民営職業紹介のマッチングが転職結果に与える影響 *― 転職前後の収入変化と満足度、労働力再配置機能の観点から ―

小林徹
<要

約>

本稿では民営・公共職業紹介のマッチング機能を検討するために、産業、職業、企業規模などのセクター
間移動や転職前後の収入変化、満足度の３つの指標に着目し、転職経路の違いによるこれら 3 つの指標への影響について分析を行った。分析の結果、明らかになったことは大きく以下 3 点である。
第一に、公共職業紹介は転職市場で不利な条件を持つ者の転職に結果を示しており、セーフティーネット
の役割を果たしている様子がみられた。一方で、民営職業紹介による転職者は、転職市場で有利である条件を持つ者が多くなっている。また元々収入の高い分野に転職しやすい、同分野の出身者を取り扱い、かつ移動が発生しないようなマッチングを行っている可能性が疑われた。しかし、一部の産業や企業規模について
は、収入が高まる分野への移動を促進させている様子も確認された。
第二に、転職前後の収入変化については、公共職業紹介による転職ほど収入が下がりやすくなっていたが、これは、企業規模の下方移動を伴うことによるものである可能性が高い。また、民営職業紹介については、転職後の収入を高める影響が明確に確認され、職種移動が無い者に限った場合や、規模移動が無い者に限って分析した場合でも限定的ながら、転職後の収入を高めていた。
最後第三に、転職後の満足度については民営・公共職業紹介、職業紹介以外の転職方法のいずれにおいても、満足度を高めている（下げている）様子は確認できなかった。
<キーワード>：職業紹介、労働移動、マッチング、転職

1.

はじめに
本稿では職業紹介機関のマッチングに関する社会的機能について検討して行く。具体的には、転職前後の収入変化や仕事満足度に与える影響、産業・職業移動など労働力の再分配に対する影響ついて、職業紹介を利用した転職とそうではない場合についての比較分析を行う。
近年、グローバル化やＩＴ技術の進歩、それに伴う産業・職業構造の変化や企業の人事制度変
更など、労働者を取り巻く雇用環境が大きく変わってきている。このような激しい変化の中で転職の重要性は増し、外部労働市場を整備する必要性が高まりつつあるなか、公共職業紹介や民営
職業紹介など転職支援機関の役割に期待がもたれている。というのも、求人企業と求職者のマッ
チングを行う職業紹介機関は、求人企業と求職者の間に発生する非対称情報の問題を解消させ、*本稿の分析に際しては、㈱東京企画から貴重なデータを提供頂いた。また東京大学社会科学研究所、㈱リクルート
ワークス研究所からは分析にしようした個票データを提供頂いた。深く感謝の意を表したい。尚、本文にある誤りは全て筆者に帰するものである。
慶應義塾大学大学院商学研究科博士課程

1

行動主体のサーチコストを減少させると、理論的研究から解明されている（ Biglaiser(1993)やYavas(1994)）。そして、実際にそうした効果が職業紹介機関にあるのかどうかについての実証分
析も少なからずある。例えば、樋口ほか(2004)や遠藤(2009)では「民営職業紹介」を経由した転職のほうが公共職業紹介やその他複数の入職経路よりも転職後の収入が高いことを見出しており、民営職業紹介には相対的に望ましいマッチングを行っていることを示唆している。この一方で、「公共職業紹介」を経由した場合は、民営職業紹介やその他の入職経路に比べて転職後の収入が低下する可能性が高いことを中村(2002)が指摘している。また神林(2005)や樋口ほか(2004)によると、転職決定までにかかるスピードや転職の満足度に与える影響も両者では異なるという。
ただしこれまでの研究では、民間と公共のどちらが良好なマッチングを行っているのかについては、明確な結論付けがなされてはいない。というのも、これまでの研究成果には、紹介機関が行ったマッチングの良し悪しが反映されているのではなく、職業紹介を利用している求職者のデータからは観察されない質の違いが反映されているだけかもしれない、という懸念があるからである。つまり、民営職業紹介によって転職をする者はもともと外部労働市場での評価が高い者である可能性が考えられる一方で、公共職業紹介を利用して転職をする者は民営職業紹介では転職を実現できないような層が集まっている可能性が考えられるのである。そして、紹介機関を利用する者の質が偏っている場合、その分析結果にはバイアスが残され、この問題を解決することが既存研究の課題とされている（中村 2002、樋口ほか 2004 など）。
この問題にマッチング法を用いて対応を試みているのが黒澤(2005)である。黒澤(2005)では、DID マッチング法を用い、収入についての分析を行っており、公共職業紹介のマッチングが先の研究で指摘されたような質の悪いものではないことを指摘している。本稿でも、DID マッチング法を用いることによって、上記のようなバイアスをもたらすデータに現れない個人特性の違いを考慮した分析を行う。
ところでマッチング法の手続きを簡単に述べるならば、まず第 1 段階で転職方法の選択行動についての推計を行い、ここで推計された結果から得られる各転職方法を利用して転職を行う傾向
値を用いて、第 2 段階で行う転職結果の違いに関する分析について先述したようなバイアスのコ
ントロールを試みるものである。多くのマッチング法による既存研究では、分析に用いるアンケ
ート調査の個票から得られる情報のみを用いて分析を進めているが、本稿ではマッチング法の第1 段階の推計で、アンケート調査の個票データに加え、株式会社東京企画 1)CM 総合研究所が所有している「民営職業紹介会社の企業イメージアップに関する TVCM 放映数」の年次推移データを転職者の転職年とリンクさせ分析に用いる。CM 総合研究所によれば、「イメージアップ CM」は、企業の認知向上を目的として、特定商品やブランドに関するメッセージは送らない CM と定義されている。要するに、認知促進を通じて、民営職業紹介による転職者を増やす効果が考えられるなかで、転職結果への影響は少ないと考えられる。このような変数を第 1 段階の推計で用いることによって、マッチング推計の精度向上を試みる。
1）http://www.cmdb.jp/ こちらの企業では 24 時間 365 日、キー局で放映された TVCM を録画し、データ化しており、その情報を分析することで TVCM に関するあらゆる問題への提言を行っている。

2

以下、2 節では民営・公共職業紹介のマッチングについて分析された先行研究を整理するとともに、双方の職業紹介のマッチングが転職結果に与える影響の違いについて経済学の文脈で考えうる仮説を検討する。次いで 3 節では具体的な分析モデルと分析に用いるデータを概観する。4
節で分析結果を説明し、5 節で分析結果から得られるインプリケーションを考察する。

2.

先行研究と予測される結果とそのメカニズム(1) 先行研究
日本における職業紹介は、戦後長らく公共紹介のみによって行われており、民間職業紹介は1997 年に解禁され、1999 年の規制緩和によってようやく一般的になった。また、2004 年にさらなる規制緩和がなされ、港湾・建築労働職の取り扱い禁止や求職者側への仲介料徴収規制などの規制を除いて、現在では事業の自由度は増している。職業紹介機関に関するマッチングの研究が多く見られるようになってきたのも 2000 年前後から半ば頃にかけてであるが、それら先行研究について整理する。
まず職業紹介機関の行動に焦点を当てた分析として神林(2005)や佐々木(2007)がある。これらは、職業紹介機関に登録された求職と求人双方のデータを扱いマッチング関数を推計している。神林(2005)は、第 1 次 2 次世界大戦期のデータを用いて公共・民営双方の職業紹介機関のマッチング関数を推定し、民営職業紹介のほうがマッチングの質もスピードも効率的だったことを示している。佐々木(2007)は、公共職業紹介のマッチング過程を紹介とマッチングの成立に分けてマッチ
ング関数を推定し、その結果紹介効率は近年高まってきているが、マッチングの成立に関する効率は高まる兆しが見えないことを指摘している。
一方、阿部(2005)は民営職業紹介の業務統計から求人データとそのマッチング結果が紐づいた
データを扱うことで、求人への応募関数とその結果のマッチ成立関数を推計している。そこではIT 化によるデータベースを活用したマッチングはあまりその成立に影響せず、このようなデジタ
ル化されたマッチングよりも俗人的な努力や担当者同士の関係性がマッチングの効率化に結びついている可能性が示唆されている。
また樋口ほか（2004）や中村(2002)、黒澤(2005)などの分析では転職者の行動に焦点を当てた分析が行われており、転職経路の選択関数やその結果として転職後の賃金関数などを推計すること
により、民営・公共職業紹介利用者の特徴や転職方法による転職結果への影響の違いを分析している。本稿で行う分析も、労働者に対して行われたアンケートデータを用いている関係から、転職者の経路選択とその結果の推計を行うものであり、樋口ほか（2004）、中村(2002)、黒澤(2005)などの分析の流れに位置する。これらの分析を概観すると、中村(2002)では公共職業紹介経由の転職決定に関する推計が行われており、公共職業紹介を経由した転職者ほど中小企業出身者や仕事が不満で転職をした者が多いなど、転職市場で不利と思われるものが多いことが示されている。
また公共職業紹介による転職を説明変数とし、転職直後の賃金変化や現在の賃金を説明する推計を行い、公共職業紹介経由の転職者ほど転職直後の賃金変化は低くなりやすいものの、数年の勤3続を経た後の賃金は他の転職経路と大差がないことを示している。また樋口ほか(2004)では、賃金変化や離職期間、あるいは転職満足度といった指標を用いて、公共職業紹介だけでなく民営職
業紹介や縁故、求人広告など多くの転職経路に関してマッチング結果がどのように異なっているかを分析している。分析の結果、公共職業紹介による転職はその他の経路による転職よりも離職期間が長期化しており、転職後の満足度も低く、賃金も低下する傾向があるという。一方、民営
職業紹介による転職では、離職期間も短く賃金も上昇する傾向にあることが示されている。また
黒澤(2005)は公共職業紹介について、その利用と経由転職段階とを分けて考え、利用に関する推計結果を用いて転職直後の年収や年収変化についてマッチング法による分析を行っている。分析の結果、公共職業紹介を利用する転職者の特徴を考慮すると、公共職業紹介を経由した転職ほど
他の転職経路に比べてその後の年収は高い傾向があると指摘されている。黒澤(2005)では転職前後の差分変数の異なりについてマッチング法による分析を行うことで、データに現れない個人特性がもたらすバイアスへの対処が図られている。本稿ではこの分析方法により、収入や満足度について分析するとともに、先行研究では行われなかった産業、職種、企業規模の移動に関する分析も行う。またこれら移動を考慮し収入や満足度に関する分析を加えることで、移動を通じた影響が大きいのか、移動が無くとも職業紹介によって収入や満足度など転職結果が異なるのかを確認して行く。

(2) なぜ民営紹介と公共紹介で転職結果が異なりうるのか
先述したように、本稿では転職者の行動に視点を向け、職業紹介経由の転職と他の経路による転職とで転職結果がどのように異なるかを分析する。その際、転職結果として扱う指標について
は、先行研究でも扱われている年収の転職前後の変化や転職後の満足度に加え、本稿ではセクター間移動についても扱う。これらへの影響の違いから民営・公共職業紹介のマッチングの役割について考察したい 2)。では民営・公共職業紹介の利用の違いによってこれら転職結果が異なるな
らば、どのような理由によって異なりうるのだろうか。

1) 民営・公共職業紹介に考えうる機能の違いと転職結果への影響
そもそも、民営・公共ともに職業紹介のような仲介機関は、求人・求職当事者のみによるサーチ活動では得られないメリットをもたらすことがあると考えられている。
まず Yavas(1994)など Middle Man の研究では、このような職業紹介を利用し、取引相手の仲介をしてもらうことでサーチコストを削減できる可能性が論じられている。現実の世界でも、公共であれ民営であれ、紹介機関は求人企業と求職者の双方と打ち合わせを行い、双方の要望に見合う候補の情報を提供するなど、情報収集行動を紹介機関が肩代わりしている。また、候補相手への諸連絡や面接などの予定調整などの手続きも行うなど、転職・採用活動の一部を紹介機関が代2)先行研究では転職後の定着性や転職までに要する期間など様々な指標についても考慮し、総合的にマッチングの良し悪しを判断する必要性が指摘されているが、分析に扱うデータセットの制約もあり、本稿では収入変化、満足度、セクター間移動という 3 点の結果指標の分析にとどめている。

4

行している。このような職業紹介機関の活動によって、サーチ当事者のサーチコストが削減されるならば、求職者や求人企業が単独で行うよりもサーチ活動の範囲や量などを広げることができ、その結果としてより良い相手と出会う可能性は高まるはずである。職業紹介機関が仲介することでサーチコストが削減され、マッチングの結果が良好になると考えられるのである。
さらに職業紹介機関が求人企業と求職者との間に立って情報を提供することで、両者への情報流通の質が高まることも考えられる。Biglaiser(1993)によると、職業紹介機関は市場の専門家として多くのサーチ当事者に接して多くの情報を集めることが可能であり、サーチ当事者の発する情報を正しく評価する能力も高いことを示唆している。この場合、職業紹介機関がクリーニングした
質の高い情報を転職活動に活用することで、マッチングの質はより高まる可能性がある。
以上のように職業紹介機関には、サーチコストを軽減する機能と情報流通の質を高める機能があると考えられる。これら機能は公共も民間も共に有しているものと考えられるが、これらの機能の質が両者間で違うならば、同一の求職者であっても民営・公共職業紹介のどちらを利用する
かによって転職結果には違いが発生するかもしれない。
では仮に民営・公共職業紹介の間でこれら機能の質に違いが有るならば、その違いはなぜ発生するのだろうか。これについては、そもそもそれぞれのミッションが違うことに起因する部分が大きいのではないだろうか。公共職業紹介は公的機関であるために、転職を実現させることが難しい求人・求職者についても対応をする責務があるし、むしろそのようなセーフティーネットとしての役割が強く求められる。一方で民営職業紹介は営利法人であり、全ての求人・求職者に対応しなければならないわけではない。また、民営職業紹介を利用すると仲介手数料を支払う 3)ことになるから、採用後に訓練コストのかからない即戦力人材や生産性の高い労働者、あるいは訓練コストがかかっても投資回収が可能な若年者層など、そうした求人のある企業が民営職業紹介に価値を求めるだろう。要するに民営職業紹介では公共職業紹介に比べて特定の条件を備えた求人と求職のマッチングを行っている可能性がある。
このような背景から、民営職業紹介と公共職業紹介とでは利用者の特徴が異なっていることが考えられるが、利用者の特徴をコントロールした上でも民営職業紹介は Biglaiser(1993)が指摘するように、求人・求職層の特化によって専門性を高めることで情報流通の機能をより強化している可能性はある。また、民営職業紹介は同業他社など競合相手との競争にもさらされやすく、事業経営の観点から効率的、効果的な求人や求職者を集めることができるかどうかが大きな経営課
題となる。そのため、サーチ当事者を惹きつける目的から、求人企業や求職者に対するサービスを強化してサーチコストを削減するような活動を、公共職業紹介よりも盛んに行っている可能性もある。事実、民営職業紹介では面接後の印象を求人企業や求職者双方に確認して、その後の交渉に関する活動の手助けを行っていたり、年収額に関する交渉も民営職業紹介会社が仲介して両者の希望を取りまとめていたりするなど、サーチ活動そのものだけではなく、交渉活動のコスト削減にも一役買っている。
3) 一般には民営職業紹介会社は求職者から手数料を徴収することが法律で原則禁じられており、仲介した企業から手数料を成功報酬として徴収している。

5

2) 転職に伴う産業・職業間移動を通じた転職結果への影響
さらに、民営職業紹介と公共職業紹介のサーチコスト削減機能や情報流通機能の質の違い以外にも注意しなければならない点がある。本稿ではマッチング結果の指標のひとつとして転職前後の年収変化にも注目しているが、これには職業紹介機能の質以外にも、転職による当事者のスキ
ル変化によっても影響を受ける。つまり、転職経路の違いが産業や職種間移動の発生確率を異にし、それが前職で蓄積した特殊的スキルの持越し具合を異ならしめているのであれば、転職経路の違いがスキル変化を通じて転職前後の年収変化に影響している可能性もある。これまでにも複数の研究で、産業や職業移動を伴う転職ほど転職後の賃金が下がる傾向が確認されており、民営・公共職業紹介による転職前後の年収への影響の違いがこのような移動によるものなのか、移動が伴われない場合であっても異なるかどうかを分けて確認する必要がある。さらに近年の議論では、
成熟産業から成長産業などへの移動など労働力のセクター間における再配置が重要な政策課題であり（日本経済再生本部 2013

第４回・第５回産業競争力会議の議論を踏まえた当面の政策対応について）、このようなセクター間の再配置機能を民営・公共職業紹介が有しているのか、またどのような分野からどのような分野への移動を促しているのかを確かめることもまた重要であろう。
そこで本稿では、セクター間移動によるスキル変化を考慮しても民営・公共職業紹介による転職で転職前後の年収変化への影響が異なるかどうかを確認するだけでなく、双方の職業紹介がどのような産業・職業からどのような産業・職業への移動に貢献しているかどうかについても、分析を加えたい。なお、筆者らの知る限り、これまでの研究は産業・職業移動によって賃金がどのような影響を受けるのか、転職前の職業によって移動の発生確率がどのように異なるかについては分析されているが、転職経路によって産業・職業移動の特徴がどのように異なるかを分析した研究はない。阿部(1996)や岸(1998)では職業移動と転職後の賃金についての分析が行われ、職業移動を伴う転職ほど転職後の賃金が下がりやすいことが指摘されている。また樋口(2001)では、専門的職種ほど同一職種転職であれば転職後賃金は下がりにくく、反対にサービス職は同一職種で転職しても賃金が下がりやすいという分析結果が示されている。これら一連の研究では、人的資本理論で言われる特殊的スキルについてさらに具体化した概念である「職種特殊的スキル」が考えられている。経験を積んだ職種の職種による特殊性が強い場合には、企業を移動したとしても同一職業内であればスキルの持越しが可能であり賃金は下がりにくい。しかし、異なる職種に転じた場合には賃金が下がりやすいため、職業移動は行われにくいと考えられている。要するに、樋口(2001)の結果に基づけば、専門的職種ほど職種が変わることのデメリットが大きく、職種間移動が起こりにくいことが予想できる。
このような事実から、民営・公共職業紹介の利用者特徴に違いがあり、特にどちらかに職種特殊的スキルの要素が強い職種からの転職者が多い場合には、その職業紹介による転職者ほど職種移動が観察されないことが予想される 4)。セクター間移動に関する分析においても、やはり、転4)多くの先行研究では職業間移動についての分析が主であるが、スキルの特殊性による移動発生確率や転職後の賃金へ影響する関係は産業についても考えうる。

6

職前の職種や産業にも注目しつつ、転職者の属性をコントロールしてその効果を分析する必要がある。
また、利用者の産業・職業を考慮したとしても、民営・公共職業紹介のマッチング行為の結果として産業・職業移動の発生確率が異なることも考えられる。民営職業紹介では一般的に転職（決定）者の所定内賃金で算出された転職後 1 年目の年収の何割かを紹介料金として徴収している。
そのため、転職者の転職後 1 年目の年収がなるべく高くなるようなマッチングを行う誘因が民営
職業紹介には働いていることが予想できる。一方、公共職業紹介は企業側からも転職者側からも料金徴収はない。したがって、阿部(1996)や岸(1998)が指摘しているように、産業や職業を跨いだ
転職ほど蓄積された産業・職業特殊スキルのロスにより転職直後の収入が下がるのであれば、産業や職業間の移動を伴う転職を避けた斡旋をしたほうが民営職業紹介には都合がよく、利用者の特徴が同質であったとしても、公共職業紹介よりも民営職業紹介ではセクター間移動が見られな
いかもしれない。
また反面、民営職業紹介ほどセクター間移動を促進する場面も考えられる。上島・舟場(1993)、
橘木・太田(1992)や Genda(1997)、大竹・奥井(1997)などの研究では、産業や職種によって賃金が異なり、高賃金の産業・職種がある一方で、低賃金の産業・職種が存在することが指摘されている。仮に民営職業紹介が転職後 1 年目の年収が高くなるようなマッチングを行うならば、賃金が低い産業・職種からの求職者であり、なおかつ産業・職業間を跨ぐことが可能な者については、より高賃金の産業・職種への移動を促進させる働きかけを行うことが考えられる。
移動におけるスキルロスも合わせて考えるならば、民営職業紹介は高賃金の産業・職種出身の求職者に対しては、産業や職種移動が発生しないようなマッチングを行い、低賃金の産業・職種出身の求職者に対しては、可能な限り高賃金の産業・職種に移動させるようなマッチングを行っているかもしれない。
さらに民営職業紹介は、産業や職種間移動だけでなく企業規模間の移動も促進させるかもしれない。小規模企業よりも大企業の賃金水準が高いことはしばしば指摘される。民営職業紹介ではより年収の高い大規模企業への移動を促進させることで、高い収益を上げようとしている可能性も考えられる。そこで本稿では産業・職種間移動だけでなく、企業規模に関する転職前後の変化も見ることで、企業規模の上方移動を促進させる働きが、民営職業紹介に見られるかどうかについても分析を加える。

3.

分析に使用するデータと具体的分析の枠組み(1)

分析に用いるデータ

以下では本稿で行う分析についての具体的な手続きと分析に使用するデータについて説明を加えてゆくが、まずは使用するデータの概要と分析で扱う変数について述べてゆく。
本稿の分析に使用するデータは『ワーキングパーソン調査』（以下 WPS）の 2002 年、2004 年、

7

2006 年、2008 年、2010 年のデータである 5)。この調査は、2004 年以降は首都圏（東京、神奈川、
千葉、埼玉、茨城）在住の正規社員・正規職員，契約社員・嘱託，派遣，パート・アルバイトなどで就業している 18～59 歳の男女を対象に行われている。但し、本稿の分析では「転職経験があり、かつ前職・現職とも正社員」のサンプルのみを分析対象として扱っている 6)。さらに、転職
回数と就業経験企業数が合わない矛盾回答サンプルや、収入が平均値＋3×標準偏差を超える外れ
値サンプル、2002 年調査のみに含まれている首都圏以外の在住者サンプル、前職あるいは現職の勤続年数が 1 年未満のサンプル7)を分析から除外した。さらに、民営職業紹介自体が、1999 年の職業安定法改正による原則自由化以降に本格的に利用されてきたこと、データ提供を受けた民営
職業紹介業界の TVCM 数のデータが 2001 年からしか確認できないことから、2000 年以前に転職をした者も除外した。このような手続きをとったため、分析結果は労働市場全体の労働者の傾向を示すものではない。2001～2010 年の首都圏の正社員転職者に関する分析となっている点に注意が必要である。
なお、こちらの調査では回答者の産業や職業について非常に多くの小区分について聞かれているが、本稿ではこれらの回答を産業については日本標準産業分類（平成 19 年 11 月改定）の大分
類、職種については日本標準職業分類（平成 9 年 12 月改定）の大分類に分類しなおして分析に用いている。また、被説明変数として用いる転職前後の年収差は、転職前の年収と転職後 1 年目の年収8)との対数差とし、転職の満足度にはどの年の調査でも聞かれている「総合的に考えて、あなたは現在の勤務先に入社してよかったと思いますか」との問いに対する 4 段階の選択回答を「４：非常に良かったと思う、３：まあ良かったと思う。２：あまり良かったとは思えない、１：良かったとは思えない」と得点化して分析に用いる。また、転職経路については民営職業紹介ダミー9)と公共職業紹介ダミーをまず作成し、その他の転職経路については広告などその他ダミーにまとめた。分析に用いた変数の基本統計量は以下の表 1 のとおりである。

5)『ワーキングパーソン調査』（リクルートワークス研究所寄託）の個票データは東京大学社会科学研究所附属日本
社会研究情報センターSSJ データアーカイブより提供を受けた。
6)非正規就業者は家計補助的に仕事をしている者も少なくなく、正規就業者とは転職行動が異なると考えられ、非正規就業のサンプルは分析から除外した。
7)WPS では年収に関する質問が「昨年１年間の年収について」となっており、勤続年数 1 年未満の者の年収を精確に算出することが出来ないためである。
8)本来であれば転職前後の時間当たり賃金の違いについて分析を行うべきであろうが、WPS の質問には転職後 1 年目の労働時間に関する質問はなく、時間当たり賃金が計算できない。尚、前職については労働時間に関する質問がされており、前職労働時間については説明変数として用いコントロールする。尚 WPS を使用して行われた黒澤(2005)などの先行研究でも転職前後の年収が被説明変数に用いられている。
9)本稿の分析では前職現職とも正社員のサンプルに限っており、派遣会社を利用して転職している場合は、派遣会社が兼業している職業紹介事業での転職と考えられる為、民営職業紹介を経由して転職が決定した場合に含めてい
る。

8

表1
平均
転職時の有効求人倍率0.806
前職年収の対数値
5.923
前職労働時間51.344
大学、大学院卒ダミー
0.424
男性ダミー
0.704
転職時年齢
34.113
配偶者有りダミー
0.636
会社都合
0.116
転職理由
賃金・評価・条件・配置の不満0.222

標準偏差
0.195
0.556
12.943
0.494
0.456
8.686
0.481
0.321
0.416

分析に用いるデータの基本統計量

平均
建 設 業
0.057
製造業
0.161
電気・ガス・熱供給・水道業 0.027
情報通信業
0.150
運輸業，郵便業
0.131
卸売業，小売業
0.143
金融業，保険業
0.073
不動産業，物品賃貸業
0.022
前職産業 学術研究，専門・技術サービス業
0.027
宿泊業，飲食サービス業
0.051
生活関連サービス業，娯楽業0.021
教育，学習支援業
0.012
医療，福祉
0.055
複合サービス事業
0.003
サービス業（他に分類されないもの）
0.032
分類不能の産業
0.032
その他
0.001
建 設 業
0.074
製造業
0.177
電気・ガス・熱供給・水道業 0.005
情報通信業
0.124
運輸業，郵便業
0.077
卸売業，小売業
0.102
金融業，保険業
0.054
不動産業，物品賃貸業
0.039
現職産業 学術研究，専門・技術サービス業
0.050
宿泊業，飲食サービス業
0.040
生活関連サービス業，娯楽業0.022
教育，学習支援業
0.015
医療，福祉
0.094
複合サービス事業
0.001
サービス業（他に分類されないもの）
0.059
分類不能の産業
0.066
その他
0.001

標準偏差
0.232
0.368
0.161
0.357
0.338
0.351
0.260
0.146
0.163
0.221
0.142
0.111
0.229
0.057
0.176
0.177
0.034
0.262
0.381
0.073
0.330
0.266
0.303
0.227
0.193
0.218
0.195
0.148
0.122
0.292
0.024
0.236
0.248
0.034

平均
標準偏差
専門的・技術的職業従事者 0.292
0.455
管理的職業従事者
0.076
0.265
事務従事者
0.228
0.420
販売従事者
0.152
0.359
サービス職業従事者
0.118
0.323
前職職業
保安職業従事者
0.004
0.062
農林漁業作業者
0.002
0.042
運輸・通信従事者
0.048
0.213
生産工程・労務作業者
0.060
0.238
分類不能の職業
0.021
0.142
専門的・技術的職業従事者 0.302
0.459
管理的職業従事者
0.057
0.231
事務従事者
0.242
0.428
販売従事者
0.144
0.352
転職直後 サービス職業従事者
0.107
0.309
職業
保安職業従事者
0.007
0.080
農林漁業作業者
0.001
0.038
運輸・通信従事者
0.057
0.232
生産工程・労務作業者
0.060
0.238
分類不能の職業0.023
0.150
前職企業 50人未満
0.370
0.483
規模（50 50人以上３００人未満
0.266
0.442
人未満と 300人以上1000人未満
0.152
0.359
の比較） 1000人以上
0.212
0.409
現職企業 50人未満
0.422
0.494
規模（50 50人以上３００人未満
0.271
0.445
人未満と 300人以上1000人未満
0.124
0.329
の比較） 1000人以上
0.183
0.387
人材紹介産業のCM数
327.757 370.817
広告などその他
0.769
0.421
転職経路 公共職業紹介
0.144
0.351
民営職業紹介
0.087
0.281
3,326
サンプルサイズ

なお先述のように、転職方法の決定に関する推計では、㈱東京企画より提供された首都圏のキー局で放映された民営職業紹介企業の企業イメージアップに関する年間 TVCM 放映数を用いる。また CM 数と景気の影響をコントロールするため、厚生労働省の「一般職業紹介状況」から各年の月平均有効求人倍率をサンプルの転職年とマッチングさせ転職年の有効求人倍率を説明変数として用いる。各年の民営職業紹介業界の放映 TVCM 数と求人倍率の推移は以下の図 1 に掲載した。有効
求人倍率は 2002 年から 2006 年まで上昇を続け、その後は急激に減少している。一方、民営職業紹介業界のＣＭ数は 2002 年、2005～2006 年、2008 年が多く、2001 年や 2004 年、2009 年は非常に少ないなど有効求人倍率とは異なる推移を示している 10)。

10

)ＣＭ数の推移を厚生労働省の「職業紹介事業報告の集計結果」から有料職業紹介事業数、民営職業紹介の常用求人数の推移とも比較したが、これらも有効求人倍率と同じような推移を示しており、ＣＭ数と連動するような推移とはなっていなかった。この度は、転職年の有効求人倍率を用いてトレンドをコントロールする。

9

ＣＭ数

1200

有効求人倍率（右目盛）

1.2

1000

1

800

0.8

600

0.6

400

0.4

200

0.2

0

(2)

0
2001年

2002年

2003年

2004年

2005年

2006年

2007年

2008年

2009年

図 1

民営職業紹介の首都圏ＣＭ数と有効求人倍率の推移

具体的な分析の枠組み

先の 2 節では、民営・公共職業紹介など利用した転職方法によって、転職結果が異なってくる
要因仮説について検討した。ここで検討されたポイントを再度整理すると、大きく以下の 3 点にまとめられよう。
第一に、民営職業紹介は転職市場で取り扱いやすい求人・求職層に特化を図っている可能性が考えられ、その利用者は公共職業紹介やその他経路の利用者層と異なっている可能性がある。
第二に、民営職業紹介業では転職者の年収額によって売上額が決まるため、年収の高い求人への斡旋を優先して行っている可能性がある。このため、高所得になりやすい産業・職業や大企業の出身者には、それら企業属性の移動が発生しないようなマッチングを行い、所得が低い傾向のある産業・職業や小企業の出身者には所得が高まるような企業属性への移動を伴うマッチングをしている可能性が考えられる。
第三に、産業・職種・企業規模の移動による影響や利用者層の違いをコントロールしてもなお、
民営・公共職業紹介は、サーチコストの削減機能や情報仲介機能によって、利用者の転職結果を良好にしている可能性が考えられる。加えて、民営職業紹介が特定の利用者層に特化したものであるならば、その専門特化自体の効果によって、利用求職者の転職結果を良好にしている可能性が考えられる。また民営職業紹介は、この専門特化に加え、公共職業紹介よりも質の高いサーチ
コスト削減機能や情報仲介機能を有している可能性が考えられ、公共職業紹介との比較においてもその利用求職者の転職結果は良好であることが予想される。
本稿では複数の分析により、以上３点の検討事項について実証分析を行ってゆくが、以下ではそれぞれの事項についての具体的な分析手続きについて述べる。

1) 民営・公共職業紹介の利用者層の違いに関する分析
ここでは以下のプロビットモデルにより、どのような属性を持つ求職者が民営職業紹介（公共10職業紹介、職業紹介以外のその他の転職経路）を利用して転職しやすいかについて確認して行く。

P( X i )  Pr(Dm,i  1 | X i )  ( X i  )(1)

上記(1)式の左辺は転職者 i の転職をした際の転職方法 m が民営職業紹介（公共職業紹介、その他の転職方法）である確率を表し、これは学歴や性別、年齢などの個人属性や前職の年収、産業・職種・企業規模などの前職属性、転職時の求人倍率や民営職業紹介業界ＣＭ数などのコントロー
ル変数 X iーによって条件づけられるものとする。よって右辺の各コントロール変数のパラメータ

 を確認して行くことで、どのような特徴を持つ者が民営職業紹介（公共職業紹介、その他の転職方法）

によって転職するのかを確認して行く。尚、WPS の 2002、2004 年調査のみ決定したかどうかに関わらず、転職の際に利用した全ての方法に関する情報が得られる。そこでサンプル数は大きく落ちるものの、(1)の被説明変数を利用に関するダミー変数に置き換えた分析も同時に行う。これにより、求職者の転職方法の選択時に利用者層が分かれるのか、利用段階では求職者の層に特徴的な違いはないが、選考に通過し決定した段階で利用者層が異なってくるのかについて確認して行きたい。もし後者の特徴が強いのであれば、求職者の意思決定だけでなく、求人企業や職業紹介仲介者の影響による篩い分けが重要な影響をもたらしているであろうことが考えられる。

2)

民営・公共職業紹介とセクター間移動の分析の事前に行う準備分析
次に、そもそも産業、職種、企業規模によって、どのような移動傾向の違いがあるのか、また収入の違いがあるのか、について検討する。ここではまず、以下(2)の多項プロビットモデルと順
序プロビットモデルによる分析から、そもそも前職にどのような産業・職種・企業規模だった者
が、どのような産業・職種・企業規模へ移動して行きやすいかについて確認したい。

Pr(Ocut1,i  j | X i , Ocut 0,i , Dm,i )  f (1 X i ,  2Ocut 0, i ,  3 Dm,i )(2)

左辺は Ocut1,i で示される転職者 i の転職後の産業、職種、企業規模が ｊである確率である。これは、個人属性 X i

や、前職の産業、職種、企業規模ダミー Ocut 0,i 、転職経路ダミー Dm ,i によって影響されるものとする。但し(2)の分析における転職経路の影響  3 は、データに現れない民営・公共職業紹介利用者特性をもコントロールして導き出されたものではない。ここでは、あくまで転職前の産業、職種、企業規模と転職後のそれとの関係性について見てゆき、転職経路ダミ
ーはそのコントロールの目的で用いる。

11

次に、以下(3)式の推計により、どのような産業や職種、企業規模で収入が高く、どのような産業・職種、企業規模で収入が低いかについて確認したい。

ln incomet1,i  f (1 X i ,  2Ocut1, i ,  3 Dm,i )  1 X i   2Ocut1, i   3 Dm,i  ui(3)

上記(3)式は転職後 1 年目の年収の対数値 ln incomet1 に関する関数であり、個人属性や景気変数など X iと、産業、職種、企業規模ダミーなどによる職場属性

Ocut ,i で説明される。また転職経路のダミー変数も D をコントロールの目的で用いる。
これら分析で得られた結果と、後に行うセクター間移動に関する DID マッチング推計の結果から、民営職業紹介が、年収の高い産業・職種、企業規模への移動を促進しているのか、またその逆の移動を促進しているのか、またそのような移動は本来発生しにくいものなのかどうか、について検討して行きたい。

3)

セクター間移動、転職前後収入変化、転職満足度の分析における DID マッチング推計
最後に黒澤(2005)でも用いられている Propensity Score Matching 法を用いた分析を行い、民営・

公共職業紹介が、どの分野のセクター間移動に影響しているのか、また転職前後の収入変化や満足度に影響を及ぼしているかについて確認して行く。
Propensity Score Matching 法では、(1)式の分析で求められた民営（公共）職業紹介による転職確率の理論値を算出し、これが同様の者について実際に民営（公共）職業紹介によって転職した者とそうではない者との結果比較を行うものである。その結果の差である ATT(Average Treatment
effect on the Treated)は以下の(4)式で求められる11)。

ATT  E (Y1  Y0 | D  1)
 E |P ( X )| D 1 {E (Y1 | D  1, P( X ))  E (Y0 | D  1, P( X ))}(4)

 {E |P ( X )| D 1 {E (Y1 | D  1, P( X ))  E (Y0 | D  0, P( X ))}上記(4)式のうち、 Y は転職後の産業、職種、企業規模や転職後の収入、満足度など、転職経路の影響を判断する際の結果指標となる変数である。 Y1 は民営（公共）職業紹介による転職結果を

11)本稿の分析では、Heckman, Ichimura and Todd(1997)で指摘されるコモン・サポートの問題に対し、Propensity Score

について似通ったコントロール・グループのサンプルが存在しないトリートメント・グループのサンプルを分析から除外している。また、Propensity Score を推計する際の説明変数は Dehejia and Wahba(1999, 2000)による Balancing
Property に基づく検定で棄却されないことが必要となるが、今回の分析に使用したコントロール変数 X についてはBalancing Property に基づく検定を行っており、いずれも棄却されていない。

12示し、 Y0 はその他の方法による転職結果を示す。 D は最終的に利用した転職経路が民営（公共）職業紹介であったかどうかを示し、該当する場合に 1、そうではない場合に 0 をとる。

Pr(D  1 | X ) は(1)式の分析結果から求められる民営（公共）職業紹介による転職の理論値であり、これが同様の者同士をマッチングさせることで ATT の一致推計量を得ることができる。その場合のマッチング推計量は以下(5)式で示され、これはクロスセクション・マッチング推計量とも呼ばれる。

ATTcs 1 n1nY   j01{D 0} W (i, j )Yoji 1{ Di 1} 1i
i
n1


(5)

n1 は民営（公共）職業紹介によって転職した者の標本数、 n0 はそれ以外の方法によって転職した者の標本数である。また、W (i, j ) は Propensity Score に基づく民営（公共）職業紹介以外の方法による転職者サンプルへのウェイトであり、

 W (i, j)  1 となる )。
12j但し上記の分析ではデータから観察されない要因の影響は考慮しきれない。この問題を解消するために、本稿では Heckman, Ichimura and Todd(1997)を嚆矢とする DID マッチング推計法を行う。
DID マッチング推計法では、グループ間のマッチングを転職前後の結果指標の差（転職前後の産業、職種ダミーの差や企業規模、収入変数の差 13）について行うことで、観察できない要因が及ぼす影響を考慮できるという利点がある。この場合、ATT は次式のとおりとなる 14)。

ATTDID 



n0 t
 1
1 n1t nn
Y1ti   W (i, j )Yotj  i11s {Di 1} Y1si   js01{Di 0}W (i, j)Y0sj
n1t i 1{Di 1} nj 1{ Di 0}
1
s


4.

分析結果

(1)

民営、公共職業紹介の利用者の特徴

(6)

まずは公共職業紹介や民営職業紹介の利用者の特徴に違いがあるかどうかを確認するために、(1)式に基づく Probit モデルの推計を行った。この際、WPS の 2002 年と 2004 年の調査に関しては、転職活動で利用した全ての転職経路に関する回答が確認できるため、民営・公共職業紹介を利用
12)本稿ではウェイト付けに際して、Propensity Score Matching 法を用いた多くの先行研究で用いられている、Nearest
Neighbor Matching と Kernel Matching の 2 種類を使用している。
13)本稿で用いる WPS では前職の満足度が質問されておらず、満足度については転職前後の差が計算できないため
DID マッチング推計を行うことができなかった。本稿で行っているマッチング推計結果のうち、満足度については残念ながらクロスセクション・マッチング推計量となっている。
14)t は転職後の時点、s は転職前の時点を示している。

13

したかどうかの複数回答を用いた分析も加えて行った。この結果を比較することで、職業紹介利用の段階での利用者の特徴が異なるのか、転職決定後の転職者の特徴が異なるのかを確認する15)。
分析結果は表 2 に掲載した。まず、複数利用段階におけるそれぞれの転職経路についての分析
結果を見てゆくと、職業紹介以外の利用については、前職年収が有意にマイナス、男性ダミーが有意にプラスとなっている。男性で前職年収の低い求職者の利用が多い傾向が伺える。また、公共職業紹介については、性別年齢や前職年収などの個人属性で有意になるものはなく、幅広い層に利用されている様子が見られる。但し、産業、職業、企業規模などの前職の企業属性で有意な結果がいくつか見られ、前職が不動産業である者や、比較的規模の大きい企業からの求職者の利用は少なく、事務職や販売職からの転職者の利用が多くなっている。また、企業都合離職者の利用も多いが、これは失業給付に関する手続きの必要性からかもしれない。続いて、民営職業紹介についての分析結果見ると、前職の年収が高く、高学歴、未婚者の利用が多くなっている。このような特徴を持つ者ほど、転職は比較的容易であろうと思われ、民営職業紹介ほど転職市場に適した求職者を集めているのかもしれない。また前職の企業属性では、製造業や情報通信業、事務職の出身者が利用している様子が伺える。これらの結果から民営職業紹介では利用の段階で求職者の属性に明確な特徴があると言える。
次に最終的に転職決定した各転職経路の分析結果について確認して行く。まず職業紹介以外について見ると、前職の労働時間が長く、未婚者、会社都合離職者ではない者が多い様子が見られる。また前職の企業属性は、専門・技術職や事務職からの転職者が少なくなっている。利用段階の特徴とは明らかに異なっており、これら決定段階の特徴はこの転職経路に集まってくる求人側の影響によるものかもしれない。次に公共職業紹介についてみると、前職年収が低く、学歴が低く、男性、高齢、未婚者の転職者が多くなっている。また小規模企業からの転職者も多い。これ
らの特徴から、公共職業紹介では転職市場での評価が比較的不利になりやすい属性を持つ者の転職が促進されていると考えられる。利用段階ではこのような特徴があまり見られなかったことから、公共職業紹介は幅広い層の求職者を集めながらも、マッチング決定の段階において転職に不利な条件を持つ求職者の転職を実現させており、セーフティーネットの役割を果たしていると考えられる。最後に民営職業紹介についてみると、やはり前職の年収が高く、高学歴、年齢も若く、未婚者が多くなっている。また前職が情報通信業、専門・技術職、管理職、事務職、販売職、大規模企業であった者が多く、医療福祉業からの転職者は少なくなっている。概ね、利用段階の特徴と同様の特徴を示しており、転職市場で有利であると考えられる属性の者が民営職業紹介によって転職している。民営職業紹介では、前職年収が高く、高学歴で、比較的規模の大きな企業の出身者などを集め、求職者層の特化を図っているのかもしれない。但し、利用段階の推計結果に関してはサンプル数が少なく、仮により大規模サンプルのデータが利用可能得あれば、そのようなサンプルで分析を行う必要もあろう。なお、民営職業紹介業界の TVCM 数は、民営職業紹介を経由した決定において、有意なプラスの結果を示している。
15)二段階推計の分析では、WPS2002～2010 全てのサンプルが使用できる「最終的に決定した転職経路」が民営職業紹介であることを内生変数とした分析を行っている。

14

表2

民営、公共職業紹介の利用と経由決定に関する分析

モデル

景気変数

転職時の有効求人倍率
前職の年収の対数値
前職労働時間個
人
属性

大学、大学院卒（大卒、大学院卒以外との比較）
男性ﾀﾞﾐｰ
転職時年齢
配偶者有ダミー

転
職
理
由

会社都合
賃金・評価・条件・配置の不満
製造業

前
職
業
種
属
性

（
右
以
外
と
の
比
較

情報通信業
学術研究、専門・技術サービス業
医療福祉業
サービス業（宿泊、飲食、生活関連、娯楽）
卸売業，小売業
金融業，保険業）
不動産業，物品賃貸業
前
職
職
と種
の属
比性
較（
）右
記
以
外

専門的・技術的職業従事者

（前
5
の
職
0
比
企
人
較
業
未
）満規
模
と

５０人以上３００人未満

管理的職業従事者
事務職
販売従事者
サービス職業従事者

３００人以上１０００人未満
１０００人以上
人材紹介業のCM数

職業紹介以 公共職業紹 民営職業紹 職業紹介以 公共職業紹 民営職業紹
外を利用
介を利用
介を利用
外で決定
介で決定
介で決定
ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
限界効果-0.268

限界効果
0.268

限界効果
-0.384限界効果-0.106

限界効果
0.047

限界効果
0.05

[2.757]-0.047[1.587]-0.003[2.174]0.133[0.178]**-0.016[0.201]-0.026[0.245]*0.046[0.295]*0[0.161]
0.002[0.244]***0.001[0.053]0.001[0.055]**-0.001[0.097]***0[0.007]0.003[0.004]-0.007[0.006]0.079[0.002]*-0.019[0.002]*-0.051[0.003]0.049[0.214]0.062[0.127]-0.047[0.161]***-0.065[0.056]-0.026[0.063]***0.036[0.079]***-0.015[0.268]**-0.002[0.154]0.004[0.212]0[0.066]-0.001[0.075]**0.002[0.091]-0.001[0.013]0.026[0.007]-0.07[0.011]-0.077[0.003]0.055[0.004]**-0.034[0.005]**-0.017[0.202]-0.029[0.117]0.098[0.166]***-0.017[0.055]***-0.045[0.061]**0.029[0.077]**0.011[0.241]
0.027[0.150]*0.019[0.227]0.027[0.079]*-0.006[0.086]0.005[0.115]0.002[0.257]0.009[0.128]0.015[0.173]0.061[0.061]-0.023[0.068]0.032[0.086]-0.006[0.240]0.023[0.150]-0.048[0.204]*0.119[0.075]-0.039[0.083]*-0.01[0.108]0.026[0.407]-[0.232]-0.109[0.271]**
0.023[0.078]0.073[0.094]-0.069[0.098]**-0.0050.012[0.241]
0.006[0.298]0.037[0.169]0.022[0.214]*0.045[0.213]-0.045[0.368]-0.039[0.237]-0.067[0.320]0.129[0.120]-0.01[0.126]-0.002[0.240]***0.021[0.470][0.260][0.428][0.165][0.173][0.295]-0.0350.093-0.029

0.004

0.021

-0.016[0.266]-[0.177]-0.096[0.279]-0.017[0.080]-0.003[0.088]0.02[0.117]-0.007-[0.254]-0.172[0.310]-0.022[0.105]-0.007[0.119]0.016[0.141]0.001[0.250]-[0.335]*[0.424][0.179][0.198]0.002-0.0480.047-0.049-0.0090.097[0.317]0.042[0.180]0.095[0.291]
0.047[0.088]*-0.016[0.095]-0.009[0.182]***0.076[0.517]-0.023[0.247]0.132[0.365]0.132[0.120]-0.105[0.133]0.029[0.214]**0.12[0.315]0.001[0.193]*0.132[0.298]**0.072[0.093]***-0.021[0.100]-0.014[0.186]***0.081[0.336][0.194]*[0.305][0.101][0.110][0.194]***0.019-0.032-0.0140.024-0.0170.003[0.378]-0.049[0.205]-0.069[0.395]0.025[0.111]
0.009[0.115]-0.027[0.247]0.028[0.234]*[0.132][0.201][0.064][0.069]*[0.098]**-0.045-0.157

0.045

0.004

-0.0320.036[0.263][0.159]***[0.210][0.077][0.087]*[0.109]***-0.022-0.1480.061-0.013-0.0550.062[0.303][0.167]***[0.223][0.070][0.082]***[0.098]***0.002-0.0020.005-4.06E-05-5.17E-07

2.82E-05[0.030][0.017][0.024][0.000][0.000][0.000]**サンプルサイズ

697

697

697

3326

3326

3326

疑似決定係数

0.105

0.061

0.179

0.027

0.035

0.159

注１：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。
注２：[]の値は標準誤差(2)

セクター間移動に関する分析の事前分析

1)

転職先の産業、職種、企業規模に関する分析
次に転職先の企業属性に関する(2)式の分析と、転職後の企業属性と年収との関係に関する(3)15式の分析を行う。まずは、(2)式に基づく転職後の産業、職種に関する多項プロビット分析、転職
後の企業規模に関する順序プロビット分析の結果を表 3 に掲載された結果から確認して行く。
表 3 のうち転職後産業について見ると、大学、大学院卒ダミーが製造業、情報通信業、学術研
究専門技術サービス業で有意にプラスとなり、男性ダミーも製造業、情報通信業で有意にプラスとなるが、学術研究専門技術サービス業や医療福祉、サービス業では有意にマイナスの結果を示している。学歴や性別によって転職先の産業特徴が異なっている可能性が疑われる。また、前職産業について見ると、転職後の産業と同じ者については全て有意にプラスとなっており、同産業
内転職が行われやすい様子が確認できる。但し、サービス業については他の産業についても全て有意にプラスの結果が示されており、サービス業のみ広く他産業からも転職者が流入している様子が伺える。また転職経路についてみると、公共職業紹介は製造業で有意にプラスだが、情報通信業でマイナス、民営職業紹介は製造業で有意にプラスだが、医療福祉業やサービス業でマイナスとなっている。
続いて、転職先の職種に関する分析結果を見てゆく。こちらでも大学、大学院卒ダミーで強い特徴が示され、専門・技術職や事務職では有意なプラスが示され高学歴者が受け入れられている様子が見られるが、サービス職やその他職種では有意にマイナスとなっている。また、前職の職種について見ると、やはり前職と現職が同じ職種の場合には有意なプラスの結果が見られ、同職
種内転職が行われやすい様子が確認できる。しかし、専門・技術職では前職がサービス職であっても有意なプラスを示し、事務職では前職が管理職や販売職でも有意なプラスとなっている。一方でサービス職では、管理職や販売職が有意なマイナスを示し同職種以外ではプラスとなるものはない。これらの結果を考えると、職種によっては職種移動が行われているものもあるが、その職種ごとに移動前の職種は限定されており、職種移動のパスはある程度方向性が定まったものであると思われる。また、転職経路の影響を見ると、公共職業紹介は事務職への転職に貢献しているが、その他職種は有意なマイナスとなっている。また、民営職業紹介も事務職への転職に益しているが、サービス職は有意にマイナスである。
最後に転職先の企業規模に関する分析結果を見てゆく。こちらでも大学、大学院卒ダミーで強い特徴が示され、規模が大きいほど限界効果も大きく有意なプラスの結果となっている。学歴は産業や職種でも強い影響が示され、転職市場では学歴によって転職先の産業、職種、企業規模が有る程度定まってくると考えられる。次に前職企業規模の影響についてみると、前職の企業規模が大きいほど転職先の企業規模も大規模になりやすい様子が確認でき、小企業から大企業への移動は容易ではないと考えられる。また、転職経路の影響をみると、民営職業紹介は 50 人以上企業への転職は全て有意にプラスであり、限界効果も規模が大きくなるに従って大きくなっている。
民営職業紹介には大企業への転職を促しているかもしれない。但しこちらの分析では転職経路による転職者の特性の違いが十分にコントロールされていない恐れがあり、転職経路の影響については、以降で DID マッチング推計の結果と合わせて解釈して行くこととする。

16

表3

転職後の産業、職種、企業規模に関する分析

被説明変数

転職先産業
転職直後の職業
転職先企業規模
サービス
学術研
業（宿
究、専
50人以 300人以
情報通
医療福 泊、飲
専門・技
サービス
50人未
1000人
製造業
門・技術
その他
事務職
その他
上300人 上1000
信業
祉業 食、生活
術職
職
満
以上
サービス
未満
人未満
関連、娯
業
楽）
モデル
多項ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
多項ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
順序ﾌﾟﾛﾋﾞｯﾄ
説明変数
限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果 限界効果
0.090
-0.045-0.0070.011-0.012-0.036-0.0060.055
0.011-0.0590.023-0.003-0.005-0.016転職経路（そ 公共紹介
[0.017]***[0.017]*** [0.011] [0.011] [0.007] [0.022] [0.016] [0.015]*** [0.011] [0.019]*** [0.02][0.002] [0.004] [0.014]
の他経路と
0.100
0.009
0.013
-0.0780.004-0.049-0.0240.084-0.0730.013-0.099
0.011
0.022
0.067
の比較） 民営職業紹介[0.021]*** [0.017] [0.011] [0.021]*** [0.006] [0.029]** [0.022] [0.02]*** [0.029]** [0.027] [0.025]***[0.003]***[0.006]***[0.017]***-0.1680.189-0.044-0.026-0.0250.073-0.0500.092
0.087-0.129-0.298
0.032
0.066
0.200
景気変数 転職時の有効求人倍率[0.153] [0.129] [0.086][0.1][0.045] [0.186] [0.138] [0.135] [0.095] [0.153] [0.168]* [0.018]* [0.037]_* [0.113]*
0.024
0.017
0.009
-0.0120.001-0.0380.025-0.008-0.0220.005-0.043
0.005
0.010
0.029
前職の年収の対数値[0.015] [0.012] [0.008] [0.007] [0.004] [0.017]** [0.013]** [0.011] [0.008]*** [0.014] [0.015]***[0.002]***[0.003]***[0.01]***0.0001 -0.0002 0.0009 -0.0011 0.0002
0.0002 -0.0006 0.0003
0.00030.00000.0015 -0.0002 -0.0003 -0.0010
前職労働時間[0.001][0][0]***[0]***[0][0.001][0][0][0][0.001] [0.001]** [0]**
[0]**
[0]**
個
大学、大学院卒
0.046
0.025
0.024
0.004
-0.007-0.0920.042
0.052-0.032-0.062-0.079
0.009
0.017
0.053
人
（大卒、大学院卒以外との比較）[0.014]***[0.012]**[0.008]*** [0.009] [0.004]* [0.017] [0.013]***[0.013]***[0.01]***[0.015]***[0.016]***[0.002]***[0.004]***[0.011]***
属
0.043
0.061
-0.015-0.087-0.0100.008
0.011-0.159
0.019
0.129
0.004
0.000
-0.001-0.002
男性ﾀﾞﾐｰ性[0.017]**[0.014]*** [0.009]* [0.01]*** [0.004]** [0.02][0.015] [0.013]*** [0.01]* [0.017]*** [0.019] [0.002] [0.004] [0.013]
0.000-0.0020.000-0.0010.000
0.002-0.002
0.000
0.001
0.002
0.001
0.000
0.000
-0.001
転職時年齢[0.001] [0.001]** [0.001] [0.001][0][0.001]**[0.001]*** [0.001] [0.001]* [0.001]* [0.001][0][0][0.001]0.019-0.046-0.003-0.002-0.0090.041-0.015-0.027-0.0100.053-0.041
0.004
0.009
0.027
配偶者有ダミー[0.014] [0.012]*** [0.008] [0.009] [0.004]** [0.017]** [0.013] [0.012]** [0.009] [0.015]***[0.016]** [0.002]** [0.004]** [0.011]**-0.0030.016
0.019-0.061
0.006
0.024-0.0200.040-0.010-0.011
0.067-0.007-0.015-0.045
転会社都合[0.021] [0.017] [0.011]* [0.019]*** [0.006] [0.026][0.02] [0.019]** [0.014] [0.021] [0.023]***[0.003]***[0.005]***[0.016]***
由職
0.005-0.007-0.006-0.001-0.0040.013-0.0170.001-0.0260.042-0.001
0.000
0.000
0.000
理
賃金・評価・条件・配置の不満[0.016] [0.013] [0.009][0.01][0.005] [0.019] [0.014] [0.014] [0.01]** [0.016]*** [0.017] [0.002] [0.004] [0.012]
前0.119-0.035-0.032-0.0650.286-0.273-0.007-0.0160.023
0.001-0.015
0.002
0.003
0.010
製造業
職
[0.019]***[0.018]**[0.011]***[0.015]***[0.051]***[0.027]*** [0.016] [0.016] [0.011]** [0.018][0.02][0.002] [0.004] [0.013]
業-0.0530.052-0.016-0.0400.290-0.232-0.0050.027
0.010-0.031-0.054
0.006
0.012
0.036
と
情報通信業
種
[0.021]**[0.016]*** [0.01] [0.014]***[0.051]***[0.028]*** [0.017] [0.017] [0.013][0.02] [0.021]** [0.002]** [0.005]** [0.014]**の属-0.052-0.0210.104-0.0610.289-0.259-0.0060.012
0.035-0.0400.042-0.004-0.009-0.028比学術研究、専門・技術サービス業
性[0.044] [0.032] [0.014]*** [0.03]** [0.052]***[0.053]*** [0.034] [0.034] [0.025] [0.042] [0.044] [0.005][0.01][0.03]
較-0.106-0.115-0.0040.129
0.286-0.1900.059-0.018-0.005-0.0360.004
0.000-0.001-0.003（医療福祉業）右[0.045]** [0.04]*** [0.019] [0.015]***[0.052]***[0.049]***[0.026]** [0.028] [0.022] [0.036] [0.033] [0.003] [0.007] [0.022]
以
サービス業（宿泊、飲食、生活関連、娯 -0.219-0.126-0.057-0.0640.919-0.453-0.041-0.0680.205-0.0960.100-0.011-0.022-0.067外楽）[0.031]***[0.028]***[0.016]***[0.026]**[0.114]***[0.043]*** [0.069] [0.073] [0.023]*** [0.068] [0.047]** [0.005]** [0.01]** [0.032]**-0.038
0.179
0.068
0.081
-0.002-0.2870.391-0.011-0.007-0.3730.037-0.004-0.008-0.025
前
専門的・技術的職業従事者[0.021]* [0.024]***[0.02]***[0.018]*** [0.007] [0.028]***[0.017]*** [0.022] [0.012] [0.018]*** [0.025] [0.003] [0.005] [0.017]
以職-0.084
0.136
0.056
0.035
-0.005-0.137-0.0120.087-0.056-0.0190.015-0.002-0.003-0.010外職
管理的職業従事者[0.03]*** [0.03]*** [0.023]** [0.024] [0.012] [0.037]*** [0.03] [0.028]***[0.023]** [0.028] [0.033] [0.004] [0.007] [0.022]と種-0.054
0.096
0.069
0.000
-0.001-0.110
0.009
0.289
0.004
-0.3020.048-0.005-0.011-0.033の属
事務職[0.023]**[0.026]***[0.021]*** [0.019] [0.007] [0.03]*** [0.022] [0.02]*** [0.013] [0.02]*** [0.026]* [0.003]* [0.006]* [0.018]*
比性-0.111
0.098
0.045-0.008-0.002-0.0230.005
0.045-0.039-0.011
0.049-0.005-0.011-0.033
較（
販売従事者[0.025]***[0.027]***[0.022]** [0.021] [0.008] [0.032] [0.024] [0.024]* [0.016]** [0.023] [0.027]* [0.003]* [0.006]* [0.018]*）右-0.043
0.070
0.020
0.021
0.018
-0.086
0.061
0.041
0.130
-0.2320.041-0.004-0.009-0.028
記
サービス職業従事者[0.028] [0.03]** [0.025] [0.021] [0.008]** [0.035]** [0.025]** [0.026] [0.012]***[0.023]*** [0.03][0.003] [0.007][0.02]
0.033
0.014-0.0200.034
0.004-0.0650.003
0.002-0.002-0.002-0.134
0.014
0.030
0.090
未 模 前 ５０人以上３００人未満[0.016]**[0.014]***[0.009]**[0.011]*** [0.005] [0.02]*** [0.015] [0.015][0.01][0.017] [0.018]***[0.002]***[0.004]***[0.012]***
満
職
較 （
0.013
0.015
-0.0350.053
0.001-0.0470.011-0.0080.014-0.017-0.229
0.025
0.050
0.154
と 5 企 ３００人以上１０００人未満[0.02] [0.017]***[0.012]***[0.012]*** [0.006] [0.024]* [0.018] [0.018] [0.013][0.02] [0.021]***[0.003]***[0.005]***[0.015]***）の 0 業
0.042
0.009-0.011
0.013-0.006-0.047
0.002
0.013
0.000
-0.015-0.313
0.034
0.069
0.211
比 人 規 １０００人以上[0.018]** [0.015][0.01][0.012] [0.006] [0.022]** [0.016] [0.016] [0.012] [0.018] [0.019]***[0.004]***[0.005]***[0.014]***
3326
3326
3326
サンプルサイズ-3502.9423-2582.6092-4006.0902
Log likelihood
注１：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。
注２：[]の値は標準誤差2)

転職先の産業、職種、企業規模と収入との関係に関する分析
では次に、(3)式に基づく収入に関する分析結果について確認して行く。結果は表 4 に掲載した。

表 4 の分析結果をみると、共通して製造業、情報通信業、専門・技術職や管理職で有意にプラスとなり、これら産業や職種ほど年収が高いことが分かる。また企業規模では規模が高まるほど年
収も大きくなってゆく様子が見られる。また、公共職業紹介による転職は職業紹介以外の転職経路に比べ有意にマイナス、一方で民営職業紹介による転職は有意にプラスとなっているが、この

17

段階の分析からは強い解釈を導くことはできない。さらに分野間移動の影響を見ると、産業・職
種移動をした者ほど収入が低くなっており、先行研究の分析結果と同様に特殊スキルのロスの影響が伺える。また、規模については大規模企業へ移動した者ほど収入が高まっている。
これら結果より、もし民営職業紹介が転職 1 年目の年収が高くなるようなマッチングを行っているならば、年収が相対的に高い製造業、情報通信業、専門・技術職、管理職や大企業への移動を伴う転職を促しているか、それら分野への転職が容易な、前職が同分野である求職者に特化してマッチングを行っていることが考えられる。先の表 2 の分析では、民営職業紹介によって転職した者ほど前職が情報通信業、専門・技術職、管理職、大企業であった者が多かったが、もしかしたら、民営職業紹介は高年収の企業属性に転職が可能な、前職も同様の企業属性に所属していた者に特化してマッチングを行っているだけであり、分野間移動を促進するようなマッチングは行っていないかもしれない。

表4

転職前後の産業、職種、企業規模と収入に関する分析
被説明変数

転職1年目の年収の対数値

モデル
説明変数

OLS
OLS
OLS
係数
係数
係数
-0.048-0.045転職経路（そ 公共紹介
[0.016]*** [0.016]***
の他経路と
0.043
0.041
の比較） 民営職業紹介[0.020]**[0.020]**
0.806
0.803
0.802
前職の年収の対数値[0.011]*** [0.011]*** [0.011]***
0.046
0.047
0.055
職
製造業
[0.015]*** [0.015]*** [0.016]***
業
0.049
0.045
0.054
と種
情報通信業
[0.019]***[0.019]**[0.019]***
の属
0.028
0.024
0.037
比性
学術研究、専門・技術サービス業[0.026][0.026][0.027]
較（-0.032-0.029-0.022医療福祉業）右[0.022][0.022][0.022]
以
サービス業（宿泊、飲食、生活関連、娯-0.042-0.047-0.060外楽）[0.031][0.031][0.031]**
0.038
0.036
0.036
職
専門的・技術的職業従事者[0.019]**[0.019]*[0.019]*
業
0.059
0.057
0.058
管理的職業従事者（[0.029]**[0.029]**[0.028]**
比右
0.016
0.014
0.022
較記
事務職
[0.020][0.020][0.020]
）以
0.016
0.014
0.016
外
販売従事者
[0.021][0.021][0.020]
と
0.011
0.013
0.025
の
サービス職業従事者[0.025][0.025][0.024]
0.029
0.028
0.014
５０人以上３００人未満
満（ 企[0.014]**[0.014]**[0.015]
5
較 と
業
0.062
0.059
0.038
0
３００人以上１０００人未満[0.018]*** [0.018]***[0.020]*
）の人規
比
模
0.060
0.053
0.011
未
１０００人以上[0.016]*** [0.016]***[0.024]-0.033
転職前後産業移動あり[0.012]***-0.062
転職前後職種移動あり[0.013]***0.045
転職前後規模の上方移動あり[0.018]**
1.198
1.218
1.287
定数項
[0.098]*** [0.098]*** [0.099]***サンプルサイズ
3,326
3,326
3,326
Adj R-squared
0.706
0.707
0.711
注１：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す。
注２：[]の値は標準誤差
注３：実際の推計では、転職時の求人倍率、前職の労働時間、転職理由、
学歴、性別、年齢、配偶者有無をコントロールしているが、結果数値の掲載は省略している。

18

(3)

セクター間移動に関する DID マッチング推計

では、DID マッチング推計による分析から、民営・公共職業紹介が分野間移動を促進させているような分野が存在するかどうか、またそれはどのような分野であるかについて検討して行きたい。分析結果は表 5 に掲載した。
表 5 より、まず職業紹介以外の転職による分析結果から、Nearest Neighbor Matching、Kerneal
Matching の双方において有意な結果を示しているものについて確認してゆく。有意なマイナスの結果を示しているのは、製造業や事務職となっており、職業紹介以外の経路による転職では、製造業から他産業への移動、また事務職から事務以外の職種へ移動しやすい様子が伺える。反対に、その他産業やその他職業が有意にプラスの結果を示している。但し企業規模については、Nearest
Neighbor Matching、Kerneal Matching のどちらにおいても有意な影響が見られなかった。
次に公共職業紹介による転職の分析結果を見ると、製造業や事務職が Nearest Neighbor Matching、
Kerneal Matching の双方において有意なプラスの結果を示し、他産業、職種から製造業や事務職への移動が促進されている様子が伺える。反対に、サービス業やその他職業については有意なマ
イナスの結果となっている。これより公共職業紹介による転職では、サービス業から製造業への移動や、その他職種から事務職への移動が多くなっている可能性が考えられる。また企業規模については、Kerneal Matching では有意なマイナスの結果が示されているものの、Nearest Neighbor
Matching ではマイナスの結果ではあるが有意な結果は示さない。限定的ではあるが、公共職業紹
介では、より小規模企業への移動が促されている可能性はある。先述の表 2 からは、公共職業紹
介は、利用段階においては幅広い求職者層に利用されながらも、公共職業紹介を経由した決定者に限った場合においては、前職年収や学歴が比較的低い者が多いなど、転職市場で不利と考えられる属性を持った求職者が多くなっていた。もし小規模企業ほど転職市場における求人倍率が高く留保条件が低くなっているとしたら、公共職業紹介では、より小規模企業への移動を伴うマッ
チングを行うことで、転職に不利な条件を持つ求職者の転職を実現させているのかもしれない。
最後に民営職業紹介による転職の分析結果を見ると、公共職業紹介と同様に製造業や事務職で有意にプラスとなっている。但し数値の大きさは公共職業紹介よりも大きく、製造業、事務職への移動がより促進されやすい様子が確認できる。反対に、医療福祉業やサービス職についてはマ
イナスとなり、これら産業、職種からの流出を促進しやすいことが伺われる。サービス職や医療福祉業についてはこれら分野への労働移動を促進させることの重要性が議論されているが、民営
職業紹介のマッチングではむしろその逆の影響が見られる。また企業規模については Nearest
Neighbor Matching、Kerneal Matching の双方において有意なプラスの結果が示され、前職以上に大規模企業への移動が促進されていることが確認できる。
民営職業紹介の以上の分析結果を考えると、収入が高くなりやすい分野への移動を促進しているとは明確には言えない結果となっている。転職後の収入が高くなりやすい産業、職種のうち、情報通信業、専門・技術職や管理職に関しては有意な結果ではない。しかし、民営職業紹介を経由した転職者は前職が情報通信業、専門・技術職や管理職である者が多かった。これら産業、職種に関しては、元々前職が同様の産業、職種の者を優先的に取り扱い、同分野への転職に結びつ19けていることが予想される。但し企業規模については、民営職業紹介は大企業出身者も多かった
が、前職よりもさらに大規模の企業に移動させているという結果である。事前分析の表 3 から、転職における企業規模の上方移動は難しい様子が確認されたことを考えると、民営職業紹介では
彼らのマッチングの影響によって、より高い年収が得られやすい企業規模の上方移動が促進されているのではないかと考えられる。また、DID マッチング推計の結果では、やはり転職後の年収が高い傾向にある製造業への移動も促進されていた。表 2，3 の分析結果からは、民営職業紹介による転職者に製造業出身者が多いという特徴は見られず、製造業出身者は製造業へ転職しやすいという様子が見られたことから、製造業についても民営職業紹介の働きによって他産業から製造業への移動が促されていることが考えられる。ようするに民営職業紹介は、元々収入が高い分野の出身者については、同分野への転職により高い収入を転職後も確保させるマッチングを行う一方で、そうでない分野の出身者においては転職後の収入が高まるような分野への移動を伴うマッ
チングを行っている可能性が考えられる。
また民営職業紹介は、事務職への移動も発生させやすい様子が見られたが、事務職や製造業への移動促進は公共職業紹介でも見られた。これらについては、そもそも職業紹介によってマッチングを成立させやすい特徴があるのかもしれない。

表5

産業、職種、企業規模の転職前後の移動に関するマッチング推計結果

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
Y:製造業
2558
638
-0.116***[0.028]2558
768-0.093***
Y:情報通信業
2558
638
0.020
[0.026]
2558
768
0.023
Y:専門サービス業
2558
638
0.005
[0.012]2558
768-0.008
Y:医療福祉業
2558
638
0.009
[0.015]
2558
768
0.016
Y:サービス業（宿泊、飲食、生活関連、娯楽）
2558
638
0.007
[0.006]2558
768
0.006***
Y:その他の産業
2558
638
0.076**[0.034]2558
768
0.056***
Y:専門・技術職
2558
638-0.002[0.021]
2558
768
0.014
Y:事務職
2558
638
-0.075***[0.022]2558
768-0.058***
Y:サービス職
2558
638
0.026
[0.016]2558
768-0.004
Y:その他の職業
2558
638
0.051**[0.025]2558
768
0.048*
Y:規模
2558
638
-0.044[0.073]2558
768-0.029標準誤差[0.025][0.021][0.013][0.010][0.002][0.023][0.025][0.013][0.015][0.027][0.063]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
Y:製造業
480
410
0.063*[0.033]480
2834
0.076***
Y:情報通信業
480
410-0.037[0.029]4802834-0.035
Y:専門サービス業
480
410-0.008[0.015]4802834-0.009
Y:医療福祉業
480
410
0.067***[0.021]
480
2834
0.011
Y:サービス業（宿泊、飲食、生活関連、娯楽）4 80
410-0.015*[0.008]4802834-0.010***
Y:その他の産業
480
410-0.069*[0.040]480
2834-0.033
Y:専門・技術職
480
410-0.031[0.026]4802834-0.003
Y:事務職
480
410
0.060**[0.028]4802834
0.043***
Y:サービス職
480
410
0.033
[0.023]
480
2834
0.013
Y:その他の職業
480
410-0.063**[0.031]4802834-0.054***
Y:規模
480
410
-0.129[0.089]4802834-0.088**

標準誤差[0.028][0.031][0.007][0.018][0.003][0.030][0.017][0.017][0.022][0.020][0.044]

D:職業紹介以外

D:公共職業紹介

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差
Y:製造業
288
248
0.101***[0.043]288
2992
0.101***[0.013]
Y:情報通信業
288
248
0.035
[0.049]
288
2992
0.002
[0.061]
Y:専門サービス業
288
248-0.003[0.023]
288
2992
0.016
[0.014]
Y:医療福祉業
288
248-0.063***[0.021]288
2992-0.053***[0.011]
Y:サービス業（宿泊、飲食、生活関連、娯楽）2 88
248
0.003
[0.010]
288
2992
0.004
[0.006]
Y:その他の産業
288
248-0.073[0.055]288
2992-0.070***[0.029]
Y:専門・技術職
288
248-0.042[0.033]288
2992-0.040***[0.018]
Y:事務職
288
248
0.094***[0.036]288
2992
0.077***[0.023]
Y:サービス職
288
248-0.031***[0.012]288
2992-0.024***[0.009]
Y:その他の職業
288
248-0.021[0.033]288
2992-0.012[0.021]
Y:規模
288
248
0.208*[0.123]288
2992
0.248***[0.064](注1)：[]内の値は標準誤差を示す。
(注2)：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す(注3)：Kernel Matching の標準誤差はブートストラップ法を用いて算出している。施行回数は500 回である。またバンド幅は0.06 としている。
D:民営職業紹介

20

(4)転職前後の収入変化、満足度に関するマッチング推計結果

分析の最後として、転職前後の収入変化に関する DID マッチング推計の結果と、満足度についてのクロスセクションマッチング推計の結果を確認して行く。
はじめに、職業紹介以外、公共職業紹介、民営職業紹介について、転職前後の収入の差分についての分析結果を見てゆく。職業紹介以外の方法による転職では、Nearest Neighbor Matching、
Kerneal Matching の結果も有意にはならない。しかし、公共職業紹介では有意にマイナス、民営
職業紹介では有意にプラスとなっている。これらの結果は、公共職業紹介による転職ほど転職後の収入は下がりやすく、民営職業紹介による転職ほど転職後の収入が高まりやすいことを示唆している。
次に、満足度についての分析結果を見ると、公共職業紹介の Nearest Neighbor Matching のみマ
イナスの有意の結果を示すものの有意水準は 10%であり、これ以外に有意になるものはない。しかし、満足度についての分析ではデータに現れない個人の特性の違いがコントロールされている
わけではなく、結果の解釈には留意が残される。
収入や満足度については、民営・公共職業紹介ともに、そのサーチコスト削減機能や情報仲介機能によって、転職結果を良好にしやすいことが予想されたが、公共職業紹介による転職では転職後の収入は下がりやすいという結果がみられた。しかしこの結果は、サーチコストの削減機能
や情報仲介機能の影響のみによって示されたのではなく、転職前後の産業や職業、企業規模の移動を介した影響によってもたらされている可能性も考えられる。先のセクター間移動に関する分
析では、公共職業紹介ほど前職よりも小規模の企業への移動が発生しやすく、民営職業紹介では前職以上に規模の大きい企業への移動が多い様子が確認できた。また転職先企業の規模が大きくなるほど収入も高くなることから、収入の変化に関する公共職業紹介のマイナス、民営職業紹介のプラスの結果は、このような企業規模移動の影響が反映されているだけであることも考えられる。

表6
D:職業紹介以外
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:公共職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:民営職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度

転職前後の年収変化、満足度に関するマッチング推計結果
Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
2558
628
0.014
[0.017]2558
768
0.014*
2558
609
0.024
[0.045]
2558
768
0.031

標準誤差
[0.008][0.034]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
480
401
-0.068***[0.024]4802834-0.054***480
399-0.092*[0.054]4802834-0.037

標準誤差[0.021][0.039]Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
288
235
0.051**[0.026]288
2992
0.073***
288
241-0.011[0.074]
288
2992
0.037

標準誤差
[0.021][0.059]

そこで次に、産業移動をしていないサンプル、職業移動をしていないサンプル、同規模の企業へ転職したサンプルに限った場合について同様のマッチング推計を行い、結果に変化が見られるかどうかを確認する。各サンプルに限定した場合のマッチング推計の結果は表 7 に掲載した。

21

表 7 より、まずは産業移動をしていないサンプルに限った場合の分析結果を見ると、結果の特徴は表 6 の結果と大きくは変わらず、公共職業紹介で収入変化が有意にマイナス、民営職業紹介
では収入変化が有意にプラス、満足度についてはいずれの転職経路に関する分析結果も有意にはならなかった。
また、職業移動をしていないサンプルに限った分析結果を見ると、公共職業紹介ではやはりNearest Neighbor Matching、Kerneal Matching の結果ともに有意にマイナス、民営職業紹介ではNearest Neighbor Matching では有意ではなく、Kerneal Matching で有意にプラスの結果が示されている。
最後に同規模の企業に転職したサンプルに限った分析結果を見ると、公共職業紹介の収入に関する分析結果は Nearest Neighbor Matching、Kerneal Matching ともに有意ではなくなっている。しかし、民営職業紹介では Kerneal Matching については有意にプラスの結果が示されている。
以上の結果を考えると、公共職業紹介による転職が転職後の収入を下げていたのは、前職よりも規模小さい企業への転職が多くなりやすいことを通じて、示されていた可能性が高いと考えられる。多くの先行研究による、公共職業紹介による転職が収入を下げやすいという指摘の背景には、このような企業規模の下方移動によるものであり、規模の移動を考慮すれば、公共職業紹介のマッチングの質は悪くないと言える。また、規模の下方移動の影響も含めてマッチングの質を評価するとしても、公共職業紹介が転職市場で不利な条件を持つ者の転職を実現させていたことを考えると、悪い評価はできない。
一方で、民営職業紹介による転職が転職後の収入を高めていたのは、同職種への転職や企業規模の上方移動を通じた影響に帰する可能性も大きいと考えられる。但し、職種移動をしていないサンプルや同規模企業への転職に限ったサンプルの分析結果でも、Kerneal Matching については有意にプラスの結果であり、Nearest Neighbor Matching の結果も有意ではないものの、符合はプラスであった。民営職業紹介はセクター間移動を考慮しても、転職後の収入を高める効果は限定的ながらも有している可能性はある16)。また、セクター間移動の影響も含めてマッチングの質を評価するならば、民営職業紹介は収入を高めるという点においては、質の高いマッチングを行っていると言えよう。

16)このようなマッチングの質自体による効果は、先述のようにサーチコストの削減機能や情報仲介機能、特化による効率化から生じていることが考えられるが、いずれの機能によってもたらされているものかは本稿の分析結果からでは特定できない。民営職業紹介が具体的にどのような機能に強みを有しているかについては、さらに詳細な分析が求められる。

22

表7

分野間移動を伴わないサンプルによる転職前後の年収変化、満足度に関するマッチング推計結果

産業が前現職同じ者のみ
D:職業紹介以外
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:公共職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:民営職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
1501
324
-0.000[0.025]
1501
386
0
1501
320
0.059
[0.061]
1501
386
0.030

標準誤差
[0.019][0.042]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
260
220
-0.060*[0.033]260
1624-0.050***260
218-0.026[0.074]260
1624-0.061

標準誤差[0.018][0.048]Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
129
102
0.113***[0.048]1291732
0.103***
129
108-0.056[0.114]
129
1732
0.023

標準誤差
[0.033][0.077]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
1861
445
-0.006[0.021]
1861
553
0.012
1861
433
0.054
[0.055]
1861
553
0.036

標準誤差
[0.021][0.027]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
329
277
-0.076***[0.029]329
2064-0.068***329
273-0.075[0.067]329
2064-0.047

標準誤差[0.024][0.055]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
224
178
0.044
[0.029]224
2158
0.073***
224
189-0.009[0.088]
224
2158
0.002

標準誤差
[0.023][0.049]Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
1153
262
-0.005[0.025]1153
324-0.0031153
254-0.001[0.068]1153
324-0.005

標準誤差[0.022][0.041]

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
220
188
-0.009[0.035]2201221-0.035220
189-0.046[0.082]2201221-0.044

標準誤差[0.025][0.053]

職業が前現職同じ者のみ
D:職業紹介以外
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:公共職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:民営職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
規模が前現職同じ者のみ
D:職業紹介以外
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:公共職業紹介
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）
Y:満足度
D:民営職業紹介

Nearest Neighbor Matching
Kerneal MatchingN(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
標準誤差 N(ﾄﾘｰﾄﾒﾝﾄ） N(ｺﾝﾄﾛｰﾙ）
ATT
104
88
0.043
[0.038]1041136
0.063***
104
86
0.138
[0.124]
104
1136
0.150

標準誤差
Y:年収の対数値（転職1年目と前職）[0.017]
Y:満足度[0.102](注1)：[]内の値は標準誤差を示す。
(注2)：***は1%水準、**は5%水準、*は10%水準で有意であることを示す(注3)：Kernel Matching の標準誤差はブートストラップ法を用いて算出している。施行回数は500 回である。またバンド幅は0.06 としている。

5.

むすびにかえて
本稿では民営・公共職業紹介のマッチング機能を検討するために、産業、職業、企業規模などのセクター間移動や転職前後の収入変化、満足度の３つの指標に着目し、転職経路の違いによる
これら 3 つの指標への影響について分析を行った。分析の結果、見えてきたことは大きく以下の3 点である。
第一に、公共職業紹介は多くの求職者層に利用されながらも、実際に公共職業紹介を通じて転職した者については、転職市場で不利な条件を持つ者が多く、セーフティーネットの役割を果たしているであろう様子がみられた。また公共職業紹介による転職では、前職よりも小規模の企業に移りやすい傾向が確認された。

23

一方で、民営職業紹介による転職者は、転職市場で有利であると考えられる高学歴などの条件を持つ者が多くなっているとともに、収入が高い傾向にある産業や職種、大企業の出身者が多かった。また、そのような産業、職種については分野間移動を促進させている様子は見られず、元々収入の高い分野に転職しやすい、同分野の出身者を取り扱い、かつ移動が発生しないようなマッチングを行っている可能性が疑われた。しかし、製造業については前職が製造業である者が多い
わけではないものの、収入が高い傾向がみられた製造業への流入が多くなっており、他産業出身者に対し製造業への産業移動を促進させている様子も確認された。また、企業規模間の移動については、大企業出身者が元々多いながらも、さらに前職よりも大規模の企業へ転職をさせている様子が確認され、ここでも転職後の収入が高くなるようなマッチングを行っている様子が確認された。
第二に、転職前後の収入変化については、公共職業紹介では転職後の収入が下がりやすいという結果が示された。しかし、転職前後の企業規模の変化がない者に限っては、公共職業紹介による転職であっても、収入が下がる結果とはならなかった。これは、企業規模の下方移動がないのであれば、公共職業紹介のマッチングによって、転職後に収入が下がるという影響はないということである。公共職業紹介が規模の下方移動を通じて、転職市場で不利な者の転職を実現させている可能性も考慮すれば、たとえ公共職業紹介による転職で収入が下がる傾向があったとしても、そのマッチングの質自体が悪いという評価はできないと考えられる。これまで指摘されてきた公共職業紹介のマッチングの低評価については、一定の修正が必要かもしれない。
また、民営職業紹介については、転職後の収入を高める影響が明確に確認された。しかし、職種移動が無い者に限った場合や、規模移動が無い者に限って分析した場合では、転職後の収入を高める効果は限定的なものとなった。民営職業紹介では、収入が高い産業、職種、企業規模への斡旋により、転職後の収入を高めている可能性が大きいと思われるが、そのマッチング自体の質が良いことによっても転職後の収入を高めている可能性がある。
最後第三に、転職後の満足度については民営・公共職業紹介、職業紹介以外の転職方法のいずれにおいても、満足度を高めている（下げている）様子は確認できなかった。満足度についてはデータに現れない個人の特性の影響をコントロールできていないために、このような結果になっている可能性も否定できず、結果の解釈は難しい。
ではこれら分析結果からどのような政策的な提言が可能であろうか。まず考えられるのは、公共職業紹介業務の民営化についての注意喚起である。本稿の分析からは、民営職業紹介と公共職
業紹介では、マッチングの働きがはっきりと異なっていた。公共職業紹介は転職市場で不利な者について強みを有しているし、民営職業紹介は転職市場で不利な者についてはあまりマッチングを行っていないであろう様子が見られた。もし公共職業紹介業務の民営化や一部委託を行うならば、転職市場で不利な条件を持つ者のマッチングを実現させた場合ほど、受託会社の利益が高まるような誘因設定が不可欠であり、それがないままに行うならば転職市場で不利な条件を持つ者は取り残されてしまうと考えられる。またもうひとつには、成長分野への労働力の再配置という議論についても重要な示唆が確認できた。民営職業紹介については、サービス職や医療福祉業な24

ど今後成長が見込まれる分野から、むしろ労働力を流出させている様子が確認された。おそらく
これら分野の収入があまり高くないことに起因しているのだろうが、今後これら分野への労働力の再配置に民営職業紹介の力を用いるのであれば、これら分野の収入を高めるような政策が必要になるか、民営職業紹介の料金システムなど収益構造を変えてゆくか、これら分野についてのマッチングを民営職業紹介が優先して行うような誘因づけが必要になると考えられる。また、公共
職業紹介についてもこれら産業や職種への労働移動を促進させている様子は見られなかった。特に医療福祉業については、資格が必要な場合が多いと考えられるが、転職市場で不利な条件を持つ者がこのような資格取得をし、これら分野への移動が実現されるような、職業訓練制度の充実が必要になるかもしれない。但し、いずれにしても転職経路を考慮した前職産業、職種と転職後の産業、職種との関係については、やはり同分野への転職が行われやすく、移動を伴う転職ほど
転職後の年収は低くなっていた。もし成長産業への移動を強く推し進めるのであれば、そもそもこのような移動に伴うコストを負担したり、成長分野の収入が高くなるよう何らかの政策介入を行うことが必要かもしれない。

＜参考文献＞[1] 阿部正浩(1996)「転職前後の賃金変化と人的資本の損失」『三田商学研究』 39(1): 125-139[2] 阿部正浩(2005)『日本経済の環境変化と労働市場』

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瀬古美喜

照山博司編『日本の家計行動のダイナミズム［V］』慶應義塾出版会[5]奥井・大竹(1997)「「職種格差」か「能力格差」か？―職種間賃金格差に関する実証分析」『日本労働研究雑誌』
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Paper Series 04-J-035[9] 佐々木勝(2007)「ハローワークの窓口紹介業務とマッチングの効率性」『日本労働研究雑誌』567 号

2007 年 10月[10]橘木俊詔・太田聰一(1992)「日本の産業間賃金格差」橘木俊詔編『査定・昇進・賃金決定』有斐閣[11] 中村二朗(2002) 「転職支援システムとしての公的職業紹介機能」『日本労働研究雑誌』506 号

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25