DBJ Research Center on Global Warming
Discussion Paper Series No. 62 (3/2019)

日本企業の雇用調整に関する実証分析̶グローバル化の影響を中心に̶

小澤彩子

本論は，執筆者個人の暫定的な研究（内容，意見については執筆者
個人に属するもの）であって，関心ある研究者との議論等のために作成されたものである．

日本企業の雇用調整に関する実証分析†―グローバル化の影響を中心に―
小澤彩子
日本政策投資銀行設備投資研究所
2019 年 3 月

要旨

本稿では，1973 年から 2012 年までの日本企業における雇用調整速度の変化，およびグローバル化要因が雇用調整に与える影響について，部分調整モデルを用い，企業パネルデータをもとに検証した。主な分析結果をまとめると，以下の通りである。
（１）日本企業の雇用調整速度は製造業，非製造業ともに速まっている。特に 1995
年以降においてその水準が速くなっており，本稿の推定によれば，最適な雇用調整量に対して１年間に調整される割合は，1975〜84 年にかけては 29.14％であったが，2005〜12 年には 70.54％にまで達している。
（２）海外投資家の持株率は，1995 年以降，雇用調整速度を速めている。背景として，1990 年代のバブル崩壊や銀行危機以降，海外投資家のプレゼンスが一気に増大したことが，企業の雇用調整行動に影響を与えた可能性が示唆される。
（３）海外市場に進出している企業は，進出していない企業に比べ，2000 年代前
半までは雇用調整速度を遅くした。2005 年以降ではその効果は失われ，調整速度が速くなっている可能性がある。
（４）輸入浸透度は雇用調整速度に影響を与える。1985 年以降すべての期間において，輸入浸透度が大きいほど，雇用調整速度が速くなっている。
以上の結果は，企業経営を取り巻く外部経済環境が大きく変化する中，企業の雇用調整行動の違いおよび時系列変化が，調整費用を介して，グローバル化の進展に依存していた可能性を示唆している。
キーワード：雇用調整，調整速度，海外投資家，輸入浸透度
JEL classification：J21, J23†

本稿は，筆者が専修大学大学院経済学研究科に提出した修士論文を抜粋・改訂したものである。執筆にあたっては，櫻井宏二郎教授（専修大学），金榮愨教授（専修大学）から，それぞれ懇切丁寧な指導と，多くの有益なコメントを頂戴した。また，内山勝久主任研究員をはじめ，設備投資研究所におけるセミナ
ー参加者の方々からも，多数の貴重な助言をいただいた。記して感謝したい。ただし，本稿の内容や意見等はすべて執筆者個人に属し，残された誤りはすべて筆者の責任に帰す。

1

日本企業の雇用調整に関する実証分析

1. はじめに
1.1 雇用の流動化をめぐる議論の高まり
長期雇用慣行が根強く残り，労働市場の流動性が国際的にみて低いとされるわが国において，近年，雇用の流動性を高めるべきだという議論が活発になっている1。生産年齢人口が減少傾向にある中，円滑な労働資源配分によって限りある労働力を効率的に活用することで，経済全体のパフォーマンス向上につなげていくというねらいがあり，その背景には，雇用の流動性の低さは資源の最適配分を阻害するとの問題意識が存在している。
これまでの研究によれば，資源配分の悪化は確かに成長率低迷の要因となっている可能性があり，例えば宮川（2003）は産業別データを利用して，労働市場や資本市場における資源配分の非効率性に全要素生産性上昇率低下の一因があると指摘している。また，蟻川・井上・齋藤・長尾（2017）は，雇用調整の柔軟性は企業収益や株価水準に有意な効果を持つとしたうえで，その低い流動性は日本企業の低パフォーマンスの重要な要因の一つだと指摘している。さらに，セミマクロデータを使って実質労働生産性の増分を要因分解しても，
1990 年代以降，労働の再配分効果がマイナスになっていることが確認できる（表１，図１）。
すなわち，マクロレベルでは，日本の労働市場の硬直性が労働生産性の押し下げ要因となっている可能性が示唆される。

表１：実質労働生産性（付加価値生産性）増分の要因分解（単位：百万円，2000 年基準）
全産業
内部効果
再配分効果
合 計

1973〜80年
0.636(76.7%)
0.193(23.3%)
0.829

1980〜90年
1.510(92.9%)
0.116(7.1%)
1.626

1990〜2000年
0.522 (109.9%)▲ 0.047 (▲9.9%)
0.475

2000〜12年
1.164 (128.5%)▲ 0.258 (▲28.5%)
0.906

注：１．
「日本産業生産性データベース 2015（Japan Industrial Productivity Database）」により，住宅と分類不明を除く 106 部門の合計を算出し作成
２．カッコ内は寄与率を示す
３．内部効果は各産業の生産性上昇による効果を，
再配分効果は雇用者数シェアの伸びによる効果をそれぞれ表し，計算式は次式に従う
𝑛𝑛̅𝑖 ∆𝑆𝑖∆𝑃𝑖 = ∑ 𝑆̅𝑖 ∆𝑃𝑖 + ∑ 𝑃
𝑖=1

𝑖=1

̅𝑖 ： i 産業における労働生産性水準の平均，
i： 1,…,n 産業，Pi ： i 産業における労働生産性，𝑃∆𝑃𝑖 ： i 産業における労働生産性水準の変化，Si： i 産業における全産業中の雇用者数シェア，
𝑆̅𝑖 ： i 産業における雇用者数シェアの平均，∆𝑆𝑖 ： i 産業における雇用者数シェアの変化

1

例えば八代（1997），山田（2016），内閣府（2015）等がある。

2

日本企業の雇用調整に関する実証分析

図１：実質労働生産性（付加価値生産性）増分の要因分解（単位：百万円，2000 年基準）
1.75
1.50
1.25
1.00

内部効果

0.75

再配分効果

0.50
0.25

合計

0.00
-0.25

1973〜80年

1980〜90年

1990〜2000年

2000〜12年

-0.50

注：１．
「日本産業生産性データベース 2015（Japan Industrial Productivity Database）」により，住宅と分類不明を除く 106 部門の合計を算出し作成
２．計算式は表１に同じ

しかしながら，議論の前提として，そもそも個別企業レベルにおける労働移動の実態はどうなっているのだろうか。労働市場の規制緩和や非正規雇用の増加等を背景に，すでに近年企業において雇用調整が柔軟に行われやすくなっているとの見方もあるが，照山（2010）によれば多くの研究が行われている一方で，調整速度を速めた要因が特定されていないだけ
でなく，調整速度が本当に速まったか否かについての決定的な結論は出ていない。また，
2000 年代以降，ICT 技術の普及とともに企業の海外直接投資，フラグメンテーション，海外アウトソーシングといったグローバル化が急速に進み，企業の雇用を取り巻く環境は大きく変化している。そこで本稿ではまず，こうした環境変化の中で企業における雇用調整がどのように変化しているかを検証する。具体的には，1990 年代以降の長期不況，2000 年代
後半の世界同時不況やその後の回復過程を含む 2012 年までの企業パネルデータを用いて，部分調整モデルによる雇用調整速度を推定し，その期間変化を追う。そのうえで，雇用の流動性に影響を与えうる諸要因について，主としてグローバル化要因の観点から検証する。先
行研究を概観すると，コーポレート・ガバナンス要因に着目した研究はこれまでに多く蓄積されているが，グローバル化について言及した研究はあまり多く見当たらず，この点が本稿の２つ目の貢献と言える。
本論文の構成は以下の通りである。まず第２節で雇用調整をめぐる先行研究を概観する。
その後，第３節では利用データと分析フレームワークについて説明する。第４節で推定結果を検討し，最後に第５節で本稿の結論および課題について言及する。

3

日本企業の雇用調整に関する実証分析

2. 雇用調整速度に影響を与えた要因
2.1 雇用調整に関する先行研究
日本の雇用調整に関する実証分析は，マクロデータを用いた篠塚・石原（1977），篠塚（1989），村松（1983），黒坂（1988）などを代表として数多くなされ，①日本の雇用調整は
主として労働時間によって行われており，雇用人員による調整速度は，米国と比較するとかなり遅いが，イギリスやドイツとは同程度であること，②人員数よりもマンアワーで見たときの方が，調整速度が速いこと，③中小企業の雇用調整速度は大企業よりも速いこと，④企
業特殊的人的資本を重視する産業では調整が遅い傾向にあること，⑤日本では主な調整の対象が女性であること，などが明らかにされている2。
他方，阿部（2005）で指摘されているようにマクロデータによる分析では個別企業の効果を十分に捉えきれないとの懸念から，企業財務データによる分析も盛んに行われており3，
赤字期の調整に注目したもの（駿河，1997 等）や，最近では企業の資金調達行動，企業統治の変化等に関連付けた研究が多く行われている。例えば阿部（2005）は上場企業データを用いて，持株比率といった企業のガバナンス構造が企業の雇用調整行動に与える影響を分析し，産業によっては，大株主の持株率が高いほど雇用調整速度を遅らせたり，銀行や証券会社といった金融機関の持株率が高いほど赤字期に雇用調整速度を速めたりすることを明らかにした。また富山（2001）は，赤字期かどうかや人的資本の大小に関わらず，メインバ
ンク関係の強い企業で雇用調整速度が遅いことを実証した。野田（2010）は，企業を取り巻くステークホルダーとして労働組合の役割に着目し，従業員 300 人以上の企業では，組合の存在が人員整理を遅らせていること，赤字期には逆に促進していることなどを示した。また，国外においては Hamermesh（1993）が詳細なサーベイを行なっているほか，Hamermesh（1989）
においては米国における工場レベルの時系列データを用いて分析を行い，雇用調整が非連続的に行われていること等を指摘している。これらの先行研究の含意として，雇用調整は非連続的に行われ，赤字期などに「状態依存的」であること，また，労使関係や株主構造といったガバナンス構造に企業の雇用調整速度が依存していること，などが挙げられる。

2.2 部分調整モデルと調整費用
さて，上述したこれらの研究の多くは，後述する部分調整モデルによる雇用調整速度の推定によって明らかにされてきた。部分調整モデルは，ある変数について，最適水準ないし目
標水準からの乖離が特定の期間においてどの程度解消されるのかを分析するモデルであり，雇用の他，設備投資や貨幣需要，資産価格決定等多くの研究分野で用いられている。このモ

篠塚（1989），村松（1995b）に詳しい。
実際，阿部（2005）では産業毎の集計データと個別企業データの双方による推定結果の比較により，個別企業データによる分析の方が，調整速度が速いことが確認されている。

2
3

4

日本企業の雇用調整に関する実証分析

デルによれば，企業は各期に最適な雇用量を即座には決定せず，前期の雇用量と当期に最適と思われる雇用量との差を，時間をかけて調整することとなり，その乖離をどれだけ縮めたかの度合いを調整速度として定量的に把握することを可能とする。
ではなぜ，企業は瞬時に最適な水準まで雇用量を調整しないのか。背後には雇用調整には調整費用が伴うという仮定が効いている。調整費用を伴う生産要素投入量を瞬時に大幅に変更することは難しく，とりわけ労働については，Oi（1962）が論じたように「企業特殊的訓練」を受けた労働者は準固定的生産要素とみなせることから，短期的な需給の変動に対して瞬時に調整を行うことは合理的な行動とならない。現実にも，新規労働者の雇入れの際には募集・選抜費用，教育訓練費用がかかり，解雇においても退職金の支払いや組合との交渉・訴訟リスク，株主や取締役会での取引コスト等が発生する。またこの他，解雇権濫用法理や労働市場における評判低下などを恐れ，経営側が雇用調整に際して物理的・心理的なコストを抱く可能性もあるだろう。部分調整モデルにおいては，これらの費用と最適な雇用を実現
できないことによる費用とのバランスで，調整割合が決定されるものと想定されている。
このように，理論上調整費用の存在は雇用調整速度の違いを決定づける要因であると考えられ，日本の雇用調整が米国等と比較して遅い理由についても，大瀧（1994）が一時的でないマクロ・ショック下で高失業が持続する（失業率に履歴効果が生じる）要因として人的資本投資の存在を指摘したように，人的資本投資等を背景とした調整費用の大きさによるものと考えられてきた。調整費用はその便利さから多くの経済分析に利用されている一方で，背後にある仮定やその構造等についての理解は途上であり（Hamermesh & Pfann，1996），
雇用調整速度との関連においてもその単純な関係性に疑義を投げかける研究も少なくないが4，Varejão & Portugal（2007）のように，調整費用は確かに調整頻度に影響を与えているとする実証結果もある。そこで本稿においては主としてこの調整費用が，雇用調整速度に影響を与えるという前提のもと，以下分析を進めることとする。

2.3 雇用調整とグローバル化
さて，雇用調整にかかる調整費用が雇用調整速度に影響を与えるという前提にたった場
合，もしこの調整費用に影響を与える要因が他にあるのならば，それは間接的に調整速度決定の要因になりうると考えられる。近年，日本企業を取り巻く外部経済環境は大きく変化しており，とりわけ経済のグローバル化にともなう国際競争の激化により，企業経営においては一層のスピード化と効率性の向上が迫られている。これにより，企業が最適水準ではない
雇用を維持し続けることのコストを高め，結果として雇用調整速度を速めている可能性等
例えば Hall（2004）は，米国の産業パネルデータを用いて雇用調整費用を推定し，雇用調整費用は限りなくゼロに近く，そのため労働資源は自由に調節可能であるとしている。また，安井（2005）は不確実指標を用いて，不確実性の縮小が雇用調整速度の上昇をもたらしていることを示した上で，調整速度は調整費用だけでなく，不確実性によっても影響を受けると指摘している。
45

日本企業の雇用調整に関する実証分析が考えられる。企業活動のグローバル化と，国内経済や雇用との関係をめぐる議論においては，グローバル化の過程が複雑かつ多岐にわたることを反映し，現在も様々な観点から検証が行われ，その結果も統一的なものではないが，本稿では以下の立場から仮説検証を行う。

A) 海外投資家の持株比率は，雇用調整速度を速くする
海外投資家の企業統治における役割・帰結については複数の見方が存在するが，キャピタルゲインを重視する海外機関投資家は短期主義的であり，経営陣の決定に対して近視眼的な圧力を加えるという批判的な見方も根強く存在している（宮島・保田・小川，
2017）。Ahmadjian and Robbins（2005）や野田・平野（2010）等では，限定的ながらも外国人持株比率の高い企業で雇用削減傾向が強いことが確認されており，本稿でも，海外投資家比率の高まりは，最適な水準から乖離した雇用量を維持するコストを高め，また相対的に従業員の交渉力を弱めること等を通じ，結果として雇用調整速度を速めるものと予想する。
B) 海外市場に進出している企業は，雇用調整速度が速い
本稿では，企業の海外展開をみる指標として，有価証券報告書上において「海外売上高」の記載があるかどうかを変数に用いており，各個別企業の進出動機等を推し量ることはできないというデータ上の限界を有する5。しかしながら一般に，海外に市場を有していれば生産調整が国内と海外の双方で行うことが可能となり，最適化の過程で雇用調整費用が相対的に下がる可能性も考えられる。また，グローバルな競争に晒されることを通じ，経営者がより一層の効率化を意識する結果，最適水準ではない雇用を維持し続けることのコストが高まり，雇用調整判断に至る調整費用の閾値が下がる可能性も考えられる。したがって，今回はデータの性質・制約も踏まえながら，企業の海外進出
は雇用調整速度を速めるものと予想する。
C) 輸入浸透度は，雇用調整速度を速める
輸入浸透度の高まりは国内製品への需要を押し下げ，あるいは国内生産におけるコスト削減圧力を増大させることで，結果として経営に対する雇用削減圧力を高めている
可能性がある。Acemoglu, Autor, Dorn, Hanson and Price（2016）による最近の研究では，中国からの輸入増加により，米国の雇用は 1999〜2011 年にかけて 200 万人以上奪われたと推定されており，日本国内を対象としたこれまでの研究でも，櫻井（2014），Sakurai（2017）が産業連関表を用いて推定を行い，1995 年から 2005 年にかけて，製造業にお企業の海外進出が国内の企業に与える効果をめぐっては，いわゆる「空洞化」の観点から，雇用にマイナスの効果を与えるといった懸念が根強い。しかし，乾（2011）が論じているように，国内における非効率な部門を海外に移転すること等を通じて，国内企業の付加価値や生産性を高めるプラスの効果も期待できるため，海外進出の目的等によって，国内企業の活動に与える効果が異なる可能性を考慮する必要がある。
56日本企業の雇用調整に関する実証分析

ける輸出入比率の変化が雇用削減効果を持っていたこと等を明らかにしている。この立場に立つならば，輸入浸透度は雇用調整速度を速めるものと予想される。また一方で，輸入浸透度の高さをオフショアリングの活発化を示す代理変数ととらえるならば，フラグメンテーションの進展で可能となった安い中間財の輸入は，利益の増加や，企業や企業グループ間の効率的な資源配分を通じて国内雇用を増やすことにより，雇用調整
速度を速めることも可能性として考えられる6。

2.4 雇用調整と社会・制度的要因
本研究の分析対象期間は，日本の労働市場が大きく変化したとされる時期にあたる。図２に明らかなように，それまで２％前後の水準を維持していた完全失業率も，バブル経済を契機に景気動向の影響を強く受けるようになった。特に，バブル崩壊から 2000 年代初頭にかけては，いわゆる就職氷河期として若年層の抑制がされたうえ，早期退職優遇制度などを通じた大規模な離職が促されて，失業が大きな社会問題となった。アジア通貨危機や，国内における金融危機の影響も受けながら大幅に上昇した失業率は，2002 年には過去最悪の水準を記録している。
バブル経済・金融危機という大きな波が，この時期の労働需要減少をもたらしたことを否定する者はいないだろうが，それと同時に，以上にみた失業率の大幅変動の背景として，個別企業の雇用調整行動に影響を与える社会・制度的な構造要因の変化が影響している可能性も否定できない。例えば，雇用調整に関する社会的通念の変化が，経営者の心理的コストの低下や，株主をはじめその他ステークホルダーとの取引コストを下げること等を通じ，雇用調整をしやすくする方向に働いたかもしれない。主要経済紙である日本経済新聞に掲載された希望退職に関する記事の件数は，少ないときで年間８件だったのが，バブル崩壊後は多いときで年間 300 件を超している（図３）。こうした社会情勢の変化は，経営者が解雇調整判断に至る，非金銭的な調整費用を下げた可能性がある。また，この時期の法律や政策といった制度的要因も，企業の雇用調整行動に影響を与えた可能性がある。派遣法改正といった相次ぐ規制緩和等を背景に，わが国における非正規雇用者の数は趨勢的に増加しており，
1990 年代前半には 1000 万人以下だったのが，2017 年にはその２倍となり，全雇用者数に占める割合は４割近くの水準にまで達している。こうした非正規雇用の存在は，経営が悪化した際の解雇費用を織り込んで正社員の採用を手控える代わりに非正規雇用で代替する，という企業の行動を後押しすることを通じ，近年になって正規雇用者の雇用調整速度を速めている可能性が考えられる。

輸入競争と雇用の関係をめぐっては，Ando and Kimura（2017）が『企業活動基本調査』のデータを用いて分析を行い，2000 年代初頭には輸入浸透度から雇用への負の影響が認められるものの，その後はむしろ国内雇用の拡大を助長していることを明らかにしている。
6

7

8

見出し又は記事に「希望退職」を含む件数を抽出

200

150

100

50

0

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

1979

1977

1975

1973

2017

250

2015

300

2017

350

2013

図３：
「希望退職」に関する記事件数（単位：件）

2015

注：総務省「労働力調査」

2013

2011

2009

2007

2005

2003

2001

1999

1997

1995

1993

1991

1989

1987

1985

1983

1981

1979

1977

1975

日本企業の雇用調整に関する実証分析

図２：完全失業率の時系列推移（単位：%）
6.0

5.0

4.0

3.0

2.0

1.0

0.0

注：「日経テレコン」データベースにより，日本経済新聞の朝刊または夕刊において，

日本企業の雇用調整に関する実証分析

3. 推定モデルとデータ
3.1 利用データ
次に，本分析で用いるデータについて概観する。利用するデータは（１）企業財務データ
および（２）産業別データであり，（１）については企業の有価証券報告書をデータベース
化した日本政策投資銀行「企業財務データバンク」2017 年版から，上場一部二部会社の個別・連結決算データ（正規化あり7）を用いた。なお，企業の設立年については同データベースに情報がなかったため，あわせて「日経 NEEDS Financial Quest 2.0」に格納されている同種のデータも用いている。
（２）については，経済産業研究所と一橋大学経済研究所による「日本産業生産性データベース 2015（Japan Industrial Productivity Database，以下 JIP デー
タベース）」を用いた。
分析にあたってはこれらのデータセットを結合し，1973 年から 2012 年までの企業レベルのアンバランスなパネルデータ（unbalanced panel data）を構築した8。欠損値や外れ値を除外し，分析対象は製造業と非製造業のうちの建設業，情報通信業，運輸業・郵便業，卸売業，小売業からなる 76,330 サンプルとなった。使用変数の詳細は以下の通りであり，表２に分析対象産業の内訳を，表３に変数一覧および記述統計を，図４に，グローバル化に関する２つの変数について，その時系列推移を示した。

① 期末従業員数：本稿では，長期の分析を行う観点から，単体ベースの従業員数を用いた。
また，原データは有価証券報告書の記載基準に準拠しており，原則として役員や臨時の従業員を含まない。なお企業の事業報告の記載報告をめぐっては，事業報告の内容に関して記している会社法施行規則第 120 条において「当該事業年度の末日における主要な営業所及び工場並びに使用人の状況」と記載されているものの，金融庁の「企業内容等の開示に関する内閣府令」によれば，従業員の定義に関するそれ以上の詳細な開示基準は明定されていない。このため，本稿データにおいても厳密には個社間で従業員の定義が一致しない可能性を排除できないことに留意を要する。また，臨時従業員数については該当会計期間における平均雇用人員数外書きで記載することとなっており，これを分析に利用することも可能だが，従業員数の 10％を下回る場合には報告を省略できることとなっており，時点や企業によってかなりばらつきが大きい9。そのため本稿では，正正規化措置とは，「同一会計年度に複数の決算期の財務データが存在する場合に，当該会計年度に属す
る決算月数の最も大きい決算期データ（決算月数が同じ場合は新しい方のデータ）を当該年度の代表デー
タとみなし，これを 12 ヶ月換算すること，および決算月数が 12 ヶ月超のデータを 12 ヶ月換算すること」を指す（『学術研究のための「企業財務データバンク」ご案内』より抜粋）。
8 企業財務データについては，決算月が６月までの場合は前年に，７月以降は当年に振り分け，年データに変換した。
9 また，データに非正規雇用を含める場合，正規雇用・非正規雇用それぞれの増減の方向性・大きさが異なるケースが想定され，それらの判別・解釈が難しくなるという問題も有する。
79

日本企業の雇用調整に関する実証分析

社員を念頭に置きつつ，あくまで有価証券報告書の定義による「従業員数」の変動について分析することとした。
② 実質総売上高：総売上高を，産業別デフレーターを用いて実質化した。
③ 産業別一人当たり労働コスト：JIP データベースより，産業別名目労働コストを産業別
従業者数で除して求めたうえで，産業別デフレーターを用いて実質化した。
④ 産業別資本コスト：JIP データベースより，産業別の名目資本サービス価格（名目資本
サービス／実質資本ストック）を用いた。
⑤ 海外投資家の持株比率：外国法人等株式保有比率を用いた。
⑥ 海外売上の有無ダミー：海外売上高比率（企業の売上高のうち，自国以外で売り上げた分が占める割合）が０よりも大きい場合は１，そうでない場合は０をとるダミー変数とした。なお，原データが連結決算データにしか存在しないため，欠損値は欠損値のままとして用いており，サンプル数が限られる点に留意が必要である。
⑦ 産業別輸入浸透度：冨浦（2009）に倣い，JIP データベースから輸入／国内需要10として求めた。

表２：分析対象産業および内訳
製造業

49,710非製造業

26,620

建設業

6,135

情報通信業

3,634

運輸業、郵便業

4,401

卸売業

6,946

小売業

5,504

計

76,330

表３：使用変数一覧と記述統計

10

Obs

Mean

Std. Dev.

Min

Max

期末従業員数（人）76,3302,061.637

5,899.213

0303951

実質総売上高（千円）

76,316

159,000,000

704,000,000

34.086

20,100,000,000

産業別実質一人当たり労働コスト（百万円）

76,330

4.731

1.864

0.403

22.249

産業別資本コスト

76,330

0.126

0.033

0

0.403

海外投資家の持株率（1=100%)

69,420

0.062

0.094

0

0.968

海外売上高比率（1=100%)

19,774

0.160

0.219

0

1

海外売上高の有無ダミー（有りの場合に１）

19,774

0.474

0.499

0

1

産業別輸入浸透度（1=100%)

70,107

0.075

0.097

0

0.855

国内需要＝輸入＋産出－輸出

10日本企業の雇用調整に関する実証分析

図４：グローバル化変数の時系列推移
海外投資家持株率

2009

2005

2001

0

1997

0

1993

0.05

1989

0.05

1985

0.1

1981

0.1

1977

0.15

1975
1978
1981
1984
1987
1990
1993
1996
1999
2002
2005
2008
2011

0.15

1973

輸入浸透度

また，データ全体を俯瞰するために，期末従業員数の前年比変化率をみたものが図５，その 1990，2000，2010 年時点での分布をみたものが図６である。図５によれば従業員数の変化率は景気展開とある程度整合的であり，景気拡張局面ではプラスの方向に，後退局面ではマイナスの方向に振れていることが確認できる。また，図６からは，1990 年と比較して 2000
年には明らかに分布がマイナス方向に移動していること，2010 年には 1990 年ほどの水準には至らないものの，再びプラスの方向に全体の分布が移動していることが確認できる。

図５：期末従業員数の前年比変化率の推移（産業別平均／単位：%pt）

注：背景のグレー色部分は景気後退局面を示す

11

日本企業の雇用調整に関する実証分析

図６：期末従業員数の前年比変化率の分布（全産業／1990 年，2000 年，2010 年時点）

3.2 分析フレームワークと変数
続いて，分析のフレームワークについて説明する。本稿では部分調整モデルを用いて，日本企業の雇用調整の状況や雇用調整におけるグローバル化の影響を検証する。背後には前節で見たように調整費用の存在を仮定し，費用関数の形状は便宜上二次関数を仮定する。この場合の企業の最適雇用調整行動は（1.1）式のように表せる。ここで，𝐿𝑡 は t 期の実際の雇用量，𝐿𝑡 ∗は t 期における最適な雇用量であり，λ は最適な雇用調整量のうち実際に調整された雇用量の割合を示す（ただし，0 < λ < 1）。すなわち，この λ が雇用調整速度であり，この値が１に近いほど，最適雇用量への調整が速くなされていることを表している。
ln 𝐿𝑡 − ln 𝐿𝑡−1 = 𝜆(ln 𝐿𝑡 ∗ − ln 𝐿𝑡−1 )(1.1)

いま，企業はコブ・ダグラス型生産関数𝑌 = 𝐴𝐾 𝛼 𝐿𝛽 のもとで以下の利潤関数を最大化するものと考える。ただし，Y：生産，K：資本，L：労働，p：生産価格，r：資本コスト，w：労働コスト，α：資本分配率，β：労働分配率， A：技術水準または全要素生産性（TFP）である。
𝜋 = 𝑝𝑌 − (𝑟𝐾 + 𝑤𝐿)

12

(1.2)

日本企業の雇用調整に関する実証分析

生産関数を（1.2）式に代入して整理すると，利潤最大化の一階条件は次式の通りである。
∂𝜋= α𝑝𝐴𝐾 α−1𝐿𝛽 − 𝑟 = 0
∂K

(1.3)

∂𝜋
= β𝑝𝐴𝐾 α 𝐿𝛽−1 − 𝑤 = 0
∂L

(1.4)

整理すると，次式の通りとなる。
𝐾=𝑤 𝛼∙ ∙ 𝐿 (1.5)
𝑟 𝛽（1.5）式を再び生産関数に代入すれば最適雇用量𝐿∗は以下のように表せる。
1

𝑌 𝑟 𝛽 𝛼 𝛼+𝛽𝐿∗ = [ ( ∙ ) ]
(1.6)
𝐴 𝑤 𝛼
ここで，生産関数における一次同次の仮定から𝛼 + 𝛽 = 1とし，両辺の対数をとって整理す
ると，次式を得る。
ln 𝐿∗ = ln 𝑌 − ln 𝐴 + α ln 𝑟 − α ln 𝑤 + 𝛼 ln

𝛽
(1.7)
α

先の部分調整モデル（1.1）式にこの（1.7）式を代入して整理すれば以下（1.8）の通りであり，実証分析上は（1.9）式を推定する11。このとき雇用調整速度（λ）は，前期労働投入ln 𝐿𝑡−1の係数（𝛽4 ）を 1 から減じた値（1-𝛽4 ）である12。
ln 𝐿𝑡 = 𝜆 ln 𝑌 − 𝜆 ln 𝐴 + αλ ln 𝑟 − αλ ln 𝑤 + (1 − 𝜆) ln 𝐿𝑡−1 + 𝛼𝜆 ln

𝛽
(1.8)
α

ln 𝐿𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ln 𝑌 + 𝛽2 ln 𝑟 + 𝛽3 ln 𝑤 + 𝛽4 ln 𝐿𝑡−1 + 𝜀𝑡 (1.9)
また本稿では雇用調整速度そのものの推定のみならず，グローバル化要因が雇用調整速度に与える影響についても検討する。後者の分析については，各変数による雇用調整速度への影響が線形であることを仮定し，（1.9）式にそれぞれ各変数𝑋𝑡 とその前期労働投入ln 𝐿𝑡−1 との交差項を加える形で，（1.10）式を推定した。このとき，推定された 𝛽6 の符号がプラスな
らば雇用調整速度を遅くし，マイナスならば雇用調整速度を速くする13。

11𝑟

𝛽2 ln として一項にまとめることも可能だが，r：資本コスト，w：労働コスト，それぞれの効果を観察𝑤

するため，今回はあえて別々の項として推定した。
12 他の多くの先行研究では，短期の労働需要関数を仮定することにより，資本については一定として変数からは捨象されている。
13 現実的な雇用調整のプロセス，また推定における同時性の問題から，生産，要素価格といった変数について１期ラグをとったデータを使用することも考えられる。この点については今後の課題としたい。

13

日本企業の雇用調整に関する実証分析

ln 𝐿𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1 ln 𝑌 + 𝛽2 ln 𝑟 + 𝛽3 ln 𝑤 + 𝛽4 ln 𝐿𝑡−1 + 𝛽5 𝑋𝑡 + 𝛽6 𝑋𝑡 × ln 𝐿𝑡−1 + 𝜀𝑡 (1.10)
なお，ここでの雇用調整はネットの雇用増減で捉えているが，実際には離職と入職双方のケースが含まれ，この二つを峻別して分析できない点には留意を要する。また，雇用はすべて同質と仮定されており，職種や学歴といった雇用の異質性は考慮されていない点にも留意が必要である。

3.3 推定方法
さて，これらのモデルを推定するにあたって課題となるのは，被説明変数のラグ項が説明変数に入っていることである。Wooldridge（2001）等で述べられているように，ラグ項が説
明変数として入っている場合，強外生性14の仮定が満たされなくなるために，固定効果モデ
ルで推定された値は一致性を持たず，係数にバイアスがかかることが指摘されている。先行研究では，浦坂・野田（2001）や富山（2001）をはじめ，固定効果モデルによる分析を行っているものも少なくない一方，安井（2005）や野田（2010）第３章などでは，この問題に対処するため，Arellano and Bond（1991）による一般化積率法（GMM）を用いたダイナミッ
ク・パネルデータ分析を行っている。そこで本稿では，まず固定効果モデルによる推定結果を示したうえで，結果の頑健性を確認するため，あわせて Blundell and Bond（1998）によるSystem GMM15 を採用した推定も行い，結果を Appendix に示すこととする。

強外生性とは，t 期の誤差項が，すべての期の説明変数と相関を持たないことを示す。
Arellano and Bond（1991）を拡張したものであり，被説明変数だけでなく，その階差と撹乱項からも情報を得て推定を行うことから，より効率性が高い分析方法とされている。
14
15

14

日本企業の雇用調整に関する実証分析

4. 推定結果
4.1. 実証分析：1973〜2012 年にかけての雇用調整速度の変化
本節以降では，前節で示したデータ，モデルを用いた実証結果を示す。まず，企業の雇用調整速度の時系列的変化を観察するため，（1.9）式を用いて各期間における雇用調整速度（λ=1-𝛽4 ）を推定した。推定期間は，1973 年から 2012 年までの全期間を，景気の局面やサンプル数を考慮しながら，便宜上 1975～1984 年，1985～1994 年，1995～2004 年，2005～2012 年の４つに分けた。まず，企業の異質性や時間不変の固有要因によって生じうる逆の因果性を考慮した固定効果モデルによる推定16を行ったところ，雇用調整速度 λ は 1975〜
84 年：0.2914，1985〜94 年：0.2892，1995〜2004 年：0.4414，2005〜12 年：0.7054 となり，
表４・図７に明らかなように，特に 1995 年以降，その水準が速くなっていることがわかる。
推定値は，同じく企業財務データを利用した先行研究17と比較しても，大凡違和感のない水準となっており，全産業ベースでは，近年では最適な雇用調整量に対して約７割の水準が調整されていることが確認された18。

表４：雇用調整速度の推定結果（全産業）
1975〜1984年

1985〜1994年

1995〜2004年

2005〜2012年

0.7086[0.01]***
0.188[0.00]***-0.1607[0.01]***-0.001[0.01]-1.0611[0.07]***
0.9741
14742
Yes
Yes

0.7108[0.00]***
0.1837[0.00]***-0.1509[0.01]***-0.0362[0.01]***-1.103[0.08]***
0.9774
17696
Yes
Yes

0.5586[0.01]***
0.3834[0.01]***-0.258[0.02]***
0.0792[0.02]***-3.3075[0.10]***
0.9185
22068
Yes
Yes

0.2946[0.01]***
0.4337[0.01]***-0.2301[0.03]***-0.0107[0.02]-2.7506[0.11]***
0.8484
17326
Yes
Yes

期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）定数項

R-squared (overall)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects
注：１．括弧内の数値は標準誤差を表す

２．***，**，* 印は，それぞれ１％，５％，10％水準で統計的に有意なことを示す

ハウスマン検定により，変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択されることを確認している（以下すべての分析において同様）。
17 浦坂・野田（2001）, 富山（2001）, 野田（2010），阿部（2005）等。
18 System GMM による推定でも，本結果を支持する結果が同様に得られた。ただし，固定効果モデルによる分析と比較し，そのインパクトは小さくなっている。詳細は Appendix を参照されたい。
16

15

日本企業の雇用調整に関する実証分析

図７：雇用調整速度の時系列変化
全産業

1

製造業

1

0.8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

0.4

0.4

0.4

0.2

0.2

0.2

0

0
1975-84年1985-94年1995-04年2005-12年

非製造業

1

0
1975-84年1985-94年1995-04年2005-12年

注：１．点線は全期間トータルでの調整速度を示す

1975-84年1985-94年1995-04年2005-12年

２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

さらに，この変化が統計的に有意な変化なのかを調べるため，ダミー変数を用いて検証した結果が表５である。これによれば，1995〜2004 年，2005〜12 年の期間ダミーと１期前の期末従業員数（対数値）との交差項は，業種を問わずいずれも１％水準で統計的有意にマイナスの係数となっており，1985〜1994 年との比較では，それぞれ雇用調整速度が速くなっていることが改めて確認された。

表５：期間ダミーを用いた推定（推定期間：1985～2012 年）
全産業
期末従業員数（t-1，対数）0.7162[0.00]***
0.2647[0.00]***-0.189[0.01]***
0.0048[0.01]
0.1063[0.01]***
0.1245[0.02]***-0.0175[0.00]***-0.0349[0.00]***-2.4323[0.04]***
0.9493
57090
Yes
Yes

実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）
期間ダミー（1995～2004年）
期間ダミー（2005～2012年）
期末従業員数（t-1，対数）×期間ダミー（1995～2004年）
期末従業員数（t-1，対数）×期間ダミー（2005～2012年）
定数項

R-squared (overall)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

製造業

非製造業

0.7516[0.00]***
0.2265[0.00]***-0.1963[0.01]***
0.0423[0.02]***
0.1028[0.01]***
0.1216[0.02]***-0.0161[0.00]***-0.0261[0.00]***-1.8801[0.05]***
0.9708
36165
Yes
Yes

0.6731[0.01]***
0.314[0.01]***-0.0802[0.02]***-0.0174[0.01]
0.0752[0.03]***
0.1208[0.03]***-0.0142[0.00]***-0.044[0.00]***-3.3137[0.08]***
0.9163
20925
Yes
Yes

注：１．括弧内の数値は標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す
３．基準年を 1985-1994 年とし，それぞれ該当する期間にのみ１をとるダミー変数を用いた

16

日本企業の雇用調整に関する実証分析

4.2 実証分析：グローバル化要因の影響
4.2.1 海外投資家の持株率の効果
続いて，近年になってなぜ調整速度が速まっているかという点に関し，グローバル化要因の観点から分析を行う。まず（1.10）式を用いて，海外投資家の持株率が，雇用調整速度に影響を与えるかどうかを検証した（表６，図８）。表６に示された，１期前の期末従業員数（対数値）との交差項の係数をみると， 1995 年以降その符号がマイナスに転じ，統計的に有意にその効果が確認された。すなわちこれは，1995 年以降になって，海外投資家の持株率の高い企業で，雇用調整速度が統計的有意に速くなったことを意味する。この時期は，バ
ブル崩壊後のマクロ経済の低迷により日本的経営に対する否定的な見方が増えた時期でもあり，1990 年代後半の銀行危機以降は特に，量・質の双方において海外投資家のプレゼンスが増大したとされている19。本結果は，1995 年以降の雇用調整速度が速くなった背景に，こうした株主所有構造の変化が影響していた可能性を示唆している20。

表６：海外投資家の持株率の効果（全産業）
期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）海外投資家の持株率
期末従業員数（t-1，対数）✕海外投資家の持株率
定数項

R-squared (overall)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

1975〜1984年

1985〜1994年

1995〜2004年

2005〜2012年

0.7036[0.01]***
0.177[0.00]***-0.155[0.01]***
0.0024[0.01]-0.2693[0.13]**
0.0477[0.02]***-0.8211[0.08]***
0.9752
11543
Yes
Yes

0.7011[0.00]***
0.1884[0.00]***-0.1595[0.01]***-0.0387[0.01]***-0.1729[0.13]
0.0256[0.02]-1.1064[0.08]***
0.9758
16855
Yes
Yes

0.5738[0.01]***
0.3836[0.01]***-0.2551[0.02]***
0.0766[0.02]***
0.9075[0.12]***-0.1388[0.02]***-3.4123[0.10]***
0.9183
21352
Yes
Yes

0.3078[0.01]***
0.4366[0.01]***-0.2369[0.03]***-0.0099[0.02]
0.6839[0.19]***-0.1163[0.03]***-2.8553[0.12]***
0.8471
16848
Yes
Yes

注：１．括弧内の数値は標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す

東証上場企業の海外機関投資家による株式保有の割合は，1995 年には 9.4%であったが，2012 年には24.3%に達している（全国証券取引所「株式分布状況調査」）。
20
System GMM による推定では，海外投資家の持株率は，すべての期間を通じ，一貫して雇用調整速度を速める効果が確認された。ただし，推定の結果雇用調整速度（λ）が理論的制約（０＜λ＜１）の範囲を超えるケースが生じており，推定方法の改善に課題が残る。詳細は Appendix を参照されたい。
19

17

日本企業の雇用調整に関する実証分析

図８：海外投資家の持株率の効果
1

全産業

0.8
0.6
0.4
0.2
0
1975-84年 1985-94年 1995-04年 2005-12年

注：１．点線はベースケース，棒線は海外投資家の持株率上昇による効果を反映した雇用調整速度をそれぞれ表す。ここでベースケースとは，第３節（1.10）式における雇用調整速度λ（1-𝛽4 ）である
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

4.2.2 海外売上高の有無の効果
続いて，海外売上高の有無に着目し，その雇用調整速度に対する効果を調べた。１期前の期末従業員数（対数値）との交差項の係数符号は，1999～2004 年まではプラスに有意であり，本稿での予想に反して，海外売上高がある企業ほど，雇用調整が遅いという結果が得られた（表７，図９）。一方，2005 年以降は，係数が統計的有意ではなくなり，その効果は失われている。有意でないものの推定された符号もマイナスに転じており，2000 年代前半までとの比較でみれば，近年においては，海外進出をしている企業は，最適化の過程で調整費用が下がり，その雇用調整速度が速くなっている可能性が示唆される21 22。

輸出や海外直接投資を行っている企業は，国内生産だけを行っている企業よりも生産性が高いことが知られている（冨浦，2014）。よって，もし海外売上高のある企業で雇用調整速度が速くなっているとする
ならば，生産性の高い企業で調整速度が速いことを示しているのかもしれず，この点はより詳細な検討が必要である。
22
System GMM による推定では，2005～2012 年において，海外売上高がある企業は，より雇用調整速度が速いという結果が得られた。詳細は Appendix を参照されたい。
21

18

日本企業の雇用調整に関する実証分析

表７：海外売上高の有無の効果（全産業）
1999〜2004年

2005〜2012年

0.2725[0.02]***
0.424[0.02]***-0.3119[0.05]***
0.0869[0.05]*-0.8846[0.15]***
0.1109[0.02]***-1.8251[0.29]***
0.8806
5139
Yes
Yes

0.2819[0.01]***
0.4312[0.01]***-0.2616[0.04]***-0.0047[0.02]
0.0347[0.03]-0.0072[0.00]-2.5429[0.13]***
0.8496
13786
Yes
Yes

期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）海外売上高の有無ダミー
期末従業員数（t-1，対数）✕海外売上高の有無ダミー
定数項

R-squared (overall)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

注：１．括弧内の数値は標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す

図９：海外売上高の有無の効果

1

全産業

0.8
0.6
0.4
0.2
0
1999-2004年

2005-2012年

注：１．点線は海外売上高なしの企業，棒線は海外売上高ありの企業の雇用調整速度をそれぞれ表す
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

19

日本企業の雇用調整に関する実証分析

4.2.3 輸入浸透度の効果
また，輸入浸透度の高さが製造業の雇用調整に及ぼす影響についての分析結果を表８，図10 に示した。１期前の期末従業員数（対数値）との交差項の係数符号は，一貫してマイナスとなっており，1975～84 年を除くすべての期間において，１％ないし５％水準で統計的有意となっている。すなわち，輸入浸透度の高さは 1985 年以降，雇用調整速度を速めていることがわかった23。輸入浸透度の高まりが国内製品への需要を押し下げ，ないしはコスト削減圧力を増大させることで，結果として経営に対する雇用削減圧力を高めている可能性が考えられる。また別の解釈として，海外へのアウトソーシング（オフショアリング）の進展による影響も考えられる。近年，企業の海外アウトソーシングが国際的に活発化しており，
Johnson and Noguera（2012）によれば，国際貿易の約３分の２を中間財が占める現状となっているが，輸入浸透度の高さをオフショアリングの活発化を示す代理変数ととらえるならば，その高まりに伴い企業における資源配分の効率性が高まった結果，最適化の過程で雇用調整費用が相対的に下がったと解釈することも可能である。上記いずれの解釈にせよ，本稿の分析においては，グローバル化の進展が企業の雇用調整速度を速めた可能性を示唆する結果となった。

表８：輸入浸透度の効果（製造業）
期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）
輸入浸透度
期末従業員数（t-1，対数）✕輸入浸透度
定数項

R-squared (overall)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

1975〜1984年

1985〜1994年

1995〜2004年

2005〜2012年

0.7154[0.01]***
0.1894[0.00]***-0.1617[0.01]***
0.0398[0.02]***
0.3141[0.37]-0.0349[0.05]-1.037[0.08]***
0.9824
10681
Yes
Yes

0.7359[0.01]***
0.1624[0.00]***-0.1812[0.01]***
0.0374[0.02]**
0.4229[0.29]-0.0924[0.04]**-0.6667[0.08]***
0.988
12107
Yes
Yes

0.6197[0.01]***
0.3411[0.01]***-0.2675[0.02]***
0.1221[0.04]***
0.8796[0.19]***-0.1461[0.03]***-2.7693[0.14]***
0.9548
13814
Yes
Yes

0.4011[0.01]***
0.3348[0.01]***-0.2281[0.03]***
0.0249[0.03]
0.2336[0.22]-0.0759[0.03]**-1.4867[0.15]***
0.9259
10244
Yes
Yes

注：１．括弧内の数値は標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す

23

System GMM による推定では，すべての期間において，輸入浸透度の雇用調整速度に対する同様の効果
が統計的有意に得られた。ただし，推定の結果雇用調整速度（λ）が理論的制約（０＜λ＜１）の範囲を超えるケースが生じており，推定方法の改善に課題が残る。詳細は Appendix を参照されたい。

20

日本企業の雇用調整に関する実証分析

図 10：輸入浸透度の効果
製造業

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0

1975-84年 1985-94年 1995-04年 2005-12年

注： １．点線はベースケース，棒線は輸入浸透度上昇による効果を反映した雇用調整速度をそれぞれ表す。
ここでベースケースとは，第３節（1.10）式における雇用調整速度λ（1-𝛽4 ）である
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

4.4 小括以上の分析を踏まえ，各推定結果の概要を表９にまとめた。本稿の分析により，1990 年
代後半以降，特に日本企業の雇用調整行動に大きな変化があり，雇用調整速度が速まったことが明らかとなったが，その背景として，グローバル化の進展が，調整費用を介して企業の雇用調整速度に影響を与えていた可能性が示唆される。特に，雇用調整速度に対する海外投資家の持株率や輸入浸透度の効果は有意性が高いものとなっており，この間の調整速度の上昇が，グローバル化の進展に比較的強く依存していた可能性が推察される。
もっとも，グローバル化の展開は複雑であり，解釈には十分な留意が必要であるうえ，より厳密な分析にあたっては，赤字ダミー等を用いた検証により，企業の財務状況等を考慮したうえで，企業行動の変化を追う必要があろう。しかしながら，少なくとも本稿の分析により，近年企業の雇用調整速度が速まっており，その背景として，グローバル化の影響が無視できない要因である可能性が示唆されている。

21

表９：推定結果のまとめ
固定効果モデル［参考］ダイナミック・パネルデータ分析（ System GMM）
1975-1984年 1985-1994年 1995-2004年 2005-2012年 1975-1984年 1985-1994年 1995-2004年 2005-2012年

雇用調整速度（λ）
海外投資家持株率
海外売上高の有無
輸入浸透度 （製造業）

0.2914−NA
00.28120NA＋0.4414＋−＋0.7054＋0＋0.0807＋NA＋

0.1155＋NA＋

0.2014＋0＋0.3438＋＋＋

注：１．データの制約により，各推定期間は必ずしも上記分類と一致しないが，最も近い該当期間に結果を記載した

２．雇用調整速度については，以下推定式により，λ＝1- を求め，記した

ln

=

+

ln

+

ln +

ln

+

ln

+

ただし，Y：実質総売上高，L：期末従業員数，r：資本コスト（産業別），w：一人当たり労働コスト（産業別）である

22

３．統計上有意でない場合は０を，雇用調整速度を速める結果となったものにはプラス（＋）を，遅くするものにはマイナス（−）を記した
４．推定式は以下のとおり（ただし，X が各変数を表す。詳細は第３節を参照のこと）

ln

=

+

ln

+

ln +

ln

+

ln

+

+

× ln

５．各変数の詳細については，以下および第３節を参照のこと
海外投資家持株率：外国法人等株式保有比率
海外売上高の有無：海外売上高比率が０よりも大きい場合は１，そうでない場合は０をとるダミー変数
輸入浸透度（産業別）：輸入／国内需要+

日本企業の雇用調整に関する実証分析

なお，NA はデータの制約から当該期間の推定を行っていないことを示す

日本企業の雇用調整に関する実証分析

5. 結論
本稿では，1973 年から 2012 年までの日本企業における雇用調整速度の変化，およびグローバル化要因が雇用調整に与える影響について，部分調整モデルを用い，企業パネルデータをもとに検証した。本稿の最後に主な分析結果をまとめると，以下の通りである。
（１）日本企業の雇用調整速度は製造業，非製造業ともに速まっている。特に 1995 年以降
においてその水準が速くなっており，本稿の推定によれば，最適な雇用調整量に対して１年間に調整される割合は，1975〜84 年にかけては 29.14％であったが，2005〜12 年には 70.54％にまで達している。
（２）海外投資家の持株率は，1995 年以降，雇用調整速度を速めている。背景として，1990
年代のバブル崩壊や銀行危機以降，海外投資家のプレゼンスが一気に増大したことが，企業の雇用調整行動に影響を与えた可能性が示唆される。
（３）海外市場に進出している企業は，進出していない企業に比べ，2000 年代前半までは雇用調整速度を遅くした。2005 年以降では，その効果が失われ，雇用調整速度が速まっている可能性がある。
（４）輸入浸透度は雇用調整速度に影響を与える。1985 年以降すべての期間において，輸入浸透度が大きいほど，雇用調整速度が速くなっている。
以上の結果は，企業経営を取り巻く外部経済環境が大きく変化する中，企業の雇用調整行
動の違いおよび時系列変化が，調整費用を介して，グローバル化の進展に依存していた可能性を示唆している。

なお，本稿の分析にはいくつかの課題が残されている。まずモデルに関し，本分析においては同一企業内の雇用総量の増減を雇用調整速度として計測したが，雇用総量は変わらな
くとも，労働者レベルでの入退出により，実態としては新陳代謝がはかられている可能性がある点にまず留意を要する。また，本研究で用いた部分調整モデルは費用関数の形状として二次関数を仮定しているが，雇用調整費用は，雇用が増える場合と雇用が減る場合で必ずしも対称ではないとの指摘がある（Hamermesh，1993）。第２節で述べたように，調整費用そのものについての現実的解釈も途上にあり，この点について考慮しモデル化することができればより望ましい分析となるだろう。また，より詳細かつ厳密な分析にあたっては，赤字
ダミー等を用いた検証により，企業の財務状況や，好況・不況期それぞれにおける企業行動の変化を追う必要がある。
続いてデータの限界である。今回は有価証券報告書に記載された期末従業員数のデータ
を雇用調整の対象として用いたが，既にみたように，非正規雇用の調整について明示的に検討できていないうえ，雇用の異質性や労働時間による調整を検討できていない。特に，非正規雇用の問題は日本の労働市場を語る上で不可欠であり，データの制約が解消されるので

23日本企業の雇用調整に関する実証分析

あれば，今後検討していくべき点である。また，今回は長期分析を行う観点から単体ベースの従業員数を用いたが，久保（2017）でも指摘されているように，そのため従業員数が減少した際に，それが子会社化等によるものなのかを識別できていない。その他，グローバル化にかかる変数についても，その変化をより正確に示す指標が得られれば，より精緻な分析ができる余地が残されている。
以上を踏まえた上で，第１節で提示した問題意識にも関連し，雇用調整速度そのものが示す経済的意味や，企業の人的資本投資・生産性との関係，望ましい流動化のあり方について，
より詳細かつ慎重な分析・議論が求められる25。これらの点については，筆者の今後の研究課題としたい。

国内では，山本・黒田（2016）がパネルデータを用いて雇用の流動性と企業業績の関係を検証し，企業類型によってその関係は異なること等を指摘しているが，同様の研究例は本稿執筆時点であまり見当たら
ない。
25

24

日本企業の雇用調整に関する実証分析

参考文献
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蟻川靖浩・井上光太郎・齋藤卓爾・長尾耀平（2017）「日本企業の低パフォーマンスの要因：
国際比較による検証」，宮島英昭編『企業統治と成長戦略』（第 12 章）
，東洋経済新報社．
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久保克行（2017）「日本企業の雇用削減行動は変化してきたのか」，宮島英昭編『企業統治と
成長戦略』
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，東洋経済新報社．
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橘木俊詔・森川正之（1999）「雇用調整・賃金抑制・廃業：製造業のマイクロデータによる実証分析」，『通産研究レビュ-』，13，102-126 頁．

25日本企業の雇用調整に関する実証分析

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照山博司（2010）「1990 年代以降の労働市場と失業率の上昇」，『日本労働研究雑誌』，597，
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，慶応義
塾大学出版会．
冨浦英一（2014）『アウトソーシングの国際経済学：グローバル貿易の変貌と日本企業のミクロ・データ分析』，日本評論社．
冨浦英一（2018）「貿易収支の黒字と海外直接投資の進展」，深尾京司・中村尚史・中林真幸
編『岩波講座日本経済の歴史第６巻

現代２

安定成長期から構造改革期（1973-

2010）』（第５章第２節），岩波書店．
富山雅代（2001）「メインバンク制と企業の雇用調整」，『日本労働研究雑誌』，488，40-51 頁．
内閣府（2015）「成長力強化に向けた労働市場の課題」，『経済財政白書 2015 年度版』
（第２
章）
，内閣府．
野田知彦（2006）「経営者，統治構造，雇用調整」，『日本経済研究』，54，90-108 頁．
野田知彦（2010）『雇用保障の経済分析：企業パネルデータによる労使関係』，ミネルヴァ書房．
野田知彦・平野大昌（2010）「失われた 10 年と日本企業の雇用調整行動：企業の規律付けメ
カニズムは変化したのか」，『経済分析』，183，25-58 頁．
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樋口美雄編（2010）『労働市場と所得分配：バブル／デフレ期の日本経済と経済政策 ６』，慶應義塾大学出版会．
福田順（2008）「外国人株主と日本企業の従業員数の相互関係の実証分析」，『京都大学經濟
論叢』，182(4)，398-421 頁．
宮川努（2003）「『失われた十年』と産業構造の転換：なぜ新しい成長産業が生まれないのか」，
岩田規久男・宮川努編『失われた 10 年の真因は何か』（第２章），東洋経済新報社．
宮川努（2018）『生産性とは何か：日本経済の活力を問い直す』筑摩書房．
宮島英昭（2011）「日本の企業統治の進化をいかにとらえるか」，宮島英昭編著『日本の企業
統治：その再設計と競争力の回復に向けて』（序章），東洋経済新報社．
宮島英昭・保田隆明・小川亮（2017）「海外機関投資家の企業統治における役割とその帰結」，
宮島英昭編『企業統治と成長戦略』（第２章），東洋経済新報社．
村松久良光（1983）『日本の労働市場分析：“内部化した労働”の視点より』，白桃書房．

26

日本企業の雇用調整に関する実証分析

村松久良光（1995a）「景気変動と雇用調整：日本に関する研究展望」，『京都大学經濟論叢』，
155(1)，75-97 頁．
村松久良光 (1995b) 「日本の雇用調整：これまでの研究から」， 猪木武徳・ 樋口美雄編 『シリーズ・現代経済研究９ 日本の雇用システムと労働市場』（第２章），日本経済新聞社．
深尾京司・金榮愨（2009）「生産性・資源配分と日本の成長」，深尾京司編『マクロ経済と産業構造：バブル／デフレ期の日本経済と経済政策 １』（第 10 章）
，慶応義塾大学出版会．
深尾京司・宮川努編（2008）「生産性と日本の経済成長：JIP データベースによる産業・企業レベルの実証分析」，東京大学出版会
八代尚宏（1997）『日本的雇用慣行の経済学：労働市場の流動化と日本経済』，日本経済新聞社．
安井健悟（2005）「雇用調整における不確実性の影響について：企業パネルデータによる実証分析」，『日本労働研究雑誌』，536，110-122．
山田久（2016）『失業なき雇用流動化：成長への新たな労働市場改革』，慶應義塾大学出版会．
山本勲・黒田祥子（2016）「雇用の流動性は企業業績を高めるのか：企業パネルデータを用いた検証」，RIETI Discussion Paper Series，16-J-062．
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27

日本企業の雇用調整に関する実証分析

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Varejão, J., and Portugal, P. (2007), “Employment Dynamics and the Structure of Labor Adjustment
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Wooldridge, J. M. (2001), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, MIT press.

28

日本企業の雇用調整に関する実証分析

Appendix ダイナミック・パネルデータ分析
以下では，ダイナミック・パネルデータ分析として，Blundell and Bond（1998）による System
GMM 推定による結果を示す。まず，雇用調整速度λ（1-𝛽4 ）は 1975〜84 年：0.0807，1985〜94 年：0.1155，1995〜2004 年：0.2014，2005〜12 年：0.3438 となった。固定効果モデル
による推定と比較して，その推定値のインパクトは小さくなっているが，同様に，1995 年
以降，特にその水準が速くなっていることを示す結果が得られた（付表１，付図１） 。
また，海外投資家の持株率が雇用調整速度に与える効果については，すべての期間において，１％水準で統計的有意にその効果が確認された。すなわち，１期前の期末従業員数（対数値）との交差項の係数符号はいずれもマイナスであり，海外投資家の持株率は，一貫して雇用調整速度を速めているという結果が得られた（付表２，付図２）。ただし，2005～2012年にかけては雇用調整速度（λ）が理論的制約（０＜λ＜１）の範囲を超えてしまっており，モデルの妥当性を含めた推定方法の改善については今後の課題である。
その他，海外売上高の有無，輸入浸透度についても，固定効果モデルによる推定結果を支持する，あるいはむしろ固定効果モデルよりもより強く仮説を支持する結果が得られている。具体的には，海外売上高の有無は，いずれの期間においても交差項の係数符号はマイナスとなり，1995 年以降は５％水準で，統計的有意にその効果が確認された（付表３，付図
３）。また，輸入浸透度は，すべての期間において，１％水準で統計的有意に，雇用調整速
度を速める効果が確認された。また，交差項のパラメータの大きさから，そのインパクトも他の変数に比べて比較的大きいことがうかがえる結果となった（付表４，付図４）。ただし，海外投資家の持株率と同様，そのインパクトの大きさがゆえに，いずれの期間においても計算された雇用調整速度（λ）が理論的制約（０＜λ＜１）の範囲を超えてしまっており，モデルの妥当性を含めた推定方法の改善については課題が残る。
なお，本推定にあたり，モデルの特定化に関するテストとしては，攪乱項に２階以上の自己相関がないことを確認する AR(2)テストと，操作変数と誤差項の直交性に関する過剰識別
制約テスト（Sargan テスト）を行った。いずれの推定においても，AR(2)テストは「２階以上の自己相関はない」という帰無仮説は有意水準 10％でもこれを棄却することができない
ことが確認できた。一方，過剰識別制約テストにおいては，多くの場合において「過剰識別制約が有効である」という帰無仮説が棄却されており，操作変数の選択が適切でないことを意味する結果となった。阿部（2011）によれば，ミクロデータを大量に用いた分析では著名
雑誌に掲載されている論文でも，Sargan 検定で棄却されてしまう結果を報告していることも珍しくないとされている。よって本稿においては一義的に，これを報告することとしたが，この点については継続して筆者の今後の課題にしたい。

29

日本企業の雇用調整に関する実証分析

付表１：期間別雇用調整速度の推定（全産業）
1975〜1984年

1985〜1994年

1995〜2004年

2005〜2012年

0.9193[0.05]***
0.1533[0.02]***-0.1485[0.02]***
0.0126[0.01]-2.4327[0.47]***
122.663[0.00]-1.564[0.12]
14742
Yes
Yes

0.8845[0.05]***
0.1478[0.02]***-0.0877[0.03]***-0.0051[0.02]-1.2099[1.53]
305.549[0.00]-1.412[0.16]
17696
Yes
Yes

0.7986[0.05]***
0.2328[0.06]***-0.237[0.06]***
0.1396[0.03]***-2.1929[1.34]
383.242[0.00]-1.171[0.24]
22068
Yes
Yes

0.6562[0.07]***
0.1849[0.04]***-0.0635[0.03]*
0.0087[0.01]-1.4648[2.02]
304.880[0.14]
0.562[0.57]
17326
Yes
Yes

期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）定数項

Sargan Test
(p-value)AR(2) Test
(p-value)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

注：１．係数推定量下段の括弧内の数値は頑健標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す
３．AR(2) Test は，誤差項に「二階の系列相関がない」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
４．Sargan Test は，「過剰識別制約が有効である」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
５．操作変数は，被説明変数の２期以前，その他の説明変数の階差，年ダミーの階差，
被説明変数の階差の１期前，定数項である

付図１：期間別雇用調整速度の推定
0.6

全産業

0.4

0.2

0
1975-84年 1985-94年 1995-04年 2005-12年

注：１．点線は全期間トータルでの調整速度を示す
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

30

日本企業の雇用調整に関する実証分析

付表２：海外投資家の持株率の効果（全産業）
1975〜1984年
期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）海外投資家の持株率
期末従業員数（t-1，対数）✕海外投資家の持株率
定数項

Sargan Test
(p-value)AR(2) Test
(p-value)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

1985〜1994年

0.9143[0.06]***
0.1474[0.02]***-0.154[0.02]***
0.0192[0.01]*
1.0587[0.39]***-0.1313[0.05]***-2.1666[0.68]***
97.847[0.00]-0.506[0.61]
11543
Yes
Yes

0.8953[0.04]***
0.1455[0.02]***-0.0928[0.02]***
0.0118[0.02]
0.9761[0.27]***-0.1367[0.04]***-1.0616[1.28]
288.546[0.00]-1.441[0.15]
16855
Yes
Yes

1995〜2004年

2005〜2012年

0.7696[0.05]***
0.2732[0.05]***-0.2155[0.06]***
0.149[0.03]***
3.2622[0.59]***-0.4766[0.08]***-3.4555[1.82]*
317.679[0.01]-1.401[0.16]
21352
Yes
Yes

0.5749[0.12]***
0.2476[0.05]***-0.1324[0.04]***
0.0139[0.02]
7.0891[1.66]***-1.0522[0.25]***-5.7983[3.73]
332.530[0.02]
0.022[0.98]
16848
Yes
Yes

注：１．係数推定量下段の括弧内の数値は頑健標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す
３．AR(2) Test は，誤差項に「二階の系列相関がない」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
４．Sargan Test は，「過剰識別制約が有効である」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
５．操作変数は，被説明変数の２期以前，その他の説明変数の階差，年ダミーの階差，
被説明変数の階差の１期前，定数項である

付図２：海外投資家の持株率の効果
2.5

全産業

2
1.5
1
0.5
0
-0.5

1975-84年 1985-94年 1995-04年 2005-12年

注：１．点線はベースケース，棒線は海外投資家の持株率上昇による効果を反映した雇用調整速度をそれぞれ表す。ここでベースケースとは，第３節（1.10）式における雇用調整速度λ（1-𝛽4 ）である
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

31

日本企業の雇用調整に関する実証分析

付表３：海外売上高の有無（全産業）
期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）海外売上高の有無ダミー
期末従業員数（t-1，対数）✕海外売上高の有無ダミー
定数項

Sargan Test
(p-value)AR(2) Test
(p-value)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

1999〜2004年

2005〜2012年

0.3656[0.35]
0.3216[0.07]***-0.272[0.08]***
0.2196[0.20]
0.9827[1.90]-0.1549[0.29]-13.8366[40.75]210.942[0.01]-0.909[0.36]
5139
Yes
Yes

0.5676[0.08]***
0.2249[0.04]***-0.1421[0.04]***-0.0044[0.01]
0.2991[0.12]***-0.0422[0.02]**-0.6593[1.64]
263.434[0.74]
1.478[0.14]
13786
Yes
Yes

注：１．係数推定量下段の括弧内の数値は頑健標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す
３．AR(2) Test は，誤差項に「二階の系列相関がない」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
４．Sargan Test は，「過剰識別制約が有効である」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
５．操作変数は，被説明変数の２期以前，その他の説明変数の階差，年ダミーの階差，
被説明変数の階差の１期前，定数項である

付図３：海外売上高の有無
全産業

1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
1999-04年

2005-12年

注：１．点線は海外売上高なしの企業，棒線は海外売上高ありの企業の雇用調整速度をそれぞれ表す
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

32

日本企業の雇用調整に関する実証分析

付表４：輸入浸透度の効果（全産業）
1975〜1984年
期末従業員数（t-1，対数）
実質総売上高（対数）
産業別実質一人当たり労働コスト（対数）
産業別資本コスト（対数）
輸入浸透度
期末従業員数（t-1，対数）✕輸入浸透度
定数項

Sargan Test
(p-value)AR(2) Test
(p-value)N
Year Fixed Effects
Industry Fixed Effects

1985〜1994年

0.9583[0.04]***
0.1541[0.02]***-0.1551[0.03]***
0.0291[0.01]*
7.2478[1.22]***-1.0454[0.17]***-2.1361[0.24]***
154.686[0.00]-1.561[0.12]
10681
Yes
Yes

0.9418[0.03]***
0.1651[0.02]***-0.1089[0.03]***
0.0438[0.02]***
7.3246[1.09]***-1.054[0.15]***-2.2462[0.20]***
298.625[0.00]-1.564[0.12]
12107
Yes
Yes

1995〜2004年

2005〜2012年

0.7338[0.04]***
0.2372[0.04]***-0.1074[0.06]*
0.2035[0.03]***
4.3297[0.91]***-0.7061[0.14]***-1.7351[0.62]***
355.817[0.00]-0.672[0.50]
13814
Yes
Yes

0.7707[0.11]***
0.2723[0.06]***-0.1403[0.05]**
0.0501[0.02]**
8.2868[1.92]***-1.2587[0.29]***-2.9523[0.73]***
362.501[0.00]
1.560[0.12]
10244
Yes
Yes

注：１．係数推定量下段の括弧内の数値は頑健標準誤差を表す
２．***，**，* 印は，１％，５％，10％水準でそれぞれ統計的に有意なことを示す
３．AR(2) Test は，誤差項に「二階の系列相関がない」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
４．Sargan Test は，「過剰識別制約が有効である」という帰無仮説が棄却される有意性を表す
５．操作変数は，被説明変数の２期以前，その他の説明変数の階差，年ダミーの階差，
被説明変数の階差の１期前，定数項である

付図４：輸入浸透度の効果
2

製造業

1.5
1
0.5
0
1975-84年 1985-94年 1995-04年 2005-12年

注： １．点線はベースケース，棒線は輸入浸透度上昇による効果を反映した雇用調整速度をそれぞれ表す。
ここでベースケースとは，第３節（1.10）式における雇用調整速度λ（1-𝛽4 ）である
２．エラーバーは 95％信頼区間を示す

33