Annals of Economics and BusinessVol. 7 1
2021
CONTENTSA Note on the Use of India’s National Sample Survey:
With Special Reference to the Fifty-Fifth Round on Employment and Unemployment
Survey in 1999-2000
͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐ Takahiro Sato, Asuka Yamamoto
Changes in Interest in Human Resource Management Research in Japan:
Systematic Literature Review from 1971 to 2019͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐ Ikutaro Enatsu, Hideki Tanaka, Atsushi Yogo

71

71

目

次

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ：
第 55 次ラウンド（1999-2000 年度）の雇用失業調査を事例として
……………

佐藤

隆広・山本

明日香

1

日本の人事管理研究における関心の推移：
1971 年から 2019 年の研究成果の体系的文献レビュー
……………

江夏

幾多郎・田中

秀樹・余合

淳

43

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ＊：
第55次ラウンド（1999-2000年度）の雇用失業調査を事例として

佐

藤

隆

広・山

本

明日香

１．はじめに本研究ノートは、インド政府によって 1999-2000 年度を調査対象時期とする
第 55 次ラウンドとして実施された「全国標本調査」（National Sample Survey: NSS）の雇用失業調査の紹介を通じて、NSS データの性格とその処理方法の一端を解説することを目的とする。NSS の実施機関である全国標本調査機構（National
Sample Survey Organisation: NSSO）は 2000 年前後から NSS の個票データのCD-ROM での有償配布を開始し、その後、オンライン上で無償配布するようになった。NSSO は組織改編され、現在は全国統計機関（National Statistical Office:NSO）が NSS の実施機関になっている。現在利用できる個票データの最も古い
ラウンドは、1983 年度を調査対象時期としている第 38 次ラウンドである。これは、家計消費・雇用失業に関する大規模な標本調査である。そこから現在まで、個票データが次々と公開されている。2022 年 1 月現在、最新のものは、2019
年実施の第 77 次ラウンドである。現在まで、無償提供されている NSS の個票
データは 100 近くもある。

* 本稿は、基盤研究（C）「インドにおける内部労働市場の発達：ミクロデータとフィー
ルド調査を利用して」（21K01502）の研究成果の一部である。

1

経済経営研究71号

NSS は、インドの国民経済計算（System of National Account）において基幹的な役割を果たしており、国民所得統計における民間消費額だけではなく、生産サイドの付加価値を算出するために必要な労働力に関する基本資料にもなっている。従来、労働力については 10 年に一度実施されるセンサス（Census）が基
本資料であったが、現在では NSS データが利用されている。NSS はその意味でインドの統計システムにとって最重要な地位を占める、といっても過言ではない。
インドはもちろんのこと、諸外国においても、NSS データを用いた研究論文は実に多い。
「偉大なるインドの貧困論争」（The Great India's Poverty Debate）といわれるような絶対的貧困の推定とその実態解明をめぐるインド国内外の白熱した論争は、同時に NSS の統計的信頼性の有無と表裏一体になっている（Deaton
and Kozel 2006）。NSS データは極めて豊富な社会経済情報を提供するものであり、学問分野を問わず広く利用できるだけの質と量を兼ね備えている。
実際、われわれが調べた範囲だけでも、NSS を利用した日本語での研究は 39に達する。どのような研究がなされているのかを一覧できるように、図表 1 でNSS の調査内容とその調査時期をとりまとめた。これによれば、多くの研究が家計消費と雇用失業に関する NSS を利用していることが分かる。また、調査対象時期をみると、インド独立直後の 1950 年から 2017-18 年度までの NSS が利用されていることが分かる（2017-18 年度調査は雇用失業調査の後継である定期労働力調査である）。
NSS の標本設計は極めて複雑であり、ラウンドごとで軽視できない改訂がなされることがあることに注意したい。2022 年 1 月現在、NSS の個票データはStata の dta ファイルで無償公開されていて、学術研究であれば自由に利用できることになっているが、その利用にあたっては NSS 独自の標本設計の理解が必要となる。
そこで、本研究ノートは、NSS データの概要とその処理方法を第 55 次ラウ

2

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

図表 1：「全国標本調査」（NSS）を利用した日本語文献
伊藤（2011)
伊藤・腰野（2015)
宇佐美（1992)
柳澤・水島（編）（2014)
絵所（2021)
押川（編）（1997)
押川・宇佐美（編）（2015)
加藤（2011)
木曽（2003)
木曽（2012)久保（2012)
黒崎・栗田（2014)
佐々木（1997)
佐藤（2004)
佐藤（2015)
佐藤（2018)
佐藤（2020a)
佐藤（2020b)
佐藤（2021)
佐藤・宇佐美（1997)
佐藤（編）（2009)
篠田（2015)
篠田（2019)
杉本（1999)
杉本・杉本・井上・杉本（2016)
内川（編）（2006)
西川（2020)
林（2019a)林（2019b)林（2020)
藤森（2011)
藤森・上池・佐藤（2010)
松谷（1991)
三村・佐藤（2003)
中村（編）（1972)
中村（2008)
柳澤・水島（編）（2014)
山中（2014)
脇村（1986)

NSSの調査疾病とヘルスケア
家計消費
家計消費
労働移動
家計消費
家計消費
家計消費
労働移動
非農業事業所
雇用失業
疾病とヘルスケア
家計消費
教育
雇用失業
雇用失業
雇用失業
農民
雇用失業
農民
雇用失業
家計消費
土地家畜
指定部族
債務投資
家計消費
家計消費
雇用失業
家計消費
家計消費
家計消費
非農業事業所
非農業事業所
家計消費
雇用失業
土地保有
家計消費
労働移動
家計消費
土地保有

調査時期
2004-05年度
1998～2004年度
1954～87年度
2007-08年度
2011-12年度
1989-90年度
1983～2009年度
1993年度、2007-08年度
1989-90年度
1993～2009年度
2004-05年度
1983～2004年度
1986-87年度
1999-2000年度
2004-05年度、2007-08年度
2011-12年度
2002年度、2012年度
2017-18年度
2002年度、2012年度
1977～83年度
1983～2004年度
1971～1991年度
1988-89年度
1981～1991年度
1983～2009年度
1973～1999年度
1999～2011年度
1999-2000年度、2011-12年度
1999-2000年度、2011-12年度
1999-2000年度、2011-12年度
2000-01年度
2000-01年度
1960-01年度、1983年度
1999-2000年度
1950～1960年度
1993～2004年度
2007-08年度
1987～2009年度
1961-62年度、1971-72年度

ンドの雇用失業調査の紹介を通じて解説する。本稿の構成は以下のとおりである。第 2 節では、NSS の歴史を概観する。第 3 節では NSS 個票データの特徴を解説する。第 4 節では、Stata を利用した NSS 個票データの処理方法を解説する。第 5 節で、本稿をとりまとめる。

3

経済経営研究71号

２．NSS の歴史1
1950 年に、統計学者 P.C.マハラノビスは、ジャワハルラル・ネルー首相の強い支援のもと、インドの NSS を開始した。その目標は、社会経済状況や農業生
産にかかわる基本的な統計を収集することであった。これ以降、NSS は拡大発展していき、1970 年には NSS 局（Directorate of NSS）が改組され、標本設計・
現地調査・データ加工などの各種事業は全国標本調査機構（National Sample
Survey Organisation: NSSO）のもとに統括されるようになった。初期の NSS では、半年あるいはより短い調査単位で調査がなされることもあったが、NSS の調査は通常 1 年間を調査単位とした「ラウンド」として実施されてきて、今日に至っている。
第 1 次から第 55 次ラウンドまでの NSS 史をとりまとめた NSSO の標本設計
史に関する報告書（NSSO 2004）によれば、NSS は第 1 次から第 10 次ラウンド
までの「形成期」、第 11 次から第 27 次ラウンドまでの「成長と統合期」、第 28
次から第 55 次ラウンドまでの「NSSO 成立後の時期」に 3 区分される。

形 成 期 ： マ ハ ラ ノ ビ ス を 議 長 と す る 国 民 所 得 委 員 会 （ National Income
Committee）が国民所得統計における消費を作成する際に、非組織部門と家計部門の情報が著しく欠落していることが判明した。NSS の主要な目的は、この部
門の情報を埋め合わせることであった。第 1 次ラウンドは、1950 年 10 月から
1951 年 3 月までの期間でみた農村地域における家計に関する多角的な調査で
1

4以下の記述にあたっては、NSSO（2004）に全面的に依拠した。NSS に関連して、インド統計研究所（ISI）の P.C.マハラノビスを筆頭とする近代統計学のカルカッタ学派とゴーカレー研究所を中心とする伝統的な社会経済調査を重視するプーナ学派は競合関係にあった。このあたりの経緯については、カルカッタ学派とボンベイ学派（プーナ
学派も広くはこの系列である）の角逐を描いている絵所（2002）が詳しい。ちなみに、
本研究ノート中に言及されている V.M.ダンデカールは、ISI を卒業しているが、プーナ学派の代表的研究者であると見做すことができる。また、NSS の初回調査について詳
しくは、坂田（2012）を参照されたい。

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）あった。第 3 次ラウンドでは都市にまで調査を拡大した。さらに、形成期の後半には、NSS の計画に州政府が参加するようになった。第 8 次ラウンドは国際
連合食糧農業機関（FAO）が支援した世界農業センサス（World Agricultural
Census）の一環として実施されたが、このときに、中央政府が収集する中央サンプル（central sample）を補完するかたちで州政府が調査にかかわった2。
成長と統合期：第 10 次ラウンドまでに NSS は、中央政府からの補助金が増額され、確固とした地盤を確立した。インド統計研究所（Indian Statistical
Institute: ISI）は、1959 年に ISI 法が通過し、法的な地位を得た。NSS も、ISIの一部としてその法的地位を確立した。インド政府の労働局（Labour Bureau）の第 2 回農業労働調査（Agricultural Labour Enquiry）が第 11 次と第 12 次ラウン
ドとして、インド準備銀行の債務投資調査（Debt and Investment Survey）が第16 次と第 17 次、第 26 次ラウンドとして実施されたように、NSS でなければ調査できないような調査が他の政府機関による委託調査として実施されるようになった。さらに、第 24 ラウンド実施中の 1970 年に全国標本調査機構（NSSO）
が設立された。第 25 次から第 27 次までは旧式の標本設計が踏襲されたが、この間に NSSO 統治委員会（NSSO Governing Council）は NSS 評価委員会を設置した。NSSO 統治委員会の初代議長である V.M.ダンデカールが NSS 評価委員長を兼務した3。
NSSO 成立後の時期：NSS 評価委員会報告にそって、第 28 次ラウンド以降のNSS が実施されるようになった。この第 28 次ラウンドが、NSS の歴史において分水嶺になるものである。NSSO はインド政府の統計庁（Department of
Statistics）の部局として 1970 年 3 月に設立されていたが、統計庁との完全な統2

より精度の高い推定値を得るために、州政府は NSS の調査票を用いて調査を行う場合がある。その得られたサンプルを、州サンプル（State Sample）という。わたしが知る
限り、NSS の個票データが無償で容易に利用可能なものは、中央サンプルのみである。
3
それまでの NSS の標本設計作成などの統計業務は、マハラノビスの指導のもとにあった ISI がとりおこなっていた。

5

経済経営研究71号

合はその 2 年後の 1972 年 6 月のことであった。
評価委員会の勧告にそって、資金不足という理由でサブ・サンプルごとの推定値の公表が中止された4。また、第 27 次ラウンドを最後に、NSS は作物調査（Crop Survey）を中止した。作物調査から推定される作付面積と生産高が食
糧・農業省のそれと一致せず、多くの批判を招いていたことがその背景にある。
この作物調査の業務は、NSSO の現場執行部（Field Operation Division: FOD）に引き継がれた。それ以降、FOD は州の調査機関に対して技術的な監督を行っている。
評価委員会による NSS の長期計画としては、10 年に一度の頻度で行われる（1）人口学調査、（2）債務・投資および資本形成調査、（3）土地保有と畜産調査、と 5 年に一度に行われる（4）雇用失業と家計消費調査、（5）非農業部門における自営調査が、NSS がカバーすべき調査領域として指定された。
つぎの第 3 節で取り上げる第 55 次ラウンドの雇用失業調査は、5 年に一度の頻度で実施される大規模標本調査である（5 年に一度という調査頻度は原則的なものであって、必ずしもそのルールが厳密に守られているわけではないことを付記する）。1993-94 年度を調査対象時期にしている第 50 次ラウンドまで、
雇用失業調査と家計消費調査は同一の標本世帯に対して実施されてきたが、第55 次ラウンドでは雇用失業調査と家計消費調査は独立に抽出された標本世帯に対して別々に実施された。

３．NSS 個票データの特徴
第 3 節では、まず第 55 次ラウンドの概要を解説し、つぎにその標本設計を説
明する。

4

6

サブ・サンプルについては次節で解説する。

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

3.1

第 55 次ラウンドの概要

本節では、NSS 個票データの特徴を解説するために、NSS の第 55 次ラウンドの雇用失業調査をとりあげる。
1999 年 7 月から 2000 年 6 月を調査対象時期にして、NSS の第 55 次ラウンドの一環としてインド全国の雇用失業調査が行われた。この調査は、雇用失業のさまざまな特徴や州・全国レベルでの雇用失業状況に関する推計値を得るためになされている。情報収集にあたっては、調査票「Schedule 10」が利用された。
サンプル世帯のうちの一定割合は 3 ヶ月後に再調査され、その際、「Schedule 10」の簡易版である調査票「Schedule 10.1」が利用された（こうした同一世帯に対する再調査は NSS にとってはじめての試みであった）。
全国標本調査機構（NSSO）によって実行される最も重要な調査の 1 つが、
この 5 年ごとに実施される雇用失業調査である5。第 1 回目は、1972 年 9 月から 1973 年 10 月にかけて行われた第 27 次ラウンド調査である。第 55 次調査は、
このシリーズの第 6 回目にあたる。
過去の調査について解説しよう。1955 年 5 月から 9 月にかけて実施された第9 次ラウンドを皮切りに、NSSO は、雇用失業の規模と構造を調査するために多くの雇用失業調査を実施してきた。調査のための確固とした概念的枠組みを構築するために、計画委員会は 1970 年に「失業推計のための専門委員会」（通称、ダントワラ委員会）を設置した。ダントワラ委員会によって勧告された概念と定義をもとに、NSS の第 27 次ラウンドではじめての雇用失業に関する包括的な 5 年ごとの調査が行われた。これ以降、NSSO によって 4 度実施された
雇用失業調査は、主としてダントワラ委員会の勧告にもとづくものである。以上 4 つの調査は、第 32 次ラウンド（1977 年 7 月-1978 年 6 月）、第 38 次ラウン
5

現在、雇用失業調査は、定期労働力調査（Periodic Labour Force Survey: PLFS）に発展改組され、2017 年以降毎年、全国統計機関（NSO）によって大規模な標本調査が実施されるようになった。PLFS は、都市部については四半期ごとに実施され集計結果が速報される。

7

経済経営研究71号

ド（1983 年 1 月-1983 年 12 月）、第 43 次ラウンド（1987 年 7 月-1988 年 6 月）、
第 50 次ラウンド（1993 年 7 月-1994 年 6 月）である6。
以上の 5 つの 5 年ごとの調査とは別に、NSSO は、家計消費支出調査票（Schedule 1.0）を通じて、45 次ラウンド（1989 年 7 月-1990 年 6 月）以降の毎
年、限定された世帯から雇用失業に関する特定の項目について情報を収集している。これらの項目は、ふだんの状態および 1 週間の状態での雇用失業状況や、ふだんの状態での就業者の産業分野などである7。
NSS では、標本抽出された世帯サンプルからの情報収集に際して、インタ
ヴュー形式が用いられている。
第 55 次ラウンドのフィールドワークは、1999 年 7 月 1 日から 2000 年 6 月 30日にかけて行われた。ラウンドの調査期間は、3 ヶ月を長さとする 4 つのサブ・ラウンドに分割される。すなわち、第 1 サブ・ラウンドは 1999 年 7 月から 9
月、第 2 は同年 10 月から 12 月、第 3 は 2000 年 1 月から 3 月、第 4 は同年 4
月から 6 月となっている。サンプルとなる第 1 次抽出単位（First Stage Sampling
Unit: FSU）は、各 4 つのサブ・ラウンドごとで等しい数が割り当てられている。
各 FSU は、それが割り当てられているサブ・ラウンド期間内に調査がなされる。
調査のための標本設計は、農村都市両方において、層化多段階抽出法（Stratified Multi-Stage Sampling）である8。FSU は農村では村（通常はセンサス
村（Census Village）。ケーララ州ではパンチャーヤット村）、都市では NSS 都市
フレームサーベイ（Urban Frame Survey: UFS）ブロックである（Block は郡をあ6

ダントワラ委員会報告の内容については、坂田（2017）が詳しく解説している。
「ふだんの状態」の意味はあとで解説する。
8
層化多段階抽出法の事例として、1 段階目で層化がなされていて、第 2 段階目では層化がなされていない層化 2 段階抽出法を取り上げてみたい。これは下記の図で示されているとおり、1 段階目では「集落」（クラスターと呼称されることが多い）が抽出され、さらに、抽出された集落から第 2 段階目に世帯が標本として抽出される。
第 55 次ラウンドの NSS は、あとで解説するように、すべての段階で層化がなされている層化 3 段階標本抽出法を採用している。
7

8

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

らわすインドの行政単位）。最終次抽出単位（Ultimate Stage Units: USU）は、世帯である。FSU や UFS の選択については、次項でその詳細を説明する。大規模な FSU は農村の場合小村（hamlet）グループに、都市の場合サブブロック（Sub-Block）に細分化される。小村やサブブロックの作成や世帯の抽出方法についても、詳細は次項で解説する。
1991 年センサスにもとづく村リストや、NSSO の UFS ブロックの最新リスト
が、それぞれ農村と都市のサンプル FSU の抽出のために利用される9。
全国でみて、総計 1 万 384 個の FSU（農村で 6208 村、都市で 4176 都市ブロッ
ク）が「Schedule 10」の調査対象として抽出された。おのおのの州/連邦直轄地（Union Territory: UT）の農村・都市部門に対して、4 つのサブ・ラウンドごとにそれぞれ等しくサンプル数が割り当てられる。各サブ・ラウンドでサンプルとなる FSU が、2 つの独立のサブ・サンプルとして新たに抽出される。したがって、8 つのサブ・サンプルが存在している。加えて、3894 個の FSU が「Schedule10.1」にもとづいて再調査されている（FSU はサブ・ラウンド 2、3、4 それぞれで 1298 個ずつである。これらはサブ・サンプル 1、3、5 にそれぞれ対応して図表

層化 2 段階抽出法のイメージ

資料：鈴木・高橋（1998: 143）。
9

ジャンムー・カシミール州からのサンプル村の抽出にあたっては、1981 年センサスの村リストが利用されている。1991 年センサスでみて無人となっている全ての村、バス
路線で 5 キロを超える場所にあるナガランド州の僻村やアンダマン・ニコバル諸島のアクセスが不可能な村は、第 55 次調査から除外されている。

9

経済経営研究71号

いる）10。
8 つのサブ・サンプルそれぞれにおいて、農村の抽出村と都市の抽出都市ブロックから、12 世帯が「Schedule 10」にもとづいて調査される。これとは別に、再調査される 3 つのサブ・サンプル（サブ・サンプル 1、3、5）において、同じ世帯が再度「Schedule 10.1」にもとづいて調査される。実際に調査された人
口数は農村部門で 50 万 9779 人、都市部門で 30 万 9234 人に達する。
つぎに、55 次調査における重要な用語の概念とその定義を解説する。
世帯（Households）：通常、生計をともにし、共通の台所で食事をともにする
人間集団が、世帯を構成する。ここで、「通常」（Normally）とは、一時的な滞在者が除外され、一時的な転出者が含まれることを意味する。したがって、寄宿舎生活を送っている子供はその両親の世帯からは除外され、居住している雇用者、居住している召使いや下宿人などはその世帯に属す。
「生計をともにする」
ことは、世帯の境界を判定するうえで「共通の台所で食事をともにする」ことよりも重要な基準である。
経済活動（Economic Activity）：国民生産に価値を追加する財・サービスの生産をもたらす全ての活動が、経済活動としてみなされる。経済活動は、市場向けの全ての財・サービスの生産、すなわち、報酬や利潤のための生産や、非市
場活動のなかでも自己消費のための 1 次産品の生産や固定資産の自己勘定での生産なども含む。人間の活動は、経済活動と非経済活動に区分され、さらに、経済活動は市場活動と非市場活動のサブカテゴリーに分けることができる。
活動状態（Activity Status）：ある人が調査対象期間において経済活動と非経済
10

ラウンドは、1、2、3、4 の 4 つのサブ・ラウンドからなる。各サブ・ラウンドから 2
つの独立したサンプル FSU が抽出される。すわなち、サブ・ラウンド 1：サブ・サン
プル 1 とサブ・サンプル 2、サブ・ラウンド 2：サブ・サンプル 3 とサブ・サンプル 4、
サブ・ラウンド 3：サブ・サンプル 5 とサブ・サンプル 6、サブ・ラウンド 4：サブ・サンプル 7 とサブ・サンプル 8 となるが、サブ・ラウンド 1、2、3 で調査されたサブ・サンプル 1、3、5 が「Schedule 10.1」にもとづいて 3 ヶ月後（次のサブ・ラウンド 2、3、4）に再調査されるわけである。

10

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

活動に参加している活動状況を意味している。以下の 3 つのカテゴリーの 1 つ、あるいは組み合わせとして、ある人の活動状況が把握される。
（1）仕事をしているか、上記で定義されている経済活動に従事している。
（2）経済活動には従事していないが、求職活動を継続的に行っているか、
仕事があればいつでも仕事をする意思がある。
（3）いかなる経済活動にも従事していないし、仕事があっても仕事をする
意思がない。
（1）と（2）が労働力であり、（3）が非労働力である。また、（1）が就業、（2）が失業を表わしている。
つぎに、失業（Unemployment）についてやや詳しく解説しよう。
NSS は、3 種類の失業概念を採用している。すなわち、「ふだんの状態」（UsualStatus: US）基準、「1 週間の状態」（Current Weekly Status: WS）基準、「1 日の状態」（Current Daily Status: DS）基準である。それぞれ、簡単に解説することにしよう。
US 基準での失業概念は、「メジャータイム基準」（Major Time Criterion）に従って、調査対象期間 365 日のうち相対的に長い間にわたって失業している状態を示している。これは、慢性的な失業を近似的に表すものである。しかしながら、
この「主たる状態」（Principal Status: ps）での失業者のなかには、「副次的な状態」（Subsidiary Status: ss）では仕事に従事している人も存在している。したがって、失業人数の推計値には、「主たる状態でかつふだんの状態での失業者」（Usually Unemployed According to the Principal Status （ps）: US-ps）と「副次的な状態を除いたふだんの状態での失業者」（Usually Unemployed Excluding theSubsidiary Status or US （adjusted）: US （adj.））の 2 種類がある。後者の概念
は、主たる状態で失業者であったとしても副次的な状態で就業していれば、それを就業と見做すものである。したがって、前者の概念よりも後者の概念の方が、失業率が低くでるわけである。

11

経済経営研究71号

図表 2
個人
A
B
C
D
E
F
G

月数
就業
5
4
4
4
3
0
1

失業
4
5
3
1
3
1
0

ふだんの状態の識別
非労働力
3
3
5
7
6
11
11

ふだんの主たる ふだんの副次的
状態
な状態
就業
失業
就業
就業
非労働力
就業
就業
非労働力
失業
非労働力
就業

NSSO は上記のような事例を利用して、ふだんの状態をどのように識別するのかを解説している。図表 2 によると、個人 A は 1 年間のうち 5 カ月間就業しており、就業期間が失業や非労働力の期間よりも長い。つまり、メジャータイ
ム基準でみて、個人 A は就業とみなされる。個人 B はメジャータイム基準でみて失業にあるので、副次的な状態が調査される。就業が 4 カ月、非労働力が 3カ月となっており、メジャータイム基準ではここから副次的な状態として就業が選択される。問題は個人 E のケースである。個人 E では、ふだんの状態は一見、非労働力としてみなされるように考えられる。ここで、NSS には「プライオリティ原則」（Priority Rule）というもうひとつ重要な基準がある。これは、
非労働力よりも労働力を、失業よりも就業を優先するものである。個人 E の場
合は労働力月数が 6 カ月、非労働力月数が 6 カ月であるので、労働力としてみなされる。さらに、労働月数の内訳をみると、就業が 3 カ月、失業が 3 カ月となっており、就業に高い優先順位が与えられる。NSS はこうした基準を「プライオリティ原則・プラス・メジャータイム基準」（Priority-Rule-cum-Major-Time
Criterion）と呼称している。
さらに、副次的な状態を除いたふだんの状態での失業者としては、個人 B が主たる状態で失業であったのが副次的な状態で就業になり、その分、社会全体の失業率が低くなることがわかる。
WS 基準での失業概念は、調査日前における 1 週間の平均的な失業をとらえ12

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

るものである。これは、慢性的な失業および US 基準では就業している人の、
労働市場の季節的変動によって引き起こされる一時的失業を示す。
DS 基準での失業概念は、調査日前 1 週間の 1 日における平均的な失業水準を示すものである。DS 基準は、（1）慢性的失業者の失業日数、（2）調査対象
週において一時的に失業した、US 基準での就業者の失業日数、（3）WS のプラ
イオリティ原則では就業者として分類される人の失業日数、などの失業に関す
る 3 つの側面をとらえている。したがって、DS 基準による失業概念は、WS 基
準よりも詳細なものであると考えられる。
加えて、NSS の失業の定義自体が、2 種類存在することを付記しておく。第1 のものは、「求職活動を行っている」（Seeking for Work）という失業の定義であり、第 2 のものは、「仕事があればいつでも就業する意思がある」（Available forWork）である。第 1 の「求職活動を行っている」定義は、先進国の失業定義に相当するものであるが、職業紹介所や民間の職業紹介サービスなどが依然十分に普及していない途上国においてはこの概念で失業を判定するのは妥当ではない。したがって、通常、インドで失業を考える場合には、「求職活動を行っている」定義に加えて、「仕事があればいつでも就業する意思がある」定義が利用されている。
最後に、いうまでもなく、失業率の定義は、労働力（就業者＋失業者）に対する失業者数の比率である11。
さて、質問票である「Schedule 10」と再調査のための「Schedule 10.1」の質
11

NSS では、非労働力よりも労働力に、そして、失業よりも就業に対して、高い優先度があたえられている。こうした優先度のつけ方を、NSS はプライオリティ基準（Priority
Criterion）と呼称している。就業の優先順位が最も高いため、たとえば、あるひとが、DS 基準でみて 1 週間のうち 6 日間失業していたとしても、たった半日だけでも就業しさえすれば、WS 基準では就業者としてカウントされてしまうわけである。また、こうしたプライオリティ基準のため、NSS の失業率が、外部の研究者による村落調査での推計失業率を大きく下回ることが問題視されている（National Statistical Commission
2001: 252; Lanjouw and Stern 1998: 444-449）。

13

経済経営研究71号

問内容を整理したのが、図表 3 である。
「Schedule 10」は、大きく分けて、世帯と世帯員の属性に関する質問項目群（ブロック 0 から 4）、世帯員の活動状態を詳しく調査している質問項目群（ブロック 5 から 8）と家計支出に関する質問
項目（ブロック 9）の 3 つに区別できる。とくに、雇用失業調査で興味深いのが、ブロック 6 から 8 までのフォローアップ質問であろう。ブロック 6 は 1 週間にわたって失業している者に対して、ブロック 7 は就業している者に対して、
その活動状態の質にまで立ち入った調査を行っている。さらに、ブロック 8 は、
ふだんの状態コード 92 の「家事のみに従事している」女性と 93 の「家事に従事し、家計での利用を目的とする財の自由採取（Free Collection）や縫製などにも従事している」女性に対する非労働力の内実を詳しく調べている。したがって、これらのフォローアップ質問によって、ふだんの状態・1 週間の状態・1日の状態などでは十分な補足ができない失業や雇用の質的な側面を知ることが
できる。

図表 3

Schedule10 と 10.1 の質問票の構成

visit 1Block
0 標本世帯の基本的な識別情報
1 標本世帯の識別情報
2 現地調査の摘要
3 世帯属性4 世帯員の人口学的属性と移住
5 1 世帯員のふだんの主たる状態
5 2 世帯員のふだんのの副次的な状態
5 3 調査日前の週における時間配分
一週間すべての日で失業している人に対する6
フォローアップ質問
1 ふだんの状態で就業している人に対する7
追加的な仕事に関するフォローアップ質問
2 ふだんの状態で就業している人に対する7
転職に関するフォローアップ質問
ふだんの状態コードで92あるいは93の女性に8対するフォローアップ質問
9 家計支出を記録するためのワークシート

visit 2Block
0 標本世帯の基本的な識別情報
1 標本世帯の識別情報
2 現地調査の摘要
4 世帯員の人口学的属性と移住
5 1 世帯員のふだんの主たる状態
5 2 世帯員のふだんの副次的な状態
5 3 調査日前の週における時間配分

さて、以下では、世帯員の属性に関する典型的な調査項目として教育関連の14

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

質問と、家計支出に関する質問の 2 つを解説したい。
教育にかかわる質問項目：NSS の教育水準は修了したコースを示すものである。たとえば、大学を中退した場合のひとの教育水準は、「上級高等学校」（Higher
Secondary）としてみなされる。教育水準のコード表は以下のようになっている。

図表 4

一般教育のコード表

教育なし
Non-formal Education Cources(NFEC)/Adult Education Centres(AEC)参加で識字
Total Literacy Campains (TLC)参加で識字
その他参加で識字
識字で初等教育以下
初等教育
中等教育
高等教育
上級高等学校
大学以上、農業
大学以上、工学
大学以上、薬学大学以上、その他

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13

技術教育のコード表は以下のようになっている。複数の技術教育の経験がある 場 合 に は 、 最 新 の も の が と り あ げ ら れ る 。 技 能 学 校 資 格 （ Technical
Diploma/Certificate）は、大学教育とは区別される。

図表 5

技術教育のコード表

技術教育なし農業・工学・薬学におけるtechnical degree
diplomaあるいはcertificate
農業工学
薬学
crafts
その他

1
2
3
4
5
6
7

15

経済経営研究71号

年齢が 30 歳未満の場合、現在、教育機関あるいは教育コースに参加しているどうかが調査されている。教育機関あるいは教育コースには通信教育も含む。
そのコード表は、つぎのようになっている。

図表 6

現在、教育機関や教育コースの参加している場合のコード表

現在、いかなる教育機関にも参加していない： 家計を補助するため
その他
かつて参加していたが、勉強を中断した：家計を補助するため
その他
かつて参加していたが、ドロップアウトした： 家計を補助するため
その他
現在、参加している：
NFEC/AEC
TLC
初等学校前
初等学校
中等学校
高等学校および上級高等学校
大学以上：
農業
工学
薬学
その他
diplomaあるいはcertificateコース：
農業工学
薬学
crafts
その他

11
12
13
14
15
16
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35

経済活動コードが 81 から 97（すなわち就業していないことを意味する）でかつ年齢が 15 歳以上のひとに、保有している技能（Skill）が調査されていることも付記しておこう（ここで技能とは、「市場性の技能」（Marketable Expertise）を意味する）。
つぎに、家計支出項目をみてみたい。
「Schedule 10」においても、下記で示す
ような家計支出調査を行っている。しかしながら、実際には、個票データで利用可能なのは、総額のみであり、個別品目の支出額はわからないことに注意し
たい12。

12

16

個別品目の支出額については、「Schedule 1.0」の家計消費調査の個票データを利用する必要があるが、第 55 次ラウンドでは雇用失業調査とは独立に抽出された家計消費調
査の標本世帯が調査対象となっている。

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

図表 7：消費の調査項目

17

経済経営研究71号

非耐久消費財については過去 30 日の支出額、その他サービスと耐久消費財については過去 365 日の支出額が調査されている。
「想起期間」（Recall Period）が品目ごとで異なっていることがわかる。頻繁に購入するものは調査日に近い期間を、1 年に何度も購入することがないものについては 1 年というより長い期間を調査対象にしている。こうした工夫を施すことによって、「記憶間違い」（Recall Error）をできるだけ少なくしているわけである。ただし、非耐久消費
財の消費に季節性がある場合、調査時点の季節性が反映されてしまう、というデメリットがある。
穀物消費については、家畜家禽による消費は除外されている。贈与や自由採取からの消費は地元の小売価格で、自家消費は庭先価格で評価して穀物消費額に算入することになっていることに注意しておく。
最後に、NSS でよく利用されている 2 つの用語「NSS 地域」（NSS Region）と「サブ・サンプル」（Sub-Sample）を解説したい。
NSS 地域：各州/UT は 1 つ以上の農業経済「地域」に区分される。1960 年に、全国が 48 地域に区分されていた。これは、作付けパターン、海抜と人口密度で類似した地域を州/UT ごとに分類したものである。1964 年に、計画委員会が 34の開発地域を提案したが、これは後に 64 地域にまで増加した。ISI の NSS 局が48 の NSS 地域と 64 の開発地域の構成を精査し、新しい地域を設定した。1965
年にそれらが関連官庁で再検討された。第 21 次ラウンド以降、この新しい地域概念が基本的に利用されるようになった。もともと 66 あった NSS 地域は第 55
次ラウンドまでに 78 にまで増加した（NSSO 2004a: 13-14）。
サブ・サンプル（Sub-Sample）：NSS では、独立した 2 つ以上のサブ・サンプ
ルが標本抽出されることがある。「独立した相互浸透サンプル」（Independent
Interpenetrating Sample）という概念は、マハラノビスが ISI で開発したものである。サブ・サンプルごとの推定量は、全サンプルを対象にした場合の推定量の有効性を検証するうえで有益である。サンプルごとの推定量に大きな相違が存18

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

在する場合、データの入力ミスなどの可能性があり、そうしたミスなどを容易に発見できるというメリットがある。NSS の標本設計では全体のサンプルを 2つ以上（通常 2 つ）のサブ・サンプルに分割している。初期の NSS のレポート
では、サブ・サンプルごとの推定量が公表されていた。

3.2

第 55 次ラウンドの標本設計

前項でも述べたように、NSS の第 55 次ラウンドにおいては、層化多段階抽出法（Stratified Multi-Stage Sampling）が、農村と都市の両方において適用されている。第 1 次抽出単位（First Stage Units: FSU）は、農村でセンサス村、都市で NSSO 都市フレームサーベイ（UFS）ブロックであり、第 2 次抽出単位（Second
Stage Units: SSU）は、小村グループ/サブブロック（Hamlet-Groups（hg）/Sub-Blocks（sb））である。最終次抽出単位（Ultimate Stage Units: USU）は、農村と都市の両方において世帯である。
FSU のサンプリングのための母集団名簿すなわち枠（flame）は、ごくわずかな例外があるが、農村については 1991 年センサス村リスト、都市については
UFS ブロックの最新リストである。
農村地域における FSU の層化（Stratification）：村リストにもとづいて、2 つの特別な層（Strata）が（1）極めてわずかしか人口が存在しない村、（2）極めて多くの人口が存在する村、を考慮することで形成される。正確にいえば、つぎのようになる。層 1：人口が 1 から 100 人規模の人口しかもたないすべての
FSU、層 2：人口が 1 万 5000 人規模の人口をもつ FSU。
上記 2 つの特別な層は、州のなかに散在しているが、それは州内のいかなる
行政上の区分にも限定されない。また特別な層は、最低でも 50 個の FSU が存在するのであれば形成される。もしそうでないのなら、これらの種類の村は以下で述べる一般層に含まれる。
層 1 と層 2 が形成されたあと、州/UT の残りの村は一般層を形成する。一般

19

経済経営研究71号

層の形成にあたっては、200 万人未満の各県が独立した層となるように努力がなされる。サンプル数が制限されているために、多くの層が形成できない場合には、NSS 地域（NSS Region）内の小さな複数県がひとつの層としてまとめられる。1991 年センサスでみて 200 万人を超える県は、通常、複数の層に分割される。
都市地域における FSU の層化（Stratification）：各 NSS 地域内で、1991 年センサスの人口をもとにして街（Towns）をグループ化することによって層が形成される。その際、以下のようなルールが用いられる。

図表 8

都市における層化のルール

層の番号 NSS地域内における層の構成
人口規模が100万人以上の都市1つにおける住宅地域(hospital area: HA)/工業地域
1,3,5(industrial area:IA)/市場地域(bazaar area: BA)ブロック（各NSS地域について最大3つのこうした都市が含まれる）
2,4,6 人口規模が100万人以上の都市1つにおけるその他ブロック
7 人口規模が5万から100万未満のすべての街(town)におけるHA、IAあるいはBAブロック
8 人口規模が5万から100万未満のすべての街(town)におけるその他ブロック
9 人口規模が5万未満のすべての街(town)におけるHA、IAあるいはBAブロック
10 人口規模が5万未満のすべての街(town)におけるその他ブロック

限られた標本数では多くの層を形成できない場合、層 7 の全ブロックが層 8に、層 9 の全ブロックが層 10 に編入される。
層への FSU の割当：全インドで、総計 1 万 384 個の FSU（6208 村と 4176 都
市ブロック）が調査のための中央サンプル（Central Sample）として抽出される。
実際の州/UT ごとの FTU の割当数は、表に示したとおりである。州/UT レベルのサンプル数は以下のように割り当てられている。

20

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

図表 9：標本抽出された農村と都市ブロック
州/連邦直轄領
Andhra Pradesh
Ar. Pradesh
Assam
Bihar
Goa
GujaratHaryana
H. P.
Jammu Kashmir
Karnataka
KeralaMadhya Pradesh
Maharashtra
Manipur
Meghalaya
Mizoram
NagalandOrissaPunjabRajasthan
SikkimTamil Nadu
TripuraUttar PradeshWest Bengal
A & N Islands
Chandigarh
D & N Haveli
Daman & Diu
Delhi
Lakshadweep
Pondicherry
All India

実際の調査数
農村
都市
432
320
74
21
291
71
611
190
16
24
208
232
96
64
140
80
131
84
232
208
240
168
432
264
352
440
64
56
80
32
39
72
40
24
295
88
184
160
272
168
88
24
352
360
86
48
791
391
384
288
24
16
16
64
16
8
15
16
16
96
7
16
24
32
6048
4125

（a）農村地域において、州/UT レベルでのサンプル数は、人口比に応じて農村層（Rural Strata）に割り当てられる。
（b）都市地域において、州/UT レベルでのサンプル数は、人口比に応じて 3
種類の街（Towns。すなわち、100 万人以上、5 万から 100 万人未満、5万人未満）に割り当てられる。NSS 地域内で 3 種類の街に割り当てられ21

経済経営研究71号

た標本サイズが、さらに（i）HA/IA/BA ブロックと（ii）その他ブロックの 2 種類の層に割り当てられる。その際、（i）の層に 2 倍の標本抽出率が与えられる。
サブ・ラウンドごとの割当：各州/UT の農村および都市部門に対するラウン
ド全体のサンプル数は、4 つのサブ・ラウンドに等しく割り当てられる。1 つのサブ・ラウンドで各層ごとに偶数のサンプル数が、割り当てられる。これは、2つの独立したサブ・サンプルになるような FSU の抽出を容易にするためである。
注記でも述べたように、サブ・サンプル番号は、サブ・ラウンド 1：サブ・サ
ンプル 1 とサブ・サンプル 2、サブ・ラウンド 2：サブ・サンプル 3 とサブ・サ
ンプル 4、サブ・ラウンド 3：サブ・サンプル 5 とサブ・サンプル 6、サブ・ラ
ウンド 4：サブ・サンプル 7 とサブ・サンプル 8 となる。55 次調査のひとつの特徴は、ローテーション・サンプリング計画（Rotation Sampling Scheme）の採用である。これは中央サンプル（Central Sample）のみの雇用失業データを収集するために行われた、NSS にとってはじめての試みである。この計画のもと、各サブ・ラウンドで抽出された FSU における 1 つのサブ・サンプルが、次期のサブ・ラウンドで再調査される。FSU それぞれから、雇用失業データを収集するために前期のサブ・ラウンドで調査された同じ世帯が、再度、雇用失業の詳細を得るために次期のサブ・ラウンドで調査されるのである。

図表 10

サブ・ラウンド、サブ・サンプルとスケジュール（Schedule）の対応
サブ・ラウンド（Sub-round）
1：1999年7-9月
2：1999年10-12月
3：2000年1-3月
4：2000年4-6月

22

サブ・サンプル（Sub-sample）
1,2
1
3,4
3
5,6
5
7,8

スケジュール（Schedule）
10
10.1
10
10.1
10
10.1
10

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

FSU の抽出：各サブ・ラウンドにおいて、各層からサンプルとなる FSU が、
2 つの独立したサブ・サンプルが得られるように系統抽出法、すなわち等間隔抽出法（Circular Systematic Sampling）によって抽出される。その際、利用される抽出確率は以下の 2 つである。
（a）層 1 を除くすべての農村の層に対しては、人口に比例した確率（Probability
Proportional to Population）が利用される（確率比例抽出）。
（b）すべての都市の層と農村の層 1 に対しては、等確率（equal probability）
が利用される。
つぎに、FSU 内における最終抽出単位（Ultimate Stage Units: USU）の抽出を解説することにしよう。
小村グループ/サブブロック（hamlet-groups（hg）/ sub-blocks（sb））の作成：
村/ブロックにおける推計現在人口（P）と非農業事業所数（E）に応じて、以下の表に述べるようなルールによって、FSU がさらにいくつかの小村グループ/
サブブロックに分割される13。

図表 11

抽出された FSU における集落グループ/サブブロック（hg/sb）の数

推計現在人口(P)1200未満1200-1999
2000-2399
2400-2799
2800-3199

13

Pを基準としてFSU内で形成されるhg/sbの数
1
5
6
7
8

非農業事業所数(E)
100未満
100-249
250-299300-349
350-399

Eを基準としてFSU内で形成されるhg/sbの数
1
5
6
7
8

ただし、ヒマーチャル・プラデーシュ州とシッキム州、さらにジャンムー・カシミー
ル州の Poonch、Rajouri、Udhampur や Doda の諸県においては、小村グループ数は以下の人口基準に応じて決定される：P<600 のとき 1 個、P=600 to 999 のとき 5 個、P=1000
to 1199 のとき 6 個、P=1200 to 1399 のとき 7 個、P=1400 to 1599 のとき 8 個、以下同様である。さらに、人口基準と事業所基準で得られた 2 つの数のうち、より大きい方が、FSU において形成される小村グループ/サブブロック数（D）としてみなされる。

23

経済経営研究71号

FSU 内におけるセグメント（segments）の形成：非農業事業所の最大の集積地となっている小村グループ/サブブロックが、世帯/事業所のリスト化のためにかならず抽出される。この小村グループ/サブブロックは、セグメント 1 としてみなされる。FSU の残りの（D-1）個の小村グループ/サブブロックから、さらに 2 つの小村グループ/サブブロックが等間隔抽出法（Circular Systematic
Sampling）によって抽出される（ここで、D とは小村グループ/サブブロックの総数である）。さらに、これらの抽出された 2 つの小村グループ/サブブロック
全体が、世帯のリスト化のためのセグメント 2 としてみなされる。世帯のリス
ト化は、FSU のセグメント 1 とセグメント 2 に対してのみ行われる。小村グルー
プ/サブブロックの形成を必要としない FSU は、データ収集と推計のためにセグメント 1 として取り扱われる14。
世帯のサンプリングのための枠（Flame）：FSU のセグメント 1 とセグメント
2 のすべての世帯が独立にリスト化される。この世帯リストが、サンプル世帯の抽出のための枠になる。
世帯の層化：あるセグメントでリスト化されたすべての世帯は、2 つの第 2次層（Second Stage Strata: SSS）に区分される。第 2 段階目の層 1（SSS1）を形成する「富裕世帯」と第 2 段階目の層 2（SSS2）を形成するその他の世帯である。農村部門において、世帯が自動車/ジープ・カラーテレビ・電話などのような特定の品目を所有しているか、ある限度を超えた土地/家畜を保有している場
合、その世帯は「富裕」とみなされる。都市部門において、1 人あたり月額消費額がある上限を上回る世帯が「富裕」とみなされる。
14

24

FSU 内のすべての世帯リストを作成するのには、相当な時間とコストがかかる。そのため、NSSO は FSU のなかからセグメント 1 とセグメント 2（2 つの小村グループ/サ
ブブロック）で合わせて合計 3 つの小村グレープ/サブブロックを抽出し、これらの母集団名簿を作成している。セグメント 1 とセグメント 2 の母集団名簿の作成にあたっては 1 人あたり月額消費額、耐久消費財、土地や家畜保有などに関する予備調査が実行され、それにもとづいて世帯の層化を行っている。さらに、この母集団名簿をもとに等間隔抽出法により世帯サンプルを抽出している。

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

世帯の抽出：サンプル世帯は、それぞれの枠（Flame）から等確率の等間隔抽出法（Circular Systematic Sampling）によって抽出される。等間隔抽出法のために、第 2 段階目の層 2（SSS2）の枠（Flame）において、世帯は、農村サンプルについては生計手段と土地所有階層ごとに、都市サンプルにおいては生計手段と 1 人あたり月額消費額の階層ごとに並べられている。ある 1 つの FSU におけるセグメント別でかつ層別における調査サンプル世帯数は、以下の図表 12 のとおりである。

図表 12

セグメント・第 2 次層別にみた標本世帯数

セグメント(segment)番号

第2次層(second stage stratum)番号
1
2
合計
hg/sgが形成されている第1次標本抽出単位(FSU)
1
1
3
4
2
1
7
8
hg/sgが形成されていない第1次標本抽出単位(FSU)
1
2
10
12

さて、以上見てきたように、NSS は単純無作為抽出法（Simple Random
Sampling）ではなく、複雑な層化多段階抽出法（Stratified Multi-Stage Sampling）
を用いて標本抽出を行っている。
それでは、得られた世帯レベルのデータをどのように集計すればよいのであろうか。ここでいう集計とは、サンプル世帯から得られた変数を合計することであり、たとえば、ある変数の州全体の集計値がいくらになるのかを推計するということである。
サンプル世帯の月額消費額から、州全体の月額消費額を推計する問題を考えることにしよう。極端な例を挙げれば、ある州からたった 1 世帯を等確率（すなわち、この場合 1/N となる。ここで N は州世帯総数）で抽出したとする。その場合、サンプルとして抽出された世帯の月額消費額 x1 に、その州の世帯総数（すなわち、抽出確率の逆数=N）を乗じれば、州全体の消費額が算出されるは25

経済経営研究71号ずである。それでは、同じ状況で 2 世帯（j=1,2）を抽出した場合はどうであろうか。この場合の各世帯の抽出確率は 2/N となっているので、州全体の月額消費額は(N/2)x1+(N/2)x2 と計算すればよい。同様に、n 世帯を抽出した場合には、

𝑁/𝑛 ∑𝑛𝑗 1 𝑥𝑗 となる。さらに、抽出確率 pi が層（i=1,2,...k）ごとに異なっている𝑘𝑛場合を考慮に入れれば、集計の公式は一般的に ∑𝑖 1 1/𝑝𝑖 ∑𝑗 𝑖 1 𝑥𝑖𝑗 のように書くことができる。実際の NSS における集計の公式は NSS が確率比例抽出法に加えて層化多段階抽出法を用いていることからかなり複雑なものになっているが、その公式の原理は以上のようなものである。
つぎに、NSS の集計の公式をみてみることにしたい。ノーテーションは以下のとおりである。

a=a 番目の層を示す添え字
r=r 番目のサブ・サンプルを示す添え字（r=1,2,...8）q=q 番目のサブ・ラウンドを示す添え字（q=1,2,3,4）
f=FSU として抽出された f 番目のサンプル村/ブロックを示す添え字
s=抽出されたサンプル村/ブロックにおける s 番目のセグメント（s=1,2）を示す
添え字
c=抽出されたサンプル村/ブロックにおける c 番目の第 2 次層（c=1,2）を示す
添え字。再訪問時における新世帯の場合 c=9 とする
j=抽出された j 番目のサンプル世帯を示す添え字
p=プールした推定量を示す添え字
z=母集団名簿から FSU を抽出するために用いられたサイズ
Z=ある層における母集団名簿の総サイズ
n=ある層でかつあるサブ・サンプル内で抽出されたサンプル FSU 数
L=調査されたサブ・サンプル数
D=農村/都市のサンプル FSU で形成された小村グループ/サブブロック数

26

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

H=第 2 次層の母集団名簿における世帯総数
h=その母集団名簿から抽出された世帯数

サンプルが調査票「Schedule 10」にもとづくときの集計の公式：
層 a（a=1,2,3）、サブ・ラウンド q（q=1,2,3,4）、サブ・サンプル r（r=1,2,...8）に属する世帯から得られた変数 y の集計値 ŷ は、第 2 次層が c（c=1,2,9）15 であるなら、次式によって与えられる。

𝑍𝑛

農村の場合： 𝑦𝑐𝑍𝑛

都市の場合： 𝑦𝑐

𝑛

𝑓 1
𝑛

1
𝑧𝑓

ℎ𝑓𝑠𝑐

2

𝐵𝑓𝑠𝑐
𝑠 1

𝑦𝑓𝑠𝑐𝑗
𝑗 1

ℎ𝑓𝑠𝑐

2

𝐵𝑓𝑠𝑐
𝑓 1𝑠 1

𝑦𝑓𝑠𝑐𝑗
𝑗 1

ここで、セグメント 1（s=1）に対しては 𝐵𝑓𝑠𝑐
対しては 𝐵𝑓𝑠𝑐

15

𝐷𝑓 1 𝐻𝑓𝑠𝑐
2

ℎ𝑓𝑠𝑐

𝐻𝑓𝑠𝑐
ℎ 𝑓𝑠𝑐

、セグメント 2（s=2）にである。

c=9 は再調査の際に、新しく形成された世帯を指す。この新しい世帯は調査票「Schedule10」にもとづいて調査される。

27

経済経営研究71号

図表 13：第 55 次ラウンド「全国標本調査」個票データの例示

世帯
世帯識別番号
番号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37

28

1120000110102
1120000110202
1120000110204
1120000110206
1120000120102
1120000120202
1120000120204
1120000120206
1120000120208
1120000120210
1120000120212
1120000120214
1120001110102
1120001110202
1120001110204
1120001110206
1120001120102
1120001120202
1120001120204
1120001120206
1120001120208
1120001120210
1120001120212
1120001120214
1120002110102
1120002110104
1120002110202
1120002110204
1120002110206
1120002110208
1120002110210
1120002110212
1120002110214
1120002110216
1120002110218
1120002110220
1120003110102

サブ サブ
第2次
第1次抽
・ラ ・サ
抽出 第2次 家計消部門 州 県 層 出単位
ウン ンプ
単位 層
費
番号
ド ル
番号
1
1
1 23
3
6 20000
1
1
2744
1
1
1 23
3
6 20000
1
2
584
1
1
1 23
3
6 20000
1
2
1272
1
1
1 23
3
6 20000
1
2
462
1
1
1 23
3
6 20000
2
1
3860
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
1048
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
2960
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
5160
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
1392
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
3264
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
704
1
1
1 23
3
6 20000
2
2
2037
1
1
1 23
3
5 20001
1
1
4710
1
1
1 23
3
5 20001
1
2
2646
1
1
1 23
3
5 20001
1
2
1896
1
1
1 23
3
5 20001
1
2
2496
1
1
1 23
3
5 20001
2
1
5472
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
704
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
726
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
710
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
1168
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
544
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
1310
1
1
1 23
3
5 20001
2
2
636
1
1
1 23
2
3 20002
1
1
1212
1
1
1 23
2
3 20002
1
1
4992
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
404
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
1660
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
666
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
2305
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
906
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
382
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
242
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
906
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
562
1
1
1 23
2
3 20002
1
2
1960
1
1
1 23
5
7 20003
1
1
1368

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

いま、第 55 次ラウンドの個票データから抜粋してきたデータを通じて、y を
家計の月額消費額（Monthly Consumption Expenditure）と見做して集計の公式の意味を考えてみたい。

（1）まず、図表 13 で網掛けをしている世帯の家計消費の集計に注目して、家計消費 y の集計を考えたい（単位はルピーであり、たとえば、世帯番号 18 の家
計消費額は月額でみて 704 ルピーである）。これは、サブ・ラウンドの番号が 1（すなわち 1999 年 7 月～9 月が調査対象期間）、サブ・サンプルが 1、部門が 1（農村）、州が 23（ケーララ州）、県の番号が 3（Wayanad 県）、第 1 次層の番号が 5、第 1 次抽出単位（すなわち抽出されたセンサス村）の番号が 20001、第 2
次抽出単位（すなわち抽出された小村）を表す第 2 次抽出単位（すなわちセグメント）が 2、第 2 次層が 2（すなわち「富裕世帯」以外の世帯）になっている。
したがって、単純に世帯番号が 18 から 24 までの世帯消費額すなわち 704 ルピー
から 636 ルピーまでの数値を合計すればよい。すなわち、
ℎ 𝑓𝑠𝑐

7

𝑦𝑓𝑠𝑐𝑗
𝑗 1

𝑦20001 2 2 𝑗
𝑗 1

となる。
（2）農村の場合、第 2 次抽出単位として通常、小村（hamlet）が抽出される。
その抽出方法としては、第 2 次抽出単位の番号が 1 になっている小村はかならず 1 つ抽出され、そのあとの残りの小村（第 2 次抽出単位の番号は 2）から 2つ抽出される。いま考えているのは、第 2 次抽出単位の番号が 2 の小村を考えているわけであるから、そのウェイトは

𝐵20001 2 2

𝐷200012

1 𝐻20001 2 2ℎ20001 2 2として与えられる。右辺左側の分数は「抽出された小村がどれだけの第 2 次層における小村を代表しているのか」、右側の分数は「第 2 次層のなかの抽出され29

経済経営研究71号

た小村の 1 世帯がどれだけの第 2 次層全体における世帯を代表しているのか」、を示している。
（3）集計の公式はサブ・ラウンド 1、サブ・サンプル 1、第 1 次層が 5、第 2
次層が 2 に属する世帯から得られた家計消費の集計値を意味するものである。
したがって、第 2 次抽出単位番号が 1 の家計消費も考慮しなければならない。
それは、世帯番号でみると 14 から 16 の世帯である。第 2 次抽出単位が 1 の小村は必ずサンプルとして抽出されるので、その標本ウェイトは

𝐻20001 1 2ℎ20001 1 2

𝐵20001 1 2と し て 与 え ら れ る 。 以 上 、 𝑦𝑐
ℎ

𝑍
𝑛

∑𝑛𝑓 1

1
𝑧𝑓

ℎ

∑2𝑠 1 𝐵𝑓𝑠𝑐 ∑𝑗 𝑓𝑠𝑐1 𝑦𝑓𝑠𝑐𝑗 に お け る∑2𝑠 1 𝐵𝑓𝑠𝑐 ∑𝑗 𝑓𝑠𝑐1 𝑦𝑓𝑠𝑐𝑗 までの意味を説明した。

（4）つぎに考えなければならないことは、第 1 次抽出単位すなわちセンサス村の抽出方法についてである。センサス村については確率比例抽出法が用いられている。すなわち、人口サイズが大きいセンサス村ほど抽出されやすくなっているわけである。したがって、標本ウェイトは標本抽出のときに用いられた人
口サイズの逆数になるわけである。これが、集計公式の 1/zf に相当する。第 2
次層が 2 で、第 1 次層が 5、サブ・ラウンド 1 でかつサブ・サンプル 1 となっている標本センサス村（f）で集計したのが ∑𝑛𝑓 1

1
𝑧𝑓

ℎ

∑2𝑠 1 𝐵𝑓𝑠2 ∑𝑗 𝑓𝑠12 𝑦𝑓𝑠2𝑗 に相当する。さらに、第 1 次層 5 のなかの全センサス村でみて、抽出された標本セン
サス村がどれだけのセンサス村を代表しているのかを示しているのが、集計公式の Z/n の部分になっている。Z が層のなかのセンサス村総数、n が層（かつあるサブ・サンプル）から抽出されたセンサス村の標本数である。

以上のように、集計の公式は標本設計に対応して複雑なものになっている。
しかしながら、実際には、上記のような複雑な公式を利用することは稀である。
なぜなら、NSS は個票データのなかに、あらかじめ、標本世帯（あるいは標本30

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

個人）が一体どれだけの世帯（個人）を代表するのかを示す標本ウェイト（sampling weight）を添付しているからである（NSS では、標本ウェイトのことを復元乗数（multiplier）と呼称している）。標本世帯がインド全体の世帯を何世帯代表しているのかがわかる。この標本ウェイトを用いれば、変数の集計や平均などの統計量を計算するのが容易になる16。

４．NSS 個票データの利用
インドの統計制度全般に関する状況と問題点を検討したインドの国家統計委員会（National Statistical Commission）は、NSS の雇用失業調査について雇用変数の推定値に関して標準誤差を提供すべきであると勧告している（National
Statistical Commission 2001: 256）。しかしながら、NSSO もその後継機関である
NSO も、依然として標準誤差を報告書に明記していない。そこで、以下では、第 55 次ラウンドの NSS の雇用失業調査の個票データを実際に用いて、その標本設計に対応した推定値の標本誤差を試算したい。
われわれは、ここで標本ウェイト（復元乗数）を明示的に利用する。標本ウェ
イトは先にも述べたように、世帯を単位とした場合には抽出された各世帯がインド全体で何世帯を代表しているのかを示すものである。したがって、世帯の標本ウェイトを総計すれば、インド全体の世帯数が得られることになる。
すでに解説したように、NSS の標本抽出は第 1 段階目から第 3 段階目までのすべての段階において単純無作為抽出法ではなく、系統抽出法が用いられている。標本調査法に関する研究書によれば、系統抽出法において推定量の標準誤差の不偏推定量を求めることは不可能である（土屋 2009: 45-47; 松田・伴・美添 2000: 24-25）。実際には、標本抽出にあたって単純無作為抽出法を用いたと
16

ただし、標本調査ができなかった世帯サンプルが存在するため、データに格納されている復元乗数をそのまま標本ウェイトとして利用することは通常できない。NSS 個票
データと一緒に添付されているレイアウトファイルの指示に従って、復元乗数の値を修正し、正しい標本ウェイトを作成しなければならない。

31

経済経営研究71号

見做して、推定量の標準誤差を計算することが多い（土屋 2009: 47; 松田・伴・
美添 2000: 26-27）。したがって、本研究ノートも、以下では標本抽出について
単純無作為抽出法の利用を仮定する17。
Stata は、こうした標本設計に対応したデータ管理や統計分析のための一連のコマンド群を用意してくれている。このコマンド群は、svy コマンドと呼称されている。最後に、この svy コマンドを利用して、復元乗数をはじめとする標
本設計に対応した個票データの処理法を解説したい（以下の記述にあたっては、
Stata のレファレンスマニュアル（StataCorp 2017）に依拠する）。
標本調査の個票データは、（1）標本ウェイト（Sampling Weights）、（2）クラスター標本抽出（Cluster Sampling）、（3）層化（Stratification）の 3 つで特徴付けられる（StataCorp 2017: 3-4）。

（1）標本ウェイト（Sampling Weights）：標本調査において標本はランダムに抽出されるが、各標本に異なる抽出確率が割り当てられていることがある。ウェイトとは、この標本抽出確率の逆数のことである。統計量を計算する際には、このウェイトで調整される必要がでてくるだろう。標本 j のウェイトが wj だとすると、標本 j は母集団の wj 単位を代表することになる。ウェイトを無視して統計的な推定を行うと、推定に偏りがでてくることがある。標準誤差の計算、さらには検定と推測などを行ううえでも、ウェイトを用いなければならない。
（2）クラスター標本抽出（Cluster Sampling）：多くの標本調査において個人は
17

32

標準誤差の計算にあたって、系統抽出法に代えて単純無作為抽出法を仮定することは、必ずしも恣意的な訳ではない。土屋（2009: 63-65）によれば、系統抽出法を実行する
前に、母集団における枠（Frame）内で要素を事前に無作為に並べ替えておくと推定量の分散を近似的に求めることができ、さらにそれは単純無作為抽出法のそれと近似的に一致することが知られているからである。実際、標本調査法の実践的な側面を丁寧に解説している鈴木・高橋（1998：第 II 部）は、統計数理研究所が実施した系統抽出法による標本調査における標準誤差の推定にあたって、単純無作為抽出法を仮定している。

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

独立に標本抽出されるわけではない。ひとかたまりの人数からなる個人がグ
ループすなわちクラスターとして抽出される。クラスターのなかでさらにクラスターが存在することもある。たとえば、郡がクラスターとして標本抽出されたあと、クラスター内の市町村が標本抽出され、抽出された市町村から世帯な
いしは個人が標本抽出される場合など、である。標本抽出の第 1 段階目のクラ
スターのことを、第 1 次標本抽出単位（Primary Sampling Units）と呼ぶ。クラスター標本抽出は個人や世帯を単位とした標本抽出よりも推定量の標本ごとの変動が激しい。標準誤差の計算、さらには検定と推測などを行ううえでは、こうした変動を考慮に入れなければならない。
（3）層化（Stratification）：標本は、複数のクラスターからなるさまざまグルー
プから別々に抽出される場合が多い。こうしたグループのことを層（Strata）と呼ぶ。たとえば、ある州の 254 からなる郡を都市郡と農村郡の 2 つの層に分ける。都市の層から 10 の郡が、農村の層から 15 の郡が抽出される。標本抽出は層に対して独立になされる。層の区別は、標本調査を行う前の段階でなされているわけである。したがって、層は統計的に独立であるものとして分析することが可能となる。個々の層が母集団全体よりもより均質的であるならば、こうした均質性によって標本誤差がより小さくなることが知られている。

クラスター抽出法と層別抽出法の精度の高さに関する特徴は、ちょうど逆になることに注意しておく。クラスター抽出法の場合、クラスター内での相関が低くクラスター間での相関が高いときに、より高い精度の推定値が得られる。
これとは逆に、層別抽出法の場合、層内での相関が高く層間での相関が低いときに、推定量の精度が高まるのである（松田・伴・美添 2000: 40）。
また、非復元無作為標本抽出の場合、分散あるいは標準誤差を推定する際には、有限母集団修正（Finite-Population Correction: FPC）を指定する必要があることに注意しておこう。

33

経済経営研究71号

さて、以下では、NSS の第 55 ラウンドの個票データを用いて、家計の平均
月額消費額とその標準誤差の推定を行うが、svy コマンドを利用するために、次の仮定を置くことにする。

（1）第 1 次抽出単位（FSU）（センサス村）から第 2 次抽出単位（SSU）（小村）の抽出に関しては、利用できる資料が存在しないので、ここでは FSU から最終抽出単位（USU）である世帯が抽出されると仮定する。
（2）第 1 段階目の層は、NSS の標本設計を忠実に再現することがデータの制約からできないため、県とする。第 2 段階目の層はセグメントと第 2 次層（Second
Stage Stratum: SSS）を重ね合わせたものとする。
（3）第 1 段階目の有限母集団修正（FPC）を作成するには、第 1 次層として仮定した県に平均でいくつ村があるのかということと、そのうち NSS で調査されている村がいくつあるのかという情報が必要である。抽出された村の数を県全体の村の数で割ることで、FPC を作成することができる。まず、各県の村の数をデータにする。各県の村の数は NSS ではなくセンサスのレポートに記載されている情報を使用する。ここでは 1991 年センサスを利用する。センサスに記載されている県と NSS に記載されている県を紐づけるためには、県ダミーを統一する必要がある。このため、州を表す変数 State と、州の中の県の通し番号を表す変数 District を足し合わせ、数字 4 桁で県が一意に定まる変数 State_Districtを作成した。NSS のレポートには、各県ごとに抽出された村の数が記載されているので、そのデータにセンサスの県内の村の数のデータを組み合わせる。一部合致しないデータもあるため、そのような村の情報は使用しない。
（4）第 2 段階目の FPC（FPC2）はつぎのように作成する。NSS の個票データ
からは実際に抽出された世帯数を容易に計算できる。それを村の世帯総数で割れば、FPC2 を求められる。しかしながら、村の世帯総数に関する正確な情報は手に入らないため、ここでは FPC2 を近似的に作成する。抽出世帯の復元乗

34

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

数を足し合わせることで、県全体の推定世帯数を計算する。復元乗数は県の中の抽出村（FSU）の中の第 2 次層ごとに異なっている。計算した県全体の推定世帯数を県の村の数で割ることで、ある県の 1 村あたりの平均世帯数を計算することができる。サンプルにおける平均世帯数が母集団における平均世帯数と完全に一致しているという強い仮定の下ではあるが、これを村の世帯総数の代用とする。FPC2 の近似値として、同一村（FSU）かつ同一属性（第 2 次抽出単
位番号および第 2 次層が同じ）の抽出世帯数を、ある県の 1 村あたりの平均世帯数で割ったものを使用する。
（5）サンプルは農村世帯のみに限定する。

つぎに、svy コマンドを使用するために必要ないくつかの変数の作成方法について説明する。NSS 第 55 次ラウンドの Block 3.1 の個票データを使用する。
Block 3.1 は世帯レベルの情報が格納されており、具体例として世帯の一人あた
り月消費支出（Monthly Per Capita Consumer Expenditure: MPCE）を使用する。
ここでは、この農村家計の MPCE の平均と標準誤差を計算する。
第 1 段階目の標本抽出法を使用する場合、svy コマンドは次のようになる。

svysethhid[pweight= Wgtwaru4 ], fpc(FPC) strata( State_District )

hhid は、世帯ごとに固有の世帯 ID である。ここで hhid が抽出単位を示す変数 と な る 。 Wgtwaru4 は 、 NSS デ ー タ に あ る 復 元 乗 数 （ 標 本 ウ ェ イ ト ）Wgt_SR_comb を 4 で割ったものである。4 つのサブ・ラウンドの平均をとるのは、NSS データの添付文書による指示の通りであり、世帯数を正確に復元するために行った。そして有限母集団修正として、前節で作成した FPC を指定する。
層は県を示す変数 State_District であり、これによって先ほど作成した FPC のデータと紐づける。

35

経済経営研究71号

第 2 段階目の標本抽出法を使用する場合、svy コマンドは次のようになる。

svysetfsu_no[pweight= Wgtwaru4 ], strata( State_District ) fpc( FPC )|| hhid,singleunit(certainty) fpc(FPC2) strata( STG2_NO )第 2 段階目の標本抽出法を使用する場合、第 1 次抽出単位は村、第 2 次抽出
単位は世帯ということになる。したがって、第 1 次抽出単位は県の中の村を示
す変数 fsu_no、第 2 次抽出単位は世帯を表す変数 hhid を使用する。標本ウェイ
トは、第 1 段階目の標本抽出法と同様に Wgtwaru4 を使用する。第 1 段階目の層と有限母集団修正は State_District および FPC である。
また、第 2 段階目の層を表す変数 STG2_NO を作成する。作成には、FSU 内
におけるセグメントを表す Seg_no と Block 3.1 にある Stg2_stratm を使用する。
Stg2_stratm は、第 1 次抽出単位の中での通し番号であるため、fsu_no および
Seg_no と組み合わせて変数を作成する必要がある18。
実際の計算にあたっては、これらの変数を作成したのちに FPC データと組み合わせる。FPC が 1 を超えている場合には機械的に FPC を 1 と定義する19。FPCを計算したデータと一致しない州や県があるため、一致しなかった世帯はサン
プルから脱落させる。たとえば、センサスに記載されている村より、NSS で抽出されている村の方が多いケースが少数ながらある20。したがって完全に一対一対応しておらず、FPC は 1 を超えてしまうこともあるが、FPC は定義上 0 か
ら 1 の間になければならない。

18

Stg2_stratm が 1 の場合は、より精度の高い推定量を得るために抽出された富裕世帯のサンプル、2 の場合はランダムに抽出された世帯のサンプルである。
19
もし FPC が 1 であれば、県の中の全ての村が NSS で抽出・調査されているということになる。
20
原因としては、センサスの調査時期と NSS 第 55 次の調査時期に 10 年近い差があることが挙げられよう。

36

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

オプションとして、singleunit（certainty）をつける。svy コマンドのデフォル
トに設定されている singleunit（missing）では、標準誤差が欠損してしまう。
singleunit（certainty）とオプションをつけることで、第 1 次標本抽出単位が単一である層は標準誤差に寄与しないものとする。
svy コマンドを利用した農村における MPCE の平均とその標準誤差の結果は、つぎの図表 14 でとりまとめた。

図表 14：標本設計に対応した農村世帯の一人あたり月消費支出と標準誤差

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

手法

段階

svy
svy
svy
svy
svy
svy
svy
svy
sum
sum

1
1
1
2
1
1
1
2
-

有限母集 標本ウェ
第1次層
団修正
イト
×
〇
×
×
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
〇
×
×
×
×
×
〇
〇
×
〇
〇
×
〇
×
〇
-

第2次層

平均

標準誤差

〇
〇
-

480
480
480
480
528
528
528
528
528
480

1.816
1.737
1.702
3.276
1.544
1.446
1.404
2.021
1.544
1.267

注1：観測数は65672である。標本ウェイトの合計（すなわち農村世帯総数の推定値）は約1億2661万である。
注2：番号の1から8がsvyコマンドを、番号9と10がsumコマンドを利用して推定した結果である。

ここから、以下の諸点を指摘したい。

（1）有限母集団修正（FPC）を指定した場合、標準誤差は小さくなる。
（2）層（Strata）を指定した場合、標準誤差は小さくなる。
（3）標本ウェイトの有無によって、MPCE の平均値は著しく異なる。家計消費は標本ウェイトを用いた場合が 480 ルピーに対して、用いていない場合が 528ルピーとなっている。すなわち、10％程度標本ウェイトを付けない場合が高いのである。これは、B.S.ミンハースたちの研究によって、第 43 次ラウンドから

37

経済経営研究71号

より高い精度の民間消費額を得るために「富裕世帯」の抽出確率を高めている
ことから生じている（NSSO 2004a: 19）。当然、正しい手続きは、標本設計に対応して標本ウェイトを付けて推定することである。
（4）2 段階で計算したほうが、標準誤差は大きくなる。たとえば、1 段階の番
号 3 と 2 段階の番号 4 の標準誤差を比べると、後者は前者の 1.9 倍にも達する。

本節での平均と標準誤差の推定は、NSS の標本設計を完全に復元しているものではないが、にもかかわらず、標本設計に対応した推定と対応しない推定では軽視できない乖離が生じることは理解できるであろう21。

５．おわりに本研究ノートは、1999-2000 年度を調査対象時期としている第 55 次ラウンドの NSS 雇用失業調査の紹介を通じて、その個票データの性格とその処理方法の一端を解説してきた。個票データは情報量が膨大な分、実際にこれを利用して分析をして研究論文を書くとなると、異常値やミスコードの処理をはじめ、変数の加工整理作業・データのくせの理解・分析手法の選択とその理解などで軽視できないほどの時間と労力がかかる。
ひとりの研究者が分析できる NSS 個票データの範囲は、いかなる優秀な研究者であろうとも限定的であろう。研究者コミュニティ内で NSS 個票データが広く利用され、その知見がインドの社会経済発展の実態解明に向けた共通財産になることを期待したい。そのためにも、関連研究者はその長所と短所をしっかり把握する必要がある。本研究ノートがそのささやかな一助になれば幸いであ
る。

21

38

本節で利用した Stata の do ファイルと dta ファイルが必要な場合は、著者に電子メー
ルで連絡をされたい（takahirodevelop@gmail.com）。

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

参考文献
（英語）
Deaton, Angus and Valerie Kozel (eds.) (2006). The Great Indian Poverty Debate, Laxmi
Publications.
Lanjouw, Peter and Nicholas Stern (eds.) (1998). Economic Development in Palanpur over Five
Decades, Oxford University Press.
National Sample Survey Organisation (NSSO) (2001a). Employment and Unemployment
Situation in India 1999-2000, NSS Report No. 458, Government of India.
National Sample Survey Organisation (NSSO) (2001b). Concepts and Definitions Used in NSS,
Government of India.
National Sample Survey Organisation (NSSO) (2004). Evolution of the Sample Design in the
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39

経済経営研究71号

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40

インド全国標本調査（National Sample Survey: NSS）の個票データ（佐藤・山本）

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標本抽出法』朝倉書店。

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中村平治（1972）『インド現代史の展望』青木書店。
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林光洋（2019b）「インドにおける都市・農村内および都市・農村間の消費支出格差」『経済学論纂』59（3, 4）、435-457頁。
林光洋（2020）「アジア途上国における都市・農村間消費支出格差と教育の役割」『経済学論纂』60（3, 4）、151-170頁。
藤森梓（2011）「インド繊維産業小規模事業所の生産性分析」『アジア研究』57（3）、41-54
頁。
藤森梓・上池あつ子・佐藤隆広（2010）「インド小規模製薬企業の技術的効率性に関する実証分析」『国民経済雑誌』202（2）、67-88頁。

41

経済経営研究71号

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松田芳郎・伴金美・美添泰人（編）（2000）『講座ミクロ統計分析2：ミクロ統計の集計解
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三村聡・佐藤隆広（2003）「インドにおける人口決定要因分析」『経済学雑誌』104（1）、1-34頁。
山中高光（2014）「インドの家計消費パターンの動向について」『アジア市場経済学会年報』、17、99-111頁。
柳澤悠・水島司（編）（2014）『激動のインド④農業と農村』日本経済評論社。
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42

日本の人事管理研究における関心の推移：
1971 年から 2019 年の研究成果の体系的文献レビュー

江
田
余

夏
中
合

幾多郎（神戸大学）
秀 樹（同志社大学）
淳（名古屋市立大学）

１．はじめに
本稿では、近年の社会科学領域において普及しつつある、計量書誌学（bibliometrics）的な手法を活かした「体系的文献レビュー（systematic literature
review。以下、SLR）」、すなわち計量的な文献レビューを、過去約 50 年間の日
本の人事管理研究を対象に行う。日本の人事管理研究は何に関心をもち、論じてきたのかを明らかにすることをを目指す。
これまでの人事管理研究における先行研究レビューは、必ずしも体系的になされてこなかった。これまで、人事管理研究全般に加え、人事管理と業績のリンク（Dyer and Reeves, 1995; Jiang et al., 2012; Paauwe and Boselie, 2005）、戦略的人事管理（Lengnick-Hall et al., 2009; Way and Johnson, 2005; Wright and MacMahan,1992）などの特定の概念や、報酬（Gupta and Shaw, 2014）や採用（Ryan and Ployhart,2014）や労使関係（Godard and Delaney, 2000）などの特定の人事機能に着目したレビューが行われてきた。そこでは、レビュー対象となる先行研究の収集や、収集された先行研究の要約・紹介のあり方が、著者の関心・志向や情報収集力、言わばバイアスに強く規定されがちなものであった。
もちろん、従来のレビュー研究の全てをバイアスがかった無益なものとする

43

経済経営研究71号

指摘（e.g. Tranfield et al., 2003）は、必ずしも正当ではない。これらによって研究領域の非線形的・不可逆的な進展・変化につながる洞察（insight）が得られる可能性がある上、実際にそうした洞察が度々産出されてきた。ただし、「これまでどのような議論がなされてきたのか？」「従来の議論を踏まえ、今後いかなる研究上の問いが設けられるべきか？」といった問いへの答えを見出すレビュー手法には、従来のものとは別のものがあってもいいし、研究成果をオンライン上で利用しやすくなった昨今、SLR が各研究領域で実施されるようになり、人事管理研究もその波の中にある。
本稿では、SLR を通じて、日本の人事管理研究の「これまで（状況把握）」について、おおよそ 15〜20 年単位での時代区分ごとでのトレンドの変化を指摘する。そして、トレンドの変化を踏まえて、研究の「これから（方針提案）」について、具体的な提示を行う。人事管理研究についての従来の SLR では、言語的な制約もあり、日本の人事管理研究が検討対象とされることはなかった。中
国語文献を分析した数点の例外を除き、非英語文献を分析対象としたものは存在しない。日本の人事管理対象を SLR の対象としたところに、本研究の最大のオ リ ジ ナ リ テ ィ が 存 在 す る 。 ま た 、 SLR を 行 う に あ た っ て 計 量 書 誌 学（bibliometrics）的な分析手法を用いた事例はまだそれほど多くなく、それも本稿の特徴だと言える。
本稿の冒頭では、日本の人事管理研究は何に関心をもち、論じてきたのかを明らかにするという研究目的を示した。以下では、この目的に即した 3 つの研
究課題（RQ）の解明を目指す。同一のデータセットについて異なった手法で分析を行うことになる。

44

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

RQ1 日本の人事管理研究はどのような学術領域を背景にして産出されてきたのか？

雇用や労働・仕事に関する諸規則としての人事管理については、経営学のみならず、経済学、社会学、心理学、法学など、多様な学術領域で関心が持たれてきた。そのため、一言で人事管理研究といっても、問題関心や使用する理論、分析手法などの面で、ベースとする学術領域の違いに応じた多様性が観察されるだろう。そこでは、特定の学術領域を背景にした研究が大半を占めつつも、複数領域を股にかけるような学際的な研究も存在するだろう。

RQ2 日本の人事管理研究はどのような事象や概念に関心を持ってきたのか？

人事管理がさまざまな活動の複合体であり、人事管理研究は各活動およびその複合体について概念的な検討を行なってきた。本稿では、日本の人事管理研究において登場してきた、人事管理上の活動やそれに関する概念に関する語句の登場頻度、そして語句間の共起関係に着目し、研究者コミュニティが有してきた様々な視点や、視点の有し方の推移を解明する。RQ1 では各研究が依拠する学術領域に着目して研究者コミュニティの関心の推移について検討するが、RQ2 はそれをより具体的に検討する形で補完するものである。

RQ3 日本の人事管理研究はどのような文献をベースに知見を蓄積してきたのか？

ある研究の特徴は、それがどのような先行研究の知見の上に成立しているのかによっても、理解できる。近年、研究成果の価値を図る指標として、それがどれだけ権威のあるジャーナルに掲載されているか、いかなる賞を受賞

45

経済経営研究71号

したかに加え、他の研究者にどれだけ引用されているか、ということも着目されている。このことは、研究領域を構成する文献の本体のみならず、それらが引用している文献のリストからも、研究領域の動向が把握できることを意味する。本稿でも、そうした研究トレンドを鑑み、日本の人事管理研究の全体としてどのような文献を引用してきたのかを確認することで、研究関心の持たれ方やその推移について検討する。
本稿では、以下のような順序で議論を行う。第 2 節では、人事管理研究におけるこれまでの SLR について、特に用いられてきた手法や導出された知見をベースに確認した上で、本稿の分析方針を示す。第 3 節では、本稿で用いるデータベースとその構築手順、さらには分析手法について紹介する。第 4
節から第 6 節では、3 つの RQ に基づいた分析結果について、それぞれ検討する。第 7 節では統合的な討議に加え、今後の研究に向けた展望を示す。

２．人事管理研究における体系的文献レビューのレビュー
2.1

体系的文献レビューの特徴と意義価値があると研究者が判断する先行研究や研究動向を深く読み込み、紹介するというのが、文献レビューの基本的な手法でありつづけてきた。人事管理研
究においても、特に「戦略的人事管理論」の興った 1980 年代以降、多くの読み手の研究理解を刷新し、深めるという意味での良質な「質的」レビューが生み出されてきた（e.g. Delery and Shaw, 2001; Lengnick-Hall et al., 2009; Wright andMcMahan, 1992）。
しかし近年、そうした手法に対して、人事管理論、ひいては経営学や社会科学全般で批判が集まるようになった。例えば、経営学領域における批判の嚆矢となった Tranfield et al. (2003)は、伝統的な先行研究レビューのあり方について、再現可能性、科学性、透明性を欠いた物語的なもの（narrative）として、否定的な評価を下した。既存の断片的な研究成果（のうち、特定の基準をクリアし46

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）たもの）をくまなく集め、それらの知見を総合して普遍的な妥当な結論を導く
出すための体系的な（systematic）研究プロセスが、医学領域ではすでに標準となっており、経営研究でも行われるべきとした。Tranfield et al. (2003)は、SLR
を通じて生み出された知識こそが、事実に基づいた（evidence-based）偏りなきものであり、科学的厳密性（rigorous）と実践的妥当性（relevance）の双方を持ちうる、と結論づけている。
一般的な SLR の手順は、以下のようなものである（Briner, 2011; Denyer andTranfield, 2009; Madden et al., 2018）。
（1）SLR の進め方に直結する適切なリサー
チ・クエスチョンを設定する、（2）研究課題の解明に直結するエビデンス（先行研究）を検索し所在を特定する、（3）明確な基準に沿って検討対象となる先行研究を絞り込む、（4）検討対象として絞り込まれた先行研究から分析データ（論文情報）を系統的に抽出・整理・評価する、（5）分析結果をまとめた上で提言として報告する。情報技術の進展に伴い多数の研究成果が Web of Science
や ProQuest などのオンラインデータベースで閲覧可能になり、入手が容易になったことが、こうした分析手法の実施の裏付けにある。
一言で SLR と言っても様々な手法が存在することが指摘されており、Rousseau et al. (2008)の分類に従うと、メタ分析も「集約的（aggregative）」な SLRと呼べる。近年広く普及しているメタ分析ではあるが、分析の枠組みや方法論や枠組みが異なる研究を比較検討することが困難になる、という弱点がある。
近年の人事管理研究では、情報化の進展や地球全体の持続可能性への関心の強ま り に 対 応 し た 研 究 が 、（ 特 に 海 外 で は ） 増 え つ つ あ る （ Santana and
Lopez-Cabrales, 2019; Vrontis et al., 2021）。こうした萌芽的な研究領域では、学問的バックグラウンドや研究方法論が特に多様になりやすい。こうした研究領域の特徴、あるいは人事管理論全体での位置を特定するには、研究者が実際の分析の中でアドホックに先行研究を分類・検討する枠組みを創出するような、
メタ分析よりも解釈学的な SLR が有効であると言えよう。こうした省察的な研47

経済経営研究71号

究実践は、上述の 5 段階の分析手順の全ての段階で生じうるものである。分析
プロセスの透明性や妥当性を高めるため、検索語句のリストの確定、最終的な確定までのサンプルサイズの変化、評定者間信頼性を高めるための共同研究者間での作業分担や作業結果の照合、第三者によるチェックなど、特に（2）から（4）の過程で生じたことを明記する研究も多い（e.g. Gallardo-Gallardo et al.,2015; Hohenstein et al., 2014）。計量書誌学（bibliometrics）という手法を用いた、
より計量的な分析に傾斜した論文も存在する（e.g. Dabic et al., 2015; Markoulli etal 2017; Santana and Lopez-Cabrales, 2019）。
経営学領域における「事実（エビデンス）」重視の流れ（Rousseau et al., 2008;
Rynes et al., 2018）もあり、SLR は人事管理論においても徐々に行われるようになり、特にこの数年はその傾向が顕著である。筆者らが Web of Science で人事管理論の SLR について検索し、検索結果を慎重にスクリーニングしたところ、
インパクトファクターが付与された経営管理領域の雑誌に掲載された英字論文
は、2021 年 9 月 25 日時点で 63 件存在していた1（付属表参照）。そのうちの 7
1

Web of Science で論文を検索するにあたっては、まず、検索結果の絞り込み条件を設定した。
（1）SSCI (Social Science Citation Index)が付与されたインパクトファクター付きの雑誌であること、（2）Management 領域の雑誌とカテゴライズされていること、（3）英語で書かれていること。検索窓には、（1）TS=("human resourc* management" AND"systemati*" AND "review") 、 お よ び （ 2 ） TS=("human resourc* management" AND"bibliometri*")という 2 種類の文字列を入力した。TS は、検索範囲を論文のタイトル、
サマリー、キーワードに絞り込むための指示である。""を付与することで、その内部の記述に完全一致する単語あるいは複合語を含む論文を抽出する。AND により、その前後の単語・複合語の双方が含まれる論文を抽出する。そして*は、その部分にいかなる文字群が入ることも許すものである。例えば、resourc*には、resource と resources の双方が含まれる。
検索用の第一の文字列により 105 件の論文が、第二の文字列により 19 件の論文が抽出された。必要に応じて論文の本文に目を通しながら、人事管理を中心的な論題としていない論文を分析対象から除外した。分析対象論文は、第一の文字列に対応するものが 54 件、第二の文字列に対応するものが 12 件で、重複は 3 件であった。
上記のような経緯であるため、systematic literature review や bibliometrics といった用語の記載がないにもかかわらず、実際にそういった分析を行っている研究を分析事例から除外していることがある（e.g. Deadrick and Gibson, 2007; 2009 Jiang and Messersmith

48

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

割弱（63 件中 42 件）が 2019 年以降の公刊、ないしはその予定であった（図 1）。
SLR が研究スタイルの一つとして定着しつつあることがうかがえる。

2.2

人事管理研究における分析事例

上記 63 研究が扱うテーマは、極めて多岐にわたっている。人事管理研究全体の動向を捉えようとするものから、特定のトピック（理論、活動領域、分析対
象など）に関する研究に着目するもの、さらには人事管理と他の経営管理領域（例えば生産様式）の関係性に関する研究まである。

図1

人事管理研究における体系的文献レビューの刊行数2

頻繁に利用される論文データベースとして、EBSCO、Google Scholar、JSTOR、
ProQuest、Scopus、Web of Science などがある。Elsevier、Sage、Springer など、

2018）。しかし、手順を明確にしがたいこういった文献の捕捉作業は、本稿では行っていない。なお、systemati*と review を別の検索語句としたのは、SLR に対応するものとして systematic review という省略的な用語を用いるケースが少なからず見られたためである。
2 2021 年 9 月 23 日時点で刊行予定だったものは、その後実際に刊行された（確認年月日
2022 年 3 月 1 日）。

49

経済経営研究71号

大手学術出版社のデータベースが利用されることもある。被引用回数などの情報入手の容易さ、視認性やアクセスのよさから、特定のジャーナルに分析対象を絞る場合でも、こういったデータベースが利用されることがある。
分析対象となる文献の刊行時期の幅については、数年から 100 年超まで、極めて大きい。しかし、30 年を超えるような事例は稀で、実際には 10 年前後であることが多い。サンプルサイズも数十から 100 前後の範囲になることが多い。
分析対象としては、英文の、査読付きの学術論文、という設定がなされることが多い。つまり、査読なしの学術論文に加え、書評や会議報告、誌面特集の解説論文が分析対象から除外されることが多いのである。学会のプロシーディ
ング（報告要旨）など、公刊物とは言えない「灰色文献（gray literature）」も、そうした扱いを受けることが多い。そうしたことは、一定の質が担保された論
文に分析対象を絞ることでより正確な分析結果が導出される、という観点からなされることが多い。詳しくは後述するが、本研究では分析方針上の理由から、
そういった絞り込みはあえて行わない。先行する SLR 論文では、経験的研究に分析対象を絞るような事例も少なくない（e.g. Boon et al., 2019; Kloutsiniotis andMihail, 2020）。
SLR 論文におけるレビュー作業は多岐にわたっており、定量的なものと定性的なものの双方が存在している。定量的な分析の産物の例としては、分析対象となった論文の年毎での刊行数、各ジャーナルが分析対象に占めるシェアやランキング、分析対象となった論文に引用された先行研究のランキング、概念・
事象・人名などを表す語句の登場頻度や共起関係、共起関係から見えるアカデ
ミックな言説空間を構成するいくつかのクラスター（まとまり）、である。定性的な側面としては、第一に、論文データベースを検索するための語句の定義である。第二に、検索を通じて抽出された論文リストから実際の分析対象を絞り込む際の判断である。第三に、分析対象となった論文を直接読み込むこと、あるいは計量的な分析を通じて見出された、研究領域を構成する要素（サブ領域）

50

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）の一つ一つについての、先行研究の内容に基づく記述的なレビューである。
このように、SLR においては、分析範囲の設定、分析対象の特定や分類については定量的手法を多用しつつも、そうした一連の過程は研究者の定性的な認識や判断に支えられている。また、定量的な分析結果の紹介は、その全体像、および関連する文献の解釈も含めて、定性的に行われる。定量的分析と定性的分析は排他的ではなく、むしろ補完的なのである。なお、クラスター分析などの推測統計的な手法が用いられ、計量書誌学的な知見を積極的に取り込んだケースは、今回のレビュー対象の 20％余りにとどまっている。決して悪いことではないが、今日の人事管理研究における SLR においても、伝統的なレビュー
手法が「一掃」されたわけではない。

2.3

先行研究を踏まえた本稿の分析方針

こうした研究動向を踏まえた本研究の分析方針について説明したい。
まず、日本語の人事管理研究を分析対象とする。筆者らの問題関心が日本の
人事管理研究の特徴とその推移を解明する点にあるためだが、結果として筆者の言語能力を活かした、世界的に見てもオリジナリティの高い研究となる。
約 50 年にわたる研究動向を首尾一貫した形で捉えるため、日本労務学会（Japan Society of Human Resource Management）という人事管理研究に関する特定の団体が発行してきた、様々な媒体に収められた研究論文を分析対象する。
日本においては、50 年を超える期間にわたって人事管理研究の成果を発信してきた団体は、研究者が所属する大学等の機関を除き、指を数えるほどしか存在しない。その大半、すなわち日本労務学会を除く諸団体は、人事管理研究を主としたものではない。また、人事管理研究を主領域とする日本労務学会以外の団体も存在するが、それらは 50 年という長い歴史を有していない、より近年に創設されたものである。長期の研究動向を捉えるため、他の団体が発行してきた媒体に収められた論文を分析対象とすることは、将来時点ではありうる。し51

経済経営研究71号

かし、日本労務学会の研究論文を分析対象とすることは、長期の研究動向を把握するための最初の手がかりとして、十分な合理性を有する3。
日本の研究フィールドにおいては、論文を匿名レフェリーが査読するという仕組みが導入され、普及するのが、諸外国、特に米欧と比べて遅れがちであった。そのため、過去の研究者は、所属先が発行する紀要や年報、あるいは著書でその主たる研究成果を公表することが多かった。査読付き論文だけで十分に把握できない日本の人事管理研究の動向を探るため、こうしたところにまで情報源を求めるとなると、たとえ論文や文書の電子化が進んでいたとしても、分析対象の収集に大変な労力を要することになる。
特定の団体で公表された研究成果に分析対象を絞る場合、その団体による定期刊行物の他、公刊物ではない文書も分析対象となりうる。特に、学会が定期的に開催する研究大会における研究報告の要旨となる論文（プロシーディング）
は、その学会の知的資産の代表的なものの一つである。
報告要旨論文については、(1) 査読を経たものではない、(2) フルペーパー化されたとしても査読を通過する可能性が高くないものも少なからず含まれている、(3) 市場に流通することが大なり小なり意図された公刊物ではない、などという点において高水準の研究成果と広く見なされる要件を十分に満たしたものではない。そのため、従来の SLR では分析対象から除外されることが多かった。しかし、ある研究フィールドの「世論」を把握するためには、むしろ格好の材料であるとも言えよう。また、特に日本労務学会の報告要旨の場合、それが統一論題報告であるか、自由論題報告であるかを問わず、フルペーパーに準3

50 年あるいはそれを超える期間にわたって、人事管理に関する研究成果「も」受け入れてきた団体としては、社会政策学会、組織学会、日本経営学会、日本社会学会、労働政策研究・研修機構、などが挙げられる。また、日本労務学会よりも設立年数は下るものの、人事管理研究を学会の中核あるいはそれに準ずるものと見なしてきた団体
としては、キャリアデザイン学会、経営行動科学学会、人材育成学会、労務理論学会、などが挙げられる。

52

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

ずる文字数を取ることが多かった。そのため本稿では、日本労務学会が産出してきた、そういった非公刊物も分析対象とした。

３．分析データ
3.1

分析対象

日本を拠点に活動する日本労務学会が 1971 年から 2019 年前半までに産出した、全国大会報告論集（以下、「論集」）および機関誌『日本労務学会誌』に掲載された、合計で 1694 件の研究論文を分析対象とした。その大半が日本語による本文を有するが、英語やドイツ語による記載の事例も若干存在する。
日本労務学会は、1970 年に「労務問題」についての研究を多様な学問的スタンスから発展させるために発足した。1971 年には初めての全国大会が立教大学で開催され、その後も年に 1 度の頻度で全国大会が開催されている。2021 年には第 51 回全国大会が開催された。会員数、設立からの年数、研究成果の総量から見ても、日本を代表する人事管理研究のコミュニティである。
全国大会における主たる研究成果としてその内容が論集に掲載されるものには、第一に、大会を主催する側で企画された研究報告に関し、事前または事後に文章化された論文である4。そこで筆者らは、分析対象として、（1）各大会の統一論題に関する報告を論文化したもの（統一論題論文）に加え、（2）報告に対する他の研究者によるコメントを論文化したもの（第 1〜10 回大会）、（3）統一論題に関連したテーマで論集向けにオリジナルに執筆された論文（第 1〜10回大会）5、（4）統一論題とは別の主題による研究企画に関連した論文（第 354

第 1〜第 10 回の全国大会（1971〜1980 年）に関しては、全国大会が開催された翌年度に論集が刊行されていた。また、第 11〜第 27 回の全国大会（1981〜1997 年）に関して
は、全国大会が開催された年度内に論集が刊行されていた。こういった事後の論文化
は、第 28 回全国大会（1998 年）以降は見られなくなった。
5
これらのうちには、第 6〜8 回全国大会の自由論題報告の一部を論文化したものも含まれる。この頃は、自由論題報告を論文化するという手順は確立されていなかったため、これら 6 論文については自由論題論文というカテゴリーに含めなかった。

53

経済経営研究71号〜38、47〜49 回）、に着目した。時期や種別、あるいは各執筆者の性向によりある程度の違いはあるが、これらの論文は、基本的には数ページから 10 ページ
強の学術論文の体裁を取っている。これらの研究成果は第 1 回全国大会より毎年産出されており、計 387 件の論文がカウントされた。
その内容が論集に掲載される第二の主たる研究成果が、学会員の希望に応じて実施される研究報告に関する論文である（自由論題論文）。自由論題報告については第 2 回全国大会（1981 年）から実施されているが、第 11 回全国大会以降は、論集の発行形態の変更に合わせ、ほとんどの報告が、報告内容を論文化している6。我々は、この論文に加え、全国大会でのポスター報告を論文化したものや、地方部会での研究報告を論文化したもののうち、論集に掲載されているものについても、分析対象に加えた。これらは、全国大会の自由論題論文とは異なるものの、論集に掲載される水準にあると全国大会の主催者が判断したものであり、自由論題報告論文に相当するものと見なした。自由論題論文やそれに準ずるものに関連して、計 1137 件の論文がカウントされた。今回の分析対象において最大のシェアを占める。
機関誌『日本労務学会誌』は、1999 年に発刊され、年度あたりで 2 号の刊行が行われてきた。我々が分析対象としたのは、2018 年 12 月に刊行された第 19
巻第 2 号までの 38 冊に掲載された、（1）匿名レフェリーによる査読を経て採択された学術論文の他、（2）査読なしの学術論文、（3）全国大会の統一論題報告に基づく論文、である。
（3）については、第 1 巻から第 5 巻、第 14 巻以降での掲載がある。これは、実際の報告の前に全国大会の主催者に提出され、論集に掲載された統一論題論文に対して、報告の後に大幅な改訂を行なったものである。そのため、同じ統一論題論文でも、論集掲載のものと機関誌掲載のものは、同一内容だとは言い難い。また、（1）や（2）の中には全国大会での自由論題報
6

発行形態が再度変更された第 28 回大会以降は、全ての報告に関する論文が論集に収録されている。

54

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

告に基づくものが含まれるが、こちらについても大きな改訂が加えられている。
そのため、論集と機関誌に同一テーマの論文が掲載されるということが発生することになるのだが、本研究では、それらを別の研究成果として扱うこととする7。機関誌には、その他にも巻頭言や書評、さらには非学術的な寄稿文などが掲載されているが、それらについては学会としての研究成果にはカウントしなかった。機関誌に収められた研究論文としては合計で 170 件であった。

3.2

データベースの構築

1694 件の研究論文について、論集や機関誌の記載内容を元に、著者名、出版
年、論文の種別、掲載された媒体といった属性的情報に加え、論題、要旨、キー
ワード、引用文献名を特定・抽出し、表計算ソフト（Microsoft Excel）上に構築した集計表に入力した。集計表には、著作権上の理由から、あるいは論文の大半が電子データとして存在してないこと8 から、各論文の本文情報は集計表に入力掲載していない。
各論文から収集されるデータ上の特徴については、いくつかの特徴やパターンがある。まず、論集に収められた論文においては、本文が英語で執筆された
場合を除き、英文での論題表記は原則として見られない。また、キーワードについても原則として見られない。執筆要件に含まれていないためである9。ただし要旨については、第 47 回全国大会（2017 年）以降、自由論題報告に限って
和文での提出が求められるようになった。引用文献の記載については、本文に多くの紙幅を割いた結果として、割愛されているケースが部分的に存在してい7

このような、ある種の二重掲載が可能になっている背景には、機関誌が公刊物であるのと比べ、論集が公刊物でないことがある。
8
論集に掲載されている論文は公刊物ではないため、テキストデータ化することは必ずしも不可能ではない。ただし、そのために要する多大な手間や費用から、現時点では行われていない。本文のデータ化と分析は、将来に残された課題かもしれない。
9
英字での論題やキーワードの表記について「原則として見られない」としたが、日本語ないしは英語で「自主的に」記載しているケースが少数ある。

55

経済経営研究71号

る。また、論集掲載のための論文提出が全国大会よりも前となった第 28 回全国大会（1998 年）以降になると、統一論題論文において参考文献を記載しない割合が徐々に増えてきている。これは、このジャンルの論文執筆スタイルが、フルペーパーにおけるそれから徐々に乖離し、報告書（著者）の裁量に任せられてきているためであると推測される。
機関誌に収められた論文のうち、匿名レフェリーによる査読を経て採択された論文については、上述のすべての情報が記載されている。次に、査読なしの論文については、編集方針のため、一部の巻号（第 13 巻から第 15 巻）において、英文論題および要旨の記載がない。また、第 13 巻に掲載された査読なしの論文では、キーワードの記載もない。全国大会の統一論題報告を論文化したものにおいては、第 1 巻から第 5 巻においては、引用文献の記載を欠いた一部例
外はあるものの、それ以外では上述の全ての情報の記載はある。ただし第 14
巻以降では、編集方針のため、キーワードや要旨の記載はない。機関誌における要旨は全て英文である。
こうしたことを踏まえ、本稿の分析では、各論文の（主たる使用言語による）論題と引用文献に着目し、要旨やキーワードは分析対象から除外する。

3.3

データソースについての留意事項

分析対象とした論集は、非公刊物である。市場への流通を想定したものではないために一般の入手が困難でありつつ、非公開や機密の資料でもない、いわば「灰色文献」である。しかもそれは、近年（2020 年）に至るまで、電子媒体
ではなく紙媒体で発行されてきた。そのため、データベースへの入力作業は、紙に印刷された文章を読み込み、転記する作業となった。そのため、最初の転記の後の確認も含め、十分な留意は行なったものの、転記ミスが残っている可能性は否定できない。機関誌についても、その一部は電子化され、オンライン
でアクセス可能なデータベース（J-STAGE）にて保管、公開されている。しか56

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

し、未登録部分については、その内容を保有機関の図書館で直接確認するしかなかった。
また、各年の論集については、時を遡るほど、筆者が入手・閲覧することが困難になる。筆者全員が日本労務学会の会員ではあるが、入会前の時期に刊行された論集については基本的に所有していない。そして、論集の全てを特定の機関がまとめて保管することはなかったため、複数の機関への図書館への訪問、
あるいは筆者よりも以前に会員となっている複数の研究者からの貸与を余儀なくされた。

４．各学問領域のシェアの推移（分析 1）
4.1

分析指針

この分析では、まず、分析対象となった 1694 件の論文の全てに対して、それぞれが主として依拠する学問領域についてのラベルを付与した。ラベルは、「経営学」「心理学」「経済学」「社会学」「法学」「労働科学」「その他」であった。
経営学から労働科学までの 6 つは、日本労務学会の創設の際に想定された、「労働問題」に対する多様な学問領域として挙げられたものである。そして、「その他」は、これらに集約できない、あるいはこれらのうち複数に該当すると判断された論文に対するラベルである。
各論文に学問領域についてのラベルを付与するにあたっては、各学問領域の領域や視座についての定義を教科書等を参照しながら概略的に行った上で、3人の著者が個別に判断した結果を共有し、意見が相違する場合には協議を行なった。つまり、主観的な判断の域を出ないため、日本の人事管理研究において重視されてきた学術的基盤の変遷については、それほど厳密なことは言えない。しかし、大まかであるとは言え、興味深いトレンドが浮上したため、紹介することとした。
各学問領域の影響度を時系列で比較するため、50 年弱の分析期間を「前期57

経済経営研究71号（1971〜1980 年。第 1〜10 回全国大会）」「中期（1981〜1997 年。第 11〜27 回
全国大会）」「後期（1998〜2019 年。第 28〜49 回全国大会）」の 3 つに区分した。
この分け方を採用したのは、各時期に刊行された論集に付与されたタイトルや誌面構成が変わったことがある10。特に、中期に入ってから、自由論題報告が開始し、その論文が掲載されている。また、後期に入って間もない時期（翌年の 1999 年）から機関誌の刊行が開始しており、異なる論文種別間での比較が、上述の区分によって行いやすくなる。なお、分析 2 以降では、論文種別ごとでの検討は行わなくなるため、
「前期」
「中期」
「後期」については期間がより同一になるような形での区分を行っている。

4.2

分析結果

比較を鮮明に行うため、1694 件のうち、論集に掲載された（1）統一論題論
文、（2）自由論告論文、機関誌に掲載された（3）自由論題論文に絞った分析を行う。各論文種別、各時期における、それぞれの学問領域のシェアを示したのが図 2 である。そこからは、いくつかの傾向が見て取れる。
まず、特に前期・中期から後期にかけて、統一論題論文、自由論題論文（全国大会）において、社会学系の議論が行われなくなってきている。社会学系の議論が主として行なってきた労使関係・労働組合の実態や役割についての議論、
組織経営上の合理性に主たる関心を置かない議論、さらには経営（主義）を批
判的に捉えるような議論が、20 世紀末以降、行われなくなってきていると推測される。雇用関係の流動化、伝統的な雇用-人事管理モデルの退潮、労使関係の個別化、といった日本社会の動きとの連動関係も見られるかもしれない。時期間の比較は行えないものの、自由論題論文（機関誌）においても社会学系の議

10

前期に刊行された論集は「経営労働研究叢書」、中期は「日本労務学会年報」、後期は「日本労務学会全国大会研究報告論集」という名称をとる。前期の「経営労働研究叢書」に限っては、商業的な出版もなされていた（中央経済社による刊行）。

58

図 2：論文の形式と刊行時期ごとでの学問領域シェアの比較

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

59

経済経営研究71号

論はそれほど行われていない。
これらと相違して、経営学系の研究はあらゆる時期、あらゆる論文種別において、トップシェアを占めている。
「労働問題」の解明のために創設された学会ではあるものの、実質的には、人事労務管理ないしは人的資源管理という観点（パラダイム）に立った、経営管理上の合理性を追求することが、研究の「主流派」であることを物語っている。ただし、その中において、議論の力点は方向性が変化している可能性はある。
なお、時期間での推移をより細かく捉えた場合にも、各学問領域のシェアの推移について、一定の洞察を得ることができる。図 3 では、「後期（1998〜2019年）」の 22 年間に登場した、論集および機関誌の自由論題論文を対象に、人事管理研究における主たる学問領域である「経営学」
「心理学」
「経済学」
「社会学」
のシェアの推移を示した。ここからは、経営組織、業種や職種、あるいは競争市場全体といったメゾ〜マクロ的な視点に立ちがちな経営学的研究のシェアが徐々に低下し、反面、ミクロ的な視点に立ちがちな心理学的な研究のシェアが

図 3：自由論題論文における主要学問領域シェアの推移

60

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

徐々に高まっていることが窺える。社会学的な研究は微減傾向にあり、また、
経済学的な研究は大きな増減がない。
こうした推移の実態については、各論文の引用文献に着目した分析（分析 2）
で、より詳細に解明する。

５．事象や概念に対する関心の推移（分析 2）
5.1

分析指針

この分析では、分析対象となった 1694 件の論文のタイトル、そしてそれらが引用してきた文献のタイトルに着目して、人事管理研究の多様性、様々なサブ領域の特徴、規模、そしてそれらの推移について、計量的なテキスト分析を通じて解明する。
各種タイトルに関するデータベースは、以下のような構成を取る．まず、論文ごとに「タイトル名

引用文献タイトル（1）

引用文献タイトル（2）…

引用文献タイトル（n）。」といった「文章」を作り、それらを論集の巻ごと、または機関誌の号ごとにつなげた「段落」を作る。そして、文章や段落における様々な語句の登場頻度に加え、語句同士の共起性の強さを測定した。共起性の強さは、「ある語句と別の語句の双方が登場する頻度をいずれかが登場する頻度で割った値」としての Jaccard 係数で可視化した。分析に際しては、「KH コー
ダー」というテキスト分析用のソフトウェアを用いた。
この種の分析を行うにあたっては、データベースを構築するためのある程度の「手作業」が必要となる。本稿で行なった手作業として、第一に、何らかの事象や概念を表す語句と、そうでない語句の峻別を行った。第二に、接続詞や監視といった特定の事象や概念を表すわけではない語句の削除を行った。第三に、「labor⇄labour」「マネジャー⇄マネージャー」など、同義異綴と判断される
いくつかの語句について、表記を統一した。第四に、「HRM」「労組」などの略
称を、「Human Resource Management」「労働組合」など、省略のない表記に置き61

経済経営研究71号

換えた。
様々な語句の登場頻度や語句同士の共起性の強さを異なる時期間で比較する
ため、50 年弱の分析期間を「前記（1971〜1987 年。第 1〜17 回全国大会）」「中期（1988〜2003 年。第 18〜33 回全国大会、機関誌の第 1〜5 巻）」「後期（2004〜2019 年。第 34〜49 回全国大会、機関誌の第 6〜19 巻）」の 3 つに区分した。
前節の分析における 3 時点の区分と比べ、時間幅の面での均質性がより高い。

5.2

分析結果 1：語句の登場頻度

まず、主要な語句（上位 20 件）の登場頻度を確認した（表 1）。まず、「労働」「企業」「日本」「管理」など、全ての時期で登場頻度が極めて高い語句がいく
つか存在する（*を付与したもの）。もっともこれらは、人事管理に関する特定の事象や概念に関わるものというよりは、研究のドメイン（領域）に関わるものであると判断できる。すなわち、これらの語句が頻出頻度の最上位クラスにあることについては、特段の解釈は要さないだろう。
いくつか興味深い発見がある。まず、前期のみで頻出する語句がある。具体的には「労使」「関係」「Industrial」「Relations」である（表 1 のの部分）。

このことは、人事管理という事象について、「労使関係（Industrial Relations）」という視点、側面から迫る傾向が、1980 年代までは強かったこと、そしてその傾向がそれ以降は弱まったことを示唆している。50 年間の大きな流れの中で社会学系の議論が退潮傾向にあることを前の節で示したが、「労使関係（Industrial
Relations）」という語句の登場頻度が下がることは、そのこととも整合的である。
人事管理研究における労使関係への関心の弱まりは、別の側面からも確認できる。図 4 は、2 つの語句の共起性の強さに基づき、全ての語句をいくつかのクラスターに分類した結果の一部である。
ここからはまず、前期・中期・後期の全てにおいて、「労使」と「関係」は極めて共起性が高く、これらは「労使関係」というまとまりとして理解してよい62

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

表 1：主要な語句の登場頻度
前期:1971-1987

中期：1988-2003

語句

語句

頻度

後期：2004-2019

頻度

語句

頻度

労働 *

278

労働 *

638

企業 *

1,337

日本 *

164

企業 *

573

労働 *

1,189

管理 *

151

日本 *

543

管理 *

929

経営 *

145

管理 *

493

日本 *

849

賃金 *

99

雇用 *

385

雇用 *

722

労務

98

経営 *

336

キャリア

643

企業 *

89

Human

289

組織 *

621

労使

73

Management *

276

人事

552

雇用 *

72

制度 *

253

制度 *

514

関係

67

人事

233

人材

500

Management *

65

組織 *

229

Human

494

社会

57

Organizational

229

Work

441

Industrial

55

Resource

219

Management *

439

制度 *

54

Work

205

賃金 *

435

意識

45

女性

202

Resource

435

組織 *

45

賃金 *

200

経営 *

433

Labor

43

人材

192

仕事

370

経済

42

技術

183

社会

365

Organization

38

システム

175

Job

345

Relation

38

キャリア

172

影響

344

ことが窺える。次に、「労使関係」と他の語句との関わりの強さが時期とともに変わってきている。前期においては、
「労働」
「日本」
「管理」
「経営」といった、
最も登場頻度が高く、かつ人事管理研究というドメインそのものを表す語句との結びつきが強くなっている。人事管理を研究することとは、すなわち労使関係を研究することだったのである。しかし、それが中期以降になると、労使関係は「組合」という、組織や人事管理の一部との関わりの中で論じられるものとなった。しかもそれは、海外企業や日本の海外事業拠点における人事管理に関するトピックとして扱われるようになった。研究者にとって、日本企業、特63

経済経営研究71号にその本国での事業における（集団的な）労使関係は、人事管理の主要テーマとはならなくなったのである。
逆に、時を経るごとに登場頻度がますます高まる語句も存在する。特に「キャリア」がそれに該当するが（の部分）、このことは、企業が人事管理ある

いは雇用関係の管理を行う際のカウンターパートが、従業員「集団」ではなく、従業員「一人一人」に変わってきていることを物語っている。従業員の多様なニーズに様々な手法で対応すること、あるいは従業員の多様な特性を踏まえた機会提供や管理を行うことが重視されるようになったのである。さらには、学術上の関心が、組織のみならず、個人の意識や行動にも広がってきていることを物語っている。このことは、前の節で示した、50 年間の大きな流れの中で心理学系の議論が増加傾向にあることとも整合的である。
人事管理研究における「キャリア」という語句の位置付けについても、より立ち入って確認しておきたい（図 5）。まず、この語句は「形成」とともに登場することが多く、「キャリア形成」に関する議論が中期と後期で盛んになっていることが窺える。英語の語句についても同様である。そして、「キャリア形成」「Career Development」がよく結びついているのが、「ホワイトカラー／昇進／
大卒」（中期・日本語）「Training / Relationship / Mentoring/ Manager」（中期・英語）「人材／育成／開発／能力／評価」（後期・日本語）「Self / New / Employment」（後期・英語）であった。
このことからは、日本の人事管理研究におけるキャリア形成についての議論としては、その主語を企業、あるいはその代理人としての職場の管理者に置き、管理対象である従業員に様々な職務経験を付与したり、インセンティブを与えたりして、従業員の技能や職務遂行能力を開発させるという、内部労働市場論が主であることが窺える。もっとも、より近年になるにつれ、雇用関係が変質する中での新しいキャリア観（例えばバウンダリーレスキャリア、キャリア自律など）が議論の俎上に乗りつつあることも窺える。

64

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

図 4：労使関係が論じられる文脈

図 5：キャリア形成が論じられる文脈

表 1 の解釈に戻ろう。同じ事象に対する呼称（ラベル）が変化する事例もある。第一に、前期では頻出していた「労務」という語句が中期以降現れなくな
り、代わりに「人事」「人材」「Human」「Resource」という語句が中期以降に頻出するようになっている（の部分）。1970 年代以降に海外の研究や実務で見られた「Personnel Management から(Strategic) Human Resource Management へ」という「パラダイム・シフト」から少々遅れをとった形で、日本においても、

65

経済経営研究71号

特にバブル崩壊以降、「労務管理から人的資源管理、人材マネジメントへ」といった発想や用語の遷移が見られた。
「戦略人事」という言葉も多く聞かれるようになった。「人事（管理）」という呼称は、複数のパラダイムを包括するものとして用いられているのだろう。
第二に、「労働」という語句は、全ての時期において高頻度に現れるものであるものの、中期そして後期と経るに従い、その相対的地位を少しずつ低めている。そして、日本語の「労働」に対応する「Labor」については、中期以降は頻出語句ではなくなっている。そうした中、中期以降では、「Work」「仕事」「Job」
といった語句の登場頻度が高まっている（の部分）。

マルクスやアーレントのような近代の社会哲学者の主張、あるいは古代ギリ
シャの市民的通念にも通底するものではあるが、もともと「労働」「Labor」という語句には、他の主体の意図を充足するための手段となってしまっているある主体の活動、といったネガティブな意味が込められていた。元々日本労務学
会は「労働問題」の研究を促進するために組織されたものだが、1980 年代までの人事管理研究は、実際に組織経営や人事管理における従業員側から見た問題、条理に合わない部分を隠に陽に想定することが多かったのだろう。しかし、中期以降はそのような研究上の前提が徐々に弱まり、労使間の不均等な関係を強く想定しない（あるいは隠蔽する）、より価値中立的な（そのように一般的に見なされる）呼称を、従業員の活動に対して付与するようになったのである。

5.3

分析結果 2：語句の共起関係

これらの予備的作業を踏まえ、前期、中期、後期の各時期における、登場頻
度がより高めの語句に分析対象を絞り、語区間の共起ネットワークを可視化し、人事管理研究における論調の変化を確認したい。分析対象を絞り込むため、前期、中期、後期の各年代での、総語句数の 0.15％以上を占める語句に着目した。
前期では 72 語（登場頻度は 10 以上）、中期では 107 語（登場頻度は 47 以上）、

66

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

後期では 98 語（登場頻度は 111 以上）が、そうした登場頻度が高い語句に相当する。そして、共起ネットワークの構造をより簡潔かつ理解可能な形で示すため、共起の頻度が強い語句間のみ、線で結んだ（Jaccard 係数が 0.2 以上）。
前期（1971〜1987 年）の共起ネットワークを示したのが図 6 である。労使関係（ないしは Industrial Relations）が経営や人事管理の中心的な関心事として扱

図 6：前期の言説空間

対象語数：7,011

67

経済経営研究71号

われていたことはすでに示したが、そのことが、この共起ネットワークからも見て取れる（黒い線での楕円）。しかし、賃金や作業の体系、職場での活動、従業員の特性や意識といった、具体的な事項との結びつきは見られない。このことは、労使関係についての議論が、具体的な事象への着目や経験的な研究を伴わない、ある種の「一般（誇大）理論」の範疇で展開されていたことを想起させる。「労使関係」の場合にはそれは特に顕著であるが、「Industrial Relations」の場合、「Internal Labor Market」といった理論概念に関わる語句との結びつきがあり、分析的な側面も垣間見られる。
労使関係と並び、当時の人事管理研究の中核的なトピックであったのが、賃金とそれに関わる諸制度であった（細かな点線での楕円）。人事管理を構成する
様々な要素が、それなりに幅広く議論されていたが、
「労働」
「管理」
「管理」
「経
営」といった研究ドメインの定義に関わる語句と強く結びついていたのは「労使関係」の他には「賃金制度」のみであった。この頃の実務界では、「年功序列」
慣行との適切な距離感を模索する中で職能資格制度が徐々に確立し、かつ、景気やインフレ率の動向を踏まえた賃金水準、特に賃上げ率の設定が活動の中核を占めていた。人事管理研究の動向も、そのような社会の推移に平仄を合わせていた、結果として合っていたのだろう。また、「賃金」という語句が「経済」といったマクロ的要因との関わりの中で論じられていた点も特徴的である（太い点線での楕円）。
日本の人事管理研究においては、国際比較研究、あるいは日本企業の海外進出についての研究が、常に一定数生み出されてきた。前期の特徴としては、ソ
ヴィエト連邦やユーゴスラビアなど、当時存在していた社会主義国の研究が見られることがある。しかし、日本企業の比較対象、そして、研究者が想定していた学ぶべき対象として最も多いのは、米国企業であったことが、共起ネット
ワークからは見て取れる（二重線での楕円）。
中期（1988〜2003 年）の共起ネットワークを示したのが図 7 である。ここか68日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

らは、人事管理をめぐる論調の変化が様々な形で観察される。
例えば、すでに述べたような「労務管理」から「人的資源管理／人材マネジ
メント（human resource management）」といった用法の変化である。新たに登場したこの語句は、「戦略（strategy）」という語句とも強い共起性を持っている（黒い実線での楕円）。単なる用法の変化ではなく、「経営戦略の達成への貢献」と

図 7：中期の言説空間

対象語数：31,070

69

経済経営研究71号

いう人事管理の新たな役割が、この頃から意識され出したことを推測させる。
前期では、人事管理研究のドメイン定義に関わる語句と強く結びついていた「労使関係」は、中期においては、それほど大きくない、かつ散発的な研究ト
ピックの一つ、という地位にいる（細かな点線での楕円）。そして、それとの明確な対応関係は今回の分析からは明らかにすることはできないが、労使関係に関係する実務で想定されていた平等主義的（横並び的）な企業から従業員への待遇を部分的に否定するような動きが 2000 年前後の日本社会で見られるようになった中、「成果主義」という研究トピックが成立した（細かな点線での楕円）。
すでに示したように、従業員のキャリア開発（career development）に企業として体系的に、特に配属等での育成機会の提供を通じて関与することについての研究が増えたのが、中期の特徴である。日本語でも英語でも、その傾向は見て取れる（二重線での楕円）。
日本企業の人事管理を国際的な視点から俯瞰しようとする傾向は中期でも見られるが、その様式が前期とはある程度異なっている。具体的には、「米国」といった特定国の語句が見られないように、比較対象が多岐にわたっている。そして、「Firm」「Japanese」「Employee」という語句のまとまりからも見られるよ
うに、「海外からの目線」も参照しながら日本企業の人事管理が論じられている（太い点線での楕円）。
また、従来は企業内部の諸規則に加え企業外部の経済状況との関わりの中で用いられてきた「賃金」という語句が、企業内部の「制度」との関わりしか持たなくなってきている（極太の実線での楕円）。この時期、そしてその後現在に至るまで、各企業の賃金については、その配分原理を部分的に修正させつつも（例えば「成果主義」）、その水準においてはダイナミックな動きが見られない。
極端な好景気やインフレがなかったために賃金水準を顕著に切り上げるということはなかったし、景気の悪化やデフレ傾向に直面する中でも賃金水準の大幅な切り下げにもあまり踏み込まなかったことが、「賃金政策と経済動向のデカッ

70日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

プリング」とも呼びうる状況を生み出したのだろう。
この時期、「成果主義」以外にも、女性の就業や従業員の海外駐在に関わる研究群が、人事管理研究における新たな関心の産物として生み出されたことも、
図 7 からは窺える。
後期（2004〜2019 年）の共起ネットワークを示したのが図 8 である。この時

図 8：後期の言説空間

対象語数：74,31271

経済経営研究71号

期の人事管理研究の動向を最も特徴付けるのは、人事管理における戦略志向の中核として、人材開発やキャリア開発が位置付けられていることである。
「タレ
ント・マネジメント」という言葉が 2000 年以降登場し、2010 年以降の研究や実務で主要トピックとなっているが、そうした動向との平仄も想起させる。つまり、従業員の集団管理から個別管理へと人事管理の手法を捉え直す傾向が、後期に至ってますます顕著にみられるようになったのである。
ただし、中期におけるキャリア開発に関する研究における重要概念であった「ホワイトカラー」「昇進」といった語句が、後期においては人材-キャリア開発に関する語句群との強い関わりを持たなくなっている。この背景としては、従業員の成長に資する経験について、「より高い地位につかせる」といった大括
りなものから、より具体的な、時には昇進を要さない職務内容で捉えるようになったことがあるのかもしれない（黒い実線での楕円）。
「成果主義」への関心は、この時期でも見られる。しかし、報酬管理や人事管理の中核概念として扱われるには至っていない（細かな点線での楕円）。この点は、当時の人事管理実務における動向は大きく異なる。日本の人事管理研究における「成果主義」においては、労働経済学者による人事マイクロデータ等を用いた計量的な分析が多く見られており、その傾向は日本労務学会においても同様であった。
また、人事管理研究における中核的トピックの一部をなしてきた「賃金」が、個別のトピックとして自立しつつある（二重線での楕円）。また、共起する言葉の最たるものが「格差」となっている。この時期、正規従業員と非正規従業員、あるいは同様のデモグラフィック属性を有する男女の間での賃金格差が広く問題視されるようになった。そうした動向が人事管理研究にも投影されたのだろう。
この時期にも、新たな研究トピックが生み出されている。その主要なものとしては、ワークライフバランス、多様な正社員、就職活動や採用活動（その中72日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

での教育機関の役割）、である。

5.4

発見事実の含意

この節で行なった分析の結果からは、以下のような事柄が見出せる。まず、研究上で着目されるトピック（事象）や概念のレベルでは、入れ替わり、栄枯盛衰、新陳代謝がかなり明確に見て取れる。それぞれの研究が依拠する理論が十分な完成を見たとは言い難く、社会の動きに研究者の関心がある程度対応してきたのだろう。また、様々なトピックに関わる研究、企業、経済、社会が背負う歴史も射程に入れた「人事管理のあるべき姿とは？」といった大きな問いを共有せずに、個別の研究が確固で「局地戦」を展開してしまっている傾向については、今日の研究者は大なり小なり自省したほうがよいだろう。
次に、中期・後期において、研究の数としては増えてきているにもかかわらず、心理学系の概念に関する語句が、登場頻度が高いものとして浮上してこない。心理学領域内の数多くの理論に関する研究が散発的に産出されるのに留まり、人事管理研究に関するパラダイム創出に至る大きな流れには至っていないことを窺わせる。産業-組織心理学、あるいは組織行動論に依拠した研究は多く生み出され、実務への応用もよく見られる。しかし、従業員個人のミクロ的な心理や行動は、企業を単位とした、いわばマクロ的な人事管理に関する研究や実務上の意思決定とは十分に架橋されていないようだ。
日本の人事管理研究においては、「戦略人事」「戦略的人的資源管理」といった包括的な定義、そしてその定義に則した活動としての従業員個別のキャリア管理、ことに関心を持ち、その妥当性を自明のものとする流れが年々強まってきているようだ。こうした流れに対する異議申し立てを行なってきたのが労使関係論であるが、その声は年々小さなものとなっている。企業戦略という要因に牽引される人事管理が、推進主体以外の様々なステイクホルダーにとっても妥当なものとなるための機構についての研究が、現時点では有望なものは見ら73

経済経営研究71号

れないこともあり、今後ますます求められるだろう。

６．研究活動を支える文献
6.1

引用される文献の推移「On the Shoulder of giants」という言葉にあるように、全ての研究は先行研究が築いてきた知的基盤に対する（ささやかな）上積みとしてなされる。一言で先行研究といっても様々なものがあり、その中でも特に一部のものが、後の多くの研究の指針、あるいは壁となり、ある研究領域の発展を支えたり、それを特徴付けたりする。では、日本の人事管理研究を牽引し、その色彩を規定する
ような研究にはどのようなものがあるのだろうか。そして、学問領域を主導する研究には時期による変化が見られるのだろうか。
こうした問いを解明するための分析をこの節で行うにあたり、約 40 年の全国大会（第 11〜49 回）の自由論題報告原稿に記載された参考文献のタイトルに着目し、前期、中期、後期といった時期ごとでの被引用ランキングを作成した。
分析対象を全国大会の自由論題論文に絞った理由としては、他のデータに依拠するだけでは十分な分析が行えないと考えたからである。例えば、統一論題に関する報告原稿においては、特に近年に近づくほど、参考文献の記載を省略するケースが多くなっている11。また、機関誌『日本労務学会誌』は創刊から 20年程度しか経過していないため、例え掲載論文の全てに参考文献記載があったとしても、長期間での文献引用のトレンドの推移を検討するのには適さない。
各文献の被引用回数をカウントするにあたり、以下のような処置を元のデー
タに対して施している。（1）元々の原稿に見られた入力ミスは筆者らで修正する、（2）邦訳文献については全て原著名に差し替える、（3）たびたび改訂され

1174

もちろん、全国大会の自由論題の報告原稿においても、参考文献の表示を割愛する傾向は見られる。ただし、その頻度は（近年の）統一論題の報告原稿と比べると格段に低い。

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）ている文献は同一の文献として扱う、（4）自著引用や官民による報告書や記事はカウントしない、（5）同一テーマでの連作的な研究を複数年で報告する研究者によって繰り返し行われる同一文献の引用は「被引用件数 1 回」とカウントし直す。
なお、この節においては分析対象が約 40 年となるため、「前期（1981〜1993年）」「中期（1994〜2006 年）」「後期（2007〜2019 年）」とした。参考文献リストを表記しない研究がまれに含まれるが、そうした研究がどのような文献に依拠しているかについての確認作業は行っていない（行いきれない）。
前期（1981〜1993 年）において被引用数が特に多い文献をリストしたのが表2 である。そこには、幾つかの特徴が見られる。これらの文献は、広い意味で
は雇用、労働に関わるものではあるが、「従業員を管理する活動を支える諸規則」
としての人事管理（平野・江夏，2018）を直接的に扱うものではない。むしろ、
ミクロ〜マクロな組織研究、さらには雇用や労働に関する社会学的〜経済学的な研究が多く引用されている。
「応用学問」にしばしば見られる傾向が、顕著に観察されたといえよう。
なお、この時期の自由論題原稿、すなわち分析対象は 129 件であった。そのため、最も引用された 2 つの書籍の被引用率は約 3.9％であった。この数値については、中期、後期との比較を後に行う。
中期（1994〜2006 年）において被引用数が特に多い文献をリストしたのが表3 である。まず、顕著な特徴として見られるのが、内部労働市場論に関連した文献がたびたび引用されていることである（「小池」「小池編」「Becker」「今田・平田」「Lazear」「Rosenbaum」「青木」「Cappelli」「小池・猪木編」）。特に、小池和男12の『仕事の経済学』は、分析対象となった 441 本の論文のうち、約 5.9%
が引用している。第 4 節で見たように、この時期の人事管理研究において、経12

以下、研究者の個人名に付随する呼称・敬称の表記は割愛する。

75

経済経営研究71号

表 2：前期の引用件数ランキング
タイトル

媒体

著者

出版年

出版後 被引用年数
回数

日本的経営の編成原理

本

岩田

龍子

1977

10

5

The human side of enterprise本

McGregor, D.

1960

27

5

Work and motivation

本

Vroom, V. H.

1964

23

4

資格制度に関する調査結果報告書

冊子 雇用職業総合研究所

1984

3

4

Work and the nature of man

本

Herzberg, F.

1966

21

4

Motivation and personality

本

Maslow, A. H.

1954

33

3

1983

4

3

QC サークル活動と社会・技術システム論に論文 赤岡
よる責任ある自律的作業集団

功Organization and environment

本

Lawrence, P. W. andLorsch, J. W.

1967

20

3

Human capital: A theoretical and empiricalanalysis, with special reference to education

本

Becker, G.

1964

23

3

Alienation and freedom

本

Blauner, R.

1964

23

3

Work redesign

本

Hackman, J. R.

1980

7

3

本

Doeringer, P. B. andPiore, M. J.

1971

16

3

Internal labor markets and manpower analysis

備考 1：分析対象は 1981 年から 1993 年に開催された日本労務学会全国大会での研究報告に関する129 本の論文である。
備考 2：出版後年数は、前期の中位点である 1987 年を基準に導出している。こうした起算法のため、出版後年数が負の値を取ることはありうる。

済学的スタンスでのものが主導的なわけでも、顕著に増加したわけでもない。
つまり、経営学的な人事管理研究を中心に、多様なバックグラウンドの人事管理研究から幅広く引用されていると推測できる。
2000 年後の雇用関係や待遇方針の変化に関する文献も多く引用されている（「日経連」「守島」「Cappelli」）。また、戦略的人的資源管理（SHRM）論の隆盛に伴い、日本の人事管理研究でも、それに関する先行研究が引用されることが多い（「岩出」「Barney」「Nonaka and Takeuchi」）。内部労働市場論の諸研究は、
SHRM 研究でも引用される可能性が高い。人事管理そのものを扱う研究を引用76

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

表 3：中期の引用件数ランキング
タイトル

媒体

著者

出版年

出版後 被引用年数
回数

仕事の経済学

本

小池

和男

1991

9

26

Career dynamics: matching individual andorganizational needs

本

Schein, E. H.

1978

22

17

新時代の「日本的経営」

冊子 日経連

1995

5

17

大卒ホワイトカラーの人材開発

本

小池（編）

1991

9

16

Human capital: A theoretical and empiricalanalysis, with special reference to education

本

Becker, G.

1964

36

14

Cosmopolitans and locals: Toward an analysis of
論文 Gouldner, A. W.
latent social roles

1957

43

8

成果主義の浸透が職場に与える影響

論文 守島

基博

1999

1

8

ホワイトカラーの昇進構造

本

今田・平田

1995

5

8

日本企業の国際人事管理

本

石田

1985

15

8

Managing human assets

本

Beer, M. et al.

1984

16

7

Personnel economics for managers

本

Lazear, E.

1997

3

7

戦略的人的資源管理論の実相

本

岩出

博

2002

-2

7

Career mobility in a corporate hierarchy

本

Rosenbaum, J. E.

1984

16

6

Firm resources
advantage

論文 Barney, J. B.

1991

9

6

Information, incentives and bargaining in theJapanese economy

本

青木

昌彦

1988

12

6

Mentoring at work

本

Kram, K. E.

1985

15

6

The Knowledge-creating company

本

Nonaka, I and
Takeuchi, H

1995

5

6

The new deal at work本

Cappelli, P.

1998

2

6

本

小池・猪木（編）

1985

15

6

and

人材形成の国際比較

sustained

competitive

東南アジアと日本

英男

備考 1：分析対象は 1994 年から 2006 年に開催された日本労務学会全国大会での研究報告に関する441 本の論文である。
備考 2：出版後年数は、前期の中位点である 2000 年を基準に導出している。

する傾向が見られ出しており、固有の学問領域としての「離陸」の兆しが見えたとも解釈できる。また、心理学的な研究が多く生み出されるようになった時

77

経済経営研究71号

表 4：後期の引用件数ランキング
タイトル

媒体

著者

出版年

出版後 被引用年数
回数

仕事の経済学

本

小池

和男

1991

22

39

人事管理入門

本

今野・佐藤

2002

11

16

Human capital: A theoretical and empiricalanalysis, with special reference to education

本

Becker, G.

1964

49

14

仕事管理と労働時間

論文 佐藤

2008

5

10

ホワイトカラーの昇進構造

本

今田・平田

1995

18

9

成果主義的賃金制度と労働意欲

論文 大竹・唐渡

2003

10

9

ホワイトカラーの仕事と成果

本

2005

8

9

評価・賃金・仕事が労働意欲に与える影響

論文 柿澤・梅崎

2010

3

9

経験からの学習

本

松尾

2006

7

8

大卒ホワイトカラーの人材開発

本

小池（編）

1991

22

8

Internal labor markets and manpower analysis

本

Doeringer, P. B. andPiore, M. J.

1971

42

8

本

Schein, E. H.

1978

35

8

Career dynamics: matchingorganizational needs

individual

and厚中村・石田（編）睦

仕事の社会科学

本

石田

光男

1990

23

8

ホワイトカラーの人材育成

本小池・猪木（編）

2002

11

8

賃金制度改革の着地点

論文 石田

光男

2006

7

7

日本型人事管理

本

光俊

2006

7

7

The measurement and antecedents of affective,
Allen, N. J. andcontinuance and normative commitment to the 論文
Meyer, J. P.
organization

1990

23

7

The human resource architecture: Toward a theory
Lepak, D. P. and論文of human capital allocation and development
Snell, S. A.

1999

14

7

成果主義の真実

2006

7

7

本

平野

中村

圭介

備考 1：分析対象は 2007 年から 2019 年に開催された日本労務学会全国大会での研究報告に関する581 本の論文である。
備考 2：出版後年数は、前期の中位点である 2013 年を基準に導出している。

期ではあるものの、被引用回数の多い文献はいずれもキャリアや能力の開発に関するものであった（「Schein」「Kram」）。前期によく引用された文献が職務モ
チベーションに関する関連するものであることとの対照が見られる。
後期（2007〜2019 年）において被引用数が特に多い文献をリストしたのが表4 である。内部労働市場論に関連した文献が引用される傾向は、その構成には78

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

ある程度の入れ替わりが見られるとはいえ、従来通り顕著に見られる。小池和男の『仕事の経済学』は、分析対象となった 581 本の論文のうち、約 6.7%が引用している。人事管理そのものを扱う研究を引用する傾向が従来よりも見られており、固有の学問領域としての「離陸」がより顕著になったと言えよう。その反面、和文の、しかも書籍体の先行研究の引用が顕著に見られている。これを「日本の学問の成熟」として肯定的に評価するか、あるいは「視野の狭まり」「探索の怠り」として否定的に評価するかについては、このランキングを見るだけでは十分には行えない。しかし、その点の検証の必要性を喚起するもので
はある。

6.2

引用のされ方についての事例分析

このように、日本労務学会の全国大会の自由論題報告に関連した論文を分析対象としたものではあったが、それなりの数で存在する人事管理研究者が最も依拠し続けたのが小池和男の『仕事の経済学』であった。これは、1991 年に第1 版が刊行された後、1999 年に第 2 版、2005 年に第 3 版として、それぞれ改訂がなされている。そこで以下では、どのような研究がどのような形で『仕事の経済学』を引用してきたのか、簡単な形ではあるが検討しておきたい。
中期（1994〜2006 年）に『仕事の経済学』を引用した 26 研究のうち、経営学系は 12、経済学系は 10、社会学系は 3、法学系は 1 であった。また、後期（2007〜2019 年）の間に同書を引用した 39 研究のうち、経営学系は 17、経済学系は17、心理学系は 2、社会学系は 1、法学系は 1、その他は 1 であった。つまり、『仕事の経済学』は、小池自身が主専攻としていた経済学系の研究のみならず、
経営学系の研究でも幅広く引用されてきた。引用にあたっては、理論的検討の材料とされたのみならず、実証分析を行うための基盤としても活用されてきた。
小池和男の諸説に対して、たびたび批判がなされてきた。それに対する小池自身による応答もあり、「小池・〇〇論争」と称される学術的な活動がいくつか

79経済経営研究71号存在した。このことを踏まえると、小池和男の業績を引用する際には、いくつかの様式があると言えるだろう。それは例えば、（1）小池の所説に準拠する、（2）小池の所説への批判を行う、に大別されよう。前者の場合、小池に対する批判的言説は引用されない可能性が高いが、逆に後者の場合、小池に対する先行的な批判的言説は引用される可能性が高い。
小池和男に対して明確に批判的な論陣を張った研究者としては、例えば野村
正實、熊沢誠、遠藤公嗣があげられる。人事管理研究者は、『仕事の経済学』を引用するにあたり、こうした批判者たちの議論も同時に引用したのだろうか。
まず、野村正實のさまざまな書籍のうち、『知的熟練論批判』『日本の労働研究』
は、今回の分析対象において計 4 回引用されている。そして、これらの本が『仕事の経済学』と共に引用されたケースは 4 件であった。小池の所説に批判的な研究を行うために、『仕事の経済学』のみならず野村の書籍を引用していたのだろう。また、熊沢誠のさまざまな書籍のうち『能力主義と企業社会』は計 7 回引用されている。それなりの数であるが、この本を『仕事の経済学』と共に引用しているケースは 1 件に過ぎなかった。さらに、遠藤公嗣の書籍のうち『日本の人事査定』は計 4 回されているものの、「仕事の経済学」と共に引用された
ケースは 1 件にとどまった。
つまり、『仕事の経済学』を引用した 65 研究のうち、前の段落で述べたような小池和男に対する批判的な言説も検討したものは 6 件に過ぎなかった。もちろん、彼らの書籍は他にもあり、小池に対する批判的な論陣を張る研究者は他にもいる。しかし、人事管理研究における「小池理論」の摂取の仕方は、大きな流れとしては、批判的というよりは肯定的な形であったと言えるだろう。

７．さいごに
7.1

本稿の発見

本稿では、計量書誌学的な知見を取り込んだ体系的文献レビュー（SLR）と80

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

いう計量的な分析手法を用いて、日本の人事管理研究の約 50 年の動向について確認した。3 つの研究課題を設定した 3 つの分析を行ったが、かなり整合的、あるいは相互補完的な結果が得られた。それぞれの研究課題については、以下のように答えることができるだろう。

RQ1 日本の人事管理研究はどのような学術領域を背景にして産出されてきたのか？

分析の結果、全ての時期において経営学的なバックグラウンドを有する研究が最も多かった。時期を経るごとに、社会学的なバックグラウンドを有する研究が減少し、心理学的なバックグラウンドを有する研究が増加した。労使関係が個別化し、人的資本開発という形での（従業員ごとに多様な）企業による介入を従業員が受容してきたことを想起させる。

RQ2 日本の人事管理研究はどのような事象や概念に関心を持ってきたのか？

1970〜80 年代に関心を持たれていた（集団的）労使関係への関心は、その後徐々に薄れていった。労使関係の個別化に伴い、「労使関係」という語句で事象を把握する傾向が弱まった。そして、労使関係が個別化する中、従業員の能力やキャリアを企業としてどう開発してゆくか、ということへの関心が高まった。
そしてそれは、企業戦略の達成に対する人事管理による貢献のための手段という色彩を持っていた。国際比較、男女共同参画、ワークライフバランスなど、人事管理をめぐるさまざまなトピックにも関心が寄せられてきたが、関心は推移し、それらを総合的にとらえて人事管理のあり方を論じるような動きは生まれなかった。学説史の中核となるような大きな研究の流れは、特に近年になるほど見出しにくくなっている。

81

経済経営研究71号

RQ3 日本の人事管理研究はどのような文献をベースに知見を蓄積してきたのか？

日本の人事管理研究に最も影響力を及ぼしたのは、内部労働市場論の系譜にある研究群であった。その傾向は、1990 年代以降顕著に見られるようになり、
特にそれは経営学的および経済学的なバックグランドを有する研究群において当てはまる。経営学的な研究群においては、その他にも戦略的人的資源管理（SHRM）論やその背景にある組織論〜戦略論の議論も広く引用される。近年になって増加傾向にある心理学的なバックグラウンドを有する研究群においては、それぞれが関連領域の文献を引用しており、研究群が共通して前提とする
ような研究は見られなかった。

7.2

本稿の貢献・課題・展望

本稿の最大の貢献は、まずもって、計量書誌学的な知見も取り入れた体系的文献レビュー（SLR）を日本の人事管理研究の流れを確認するために適用させたことである。その発見事実は読者があらかじめ抱いてきた直感的認識を大きく裏切るものではないかもしれない。しかし、先行研究の蓄積という「事実」の構造を改めて描出したことで、さまざまな研究が散発的に行われてきたこと、その傾向が強まっている可能性などが明らかになった。研究成果に求められる
厳密性の水準は近年と身に高まっており、包括的な視点に立った研究を行うことがますます難しくなってきている。このような、人事管理研究における「大きな物語」を喪失しつつある状況を研究者自身がどう捉えるか。省察的な対話の糸口としての役割を本研究の成果が果たせるとしたら、著者としては望外の喜びである。
本稿の別の貢献として、SLR の実施の仕方について、新たな提案を行なった

82

日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）ことである。第 2 節で述べたことの繰り返しになるが、本稿では、人事管理研
究の様式の変化を描出しようとし、一定の成果を収めることができた。また、「トップジャーナルに掲載された論文」といったような頻繁に取られがちな分析対象の絞り込みを行わず、発表の後に日の目を見ることがなかったであろう
研究群も分析対象に含めることで、日本の人事管理研究に携わる人々の間に形成される「世論」の存在や不在を明らかにした。そのおかげで、先行研究よりは古い年代まで分析の対象を広げられもした。さらには、分析対象として各研究成果が引用してきた先行研究に着目することで、本部情報に頼ることなく各研究成果の特徴を捉えようとした。最後に、『仕事の経済学』の引用頻度のみならず、引用のされ方を検討した例にあるように、微視的に事象に迫ることで、計量的手法で事象を包括的に捉える際に見落とされがちな論点にも目を配った。
本稿が有する限界についても指摘しておく必要があろう。第一に、本稿で分析対象としたのは、日本労務学会という一団体における研究成果に留まる。人事管理研究におけるさまざまな成果のうち、この学会が生み出した成果がどれだけ代表性があるのかについては、疑問の余地があるだろう。研究成果のバリ
エーションを捉えるためには、他の学会や組織、ないしは個人が生み出した研究成果も、検討対象とすることが欠かせないだろう。
第二に、本稿で分析対象としたデータベースは、その多くにおいて、著者が非デジタルデータ（冊子体上に記載された文字情報）を表計算ソフトに打ち込
んで構築されたものである。そのため、打ち込む過程で生じうるミスを完全に排除できたとは言い切れないし、第三者が同様のデータベースを閲覧できる状
態ではない。第三者によるデータベースの構築も不可能ではないが、冊子が全
国の図書館や個人に散らばって存在しており、一覧することは決して容易ではない。過去の文献をデジタルデータとしてどこからでも閲覧、分析可能な状態にすることが、今後はさらに期待されるだろう。

83

経済経営研究71号

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Gallardo-Gallardo, E., Nijs, S., Dries, N., & Gallo, P. (2015). Towards an understanding of talent
13

本文中で「著者名、 出版年」という形で紹介していない、本稿独自のシステマティッ
ク・レビューの対象となった文献については、掲載していない。

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86日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

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経済経営研究71号

88日本の人事管理研究における関心の推移（江夏・田中・余合）

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経済経営研究71号

90経済経営研究（既刊）目次

第 70 号

2021 年 3 月刊行

日本・ブラジル経済交流史再訪：日本的品質管理の普及
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・浜口伸明

新型コロナ禍のなかのインド進出日系企業：
2020 年アンケート調査の結果を中心として・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・佐藤隆広

兼松賞受賞論文
先進国株式市場における国際的分断
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・早木

祥夏

神戸大学
所長
所属教員
グローバル経済研究部門
教授
趙
来勲
教授
濱口 伸明
教授
佐藤 隆広
教授
瀋
俊毅
教授
岩佐 和道
准教授
村上 善道
准教授
近藤 恵介
助教
石川 祐実
企業競争力研究部門
教授
下村 研一
教授
伊藤 宗彦
教授
Ralf BEBENROTH
教授
西谷 公孝
准教授
松尾 美和
准教授
江夏幾多郎
准教授
後藤 将史
准教授
加藤
諒
助教
Vera Paola Reyes SHODA
企業情報研究部門
教授
榎本 正博
准教授
藤村
聡
准教授
髙橋 秀徳
講師
藤山 敬史
特命講師 小代薫
グローバル金融研究部門
教授
上東 貴志
教授
北野 重人
教授
家森 信善
教授
Charles Yuji HORIOKA
特命教授 西村 和雄
准教授
髙槻 泰郎
准教授
柴本 昌彦
講師
楳本 大悟
特命講師 田中 克幸
助教
明坂 弥香
附属企業資料総合センター
教授
伊藤 宗彦
教授
西谷 公孝
共同研究推進室教授
北野 重人

経済経営研究所
家森 信善
研究分野
国際経済
経済統合
エマージングマーケット
経済開発戦略
国際経済
経済統合
経済統合
経済開発戦略
産業組織
競争戦略
経営組織
国際経営
産業組織
経営組織
経営組織
競争戦略
競争戦略
会計情報分析
企業史料分析
コーポレートファイナンス
会計情報分析
企業史料分析
マクロ政策分析
国際金融政策
ミクロ政策分析
マクロ政策分析
マクロ政策分析
ミクロ政策分析
国際金融政策
マクロ政策分析
マクロ政策分析
ミクロ政策分析執筆者紹介（執筆順）

佐藤隆広･･････････教授グローバル経済研究部門

博士（経済学）大阪市立大学
山本明日香･･････････日本学術振興会特別研究員
博士後期課程江夏幾多郎･･････････准教授

神戸大学大学院経済学研究科

企業競争力研究部門

博士（商学）一橋大学
田中

秀樹･･････････准教授

同志社大学政策学部

博士（政策科学）同志社大学
余合

淳･･････････准教授

名古屋市立大学大学院経済学研究科

博士（経営学）神戸大学

令和 4 年 3 月18日
令和 4 年 3 月31日

印刷
発行

経済経営研究

年報

71

編集兼

神戸市灘区六甲台町

発行者

神戸大学経済経営研究所

印刷所

大阪市西区西本町1丁目3番10号
前田印刷株式会社©神戸大学経済経営研究所 2022

Annals of Economics and BusinessVol. 7 1
2021
CONTENTSA Note on the Use of India’s National Sample Survey:
With Special Reference to the Fifty-Fifth Round on Employment and Unemployment
Survey in 1999-2000
͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐ Takahiro Sato, Asuka Yamamoto
Changes in Interest in Human Resource Management Research in Japan:
Systematic Literature Review from 1971 to 2019͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐͐ Ikutaro Enatsu, Hideki Tanaka, Atsushi Yogo

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