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Table 1: Outlines of Based Regular DSGM Model and Three Cases of Data Rich DSGE Models

Case SW	Case A	Case B	Case C
observable variables; $ X_{t} $	sensor 7 info 0 total 7	sensor 7 info 0 total 7	sensor 14 info 0 total 14	sensor 21 info 34 total 55
measurement error; $ e_{t} $	No	Yes	Yes	Yes
price markup shock; $ \varepsilon_{t}^{p} $ wage markup shock; $ \varepsilon_{t}^{w} $	Yes	No	No	No

Notes: Case SW denotes a regular DSGE model of medium scale Smets and Wouter (2003) type DSGE model. Case A, B and C imply three cases of Data-rich DSGE models, in which themearement errors of observable variables are added in model but rthe measurement error of interest rate is set to zero. $ (e_{t}^{R}=0) $ .
Table 2: Prior Distributions of the Parameters under SW (2003) SW (2003) Prior

parameters	meanings	type	mean	S. D.
$ \theta $	habit formation	beta	0.7	0.1
$ \sigma_{c} $	inverse long-run IES	normal	1	0.375
$ \sigma_{L} $	inverse labor supply elasticity	normal	2	0.75
$ 1/\varphi $	inverse adj. cost	normal	4	1.5
$ \phi $	fixed cost share	normal	1.45	0.25
$ \psi $	capital utilization cost	normal	0.2	0.075
$ \gamma_{p} $	price indexation	beta	0.75	0.15
$ \gamma_{w} $	wage indexation	beta	0.75	0.15
$ \xi_{p} $	Calvo price no-revise prob.	beta	0.75	0.05
$ \xi_{w} $	Calvo wage no-revise prob.	beta	0.75	0.05
$ \xi_{e} $	Calvo employment	beta	0.50	0.15
$ \rho_{m} $	policy, lag interest	beta	0.8	0.1
$ \mu_{\pi} $	policy, inflation	normal	1.7	0.1
$ \mu_{y} $	policy, output	normal	0.125	0.05
$ \mu_{\Delta\pi} $	policy, delta inflation	normal	0.3	0.1
$ \mu_{\Delta y} $	policy, delta output	normal	0.0625	0.05
$ \rho_{target} $	persist, target	beta	0.85	0.1
$ \rho_{a} $	persist, productivity	beta	0.85	0.1
$ \rho_{c} $	persist, preference	beta	0.85	0.1
$ \rho_{g} $	persist, gov. expenditure	beta	0.85	0.1
$ \rho_{L} $	persist, labor supply	beta	0.85	0.1
$ \rho_{inv} $	persist, investment	beta	0.85	0.1
$ \varepsilon_{c} $	preference shock	inv. gamma	0.2	2
$ \varepsilon_{inv} $	investment shock	inv. gamma	0.1	2
$ \varepsilon_{q} $	equity premium shock	inv. gamma	0.4	2
$ \varepsilon_{a} $	productivity shock	inv. gamma	0.4	2
$ \varepsilon_{p} $	price markup shock	inv. gamma	0.15	2
$ \varepsilon_{L} $	labor supply shock	inv. gamma	1.0	2
$ \varepsilon_{w} $	wage markup shock	inv. gamma	0.25	2
$ \varepsilon_{g} $	gov. expenditure shock	inv. gamma	0.3	2
$ \varepsilon_{m} $	monetary policy shock	inv. gamma	0.1	2
$ \varepsilon_{target} $	inflation target shock	inv. gamma	0.02	2

Notes: SW denotes Smets and Wouters' (2003) model. This paper uses the prior based on Smets and Wouters (2003) except for the S. D. of $ \xi_{p} $ and $ \xi_{w} $ , which are assumed to be 0.15. The means and variances of Beta distribution: $ X \sim Beta(\alpha, \beta) $ are derived from the following formula, $ E(X) = \alpha / (\alpha + \beta) $ , and $ Var(X) = \alpha \beta / [(\alpha + \beta)^2 (\alpha + \beta + 1)] $ . The means and variances of Inverse Gamma distribution: $ X \sim IG(\alpha, \beta) $ are derived from the following formula, $ E(X) = 1 / \beta (\alpha - 1) $ for $ \alpha > 1 $ and $ Var(X) = 1 / [\beta^2 (\alpha - 1)^2 (\alpha - 2)] $ for $ \alpha > 2 $ .
Table 3: Correlation between Observable Variables and Estimated Model Concepts

Indicator	Model Concept	Case A	Case B	Case C
Real GDP	Output	0.975	0.969	0.646
GDP deflator	Inflation	0.368	0.391	0.378
Nominal Wage Index / GDP deflator	Real Wage	0.077	0.297	0.375
Real Private Non-Residential Investment	Investment	0.998	0.991	0.885
Real Private Demand	Consumption	0.998	0.926	0.329
Call Rate	Nominal Rate	0.988	0.989	0.995
Work Hour Index * Total Employment	Labor	0.921	0.971	0.762
IIP -Mining and Manufacturing	Output	0.719	0.999
CPI: General,	Inflation	0.496	0.690
Real Wage Index : All Industries	Real Wage	0.222	0.549
Business Investment - Total Amount	Investment	0.964	0.905
Consumption Expenditure - General Household	Consumption	0.434	0.550
Short-term Prime Lending Rate of Banks	Nominal Rate	0.930	0.940
Extra Working Hours, All Industries	Labor	0.813	0.855
IIP -Manufacturing	Output	0.998
CPI: General excluding Fresh Food	Inflation	0.802
Real Wage Index : Manufacturing,	Real Wage	0.711
Business Investment - Manufacturing	Investment	0.961
Consumption Expenditure - Worker's household	Consumption	0.508
Average Contract Interest Rates Short-Term	Nominal Rate	0.925
Extra Working Hours, Manufacturing	Labor	0.945

Table 4: Average of 90% Credible Interval of Estimated Model Concepts

a) Estimated Model Concepts

Model Concept	Case A	Case B	Case C
Output	1.014	1.004	3.706
Inflation	0.952	0.882	1.941
Real Wage	0.732	0.796	1.790
Investment	2.879	3.033	4.844
Consumption	1.628	1.563	7.427
Nominal Rate	0.278	0.261	0.217
Labor	1.375	1.068	3.027

b) Estimated Structural Shocks

Structural Shocks	Case A	Case B	Case C
Preference Shock	4.327	4.329	7.983
Investment Shock	6.722	5.878	8.498
Equity Premium Shock	12.359	7.743	2.625
Labor Supply Shock	3.686	17.557	19.966
Productivity Shock	0.970	0.844	1.584
Government Spending Shock	2.492	1.906	5.253
Monetary Policy Shock	0.132	0.119	0.130

Notes: The above average values of 90% credible intervals are calculated as the average values over the estimation periods on model concepts from Fig.1 and on structural shocks from Fig.2.
Table 5: Estimation Parameters of Data rich DSGE b) Case B vs. Regular DSGE

Notes:

parameters	Regular DGE model	Data-Rich DGE Model (Case B)
mean	[90 % interval]	mean	S.E.	S.D.	[90 % interval]	CD
Structural Parameters
h	0.544	[0.400	0.692]	0.528	0.004	0.097	[0.374	0.693]	-1.346
σc	1.498	[1.043	1.964]	1.376	0.012	0.301	[0.879	1.865]	-4.105
σL	0.572	[0.441	0.698]	0.955	0.004	0.053	[0.872	1.045]	-6.614
1/φ	5.326	[3.562	7.055]	5.103	0.069	1.242	[3.081	7.149]	-1.778
φ	1.951	[1.664	2.239]	1.840	0.007	0.191	[1.516	2.138]	1.269
ψ	0.151	[0.033	0.261]	0.218	0.002	0.071	[0.097	0.333]	0.765
γp	0.304	[0.123	0.481]	0.774	0.007	0.140	[0.579	0.989]	0.243
γw	0.395	[0.297	0.409]	0.705	0.004	0.161	[0.457	0.963]	-0.930
ξp	0.768	[0.711	0.824]	0.838	0.001	0.032	[0.785	0.891]	-1.008
ξw	0.355	[0.297	0.409]	0.698	0.002	0.048	[0.619	0.776]	0.385
Policy
Parameters
ρm	0.870	[0.836	0.907]	0.736	0.004	0.053	[0.652	0.822]	-1.595
μπ	1.618	[1.442	1.779]	1.648	0.003	0.100	[1.485	1.814]	1.552
μy	0.125	[0.041	0.206]	0.074	0.002	0.040	[0.009	0.140]	-1.787
Shock
Persistence
ρz	0.558	[0.400	0.715]	0.635	0.005	0.117	[0.441	0.830]	0.575
ρc	0.511	[0.328	0.696]	0.538	0.005	0.118	[0.352	0.739]	1.334
ρg	0.841	[0.730	0.964]	0.825	0.005	0.100	[0.677	0.978]	0.459
ρL	0.484	[0.230	0.762]	0.790	0.003	0.069	[0.678	0.901]	-1.597
ρinv	0.677	[0.476	0856]	0.745	0.003	0.078	[0.629	0.882]	1.516
S. D. of Shocks
εc	3.235	[2.245	4.192]	2.468	0.034	0.664	[1.405	3.489]	-4.188
εinv	2.465	[1.499	3.383]	2.371	0.039	0.626	[1.370	3.210]	-0.841
εq	5.174	[0.182	9.249]	1.796	0.149	2.306	[0.142	5.878]	1.963
εz	9.600	[9.120	10.000]	5.324	0.130	1.522	[2.958	8.128]	1.174
εp	0.225	[0.058	0.421]	0.000	NA	NA	NA	NA	NA
εL	0.466	[0.392	0.538]	0.446	0.003	0.056	[0.355	0.537]	-2.036
εw	6.683	[3.610	9.723]	0.000	NA	NA	NA	NA	NA
εg	1.948	[1.655	2.234]	0.564	0.028	0.402	[0.130	1.220]	0.203
εm	0.131	[0.110	0.151]	0.093	0.000	0.011	[0.075	0.110]	0.107

(a) The first 100,000 draws of MH algorithm are discarded to guarantee convergence and then the next 200,000 draws are used for calculating the posterior means, the standard errors of the posterior means (S.E.), the standard deviations (S.D.), the 90% intervals and the convergence diagnostic (CD) statistics proposed by Geweke (1992).

(b) The posterior mean is computed by averaging the simulated draws.

(c) S.E. is computed using a Parzen window with a bandwidth of 10,000.

(d) S.D. is computed as the sample standard deviation of the simulated draws.

(e) The 90% intervals refer to 90 % posterior probability bands. These bands are calculated using the 5th and 95th percentiles of the simulated draws.

(f) CD is computed using the criterion as follows.

$$ CD=\frac{\bar{\theta}_{A}-\bar{\theta}_{B}}{\sqrt{\hat{\sigma}_{A}^{2}/n_{A}+\hat{\sigma}_{B}^{2}/n_{B}}}, $$

where $ \sqrt{\hat{\sigma}_{A}^{2}/n_{A}} $ and $ \sqrt{\hat{\sigma}_{B}^{2}/n_{B}} $ are the standard errors of $ \bar{\theta}_{A} $ and $ \bar{\theta}_{B} $ , and we set $ n_{A}=40,000 $ and $ n_{B}=100,000 $ and compute $ \hat{\sigma}_{A}^{2} $ and $ \hat{\sigma}_{B}^{2} $ using a Parzen window with bandwidths of 4,000 and 10,000 respectively.
Table 6: Variance Decomposition of Model Concept for Long Term

Shock / Model Concepts	Y	$ \pi $	W	Inv	C	R	L
Case A
Preference Shock	0.152	0.017	0.013	0.030	0.399	0.101	0.142
Investment Shock	0.459	0.104	0.304	0.739	0.247	0.303	0.361
Equity Premium Shock	0.027	0.003	0.009	0.048	0.008	0.010	0.024
Labor Supply Shock	0.106	0.061	0.033	0.045	0.085	0.126	0.068
Productivity Shock	0.186	0.111	0.170	0.113	0.154	0.233	0.246
Government Spending Shock	0.019	0.001	0.003	0.003	0.009	0.007	0.021
Monetary Policy Shock	0.016	0.003	0.002	0.005	0.014	0.216	0.016
All Shocks	0.966	0.300	0.534	0.982	0.915	0.996	0.878
Measurement Error	0.034	0.700	0.466	0.018	0.085	0.004	0.122
Case B
Preference Shock	0.123	0.013	0.012	0.025	0.346	0.077	0.114
Investment Shock	0.399	0.067	0.286	0.685	0.193	0.205	0.311
Equity Premium Shock	0.011	0.001	0.004	0.019	0.003	0.003	0.009
Labor Supply Shock	0.350	0.220	0.201	0.198	0.278	0.425	0.264
Productivity Shock	0.046	0.049	0.046	0.029	0.034	0.090	0.226
Government Spending Shock	0.008	0.000	0.001	0.001	0.003	0.003	0.009
Monetary Policy Shock	0.016	0.002	0.002	0.005	0.014	0.194	0.014
All Shocks	0.953	0.352	0.551	0.962	0.871	0.996	0.946
Measurement Error	0.048	0.648	0.449	0.038	0.129	0.004	0.054
Case C
Preference Shock	0.101	0.052	0.079	0.105	0.233	0.109	0.106
Investment Shock	0.077	0.024	0.102	0.365	0.040	0.026	0.087
Equity Premium Shock	0.001	0.000	0.000	0.003	0.000	0.000	0.001
Labor Supply Shock	0.451	0.596	0.465	0.324	0.469	0.687	0.390
Productivity Shock	0.015	0.036	0.074	0.019	0.016	0.028	0.161
Government Spending Shock	0.088	0.037	0.031	0.020	0.056	0.050	0.096
Monetary Policy Shock	0.039	0.009	0.016	0.028	0.030	0.100	0.040
All Shocks	0.771	0.753	0.767	0.864	0.844	0.999	0.880
Measurement Error	0.229	0.247	0.233	0.136	0.156	0.001	0.120
(a) Case A

(b) Case B
Figure 1. (continued)

(c) Case C

Note: Official name for abbreviated name used as titles of every graph is mentioned in Appendix Table 1. Blue lines denote actual data, and red dash lines and gray area represent the mean and 90% credible band of estimation of data.
### Figure 2. Estimations of Structural Shocks

### (a) Case A (blue) vs. Case B (red)

(b) Case B (red) vs. Case A (blue)
### (c) Case A (blue) vs. Case C (red)

(d) Case C (red) vs. Case A (blue)

Note: Blue lines and blue area in Case A represent the mean and 90% credible interval of estimation of shocks. Case B and C, red line and pink area do similar meaning and duplicate those of Case A.
### (a) Case A (blue) vs. Case B (red)

(b) Case B (red) vs. Case A (blue)
### (c) Case A (blue) vs. Case C (red)

(d) Case C (red) vs. Case A (blue)

Note: Official name for abbreviated name used as titles of every graph is mentioned in Appendix Table 1\. Blue lines and gray area represent the mean and 90% credible band.
Figure 4. Historical Decomposition of Model Concept “Output”

Case A

Case B

Case C
Figure 5. Historical Decomposition of Model Concept “Inflation”

Case C
Figure 6. Historical Decomposition of Model Concept “Real Wage”

Case A

Case B

Case C
Figure 7. Historical Decomposition of Model Concept “Investment”

Case B

Case C
Figure 8. Historical Decomposition of Model Concept “Consumption”

Case A

Case B

Case C
Figure 9. Historical Decomposition of Model Concept “Labor”

Case C

Note Official name for abbreviated name used as titles of every graph is mentioned in Appendix Table 1. The calculation of historical decomposition is described in
Figure 10. Posterior Prediction Density of real GDP from 1996Q1 to 1998Q4

Case B

Case C

Note: black line and red line denote actual and predicted mean values, respectively. And blue shaded area denotes 90% credible band of posterior prediction distributions.
Figure 11. Posterior Prediction Density of GDP deflator from 1996Q1 to 1998Q4

Case SW

Case A

Case B

Case C

Note: black line and red line denote actual and predicted mean values, respectively. And blue shaded area denotes 90% credible band of posterior prediction distributions.
第2－（1）－3図 付加価値と就業者数の関係(2000年から2010年の変化)

○ 付加価値の減少率が大きい産業ほど、就業者数も大きく減少している。

資料出所 （独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2013」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 1）図ではJIPデータベースで分類されている製造業種に限っている。

2）付加価値は産出額－中間投入額と定義される。

3）（ ） 内は t 值。

4）この関係は業種区分等にも影響を受けることに留意が必要。

第2－（1）－4図 製造業内での就業者数の減少度合い(2000年から2010年の変化)

○ 2000年から2010年にかけて製造業全体では232万人就業者数が減少したうち、付加価値減少率の高かった製造業種トップ5で全体の減少数の約70％を占める。

資料出所 （独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2013」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

## ● 海外生産移転と雇用の関係

グローバル化が雇用へ与える影響は、輸出入を通じてのみではない。もう一つの大きなグローバル化の進展は、企業の生産活動が国内から海外へと移る海外生産移転として顕在化して
少する中で、付加価値の減少を背景として大きく就業者を減らす一方、輸送用機械器具製造業では海外生産移転が進んでいるものの、就業者数はむしろ増加しており、結果として、全体的には緩やかな正の相関が示されている。

海外に生産拠点が移転するからといって、必ずしも雇用が失われるわけではない。むしろ、海外で取り込まれた需要によってあげられた利益が、海外子会社等からの配当という形で我が国へ還流し、それが雇用関連の支出に回ったり、研究開発に回ったりすることによって日本の競争力が高まる可能性も考えられるだろう。第2－（1）－7図から、現地法人からの配当に関する企業の考えをみると、短期（今後1～2年）には配当を「増加させる」と回答する企業が12%ほどとなっており、中長期（今後3～5年）には18%ほどの企業が「増加させる」と回答している。さらに、その用途についてみると、「分からない」とする回答が多いものの、20%前後の企業が「研究開発・設備投資」に使用し、約8％の企業が「雇用関連支出（従業員給与・賞与、教育訓練など）」に使用する予定と回答している。

第2－（1）－6図 海外生産比率と就業者数の関係(2000年から2010年)

○ 海外生産比率が上昇しても、必ずしも国内の雇用を減少させるわけではない。

資料出所 経済産業省「海外事業活動基本調査」、財務省「法人企業統計調査」、（独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2013」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）海外生産比率は、海外現地法人売上高／（国内法人売上高＋海外現地法人売上高）と定義される。

2）経済産業省及び財務省による調査では産業分類が異なっていることから、その違いを考慮して再集計をした業種（食料品等製造業、繊維工業、化学工業、石油・石炭製品製造業、鉄鋼業、非鉄金属製造業、一般機械器具製造業、輸送用機械器具製造業）に限られている。

3）（ ）はt値。

4）この関係は業種区分等にも影響を受けることに留意が必要。
## 第2−(1)−7図 現地法人からの配当に関する考え方

○ 海外からの利益を配当金として増加させる企業割合は上昇する予定。

その用途は、研究開発・設備投資、また雇用関連支出もあげられており、将来の日本の競争力にプラスの影響を与える可能性がある。

資料出所 経済産業省「海外事業活動基本調査」（平成24年度実績）をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）現地法人から本社企業への配当金について、今後の方針として、増やすかどうか、どのような用途に使う方針かを、短期（今後1～2年）、中長期（今後3～5年）に分けて、該当する項目を選んだものを集計したもの。

2）右図においては、「分からない」（回答割合は短期で53.3%、中長期で55.0%）、「その他」（回答割合は短期で16.3%、長期で14.8%）を除いている。

## ・ グローバル化が労働需要を変化させる理由

このように、海外生産比率の上昇が国内生産を代替して雇用に影響を与えるとは必ずしも言えず $ ^{43} $ 、企業は新興国における需要を取り込む形で海外生産の規模を拡大させてきたことが分かる。

しかしながら、海外生産移転は企業の人材活用のあり方に影響を与える可能性がある。この理由としては、経済の生産活動の世界的連関が深まる中で、生産工程が分化していくにつれ、非熟練労働者の需要が低下する一方で、国内の熟練労働者への需要が高まることが想定されるためである $ ^{44} $ 。こうした生産工程の分化については、「通商白書2012」で指摘されるように、貿易拠点間での中間財の移動が活発になってきたことがあげられる。その基本的な貿易構造として、日本等が基幹部品を中心とした中間財を輸出し、比較的労働コストの低い中国等で組み立てが行われ、最終需要地である欧米へと輸出される「三角貿易」が進展している。

こうした貿易構造の変化を背景として、国内の非熟練労働の需要が、海外の労働力に取って
代わられる可能性がある一方で、国内ではより付加価値の高い財を生産する熟練労働の需要が強まっていく可能性がある。厚生労働省「平成25年版労働経済の分析」でも指摘したように、海外工場が量産体制を構築する前段階の研究開発等を行う国内の「マザー工場」において、より高度な人材が求められるようになるとともに、企業のグローバル展開によって国内から現地に派遣する中核的技能者の必要性が高まっている（付2－（1）－1表、付2－（1）－2表）。

## ・グローバル化によるパートタイム労働需要圧力はあまり大きくない

一方で、グローバル化は低い賃金の労働者の活用を進ませる可能性も指摘できる。例えば、外国からの安価な輸入財に価格競争で対抗しようとする場合、人件費を抑制する観点からもパートタイム労働者の活用が進む可能性がある。また、市場が国際化し、製品サイクルが短くなっていることが指摘される $ ^{45} $ が、製品の寿命が短く、市場で売れる時期と売れない時期に不確実性が生まれる場合は、雇用を固定的なものから、変動的なものにする傾向が強くなるかもしれない。

この影響をみるために、第2－（1）－8図により、製造業種における輸入浸透率とパートタイム労働者比率の関係をみていこう。すると、輸入浸透率が高い業種、すなわち貿易を通じて国際競争に厳しくさらされる企業が、必ずしもパートタイム労働者比率を高めて、それに対応しているわけではないことが分かる。

第2－（1）－8図 輸入浸透率とパートタイム労働者比率の関係(2010年)

資料出所 （独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2013」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 1）JIPデータベースでは、パートタイム労働者を「1週間のうち就業時間が35時間未満の者」と定義している。「パートタイム労働者比率」は、パートタイム労働者が就業者に占める割合。

2）率は対数変換した値を用いている。

3）（ ） 内は t 值。

4）この関係は業種区分等にも影響を受けることに留意が必要。

既に議論したように、グローバル化は熟練労働者の需要を高める可能性がある一方で、人件費の抑制や変動費化の観点から、低い賃金の労働者の活用を高めることが考えられることから、輸入浸透率がパートタイム労働者比率に与える影響は定かではないのであろう。
資料出所 （独）労働政策研究・研修機構「構造変化の中での企業経営と人材のあり方に関する調査」(2013年)の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

現に、（独）労働政策研究・研修機構の調査（第2－（1）－9図）によれば、製造業のうち現状よりも、「正社員比率を（やや）高める」「非正社員比率を（やや）高める」に回答した企業割合はおおむね拮抗している。その理由をみると、「正社員比率を（やや）高める」企業では、「知識や技能、経験等を着実に継承したいから」「自律的な仕事や責任性の高い仕事が求められるようになっているから」「中長期的な人材育成や能力開発を強化したいから」といった一定の企業経験が必要な熟練労働者の必要性を理由とあげる企業が多い。一方、「非正社員比率を（やや）高める」と回答した企業では、「グローバル競争の激化等で、人件費をさらに抑制する必要があるから」「景気変動や事業再編等の雇用調整に備えるため（長期雇用の責任が持てないから）」をあげる割合が高くなっている。

## 第2－（1）－9図 正社員・非正社員のバランスに対する考え方とその理由(製造業)

正社員比率を高めると回答した企業の理由をみると、知識等の継承、責任性の高い仕事が求められる等の回答割合が高く、社内での熟練労働者のニーズがうかがえる。

○ 正社員比率を高めると回答した企業の理由をみると、知識等の継承、責任性の高い仕事が求められる等の回答割合が高く、社内での熟練労働者のニーズがうかがえる。

非正社員比率を高めると回答した企業の理由をみると、人件費の抑制、雇用調整への備えといった回答割合が高く、人件費の節約・変動費化を目的とした非正社員の活用がみられる。

(注) 1）製造業に限って集計している。有効回答数（502社）のうち、「現状より正社員比率を（やや）高める必要がある」と回答した企業は85社、「現状より非正社員比率を（やや）高める必要がある」と回答した企業は80社となった。

2）右図の理由については、回答した企業割合の高い上位五つのみを掲載している。

このように、企業はそれぞれが置かれる競争環境や経営課題に応じて、様々な労働者を組み合わせて、活用していることがうかがえる。

結論として、我が国の製造業においては、長期的に雇用が減少しているものの、それは構造的な不況を抱える業種の雇用減少、またアジア諸国を始めとする新興諸国の台頭によって国際競争力を低下させてきた電気機械等の業種で労働需要が全体的に低下したことが主な要因であ
ることが分かった。一方で、海外生産移転によって国内の雇用が失われているのではないか、といった懸念も指摘されるが、実際には、海外生産移転を進めるからといって必ずしも国内の雇用が失われるということはなく、国際競争力の高い輸送用機械器具製造業においては、海外の需要を取り込む形で産業の成長に転化し、それにより労働需要を増やしている可能性がある。

また、グローバル化の影響は、価格競争を通じた人件費削減の観点や、固定的なものから変動的な雇用へと需要が移る可能性が指摘されるが、これまでのところ、貿易を通じた海外競争が激しい業種が必ずしもパートタイム労働者比率を高めているわけではないことが確認された。

このように、我が国の企業の海外展開は必ずしも雇用にマイナスの影響を与えているわけではなく、むしろそれを推進することによって海外の需要を取り込み、その果実を国内の研究開発や雇用への投資に転換し、将来の成長につなげていくことが重要であるとともに、既に国際競争力が著しく低下している業種については、巻き返しを図ることが可能となるような産業・企業支援の体制が重要となってくるであろう。

## ● IT等の技術革新による雇用構造の変化

IT を始めとする技術革新が進展する中で、高度の専門性を要する高収入の職業に就く人が増加する一方、低収入で不安定な単純労働に就く人の増加が世界的に指摘されている $ ^{46} $ 。

IT技術の生産活動への導入は、前掲第1－（2）－20図で示したように、労働者への資本装備率が高まること、また企業経営の効率化に資すること等を背景として、労働生産性に対してプラスの効果を与えている一方で、雇用に対する影響が懸念される。このため、ここからは世界的に指摘されるような現象が我が国においてもみられるのかどうかを検証していく。

IT技術の導入が雇用に与える影響としては、これまである程度決まった形の作業が多かった一般・会計事務、また生産工程・労務等の分野では、IT等の技術革新によって業務が合理化され、その業務を機械が代替することによって雇用を失わせる可能性が考えられる。一方、機械を操作する人は必要だが、操作自体がより簡単になったこと等、社内業務が標準化・平準化することによって、企業特殊的な人的資本が低下してきたために、正規雇用労働者の需要が減少し、非正規雇用労働者の活用が進む可能性も考えることができる。このように、ITによって代替、ないしは需要が減少する分野もある一方で、機械が代替できないような研究・開発といった知識労働や、状況に応じた対応が求められる販売・営業、さらに機械では代替できない肉体労働分野等では労働需要が高まることが考えられる。

この傾向をみるために、まず1990年から2010年までの我が国の就業者の職業構造の変化をみていこう。第2－（1）－10図により職業構造の変化をみると、生産労務従事者が就業者に占める割合は大きく低下している一方で、管理、専門・技術職やサービス職ではその割合が上昇していることが分かり、ITを始めとする技術が職種構造に影響を与えている可能性が示唆される。
用労働者についてみると、年収平均が144.2万円となっている中で、専門・技術的職業従事者については平均年収が300万円を超える職業もみられている。

## 第2-(1)-11図正規・非正規雇用別、職業別の雇用者数変化と賃金・労働時間の水準

正規の雇用は、専門的・技術的職業従事者を除いておおむね減少する一方、非正規の雇用ではサービス職業従事者や一般事務などで増加している。

○ 正規の雇用は、専門的・技術的職業従事者を除いておおむね減少する一方、非正規の雇用ではサービス職業従事者や一般事務などで増加している。

（労働者数変化差（千人）、時間）職種別の非正規雇用労働者数の変化と賃金・労働時間の水準

資料出所 総務省統計局「就業構造基本調査」（2007年及び2012年）の調査票情報を厚生労働省労働政策担当参事官室にて独自集計

（注）1）10万人以上の変化がみられる職業については、棒グラフが打ち切られていることに注意。また、非正規雇用労働者の「船舶・航空機運転」の年収（561.8万円）も打ち切っている。

2）雇用者数変化差は2007年から2012年の変化を、賃金・労働時間は2012年の調査をもとに作成。

3）職業大分類で大きく増減がみられた職業については、それぞれグラフの下に記載している。

4）年収（右目盛）及び就業時間については、同調査における「この仕事からの1年間の収入又は収益（見込み）」及び「1週間の就業時間」を用いて計算。それぞれ階級別に調査されていることから、階級の中央値（例えば、収入階級が「400～499万円」なら450万円を割り振る）を用いて、平均値を算出した。

5）雇用形態別の年収及び就業時間の平均値は、正規雇用労働者で447.3万円、47.0時間となり、非正規雇用労働者では144.2万円、31.2時間となっている。
## ● IT化は専門・技術職従事者を増やす一方で、生産工程従事者では雇用が失われている可能性

ここまでは我が国の職業構造の変化についてみてきたが、実際にIT化の進展がどの程度影響し、職種構造を変えているのかといった点をみてみよう。第2－（1）－12図では、製造業・非製造業に分けてその関係をみているが、IT資本装備率（業種別の実質IT資本ストック額／従業者数）の高い業種ほど、専門・技術職従事者を増やす関係にあり、この傾向は製造業において強く出ている。また、生産工程従事者に関しても、製造業においてよりはっきりと特徴がみられるが、IT資本装備率が高いほど、生産工程従事者割合を低下させることが示唆される。

IT化の進展によって労働需要が熟練労働により偏向するという仮説については、特に製造業において一定程度妥当であることが考えられる。今後、更にIT資本の蓄積が進むことによって、より高度な知的業務に従事する者が増加することは、国全体の生産性を高めることにも資する。こうした労働需要の変化を踏まえれば、労働者がより高度な知識・技術を習得できる教育訓練等の環境整備の必要性が高まっていくとともに、労働者自身の主体的な能力開発に向けた取組も求められてくるであろう。

## 第2－（1）－12図産業別IT資本装備率と職業別従事者割合の関係

○ IT資本装備率が高いほど専門的・技術的職業従事者が高まる傾向がある一方、生産工程・労務作業者の割合は低下する傾向にあるが、製造業においてこの傾向はより強まっている。

2）（ ） 内は t 值。

資料出所 （独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2013」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

（注）1）データは1980年から2010年までの5年ごとにプールされている。

3）職業別従事者割合とIT資本装備率は、対数変換した値。
## 経営の不確実性が雇用に与える影響

経営の不確実性は、既に述べたグローバル化、技術革新、製品サイクルの短期化等、様々な要因を背景に高まってきている。世界的にみても企業の業績の変動が長期的に高まっていることが指摘されている。こうした業績変動の増大は、企業に弾力的な雇用量の調整を行うインセンティブを持たせることになり、非正規雇用労働への需要を増大させることが考えられる。

このため、業績変動の指標としてよく用いられる売上高上昇率の標準偏差を用いて、長期での製造・非製造業別の標準偏差と、非正規雇用の代理指標として、企業側のパートタイム労働の需要を示すパートタイム求人割合（新規求人全体に占めるパートタイムの求人の割合）の推移をみていこう。第2－（1）－13図によって、1996年からの推移をみると、バブル崩壊以降、売上高上昇率の標準偏差は高まっていったが、2002年から始まった長期にわたる景気拡大期にはやや落ち着きをみせていた。しかし、グローバル化の進展により、各国間の実体経済の結びつきが強まる中で生じたリーマンショックによって、欧米の旺盛な需要に支えられてきた2002年以降の長期の景気回復は終了を迎え、我が国の実体経済も大きく毀損し、これ以降、標準偏差の値は一段と高まったが、その後低下してきている。

こうした業績の変動は、企業にとって市場の不確実性ととらえられると考えられるが、こうした状況に対し企業が人件費を変動費化させる場合には、非正規雇用労働者の労働需要が高まることが予想される。実際に、売上高上昇率の標準偏差の推移と高い相関をもって、パートタイム労働者比率も高まっていることが分かる $ ^{48} $ 。

第2－（1）－13図パートタイム求人割合と製造業・非製造業の売上高上昇率の標準偏差の推移

○ 経営の不確実性（代理指標として産業別の売上高上昇率の標準偏差を使用）と新規求人数に占めるパートタイム求人の割合には、一定の相関関係がみられる。

資料出所 財務省「法人企業統計調査」、厚生労働省「職業安定業務統計」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて作成

(注) 経営の不確実性の代理指標として、法人企業統計における製造業・非製造業の売上高上昇率の標準偏差（算出に当たっては、後方5カ年のデータの分散の平方根を使用）を用いている。
## パートタイム労働者比率を高める決定要因

これまでみてきたグローバル化、ITを始めとする技術革新、経営の不確実性は企業の労働需要を構造的に変化させた結果、我が国の非正規雇用化の進行に影響してきた可能性があることを指摘してきたが、果たしてそれぞれの要因について実際にどの程度影響しているのだろうか。第2－（1）－14図により、業種ごとのパートタイム労働者比率を説明する変数として、グローバル化、IT化、経営の不確実性の代理指標（それぞれ、業種別の輸入浸透率、IT資本装備率、生産額の標準偏差）を用いて推計を行ってみた。推計された弾力性（それぞれの要因が1％変化した時にパートタイム労働者比率を何％高めるかという値）の結果によると、業種平均でIT資本装備率が1％高まれば、パートタイム労働者比率を0.06％高めることが示唆される。また、経営の不確実性の代理指標として用いている生産額の標準偏差については、有意ではないが、パートタイム労働者比率を高める方向で影響を与えることが示唆される。一方、輸入浸透率については、有意な結果とはならず、またパートタイム労働者比率に与える影響もほとんどないことが分かった。これは前掲第2－（1）－8図でも示されたように、貿易を通じた国内市場での国外生産品と国内生産品の競争の結果は、パートタイム労働者比率を有意に高めるわけではないことを示唆している。しかしながら、輸入浸透率は間接的に経営の不確実性に影響を与えると考えられ、間接的にパートタイム労働者比率に作用している可能性があるかもしれない。

第2−(1)−14図 非正規雇用を高める決定要因

資料出所 （独）経済産業研究所「日本産業生産性（JIP）データベース2013」をもとに厚生労働省労働政策担当参事官室にて推計

2）掲載されている弾力性の値は、それぞれの説明変数が1%変化した場合の被説明変数（パート比率（1週間の就業時間が35時間未満の者の従業者に占める割合））が変化する率を示している。