか、転職市場の状況をによって失われるものもまた大きいことを示唆してい理解しているのか、といった様々な情報を相互の意思よう。転職斡旋会社は、このような摩擦をある程度緩疎通のなかで把握しあい、応募に納得してもらう必要

和する役割をもっているとまとめることができる。

があるからである。とりわけ、厳しい経済状況のもとでは、衆人が認めるような条件のよい求人の数は少な
く、求職者によっては 10 回、20 回と推薦が繰り返されることもある。
それゆえに、斡旋会社にとって重要なのは、求職者の真の希望を把握することにあるといえよう。たとえ
インタビューの過程で収入は二の次でやりたいことがやりたいという希望を求職者が述べたとしても、それが彼の真の希望であるかは疑わしいかもしれない。在職状態にあり、転職の緊急性に欠けるような場合には、自らの希望や意思を鮮明にせずにイメージのみで転職斡旋会社の戸をたたくケースも多いからである。このようなとき、斡旋会社はいくつかの推薦を通じて、結局この求職者は収入が重要だと思っている、といったことを判断しなければならない。そうでなければ、求職者の物言いを鵜呑みにしていくら職種で推薦しても、この求職者は結局熱意に欠けることになってしまうかもしれないからである。このことは、求職者の内定確率に形式的な個人属性やマッチング属性がほとんど影響を与えず、むしろ担当 CA の属性に影響されるという本稿の観察結果と整合的である。
このように、転職斡旋会社のひとつの役割は、転職求職者が何を考え、何を希望しているかをいかに判断36