Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 付 录

1. 成長要素の個別寄与度

2．変化想定データ

3. GTAP の地域・部門分割

4．中国、イント別シミュレーション結果

5．貿易マトックス(2001年)

6. 中国のTFP試算比較

7. インドの TFP 試算比較

### 1. 成長要素の個別寄与度

本文では、TFP、資本・労働の生産要素等4要素を10年間分変化させたインパクト効果をみてきた。以下では、個別の成長要素を変化させ、経済にどのような特徴のある影響がみられたかを抽出したものである。特に、「人口大国」の生産等にどのような影響を与えたかを、理論的な分析枠組みと対比しながら、個別に検討する。

以下で、リプチンスキー定理やストレパー＝サミュエルソン定理と検討しているケースがあるが、基本的に次の点で、定理の想定が今回の分析では成立していない。

定理は2財2生産要素を基本としているが、今回の分析では多財多生産要素であること。

定理で一定とされる幾つかの要因が、本分析のシミュレーションでは、内生的に変動していること(価格や生産要素など)。

これらのため定理がそのまま成立するとは限らないが、定理との照合は結果の理解のためにも有用であると考え、行なった。

断りのない限り中国の結果についての検討である。

## (1) TFP の変化による影響

TFP の変化によって、中国の GDP の伸びは年率 6.2% 増、インドでは 5.8% 増と 4 つの成長要素を同時に変化させたときの効果(以下、成長要素の総効果と言わの約 50% 強を占めている。リアルの経済面では、TFP の上昇によって生産は拡大し、当該部門の価格は低下すると予想される。

TFP については、児進国優位財 年率 7.3%、食品加工 6.2%、新興国優位財 5.1% で特に高く、サービス業等 部门では年率 0.9% と低い想定をしている。生産も 先进国優位財 年率 8.6% と増加し、伸び率が最も高い。他の部門でも高い成長がみられ、例えば生産性の低いサービス業等 部门でも年率 5.7% 増と 食品加工 部门なみに増加している。
生産性上昇率の高い部門は相対価格の低下も大きい。（先進国優位」部門で年率▲2.2%、食品加工」部門で▲1.6%）。これに対し、その他部門は価格が年率0.7%で上昇している。生産拡大に伴い、内需部門のサービスへの需要も拡大しているが、生産性の上昇が低いため財の価格が上昇している。また、賃金に関しても、技能労働が年率6.4%、非技能労働が5.9%で上昇している。

## (2) 資本ストックの変化による影響

資本ストックの増加によって、GDP の伸びは、中国で年率 5.5%、インドで年率 3.3% の増加率となっており成長要素の総効果に比べ 50% 弱の寄与度となっている。

このシミュレーションでは、生産要素の中で資本ストックのみ増加させており完全競争、価格一定、資本労働比率一定というプチンスキー定理が成立している場合と対比することで、「人口大国」で何が生じたかを検討することができる。

リプチンスキー定理では、資本ストックが増加したとき、資本集約部門の生産は、資本の伸び以上に増加し、その他の要素集約財部門は生産が減少することを示唆している。

中国では、最も資本集約的である 呒進国優位財 」部門で生産が特に増加しており(同部門の伸びが年率で6.7% 新興国優位財」が同5.8% 増入) その意味でこの定理の含意と整合的な結果となっている。ただし 同定理のもう一つの含意では、変化した要素が集約的に利用される財以外の部門は生産が低下すると示唆しているが、分析ではそうなってはいない。すべての財で生産が増加しているからである。さらに拡大効果もみられない。資本ストックの伸び12%より 」先進国優位財」の伸び6.7%)が小さいからである。

リプチンスキー定理が厳密に成立するには、相対価格が不变であること完全雇用が成立すること等の仮定が必要である。この分析のシミュレーションでは、完全雇用の仮定は成立するものの、以下で相違がある。第一に、相対価格は変化しており要素価格であると資本の報酬率は年率11%低下し、賃金は約4%上昇している。これは資本をマクロでみても12%以上増加させているためである。そのため先進国財、新興国財とも資本投入が上昇し、労働需要は低下して、資本労働比率は上昇している。リプチンスキー定理では、資本集約財部門のみが増加した資本を吸収できるとしているので、同財の生産は一層増加する。ここではすべての部門で資本が増加し、資本集約部門のみ資本増となっているわけではないので、同部門の生産拡大効果は限られてくる。第二に、これは労働集約財部門から、労働や資本の生産資源が流出して、それらの部門で生産が低下する必要もなくなることを意味する。つまり価格調整によって当該生産要素の集約財の生産拡大効果が薄められており生産要素の変化以上に生産が拡大するという結果にはなっておらず、その他の部門の生産の減少もみられない。
先進国優位財部門」に次いで資本集約的である 食品加工等」の伸びが低いのは、この部門は非技能労働の比率も高く、賃金上昇の影響を大きく受けたことが伸び率に影響しているからである。

以下では、リプチンスキー定理から想定される変化と、今回のシミュレーションで得られた結果の相違を図示する。

まず生産フロンティアの拡張では、資本の増大による資本集約財の生産増と労働集約財の生産減少が、通常ではリプチンスキー線 SS'によって示される。今回の試算では、相対価格が変化しており(資本レンタル価格の低下)、そのためリプチンスキー線が SS' となり、両財とも生産が増加している。

資本集約財

次に生産要素の賦存量の変化によって生産を表わす図でみると通常では、要素賦存量の初期値がEのときに、労働集約財の生産がaで表され、資本集約財のそれがbで示される。このとき資本のみ増加して、要素賦存量がE'まで変化すると労働集約財の生産がaからa'へと減少し、資本集約財の生産がbからbへと増大する(細実線と点線)。今回のシミュレーションでは、相対価格が変化し、両財とも資本労働比率が上昇しているので(太線によって示される)、生産がaからa'、bからb'へと変化し、共に増大している状況になっている。
## (3) 労働の変化による影響

労働の増加によって生じる GDP の成長は、中国では年率 1.1% インドでも 1.6% 程度である。成長要素の総効果に対して、各々 7% 13% 程度の寄与である。中国では資本の増加が大きかった一方、人口の増加は極めて小さく、このため労働の寄与は小さくなっている。

労働が変化した場合については、資本の場合と同様、リプチンスキー定理が成立するかどうかを検討することができる。同定理によれば、労働集約型産業の生産が伸び、その他の部門では生産が減少することになる。労働集約産業は「サービス業等」と「新興国優位財」部門である。ただし、産業別に生産が受けた影響を見ると、先進国優位財」1.2%増、新興国優位財」1.1%増、サービス業等」1.1%増の順に大きい増加となっている。リプチンスキー定理から期待する結果とかなり異なるものとなっている。

これは同定理の想定する、当該生産要素以外の要素は不変という仮定、また相対価格一定という仮定が充たされていないためである。

違いが生じた要因としては、まず、ここでは労働量の変化 (1.2%増) に <わえ、他のシミュレーションと同様に資本についても内生化(資本の収益率が均等化するように国際資本移動が生ずることを仮定) しているので、結果的に資本も1.1%伸びている。

価格も想定と異なって内生的に変化し、労働を増加させているので、賃金が下がって労働集約的な新興国優位財」の相対価格は低下している。このため同財の供給が期待されるほど伸びていない。また 洗進国優位財」は所得弾力性が相対的に高く、生産が伸びている。

こうした理由から、産業別の生産額の変化は、リプチンスキー定理と厳密には異なる波及効果を
生じたと考えられる。

## (4) 関税率の変化による影響

関税率の変更は、生産要素増加や TFP 上昇のような他のシミュレーションのように生産フロンティア自体を拡張するものでない。そのため生産拡大効果は限られてくると考えられる。「人口大国」自身に与える影響もきわめて小さいものとなった。GDP は例えば中国では年率で 0.5% インドでは 0.4% の GDP の増加にとどまっており成長要素の総効果の 3% 程度の寄与に過ぎない。

このシミュレーションでは、関税率のみ変更させているので、価格変化に関する影響を理論的な分析と対比させるため、ストレパー＝サミュエルソン定理の効果が成立する場合との比較を行うことで影響の特徴を摘出することができる。

ストレパー = サミュエルソン定理によれば、ある財の価格低下は、その部門で集約的に用いられている生産要素の実質報酬率を一層低下させ、他の要素の実質報酬率を上昇させる。

中国の関税率は、新興国優位財部門が分析期間中に、24%ポイント、先進国優位財部門が17%ポイント低下しており、新興国優位財部門の関税率低下幅が大きい。新興国優位財は労働集約財であり、また非技能労働の割合が相対的に高いという特徴を持つ。以上の条件の下では、新興国財の財価格が低下し、そのため集約的生産要素である賃金が低下する一方、資本の報酬率は上昇し、また労働の内訳でみれば非技能労働の賃金がより低下すると期待される。

分析結果をみると、財価格の変化では、新興国優位財」が年率0.3%低下し、先進国優位財」でも0.4%低下しており、ストレパー=サミュエルソン定理で予想されるような結果と異なっている。関税率の引き下げを反映して、新興国優位財」の価格がより低下すると期待されるからである。これは同定理が当該財の価格変化のみに着目した分析結果を演繰したものであるが、このシミュレーション分析では、先進国優位財」の関税率もほぼ同程度引き下げられていることから、どちらの財価格がより大きく変化するかは、第一にパススルー比率の大小、第二に需給変化に対する価格弾力性の大小に依存することになり、理論の示唆するような単純に予想」される結果に必ずしもならない要素が作用する。

関税率の引き下げの効果は次のように波及している。関税率の引き下げにより輸入価格では新興国優位財」の低下幅は大きい。このため、同財の需要が刺激され、また中国の比較優位財であることから輸出も増加し生産も増加している(年率0.3%)。逆に比較劣位財の先進国優位財」の生産は低下している(0.3%)。このように比較優位に基づく生産の増減となっているため、価格低下による新興国優位財の需要増効果が大きく、その集約要素である労働が増加し、賃金も上昇した(0.3%)。このように価格が2次効果で生じた需給の逼迫に反応したため、新興国優位財の価格は相対的に低下幅が小さくなったと考えられる。
またここでは内生的に資本が増加しているので、資本のレンタル価格を下げ、これが資本集約財の価格を下げる効果を持つ。

すなわち本シミュレーションでは、需要効果による労働集約財価格の上昇、資本レンタル価格の下落による資本集約財の価格低下が、スリパーサミュエルソン定理で予想される結果と異なった結果となった主な原因である。

以下では、スリパー = サミュエルソン定理と異なる結果を生ずるに至った状況をみるため、要素価格フロンティアのシフトを図によって示している。

下図では、通常の要素価格フロンティアの、労働集約財価格の低下の効果を表している。資本レンタル価格の上昇と賃金下落の拡大効果がみられる。

本シミュレーションでは、労働集約財要素価格フロンティアのシフトが需要効果で一部相殺され、また資本増による資本集約財のフロンティアの下方シフト(労働集約財でも若干生じるがここでは省略)によりむしろ賃金の上昇と資本レンタル価格の低下が生じた。
### 2. 変化想定データ

想定した経済変数の 1992 年から 2001 年までの変化は以下の表のとおりである。

人口、労働は世界銀行の WDI データベースによって。資本は同データベースの投資額から 10 年 sudden death の仮定により計算した。

技術進歩率(TFP)は Bosworth and Collins(2007)によった。ただし製造業の 洗進国優位財」新興国優位財」は生産の伸びで加重した。

関税率は製造業のみ想定し、GTAPデータベースv.3(1992年基準)からv.6(2001年基準)への該当品目の関税率の変化を計算した。

## 表 想定したデータ

(单位:%)

項目	中国	累積	インド	累積
人口	1	9.2	1.8	17
労働（技能、非技資本	1.2	11	1.8	17
12.3	183.7	6.7	79.5
技術進歩（TFP）
農業	1.8	17.4	0.5	4.6
食品加工等	6.2	71.8	1.1	10.3
先進国優位財	7.3	89.1	1.1	10.8
新興国優位財	5.1	56.2	1	9.8
サービス等	0.9	8.4	3.9	41.1
関税率
先進国優位財	▲1.6	▲13.3	▲2.7	▲21.8
新興国優位財	▲2.0	▲16.6	▲2.4	▲19.3
### 3. GTAP の地域・部門分割

GTAP データベース第 6 版の地域と部門を以下のように分割して利用した。

## 地域分割

国・地域
日本	日本
中国	中国
インド	インド
米国	米国
EU	オーストラリア、ベルギー、デンマーク、フィンランド、フランス、ドイツ、英国、ギリシャ、アイルランド、イタリア、ルクセンブルク、オランダ、ポルトガル、スペイン、スウェーデン、キプロス、チェコ、ハンガリー、マルタ、ポーランド、スロヴァキア、スロヴェニア、エストニア、ラドヴィア、リタアニア
その他世界	上記以外の国、地域

部門分割

農業	米、小麦、その他穀物、野菜・果実、種油、砂糖黍・砂糖大根、植物繊維、その他作物、家畜、家畜製品、生牛乳、羊毛絹
食品加工等	牛肉製品、肉製品、野菜油脂貯、乳製品、加工米、砂糖、食製品、飲料たばこ、林業、漁業
先進国優位財	石油石炭製品、化学ゴムブラスティック、自動車、輸送機械、電気機械、一般機械
新興国優位財	繊維、衣料、革製品、木製品、紙出版、鉱物製品、鉄鋼、金属、金属製品、その他製造
サービス業等	電力、ガス、水道、建設、流通、運輸、水上輸送、航空輸送、通信、金融、保険、金融、その他事業所サービス、娯楽等、公共サービス、住居、石炭、石油、ガス、鉱物

## 4 ．中国、イント別シミュレーション結果

本文の先進国への影響の第4節は、中国、インド両「人口大国」が成長した影響を中心に述べた。ここでは、中国、インド別にシミュレーションを行なった場合の結果をまとめた。いずれも年率の%表示である。
## (1) 中国の単独のシミュレーション

## (A) 先進国のマクロ計数

GDP	一人当厚生	CPI
日本	0.09	0.08	$ \Delta $ 0.05
米国	0.11	0.10	$ \Delta $ 0.09
EU	0.13	0.11	$ \Delta $ 0.10

## (B) 部门别·生產

農業	食品加工等	先進国優位財	新興国優位財	サービス等
日本	0.07	▲ 0.02	0.09	▲ 0.05	0.10
中国	6.97	8.44	11.56	9.46	8.98
インド	0.17	0.09	0.19	▲ 0.02	0.16
米国	0.15	0.07	0.10	▲ 0.06	0.13
EU	0.14	0.07	0.10	▲ 0.07	0.16
その他	0.12	0.07	0.21	▲ 0.11	0.22

## (C) 部門別・価格

農業	食品加工等	先進国優位財	新興国優位財	サービス等
日本	0.00	▲	0.05	▲	0.06	▲	0.06	▲	0.04
中国	0.66	▲	2.45	▲	3.31	▲	1.86	0.13
インド	▲	0.04	▲	0.08	▲	0.10	▲	0.09	▲
米国	0.01	▲	0.09	▲	0.09	▲	0.09	▲	0.08
EU	▲	0.02	▲	0.09	▲	0.09	▲	0.10	▲
その他	0.06	▲	0.05	▲	0.10	▲	0.09	▲	0.08

## (2) インドの単独のシミュレーション結果

## (A) 先進国のマクロ計数

GDP	一人当厚生	CPI
日本	▲ 0.004	0.001	▲ 0.022
米国	▲ 0.006	0.003	▲ 0.022
EU	▲ 0.005	0.004	▲ 0.019
## (B) 部門別・生産

農業	食品加工等	先進国優位財	新興国優位財	サービス等
日本	0.01	▲	0.00	▲	0.00	▲	0.01	▲	0.00
中国	0.04	0.00	▲	0.01	▲	0.03	▲	0.01
インド	4.14	5.14	6.85	6.84	7.38
米国	0.03	▲	0.00	▲	0.00	▲	0.02	▲	0.01
EU	0.04	▲	0.00	▲	0.00	▲	0.02	▲	0.01
その他	0.02	▲	0.00	▲	0.01	▲	0.04	▲	0.00

## (C) 部門別 価格

農業	食品加工等	先進国優位財	新興国優位財	サービス等
日本	▲ 0.01	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02
中国	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02
インド	1.06	▲ 0.43	▲ 1.48	▲ 1.28	▲ 2.70
米国	0.00	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02
EU	▲ 0.01	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02
その他	0.01	▲ 0.01	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02	▲ 0.02

## 5 ．貿易マトリックス (2001 年）

(A) 各国間貿易額 (表側 輸出国、表頭 輸入国)

日本	中国	インド	米国	EU	その他	合計
日本	0	50,093	2,615	128,394	88,110	197,844	467,055
中国	60,619	0	2,715	115,684	81,299	145,513	405,829
インド	3,025	2,232	0	12,748	18,933	26,995	63,934
米国	74,425	29,819	5,956	0	275,762	524,287	910,248
EU	82,417	50,017	16,873	308,269	1,638,085	648,486	2,744,147
その他	192,578	149,072	34,135	735,791	658,337	783,546	2,553,458
合計	413,063	281,232	62,295	1,300,886	2,760,525	2,326,670	7,144,671

## (B) 中国からの各国商品別輸出

日本	インド	米国	EU	その他	合計
農業	1,556	182	598	1,284	3,795	7,415
食品加工等	4,068	16	877	1,102	4,420	10,483
先進国財	21,494	1,470	49,053	33,667	62,924	168,607
新興国財	30,136	511	61,165	34,458	64,932	191,201
サービス等	3,364	536	3,991	10,789	9,442	28,123
合計	60,619	2,715	115,684	81,299	145,513	405,829
## (C) 中国の各国からの商品別輸入

日本	インド	米国	EU	その他	合計
農業	81	27	2,203	356	5,713	8,381
食品加工等	255	142	808	1,007	5,520	7,732
先進国財	35,502	672	18,609	30,856	68,512	154,150
新興国財	12,965	512	4,179	6,794	34,678	59,128
サービス等	1,289	880	4,021	11,004	34,649	51,842
合計	50,093	2,232	29,819	50,017	149,072	281,232

### 6. 中国の TFP 試算比較

## (1) 試算値の比較表

Source	period	TFP growth(%)
Jefferson and Rawski(1994)	1980-1992	2.4
Hu and Khan(1997)	1979-1994	3.9
Wang and Hu(1999)	1978-1995	2.9
Chow(2002)	1978-1998	2.7
Heytens and Zebregs(2003)	1990-1998	2.7
CSLS(2003)	1980-2000	1.7
Wu(2004)	1982-1997	1.4
Kuijs and Wang(2006)	1993-2004	2.7
Hong Kong Monetary Authority(2006)	1978-2003	2.9
CEM update of Kuijs and Wang	1993-2005	3.0
Bosworth and Collins(2007)	1993-2004	4.2

He and Kuijs(2007)、Annex Table 1 より

## (2) 試算資料の出所

Jefferson and Rawski, (1994), “Enterprises in Chinese industry,” The Journal of Economic Perspectives, 8, no.2, 47-70

Hu and Khan, (1997), “Why is China growing so fast?,” IMF working paper

Wang and Hu, (1999), The political Economy of Uneven Development: The Case of China, M.E. Sharpe, Inc.: New York

Chow, (2002), China's Economic Transmission, Blackwell, Oxford

Heytens and Zebnegs, (2003), “How fast can China grow?,” in Wanda Tseng and Markus Rodlauer(eds), China Competing in the Global Economy, IMF

CSLS, (2003), “China's productivity performance and its impact on poverty in the transition period,” Centre for the Study of living Standards, research report 2003-07, Ottawa

Wu, Y., (2004), China's Economic Growth, Routledge Curzon, London
Kujis, L. and T. Wang, (2005), “China's pattern of growth: moving to sustainability and reducing inequality,” World Bank China Office, research working paper, no.2. October 2005

Hong Kong Monetary Authority, (2006), How Efficient Has Been China's Investment?

### 7. インドの TFP 試算比較

## (1) 試算値の比較表

Source	period	TFP growth(%)
Virmani(2004)	1990-1999	3.1
Jorgenson and Vu(2005)	1995-2003	2.5
Gupta(2007)	1991-2000	2.8
Bosworth and Collins(2007)	1993-2004	2.7

## (2) 試算資料の出所

Virmani, A., (2004), "Sources of India's Economic Growth: Trends in Total Factor Productivity", ICRER, Working Paper No.131

Jorgenson, D. and K. Vu, (2005), "Information Technology and the World Economy", Scand. J. of Economics 107(4)

Gupta, A. (2007), "Indian Economy - TFP or Factor Accumulation: A Comprehensive Growth Accounting Exercise", MPRA Paper
## 参考文献

伴金美他(1998)、応用一般均衡モデルによる貿易・投資自由化と環境政策の評価、経済分析第156号、経済企画庁経済研究所

広瀬哲樹 (2009) 2025 年の世界経済と中国経済、ESRI, Discussion Paper Series, no.220

Bosworth, B. and S. Collins(2007) Accounting for growth: Comparing China and India, NBER working paper 12943

Felipe, J. (1997) Total Factor Productivity Growth in East Asia: A Critical Survey, EDRC Report Series no.65

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Hertel, T. ed. (1992) Global Trade Analysis, Cambridge Univ. Pr.

Hsieh, C.-H. (1999) Productivity Growth and Factor Prices in East Asia, AEA Papers and Proceedings, vol.89, no.2

Hsieh, C.-H. (2002) What explains the Industrial Revolution in East Asia? Evidence from the Factor Market, American Economic Review, vol.92, no. 3

Hsieh, C.-H. and P. J. Klenow (2007) Misallocation and Manufacturing TFP in China and India,

Krugman, P. (1994) The Myth of Asia's Miracle, Foreign Affairs, 73

Lau, L. and J. Park(2003) The Sources of East Asian Economic Growth Revisited, paper for the Conference on International and Development Economics in Honor Henry Y. Wan, Jr. Cornell Univ.

Nelson, R. and H. Pack(1999) The Asian Miracle and Modern Growth Theory, The Economic Journal, vol.109, no.457

Rodrigo, G. C. (2000) East Asia's Growth: Technology or Accumulation? Contemporary Economic Policy, vol. 18

Rodrik and Subramanian(2005) From "Hindu Growth" to Productivity Surge: The Mystery of the Indian Growth Transition, IMF Staff Papers vol.52, no 2

World Bank(1993) The East Asian Miracle: Economic Growth and Public Policy, World Bank Policy Research Report

Weerasinghe, P. N. and G. Fane(2005) Accounting for discrepancies among estimates of TFP growth in East Asia, Economic Papers(Economic Society of Australia)

Young, A. (1993) Lessons from the East Asian NICs: A Contrarian View, NBER working paper 4482
ESRI Discussion Paper Series No.208

雇用創出・消失と労働流出入の関係について

by

照山博司・玄田有史

March 2009

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# 雇用創出・消失と労働流出入の関係について $ ^{1} $

照山博司（京都大学経済研究所）

玄田有史（東京大学社会科学研究所）
照山博司（京都大学経済研究所）

玄田有史（東京大学社会科学研究所）

本稿では、厚生労働省「雇用動向調査」の個票データを用いて、1997年から2005年までの個別事業所レベルでの雇用変動と労働移動の関係を考察した。その主な結果は、次の通りである。

● 存続事業所への労働者の流入と流出の大部分は，採用と離職という外部労働市場を通じた移動であった．2000年以降，労働流入，流出ともに拡大する傾向を示す．この期間，雇用創出は安定し，雇用消失は縮小していた．したがって，労働流入出の拡大は，労働流入－雇用創出（＝労働流出－雇用消失）で示される存続する雇用機会間の労働移動が高まったことが原因であったことがわかる．

● 事業所開設による雇用創出の変動は、事業所廃止による雇用消失の変動よりも大きい。また、存続事業所への労働流入（採用）が高まる時期には、事業所開設による労働流入(採用)も同時に高まる傾向がある。存続事業所では、労働流出（離職）と共に労働流入（採用）も同時に高まるが、そのような時期には事業所廃止がもたらす労働流出（離職）は縮小する傾向にある。これらの要因で、事業所の開廃効果まで含めると、労働流入（採用）は労働流出（離職）より大きく変動することになる。

● 存続事業所に関する労働流入出を企業規模別に見た場合，大規模企業でも中小規模企業と変わらないほどの労働流入出(採用・離職)が観測される．大規模企業では1990年代末以降に採用・離職が趨勢的に高まり，最近では中小規模企業とほぼ同水準となっている．とくに，大規模企業でみられる2002年以降の労働流入(採用)の増加が、全体でみた場合の労働流入(採用)増の源泉となっている。

● 存続事業所に関する労働流入出（採用・離職）を産業別に見た場合，卸売・小売業、サービス業、製造業の貢献が大きく，この3産業で，労働流入・労働流出とも、7割から8割を占める.なかでも，卸売・小売業での労働流入出（採用・離職）がもっとも多く，2000年代にさらに上昇しつつある.

● 事業所ごとのデータを分析すると，事業所の雇用創出（消失）の拡大には，主に採用（離職）増で対応し，離職（採用）減が果たす役割は大きくないことが示唆される．また，事業所の雇用創出，消失の程度にかかわらず，採用が多い事業所は離職も多いという関係が見出される．
# Some Facts on a Link between Worker Flows and Job Flows

Hiroshi Teruyama (Kyoto University)

Yuji Genda (the University of Tokyo)

A relation between employment growth and worker flows found among individual establishments is investigated by using micro-data from the Employment Trend Survey conducted by Ministry of Health, Labour and Welfare. The period analyzed is between 1997 and 2005. Main findings are as follows:

The majority of worker flows into and out of an operating establishment consisted of hires and separations, that is, labor turnover through an external labor market. Both worker inflows and outflows had increased since 2000. The amount of labor reallocation among continuing jobs equals the amount of the difference between worker inflows and job creation. Job creation was stable in the period. Thus, the increase in worker inflows was caused by expansion of labor reallocation among continuing jobs. It also raised worker outflows with decreasing job destruction, since the amount of the reallocation equals the amount of the difference between worker outflows and job destruction.

Job creation due to establishment openings was more volatile than job destruction due to establishment shutdowns. Worker flows into operating establishments had a tendency to rise simultaneously with worker inflows due to establishment openings. Worker flows out of operating establishments and those out of closed establishments moved oppositely. Among operating establishments, outflows and inflows increased synchronously. Consequently, when worker flows due to establishment openings and shutdowns are considered, inflows fluctuated more than outflows.

Worker flows into and out of operating establishments are compared among size categories of firm to which each establishment belongs. Among the large firms, hires and separations had increased since the late 1990s and reached the same level as among the smaller-sized firms. Especially, increases in inflows among large firms were the source of increases in total inflows we had observed since 2002.

Worker flows into and out of operating establishments are compared among industry categories. Worker flows in the wholesale and retail, the service and the manufacturing sectors accounted for seventy to eighty percent of the total worker flows. Worker flows in the wholesale and retail industry were the largest and has been increasing since 2000.

Worker inflows and outflows at an individual establishment level are investigated. An establishment expanded its job creation by means of increasing new hires. Control over separation did not play an important role. When an establishment planned to enlarge its job destruction, it increased separations and did not usually cut down new hires. We also find evidence that hires and separations were positively correlated in each establishment regardless of its degree of job creation or destruction.
## 1 はじめに

本稿では、雇用機会の創出と消失に伴って発生する労働者の移動("job flow" といわれる)を分析する。それによってネットとして観測される雇用変動が、いかなる雇用機会増減とそれに伴う労働再配分に基づき発生していたかを示す。

もし、事業所への労働者の流入・流出が、雇用機会が創出・消失されることによってのみ発生していれば、雇用創出事業所では労働の流入だけが、雇用消失事業所では流出だけが観測されるはずである。しかし、実際には、雇用創出・消失を大きく上回るような労働者の事業所または企業間移動が生じていることが、Blanchard and Diamond（1990）、Anderson and Meyer（1994）、Davis, Haltiwanger, and Schuh（1996）、Hamermesh, Hassink and van Ours（1996）、樋口（1998）、Burges, Lane, and Stevens（2000、2001）、照山・玄田（2001、2002）、照山（2002、2003a、2003b）などで指摘されている。

事業所への労働者の流入・流出（先の" job flow" に対して" worker flow" といわれる）をみるためには、特定の時点での雇用者数（ストック量）ではなく、期間中の雇用者のグロスでの増加と減少（フロー量）を示す情報が必要となる。「雇用動向調査」では、労働者のフロー量についての情報を得ることができる。以下、この情報を用いて、事業所への労働の流入出状況をみることにしよう。

## 2 变数の定義

「雇用動向調査」では、各事業所の雇用者数（尚、以下を通じて雇用者とは「雇用動向調査」に定義する常用労働者を指す）の増減要因を、当該期間中の採用・離職、転入・転出によるものに区別して把握できる。雇用純増を、これらの定義を用いて分解すれば、事業所の雇用創出・消失の背景に、どのような労働者の流入出が存在したかがわかる。 $ ^{2} $ 事業所 i の労働者の流入（採用 + 転入）を $ l_{i} $ と表す。 $ l_{i} $ をすべての事業所について合計した値と、総雇用者数の比率を労働流入率（IFR）と定義する。すなわち、

$$ IFR=\frac{\sum l_{i}}{\sum n_{i,-1}} $$

である（ $ n_{i,-1} $ は，事業所 i の年初雇用者数）。事業所 i の労働者の流出（＝離職＋転出）を $ o_{i} $ とし、 $ o_{i} $ についても同様に、

$$ OFR=\frac{\sum o_{i}}{\sum n_{i,-1}} $$

として労働流出率（OFR）を定義する。採用と離職についても、同様に、採用率（HR）、離職率（QR）を定義する。上述のように、worker flowがjob flowを上回る場合には、IFRは雇用創出率（JCR）を、OFRは雇用消失率（JDR）を上回ることになる。なお、雇用創出率および消失率は、通常次のかたちで定義される。
$$ \mathrm{JCR}=\frac{\sum\limits_{+}\left(n_{i}-n_{i,-1}\right)}{\sum\limits_{+}n_{i,-1}} $$

$$ \mathrm{JDR}=-\frac{\sum\limits_{-}\left(n_{i}-n_{i,-1}\right)}{\sum\limits_{-}n_{i,-1}} $$

ここで $ n_{i} $ は事業所 i の年末雇用者数、 $ n_{i,-1} $ は事業所 i の年初雇用者数である。また、 $ \sum_{i=1}^{+}(n_{i}-n_{i,-1})>0 $ であった事業所、すなわち年間を通じて雇用量が増加した事業所についての総和を意味し、 $ \sum_{i=1}^{+}(n_{i}-n_{i,-1})<0 $ であった事業所、すなわち年間の雇用量が減少した事業所についての総和を意味する。雇用純増 NET は雇用創出と消失の差であるとともに、事業所へのネットでみた労働者増減でもあるから

$$ NET=IFR-OFR=JCR-JDR $$

という関係がある。これより

$$ IFR-JCR=OFR-JDR $$

である。OFR－JDRは、雇用消失を上回る労働流出であるから、既存雇用機会からの労働流出を示す。OFR－JDRは、量的に、既存雇用機会への労働流入IFR－JCRと一致する。この部分は、雇用機会の創出・消失とは関係しない労働移動量を示す。

## 3 長期にわたる動向

はじめに、先行研究の推計値に新たな推計値を接合することで、長期にわたる労働流入率、労働流出率、採用率、離職率の変動傾向を概観する。図1には、1987年から2005年までの、年間の労働流入率、労働流出率、採用率、離職率が、雇用純增率（労働流入率と労働流出率の差）とともに示されている。ただし、ここでは事業所の開設・廃止に伴う労働流入出は含まれない。各々の値は、照山（2003b）の1996年までの値に、新たに推計した2005年までの値を接続したものである。 $ ^{3} $

労働流入率と労働流出率の間の相関係数は0.587で、正の相関がみられる。また、労働流入率と雇用純增率の間の相関係数は0.684、労働流出率と雇用純增率の間の相関係数は0.189である。すなわち、労働流入率は雇用純增率と正の相関を持つが、労働流出率と雇用純增率の相関は負でありかつ小さい。労働流入率と労働流出率は傾向として同方向に変動するが、それらの乖離である雇用増減にいっそう影響するのは前者である。

採用率と離職率を、労働流入率、流出率と比較すると、まず、労働流入と流出の大部分が採用と離職という外部労働市場を経た労働移動によることがわかる。また、採用率と離職率の変動は、労働流入率と労働流出率の変動とほぼ同じ性質を示すこともわかる。すなわち、上記の労働流入出の変動の性質は、採用と離職の変動の性質によってもたらされたものである。

続いて、1997年から2005年までについて、今回新たに行った特別集計の結果に基づいて、job flowとworker flowを比較してみよう。図2には、バブルデフレ研究会・労働市場・所得分配分科会において報告した、照山・玄田（2009）で推計した存続事業所における雇用創出率と消失率、および今回推計した労働流入率と流出率が示されている。さらに、事業所開設・廃止による雇用創出・消失も、労働流入・流出となるため、これらを加えることで、事業所開廃の効果まで含めた労働流入出となる。 $ ^{4} $
まず、労働流入出は雇用創出・喪失に比べて非常に大きいという事実が最近に至るまで再確認できる。先の照山・玄田（2009）では、この期間、存続事業所の雇用創出は安定していたが、雇用消失が2001年以降縮小したことが、雇用回復につながったと述べた。一方、2001年以降の労働流出率は、雇用喪失率に対応するように低下してはいない。また、安定している雇用創出率に対し、労働流入率が高まりつつある。これらの差は、

$$ IFR-JCR=OFR-JDR $$

という関係が示すように、既存雇用機会間の労働再配分の動向によって生まれている。すなわち、労働流入率から雇用創出率を引いたものが既存雇用機会間の労働移動による部分であり、それも図2に示す。既存雇用機会間の労働移動は、1999年以降、2001年から2002年にかけて下落したことを除くと、一貫した上昇傾向を示すことがわかる。雇用消失の縮小が労働市場の状況を改善し、労働再配分を促進した可能性がある。

事業所開廃効果まで含んでみると、労働流入出は、また異なった変動傾向を示す。労働流入率の変動が、流出率の変動よりも明確に大きくなっている。これは、事業所開設による雇用創出の変動が、事業所廃止による雇用消失の変動よりも大きいことによる（たとえば、照山・玄田、2009を参照）。また、労働流入率と事業所開設による雇用創出率が弱いもののの正の相関（相関係数 0.147）、流出率と事業所廃止による雇用消失率がやはり弱いが負の相関（相関係数 -0.287）を持つことも関係している。すなわち、事業所開設による採用が高まると既存の事業所でも採用が増加するため、2つの効果によって労働流入の変動が増幅される。事業所廃止による離職増が見られるときには、既存事業所では離職が抑制される傾向があるため、2つの効果は逆に働き、労働流出の変動が抑制される。

## 4 企業規模と労働流入出

量的にみた場合には、存続事業所で発生する労働流入出が大きな部分を占める。そこで、存続事業所の労働流入出には、事業所の属する企業の規模によってどのような違いがあるかをみてみたい。図3は「雇用動向調査」の企業規模区分（企業全体の常用労働者数）に従って分類した企業規模別の労働流入出率と採用・離職率である。これらの図から、まず注目できることは、規模の大きな企業でも、小さな企業と変わらないほどの労働流入出率が観測されることである。企業規模が大きくなるほど、転入・転出という企業内での労働移動の比率は高まるが、外部労働市場との間の移動のほうが多い。

とくに、大規模企業（1000人以上区分、300～999人区分）で、1997年以降、採用・離職率が趨勢的に高まったため、最近では中小規模の企業とほぼ同水準になっている。離職率の上昇傾向は2001年以降にみられなくなっているが、採用率は上昇を続けている（300人～999人区分では、2002年に採用率はいったん下落するが、その後上昇）。それを反映し、大規模企業の労働流入出も、ほぼ同じ動きを示す。それよりも小さい規模の企業では、このような上昇傾向は見られない。大規模企業でみられる2002年以降の労働流入率の上昇が、全体でみた場合の労働流入率の上昇の源泉となっている。

循環的な変動について、企業規模間の連動性を調べるため、労働流入出率、採用・離職率について、1000人以上区分とそれ以外の各区分の相関係数を求めた。採用率（かっこ内の数値は流入率）については、1000人以上と300～999人規模との間で0.796(0.782)、同じく100～299人規模との間では0.182(0.288)、30～99人規模との間では0.232(0.165)、5～29人規模との間では0.134(0.414)である。離職率（かっこ内の数値は流出率）については、1000人以上と300～999人規模との間で0.761(0.840)、同じく100～299人規模との間では0.324(0.515)、30～99人規模との間では-0.112(0.171)、5～29人規模との間では-0.218(-0.090)である。1000人以上規模と300～999人規模の区分についての指標の相関は高く、規模300人を境界に変動傾向に差があることを示唆する。

さらに、299人以下の各区分について、5～29人の最小規模区分と他の各区分の指標との間の相関係数をみると、採用率（かっこ内の数値は流入率）については、100～299人規模との間では0.604(0.587)、30～99人規模との間では-0.374(-0.392)、離職率（かっこ内の数値は流出率）については、100～299人規模との間では0.665(0.558)、30～99人規模との間では0.255(0.252)である。5～29人区分と100～299人区分の間の連動性は高いが、30～99人区
分の採用率（流入率）には逆相関の傾向がある。

それでは、各規模の企業は、労働の流入出にどの程度貢献しているのだろうか。それをみるために、全体の労働流入率および流出率を、企業規模区分でみた内訳に分解してみよう。分母は共通に全規模区分について合計した雇用者数とし、分子を各区分の労働流入数ないし流出数とする。このようにして求めた規模区分別の労働流入・流出率を、最小区分から順に積み上げて示したものが図4である。1990年代末には、5～29人の最小規模区分における労働流入・流出が、各々の全体の3割程度であり、小規模企業における労働移動がもっとも大きな部分を占めていた。しかし、そのウェイトは低下しつつある。その理由は、小規模企業で労働移動が縮小したというよりも、規模の大きな企業で発生する労働移動が増加したためである。もともと、1990年代末でみても、大規模企業における労働流入出の占める割合は小さくはなかったが、近年は、さらにウェイトが高まっている。

図示はしないが、採用・離職についても、同様な性質がみられる。企業規模が大きいほど内部労働市場での移動が多いため、5～29人規模の貢献度はやや高まるが、やはり全体の4分の1から3割程度を占めるのみで、採用・離職による労働移動の大部分が、小規模企業から発生しているわけではない。採用・離職による労働者のフローにも、規模の大きな企業は重要な役割を果たしている。むしろ、変動についていえば、小規模企業の労働流入出（採用・離職）は安定しており、全体でみた場合の変動やトレンドの特徴は、規模の大きな企業の動向を反映しているといえる。

## 5 産業分類と労働流入出

産業別にみた場合はどうだろうか。産業大分類に従った産業部門別の結果を補節に示した。そこから、労働移動について、卸売・小売業、サービス業、製造業の貢献が大きく、この3産業で、労働流入、労働流出とも、7割から8割を占めることがわかる。そこで、これら3つの産業について、労働流入出率と採用・離職率を、図5によってみることにしよう。これらのフローの4分の1から、最近では3割以上を占める産業が卸売・小売業である。卸売・小売業では、それまでも高水準にあった労働流入出および採用・離職率が、2000年代にさらに上昇しつつある。しかし、1997年以降、労働流出はたえず労働流入を上回り、卸売・小売業からは、ネットで労働者の流出が続いている。採用と離職についても同様である。

サービス業は、卸売・小売業に次ぐ比率を占めるが、いずれのフローにも上昇傾向は見られない。また、卸売・小売業とは反対に、ほとんどの年でネットでの労働流入および採用がみられる。製造業では、ほとんどの年で卸売・小売業と同じく、ネットでの労働の流出および離職がみられるが、卸売・小売業のようなフローの上昇傾向はない。また、労働流出率と流入率、離職率と採用率の乖離が、卸売・小売業、サービス業よりも大きく、他産業への労働移動が進行していることを示す。ただし、2002年以降は、この乖離が急速に収束し、2005年には、わずかだがネットでの流入が発生した。それは労働流入率の上昇と流出率の低下が同時に起こったことによる。このような傾向は、卸売・小売業、サービス業ではみられない。

## 6 ミクロ的にみた労働流入出

マクロ時系列データで、労働流入率と流出率、採用率と離職率に強い正の相関関係が観測されることから、照山（2003a）では、個別事業所においても、そのような相関関係が観察できるかを検討した。照山（2003a）は、1987年から1998年について調べ、事業所の雇用が拡大するか縮小するかに関わらず、採用率と離職率は強い正の相関があり、その一方で、事業所の雇用成長と採用、離職には、それほど強い相関関係がないことを示した。

同様に、1997年から2005年の標本すべてについて相関係数を求めた結果が表1である。事業所ごとにみた採用率は事業所の年間総採用者数の年初雇用者総数に対する比率、離職率は事業所の年間総離職者数の年初雇用者総数に対する比率、雇用純増率は事業所の年間の雇用純増の年初雇用者総数に対する比率である。雇用純増が正であった事業所を雇用創出事業所、負であった事業所を雇用消失事業所、ゼロであった事業所を雇用安定事業所と