Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
第2章で検討したように、一般的に、OLGモデルの解の一意性と安定性は当然には保証されない。もちろん、OLGシミュレーションモデルもこの例外ではない。シミュレーションモデルに一意性・安定性が保証されないとすると、シミュレーション分析自体が無意味なものとなってしまうため $ ^{8} $ 、OLGモデルによるシミュレーション分析にとっては、致命的な欠点となってしまう。2期間理論モデルの場合には、理論的な根拠が曖昧になる場合もあるものの、第2章でのように一意性・安定性に反するケースを除外していけば、一意性・安定性は確保できる。

しかしながら、OLG シミュレーションモデルの場合は、この一意性・安定性を証明するのはほぼ不可能であり、先行研究においてその証明を直接行ったものは皆無である。唯一の例外としては、Laitner（1984）であり、A-K モデルを線型化することでその証明を行っている $ ^{9} $ 。

また、OLG シミュレーションモデルの一意性・安定性を間接的に評価する方法として、Auerbach and Kotlikoff（1998）は、（1）シミュレーションに要する時間が非常に長い場合や、（2）仮想パラメター（assumed parameter）や初期値に様々な値を与えシミュレーション解の敏感性を調べ（感応度分析:sensitivity analysis）大きく振れる場合、を排除するという経験則を提示している。

先行研究においては、Auerbach と Kotlikoff が強調する sensitivity analysis を行いその結果を表示しているものもあればないものも存在するし、そもそも sensitivity analysis を行ったのが行っていないのか不明なものも存在する。また、シミュレーション結果の安定性を示すために、各経済変数について、定常状態到達に至るまでの数値（グラフ）を掲載しているものもある一方、移行過程の叙述に終始しているものも存在するなど、扱いは一定していないが、可能な限りシミュレーション結果の一意性・安定性が確保できていることを確認できる材料の提示を行うことは、OLG シミュレーションモデルによるシミュレーション分析の正当性・客観性を担保する上で、非常に重要なプロセスであると考える。

## 4 ．政策的インプリケーション

## (1) 对象研究

本章では、高齢化の進展がマクロ経済に与える影響について OLG シミュレーション モデルにより分析を行った先行研究における政策的インプリケーションを概観してみ
る。一口に先行研究と言っても、それぞれ発表時期が大幅に異なっている。例えば、OLG シミュレーションモデルの古典的テキストである Auerbach and Kotlikoff（1987）を除けば、最初の成果物である Auerbach, Kotlikoff, Hagemann and Nicoletti（1989）は発表からすでに14年近くの月日が流れており、古典的な価値は認められても、今後の政策運営に関してなんらかのインプリケーションを持つとは考えにくい。しかしながら、ここで敢えてサーベイの対象範囲を直近のものに限定せず、様々な時期のモノをサーベイする理由としては、元となった人口推計データによって違いはあるものの、結果の方向性等にはほとんど変りが見られないからである。他方、ここでは、広義にはOLGモデルと称される様々なタイプの経済モデルのうち、本稿の研究対象とする動学的一般均衡シミュレーションモデルの特性を有するものに限定することとする $ ^{10} $ 。

本章でサーベイする対象論文としては、

1 ) Auerbach, Kotlikoff, Hagemann and Nicoletti (1989)

2 ) Hviding and Mérette ( 1998 )

3 ) Miles ( 1999 )

4 ) Fougère and Mérette ( 1999 )

5 ) Börsch-Supan, Ludwig and Winter (2003)

である（以下ではマル付の番号で対応させる）。

また、先行研究が使用している人口推計データとしてもっともよく使用されているのは国連による“World Population Prospects”である。これは数年毎に改定されている。ここ最近の改訂状況を見てみると、各国とも合計特殊出生率は下方修正、高齢化の進展は上方修正という傾向がある。

## （２）高齢化進展の影響

以下では高齢化の進行がマクロ経済へ与える影響について OLG シミュレーションモデルにより定量化された結果を見てみることとする。

OLG シミュレーションモデルは、第2章、第3章で見たように、消費貯蓄行動の理論として、ライフサイクル仮説を使用している。よく知られているように、ライフサイクル仮説によれば、1国経済に占める貯蓄励行世代(勤労世代)と貯蓄取り崩し世代(引退世代)のウェイトによって、その国の貯蓄率が上昇するか、低下するか決定される。したがって、ライフサイクル仮説を仮定する限り、高齢化の進展は貯蓄率の低下を意味する。実際、先行研究の公表時期により使用された人口推計データは異なるものの、いずれも高齢化の進行とともに程度の差はあれ貯蓄率は低下している。ただし、効用関数
に遺産が導入されている場合には、高齢化の進展にともなう貯蓄率の低下はある程度緩和されている。

上で見たように、高齢化の進展により、貯蓄率は低下するものの、勤労世代人口も減少するため、資本労働比率はいかなる動きを示すかは先見的には不明である。そこで先行研究における資本労働比率の推移を見てみると、貯蓄率の低下以上に労働力人口が減少するため、高齢化の進展とともに資本深化が進行していることが確認できる $ ^{11} $ 。

次に、要素価格への影響を見ると、高齢化の進展にともない労働力が相対的に不足し、かつ上で見たように資本深化が進むため、賃金率は上昇し、利子率は低下する。このことは先行研究におけるシミュレーション結果からも確認できる。

OLG シミュレーションモデルでは、4）を除き、技術進歩率は外生的に一定であるとされているため、一人あたり所得の伸び率は、労働力と資本ストックの成長率によって変動することとなる。先行研究においては、上で見たように高齢化の進展によって労働力から資本ストックへの代替が起こり、資本深化が進行し、さらにハロッド中立的な技術進歩率が1.5%程度～2.0%程度と仮定されているため、一人あたり所得の伸び率は常に一定のプラスの水準に維持されている。これに対して、人的資本ストック蓄積メカニズムが内生化されている4）では、人的資本への投資が生産性を高めるため、ハロッド中立的な技術進歩率が外生的である場合に比べて、0.1%ポイント～0.5%ポイント経済成長率が高くなっている。これにより、Fougère and Méretteは、人的資本ストック蓄積メカニズムを内生化した場合には、そうでない場合に比べて、人的資本の蓄積が進むことで経済水準が上昇するため、高齢化によるインパクトは小さくなる可能性が存在すると結論付けている。

効用水準については、高齢化の進展によって、賦課方式的な年金財政方式を前提とすると、より若い世代及び将来世代の負担が大きくなるため、彼らの効用水準は悪化する。ただし、1）でも指摘されている通り、社会保障負担率の上昇のみに着目すると、現役世代および将来世代への（悪）影響が過大視される傾向がある。要すれば、少子高齢化の進行により、賃金率が上昇したり、若年人口への政府支出が減少したりするなど、利点も存在するからである。また、4）では、人的資本の蓄積が高齢従属人口比率の上昇の影響を克服し、将来世代の厚生が改善する可能性も示している。

さらに、高齢化の進展が財政収支に与える影響については、税率が内生化されている場合には、均衡財政を維持するため、内生化されている税率の上昇をもたらすこと、税率が全て固定され、収支の差額を公債発行で賄う場合には公債残高の増加が指摘されている。しかしながら、例えば、Fougère and Mérette（1998）では、年金への課税がなされるならば、財政収支へ与える悪影響は緩和されるとの研究も存在している。
## （３）年金改革による影響

以下では、年金制度の賦課方式的な要素を縮小あるいは廃止するという年金制度改革がマクロ経済に与える影響について、見てみることとする。

第2章で見たように、賦課方式的な年金制度は、貯蓄にマイナスの影響を与えるとともに、資本ストックを減少させる。したがって、賦課方式的な年金制度が存在しないあるいは積立て方式により年金制度が運営される場合に比べて、経済成長率を低下させる。実際、先行研究においては、賦課方式的な公的年金制度を縮小する制度改革が行われると、（1）貯蓄率の上昇、（2）経済成長率の上昇が観察されている。

一方、効用水準に関しては、賦課方式的な年金財政制度の縮小は、いわゆる「2重の負担」による径路、および、利子率低下による径路によって、年金改革が行われる時点で、年金を受給している世代と年金保険料を支払っている世代の効用水準を低下させることになる。ただし、3）では、そういった移行過程において各世代が被る損失は大きいものの、一旦、積立て方式に移行すれば、将来世代の効用は高まるとしている。

以上見てきたように、先行研究の結果からは、高齢化の進展は、貯蓄率を低下させるものの、労働力から資本ストックへの代替を進める、すなわち資本深化を惹起させるため、一人当たりで見た経済成長率がマイナスとなるような破局的な結末に導くことはないものとされている。あるいはマクロ的な経済変数の動きに着目する限り、高齢化の進展は恐れるに足らずと言えるのかもしれない。

しかしながら、これは4）が指摘しているように、高齢化に対して適切な政策対応がなされる場合に限定されるか、あるいは2）にあるように、年金制度改革だけでは高齢化のマクロ経済的な影響を完全に相殺することは困難である可能性も存在していることに注意する必要があろう。給付削減等の年金制度改革は長期的には便益を向上させるとしても短期的にはコストは大きいはずである。

さらには、こうした楽観的な結果は各論文における技術進歩率の想定にも大きく依存しているものと思われる。すなわち、技術進歩率は高齢化の進展の有無に係わらず常に一定であるとされている訳であるが、技術進歩率が高齢化とともに低下するとすれば上で見た結論は大きく変更されることになるかもしれない。ただし、人的資本蓄積過程を内生化した4）は、知識集約型の経済が実現することにより経済成長が刺激されることを示している。

## （４）開放体系下での高齢化の影響

これまでは閉鎖体系下における高齢化の影響を見てきた。その結果、高齢化の進展はそうでない場合に比べて将来世代の効用水準を悪化させるとの結論が得られていた。しかしながら、明示的に外国が存在する開放体系において高齢化の影響をシミュレーションした先行研究5）では、資本が国際的に自由に移動可能であり、かつ高齢化進展の局
面が異なる国が存在するのであれば、資本過剰国から資本不足国へと資本が流れることにより高い収益率が実現するため、現役世代および将来世代においても効用水準が上昇するケースが存在することも報告されている。

## (5) まとめ

これまで見てきた結論は、各先行研究で仮定されているその他諸々の条件に大きく依存している可能性が十分に存在する。したがって、少子高齢化が経済に与える普遍的な影響を分析するためには、前提条件がより一般化されたモデルでの分析が必要となってくるものと思われる。例えば、Fougère and Mérette（1998、1999）、Sadahiro and Shimasawa（2003）のように人的資本の蓄積過程を明示的に考慮することで内生的成長メカニズムを取り入れる方向、もう一つは、Börsch-Supan, Ludwig and Winter（2001、2003）、INGENUE（2001）におけるように多国間化を行うことであろう。実際、前者の結果からは、少子高齢化によってもマクロで見ても一人当たりで見ても経済成長率はさほど低下しないことが指摘されているし、後者の結果では、国際資本移動の存在により、高齢化に伴う財政・年金等公的ファイナンスの問題は大いに軽減されると指摘されている。

## 5 ．まとめと今後の拡張の方向性について

表 1 は、これまで見てきた先行研究の概要をまとめたものである。これによると、先行研究においては、多くが閉鎖体系下でのシミュレーション分析であり、その結果は似通っていることが分かる。しかしながら、開放体系のモデルの場合には、閉鎖体系のモデルが示すほどには高齢化の影響は大きくないことが示唆されている。

さらに、本稿で取り上げてきた先行研究において使用されているモデルの構造につき、今一度、二つの視点で整理してみると、図8の通りである。これまでに開発されたOLGシミュレーションモデルの特徴を挙げると、第一に閉鎖経済体系のものが多く、また、第二に家計の効用関数において労働（余暇）の選択が必ずしも内生化されていないものが多い。特に、図8に示される通り、我々が知り得る限り、開放経済体系の下で労働を内生化したモデルは存在しない。これらの他には、人的資本蓄積メカニズムを内生化した内生的成長モデルも例外に属していると言える。

したがって、今後の OLG モデルの開発、改良に当たっては、第一に、開放経済体系といったより現実経済に近い仮定のもとで、高齢化の進展が我が国経済だけでなく、他の先進各国等に与える影響、また、各国間での国際的な資本などの生産要素の移動を通じた効果を分析することが有効であると考えられる。すなわち、先行研究における賦課方式的な要素を縮小するシミュレーションケースでは、増加した貯蓄を運用する投資先は国内のみであった。しかし、現実には外国が存在し、そこではわが国よりも高い投資
収益が得られる可能性はもちろん存在している。その場合には、利回りの低い国内ではなくより投資効率のいい外国に投資を行い、所得を高めることが可能となる。

よく知られているように、わが国を含む欧米先進国のみならず、現在めざましい発展を遂げ成長著しい中国を含む東アジア諸国も、遅くとも今世紀中頃には高齢化社会を迎えることが予測されている。こうしたことから、国際的な資本不足が懸念される一方、現在ほど有利な投資先は高齢化社会が実現してしまうと見つからないのではないかという全く正反対の懸念もある。もし、この後者の懸念が現実のものとなれば我々が得た結論は非常に現実味を帯びてくる。

さらに問題を複雑にするのは、国際資本市場における2つのホームバイアス・パズルであろう。すなわち、一つは1国の貯蓄と投資とは非常に強い相関関係があるとするFeldstein and Horioka（1980）の貯蓄投資パズルであり、もう一つは家計はポートフォリオの決定に際して自国の証労を外国の証労よりも選好するというFrench and Poterba（1991）の証労投資パズルである。これらパズルが今後も続くとするならば、国内における過剰気味の資本は海外に投資されることはなく、資本収益率の低下は著しいものとなってしまう。

したがって、以上のような問題にきちんとした回答を与えるためには、1カ国モデルを多国間モデル化し、数値分析を行う必要があろう。その際、重要な論点となると思われるのは、わが国や外国においてともに高齢化が進展するとしても、彼我の高齢化の進展の差異がどのような効果を持つかということである。なぜなら、全ての国で同時に高齢化が同じように進展するのであれば、国際的な資本不足は顕著なものになるか、あるいは投資機会に恵まれないということになるであろうし、一方、ある国で高齢化が進展している間は他の国ではさほど高齢化が進展せず貯蓄も相対的に豊富であれば、国際的な資本不足は深刻化せず、投資機会にも恵まれる可能性が高いからである。こうした多国間モデル化は、少子・高齢化への対応策の検討に当たっても、1か国経済だけの枠組を超えた、より多くの政策オプションの検討を可能とすることも期待される。

さらに、第二に、高齢化が進行し、税負担や社会保障負担が大きくなればなるほど、労働供給を阻害することが知られているため、将来の経済主体の行動に与える影響を分析するため、労働供給についても、内生化する必要がある。また、わが国ではまだあまり論じられることは少ないが、年金給付と引退のタイミングも重要な問題である。こうした点は、労働供給を外生化し、一定の年齢で一律に引退すると仮定していては、十分な分析が出来ないからである。

こうした効果・政策オプションについては、理論的には何れの方向の実現性が高いか判定が難しいため、何れにしても、本稿で論じてきたような実証的なモデルによるシミュレーション分析の役割が高いものと考えられる。
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貞廣彰・島澤諭、(2003)“高齢化の進展と国際資本移動に関するシミュレーション分析”、未発表論文
図1 世代の概念

図２ 異時点間の消費水準の決定
図3 利子率上昇の影響

図 4 貯蓄関数の形状と均衡点
図 5 定常状態

図6 公債の影響
図7 賦課方式的な年金制度の影響

図 8 OLG シミュレーションモデルの構図
表 1 OLGシミュレーションモデルの代表的な既存研究一覧

[a] *	[b] *	[c]	[d]	[e]	[f]	[g]	[h]
世代	世代数	75世代	55世代	60世代	15世代	21世代	15世代	72世代	58世代
年龄	1~75歳	21~75歳	21~80歳	17~76歳	17~79歳	1~94歳8	20~91歳	21~78歳
歳刻み	1歳	1歳	1歳	4歳	3歳	5歳	1歳	1歳
引退時期	×	65歳	63歳6	64歳	50~70歳	61歳	48~80歳	60歳
家計	関数形	CES	CES	CES	CES	CES	CARA	CARA	CARA
変数	消費余暇遺産子の効用1	消費余暇遺産	消費余暇	消費遺産	消費遺産	消費	消費	消費
企業	関数形	CD	CD	CD	CD	CD	CD	CD	CD
生産要素	資本(内生)労働(内生)2技術(外生)3	資本(内生)労働(内生)2技術(外生)3	資本(内生)労働(外生)2技術(外生)3	資本(内生)労働(外生)2技術(外生)3	資本(内生)労働(外生)2技術(外生)	資本(内生)労働(外生)2技術(外生)3	資本(内生)労働(外生)2技術(外生)3
政府	支出	政府消費	政府消費	存在せず	政府消費	政府消費	存在せず	存在せず	政府消費
租税	消費税賃金税資本所得稅所得稅4	消費税賃金税資本所得稅所得稅4	消費税賃金税資本所得稅	消費税賃金税	消費税賃金税	消費税賃金税	消費税賃金税
公債	○	○	○	○	×
予算制約式	通時的	通時的	一時的	一時的	一時的
社会保障	社会保障全般賃金ベース賦課方式	社会保障全般賃金ベース賦課方式	年金のみ賃金ベース賦課方式	年金のみ賃金ベース賦課方式	社会保障全般賃金ベース賦課方式	年金のみ賃金ベース賦課方式	年金+失業保険賃金ベース賦課方式	年金のみ賃金ベース賦課方式
海外	×5	×	×	×	×	6地域9利子率均等化10	5力国地域利子率均等化10	2力国利子率均等化10
その他	1-20歳は子供21-41歳までは子供を養育	所得階層別(12集団)1-ビンのQ	人的資本蓄積型の内生的成長モデル	1-20歳は子供20-39歳までは子供を養育子供はコスト(消費/生産せず)	生存確率
1. 子の効用は消費と余暇からなる。

2. 労働力率は、外生の場合( $ [4] $ $ [6] $ $ [7] $ $ [8] $ )と内生(余暇/人的資本投資の選択)の場合( $ [1] $ $ [2] $ $ [3] $ $ [5] $ )とがある。

3. ハロッド中立的技術進歩(外生)。

4. 所得税は、賃金所得、資本所得(＝利子収入)に対する二重課税になっている。

5. 年金支給開始年齢である。

6. closed/small openを選択可能。ただし、海外部門は明示的には存在しない。すなわち、small open economyの場合は世界利子率を外生的に与えている。

7. 年金部門は政府と一体。

8. 平均寿命は地域により異なるが、各地域とも最低60歳までは生存する。

9. 地域区分は高齢化の進展度合いに応じてなされている。具体的な地域区分は以下の表の通り。

W.Europe	European Union, Switzerland, Norway and Iceland
N.America	United States, Canada, Australia and New Zealand
Japan	Japan
SV	Emerging Countries with an already aging populationChina, Korea Dem. Rep., Hong Kong, Macao, Korea .,Singapore, Thailand, Bahrain, Cyprus, Qatar, United Arabs Emirates, Armenia, Belarus, Bulgaria, Georgia, Czech Republic, Hungary, Poland, Moldavia, Romania, Russian Federation, Slovak Republic, Ukraine, Estonia, Latvia, Lithuania, Bosnia-Herzegovina, Uruguay.
J1	Emerging Countries just starting their demographic transitionArgentina, Brazil, Chile, Colombia, Guiana, Mexico, Panama, Peru, Suriname, Caribbean zone, Bahamas, Dominica, Jamaica, Trinidad & Tobago, Azerbaijan, Israel, Kuwait, Lebanon, Sri Lanka, Turkey, Albania, India, Indonesia, Brunei, Malaysia, Vietnam.
J1	Developing countries with high fertility ratesAfrica, Mongolia, Afghanistan, Bangladesh, Bhutan, Iran Islamic Rep., Kazakhstan, Kvgrvz Republic, Nepal, Pakistan, Tajikistan, Turkmenistan, Uzbekistan, Cambodia, Eastern Timor, Lao PDR, Mvanmar, Philippines, Gaza strip, Iraq, Jordan, Oman, Saudi Arabia, Syrian Arab Rep., Yemen Rep., Haiti, Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua, Bolivia, Ecuador, Paraguay, Venezuela, Melanesia, Fiji, Papua New Guinea, Vanuatu, Micronesia, Polynesia, Samoa.

10. 利子率均等化により当然各国で一人当たり資本ストックは均等化されている。したがって、一人当たり所得の差異を表現するため、スケールパラメター/技術水準を各国の所得水準を反映するようカリブレーションしている(例えば[6]ではアメリカへのキャッチアップ要因等を導入している)。

11. 各モデルに共通して、期待形成は完全予見により行われている。

*. Auerbach & KotlikoffによるOLGシミュレーションモデルはDynamic Fiscal Policy(1987)以降多数存在し、モデルのバージョンも多岐にわたっている。ここでは、多数のペーパーの中から、コアと思われるモデルが使用されているペーパーを選択した。

## 【参考文献】

[a] Auerbach, Alan J., Laurence J. Kotlikoff, Robert P. Hagemann and Guiseppe Nicoletti (1989), "The Economic Dynamics of an Ageing Population: the Case of Four OECD Countries", OECD Economic Studies no. 12.

[b] Laurence J. Kotlikoff, (1998), “The A-K Model: It's Past, Present, and Future”, NBER working paper No.6684.

[c] Miles, David, “Modelling the Impact of Demographic Change Upon the Economy,” Economic Journal, 109, 1999, 1-36.

[d ] Hviding, Ketil, and Mérette, Marcel, “Macroeconomic Effects of Pension Reform in the Context of Ageing: OLG Simulations for Seven OECD Countries,” OECD Working Paper no. 201, Paris, June 1998.

[e] Maxime Fougère and Marcel Mérette, (1999), “Population Ageing, Intergenerational Equity, and Growth: Analysis with an Endogenous Growth
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[f] Equipe INGENUE, (2001), “Macroeconomic consequences of pension reforms in Europe: An investigation with the INGENUE world model.”, mimeo.

[g ] Axel Börsch-Supan, Alexander Ludwig and Joachim Winter, (2003), “Aging, pension reform, and capital flows: A multi-country simulation model”, MEA DP series

[h] 貞廣彰・島澤諭、(2003)、“高齢化と国際資本移動に関するシミュレーション分析”、未発表論文.
(单位 万人)

年	計	就業者数
農業	林業	漁業	鉱業	建設業	製造業	電気・ガス・熱供給・水道業	運輸・通信業	卸売・小売業,飲食店	金融・保険業,不動産業	サービス業	公務(他に分類されないもの)
1970年	5,094	823	20	44	20	394	1,377	28	324	1,012	132	751	161
71	5,121	750	17	46	19	414	1,383	29	333	1,035	145	775	167
72	5,126	688	18	49	16	433	1,383	29	327	1,050	149	799	176
73	5,259	636	21	47	13	467	1,443	34	337	1,085	157	826	180
74	5,237	606	21	45	14	464	1,427	33	331	1,097	163	830	192
75	5,223	596	22	43	16	479	1,346	32	332	1,127	170	855	196
76	5,271	578	22	42	18	492	1,345	33	341	1,151	173	876	190
77	5,342	566	23	45	19	499	1,340	31	341	1,193	179	903	192
78	5,408	569	20	44	15	520	1,326	32	342	1,210	180	943	197
79	5,479	550	18	45	12	536	1,333	33	349	1,228	185	980	201
80	5,536	512	19	45	11	548	1,367	30	350	1,248	191	1,001	199
81	5,581	491	19	47	10	544	1,385	31	344	1,274	200	1,030	194
82	5,638	484	18	46	10	541	1,380	34	349	1,296	206	1,065	195
83	5,733	468	18	46	10	541	1,406	36	350	1,313	213	1,122	195
84	5,766	452	15	44	8	527	1,438	35	341	1,319	216	1,154	195
85	5,807	449	15	45	9	530	1,453	33	343	1,318	217	1,173	199
86	5,853	436	14	45	8	534	1,444	32	353	1,339	225	1,205	197
87	5,911	433	13	43	8	533	1,425	31	348	1,366	234	1,255	198
88	6,011	422	13	40	7	560	1,454	31	353	1,389	236	1,284	194
89	6,128	407	12	44	7	578	1,484	30	368	1,400	243	1,336	189
90	6,249	400	11	40	6	588	1,505	30	375	1,415	259	1,394	195
91	6,369	380	11	36	6	604	1,550	33	378	1,433	263	1,446	199
92	6,436	363	12	36	6	619	1,569	33	385	1,436	262	1,481	204
93	6,450	339	11	33	6	640	1,530	35	394	1,448	260	1,516	209
94	6,453	335	11	28	6	655	1,496	39	392	1,443	262	1,542	215
95	6,457	331	9	27	6	663	1,456	42	402	1,449	262	1,566	218
96	6,486	322	8	26	6	670	1,445	37	411	1,463	256	1,598	214
97	6,557	316	8	26	7	685	1,442	36	412	1,475	253	1,648	215
98	6,514	308	8	26	6	662	1,382	37	405	1,483	257	1,685	217
99	6,462	300	7	28	6	657	1,345	38	406	1,483	251	1,686	214
2000	6,446	290	7	29	5	653	1,321	34	414	1,474	248	1,718	214
01	6,412	279	7	27	5	632	1,284	34	407	1,473	240	1,768	211
02	6,330	262	6	28	5	618	1,222	34	401	1,438	241	1,804	217

## ②新產業分類

(单位 万人)

年	計	就業者数

資料出所 総務省統計局「労働力調査」

（注）1）就業者計には「分類不能の産業」を含む。

2）新産業分類は平成19年11月に改訂された日本標準産業分類のことをいう。

3）2011年は総務省統計局による補完推計値。ただし、漁業、鉱業、採石業、砂利採取業及び電気・ガス・熱供給・水道業は岩手県、宮城県及び福島県を除く全国結果。
第4表－2 産業別雇用者数の推移

①旧產業分類

(单位 万人)

年	計	雇用者数(非農林業)
鉱業	建設業	製造業	電気・ガス・熱供給・水道業	運輸・通信業	卸売・小売業,飲食店	金融・保険業,不動産業	サービス業	公務(他に分類されないもの)
1970年	3,277	18	305	1,144	28	311	610	121	558	161
71	3,387	18	324	1,156	29	320	635	132	586	167
72	3,438	15	343	1,155	29	311	643	138	606	176
73	3,585	13	367	1,203	34	320	678	144	625	180
74	3,607	13	362	1,201	33	312	692	150	633	192
75	3,617	15	377	1,138	32	314	711	157	659	196
76	3,682	18	385	1,133	33	325	742	161	677	190
77	3,738	18	390	1,126	31	323	775	166	697	192
78	3,770	15	403	1,109	32	324	776	166	729	197
79	3,846	12	417	1,107	33	331	795	171	763	201
80	3,941	10	427	1,135	30	331	825	177	788	199
81	4,008	9	424	1,152	31	326	848	184	821	194
82	4,068	10	423	1,151	34	331	870	189	847	195
83	4,176	9	422	1,175	36	332	894	196	896	195
84	4,236	8	411	1,212	35	322	911	200	923	195
85	4,285	8	414	1,235	33	324	912	199	940	199
86	4,350	8	415	1,229	32	333	938	207	969	197
87	4,399	8	412	1,215	31	328	962	216	1,008	198
88	4,507	7	436	1,245	31	331	990	216	1,034	194
89	4,648	7	451	1,276	30	347	1,016	225	1,084	189
90	4,806	6	462	1,306	30	353	1,047	241	1,142	195
91	4,972	6	479	1,357	33	356	1,080	244	1,194	199
92	5,086	6	497	1,382	33	363	1,102	244	1,231	204
93	5,170	6	523	1,367	35	371	1,121	244	1,272	209
94	5,203	6	536	1,340	39	371	1,126	243	1,302	215
95	5,229	5	544	1,308	42	381	1,138	244	1,327	218
96	5,287	6	551	1,307	37	389	1,160	239	1,361	214
97	5,358	6	563	1,307	36	390	1,172	235	1,408	215
98	5,334	6	548	1,258	37	385	1,188	238	1,432	217
99	5,298	6	544	1,223	38	385	1,196	232	1,434	214
2000	5,322	5	539	1,205	34	393	1,197	229	1,478	214
01	5,331	5	520	1,185	34	387	1,203	220	1,536	211
02	5,292	5	504	1,131	33	382	1,186	222	1,570	217

## ②新產業分類

(单位 万人)

年	計	雇用者数(非農林業)
漁業	鉱業, 採石業, 甕利採取業	建設業	製造業	電気・ ガス・ 熱供給・ 水道業	情報 通信業	運輸業, 郵便業	卸売業・ 小売業	金融業, 保険業	不動産業, 物品賃貨業	学術研究 專門・技術 サービス業	宿泊業, 飲食サービス業	生活関連 サービス業, 頻業業	教育, 学習支援業	医療, 福祉	複合サービス事業	サービス業(他に分類されたもの)	公務(他に分類されたもの)	除く
2002	5,292	9	5	504	1,111	33	154	308	944	161	87	153	301	178	247	440	76	330	217
03	5,296	9	5	493	1,091	32	158	315	939	154	86	151	298	174	246	469	78	335	227
04	5,319	7	4	476	1,066	31	166	307	933	152	86	154	295	174	249	498	81	366	233
05	5,356	7	3	458	1,059	35	169	302	940	151	89	154	295	173	254	515	76	401	229
06	5,436	7	3	453	1,084	36	174	310	942	149	94	151	293	181	255	537	74	426	223
07	5,492	7	4	450	1,095	33	185	315	947	149	99	148	301	175	254	548	71	434	228
08	5,500	8	3	439	1,084	32	182	327	944	159	98	149	300	178	259	567	56	443	225
09	5,439	7	3	425	1,024	34	186	335	939	161	97	147	307	183	262	591	52	421	225
10	5,447	6	3	408	1,008	34	189	338	947	158	96	151	315	182	263	623	45	416	223
11	5,455	6	3	409	997	31	184	336	949	157	99	160	314	184	267	647	43	415	222
12	5,452	5	3	411	980	31	180	326	938	159	98	157	311	184	267	676	47	418	224
13	5,501	6	2	408	989	30	184	326	956	160	98	158	320	186	273	704	55	356	228

資料出所 総務省統計局「労働力調査」

（注）1）新産業分類は平成19年11月に改訂された日本標準産業分類のことをいう。

2）2011年は総務省統計局による補完推計値。ただし、漁業、鉱業、採石業、砂利採取業及び電気・ガス・熱供給・水道業は岩手県、宮城県及び福島県を除く全国結果。
第5表 年齢階級別完全失業者数及び完全失業率の推移

(单位 万人、%)

年	総数	15～19歳	20～24	25～29	30～34	35～39	40～54	55～59	60～64	65歳以上
完全失業者数
1970年平均	59	6	16	8	6	5	10	4	3	1
75	100	6	19	17	10	9	22	7	6	3
80	114	6	18	17	15	10	25	10	9	4
84	161	11	25	19	17	17	37	16	13	5
85	156	11	24	19	16	17	35	16	14	5
86	167	12	27	19	16	19	38	17	15	4
87	173	13	27	20	15	19	40	17	17	4
88	155	12	26	19	13	16	35	15	16	4
89	142	12	24	17	12	13	32	13	15	3
90	134	12	24	17	11	12	30	11	13	3
91	136	12	26	18	11	11	30	10	14	4
92	142	12	28	19	12	11	31	10	15	4
93	166	12	34	23	14	12	37	11	19	4
94	192	12	37	28	16	13	44	14	22	6
95	210	12	42	31	19	14	48	14	24	6
96	225	13	45	35	20	15	48	16	27	7
97	230	13	44	38	21	16	49	16	27	7
98	279	15	49	45	26	20	59	21	33	10
99	317	17	55	51	31	22	71	26	34	11
2000	320	16	54	51	33	22	73	26	34	11
01	340	16	54	55	38	26	77	26	35	12
02	359	16	53	56	43	29	87	29	34	11
03	350	14	54	54	42	31	79	31	34	12
04	313	13	48	48	39	30	71	27	27	10
05	294	11	44	45	39	29	66	28	23	10
06	275	10	40	41	36	27	62	29	20	11
07	257	9	38	37	32	29	58	24	19	10
08	265	8	35	38	33	30	62	24	23	12
09	336	9	43	45	41	39	84	30	30	15
10	334	9	42	44	37	39	83	29	34	14
11*	302	8	36	40	33	35	78	25	32	13
12	285	7	34	39	30	32	77	23	29	14
13	265	6	30	37	28	29	75	21	24	15
（男性）	162	3	17	23	17	17	43	14	18	11
（女性）	103	3	13	14	11	12	33	7	7	3
完全失業率
1970年平均	1.1	2.0	2.0	1.2	1.0	0.8	0.7	1.3	1.4	0.4
75	1.9	3.6	2.9	2.3	1.5	1.4	1.3	2.2	2.5	1.2
80	2.0	4.1	3.3	2.6	1.9	1.4	1.3	2.6	3.6	1.4
84	2.7	6.8	4.4	3.2	2.4	2.2	1.8	3.4	4.7	1.7
85	2.6	7.3	4.1	3.2	2.4	2.0	1.7	3.3	4.9	1.7
86	2.8	7.3	4.6	3.2	2.5	2.1	1.9	3.4	4.9	1.3
87	2.8	7.9	4.5	3.4	2.4	2.2	1.9	3.3	5.3	1.3
88	2.5	7.3	4.2	3.1	2.2	1.9	1.6	2.8	4.7	1.2
89	2.3	7.0	3.8	2.8	2.0	1.7	1.4	2.4	4.2	0.9
90	2.1	6.6	3.7	2.7	1.9	1.6	1.3	2.0	3.5	0.8
91	2.1	6.6	3.8	2.8	1.9	1.6	1.3	1.7	3.6	1.0
92	2.2	6.7	3.9	2.9	2.0	1.6	1.3	1.7	3.7	1.0
93	2.5	7.1	4.7	3.4	2.4	1.9	1.6	1.8	4.6	1.0
94	2.9	7.5	5.0	4.0	2.7	2.1	1.8	2.4	5.3	1.4
95	3.2	8.2	5.7	4.3	3.1	2.3	2.0	2.4	5.7	1.3
96	3.4	9.0	6.1	4.6	3.3	2.4	2.0	2.6	6.4	1.5
97	3.4	9.0	6.2	4.9	3.3	2.6	2.1	2.5	6.2	1.5
98	4.1	10.6	7.1	5.6	4.0	3.2	2.6	3.3	7.5	2.1
99	4.7	12.5	8.4	6.2	4.6	3.5	3.1	3.9	7.9	2.2
2000	4.7	12.1	8.6	6.2	4.8	3.4	3.2	3.9	8.0	2.2
01	5.0	12.2	9.0	6.7	5.3	4.0	3.4	4.1	8.1	2.4
02	5.4	12.8	9.3	7.1	5.8	4.4	3.9	4.5	7.7	2.3
03	5.3	11.9	9.8	7.0	5.5	4.6	3.7	4.5	7.5	2.5
04	4.7	11.7	9.0	6.4	5.0	4.4	3.4	3.7	5.7	2.0
05	4.4	10.2	8.4	6.2	5.0	4.1	3.2	3.6	4.9	2.0
06	4.1	9.4	7.7	6.0	4.6	3.7	3.0	3.5	4.5	2.1
07	3.9	8.7	7.5	5.7	4.2	3.7	2.8	3.0	3.9	1.8
08	4.0	8.0	7.1	6.0	4.5	3.7	3.0	3.1	4.3	2.1
09	5.1	9.6	9.0	7.1	5.8	4.8	4.1	4.2	5.4	2.6
10	5.1	9.8	9.1	7.1	5.4	4.8	4.0	4.3	5.7	2.4
11*	4.6	9.2	8.2	6.5	5.0	4.3	3.7	3.9	5.1	2.2
12	4.3	7.9	7.9	6.4	4.6	4.1	3.6	3.7	4.6	2.3
13	4.0	6.4	7.0	6.2	4.4	3.8	3.4	3.4	4.0	2.3
（男性）	4.3	6.3	7.9	7.0	4.6	3.8	3.5	3.9	4.9	2.8
（女性）	3.7	6.5	6.1	5.2	4.2	3.8	3.5	2.7	3.0	1.2

資料出所 総務省統計局「労働力調査」

（注）1）1972年以前は沖縄県を含まない。

2） $ ^{*} $ を付した年の数値は、総務省統計局による補完推計値。
第6表 理由別完全失業者数の推移

(单位 万人)

年	男女計	男	女
総数	非自発的な離職による者	自発的な離職による者	学卒未就職者	その他の者	総数	非自発的な離職による者	自発的な離職による者	学卒未就職者	その他の者	総数	非自発的な離職による者	自発的な離職による者	学卒未就職者	その他の者
1985年	156	47	54	7	40	93	35	26	4	23	63	13	27	3	18
86	167	52	57	8	41	99	37	29	4	23	67	14	28	3	18
87	173	58	57	8	42	104	43	28	4	24	69	15	29	3	18
88	155	44	57	7	40	91	32	28	4	23	64	12	29	3	17
89	142	36	53	6	38	83	26	26	3	22	59	10	27	3	16
90	134	33	52	6	36	77	22	25	3	22	57	10	27	2	14
91	136	31	55	5	37	78	21	26	3	22	59	10	28	2	15
92	142	32	61	6	36	82	23	30	4	21	60	10	30	2	15
93	166	41	69	7	39	95	29	34	4	22	71	12	35	3	17
94	192	50	78	9	45	112	35	39	5	27	80	15	38	4	18
95	210	55	83	11	50	123	38	42	6	30	87	16	41	5	20
96	225	59	87	13	55	134	43	45	7	32	91	17	42	6	23
97	230	54	95	12	59	135	39	49	7	35	95	15	46	5	24
98	279	85	101	15	68	168	60	53	8	41	111	25	48	6	27
99	317	102	109	17	77	194	72	58	10	47	123	30	52	6	30
2000	320	102	109	18	80	196	73	57	11	49	123	29	52	7	31
01	340	106	118	17	85	209	75	62	11	52	131	31	55	6	33
02	359	151	115	18	70	219	109	64	12	32	140	42	51	7	38
03	350	146	113	20	69	215	106	64	13	31	135	40	49	7	38
04	313	118	106	18	68	192	86	62	12	32	121	32	45	7	37
05	294	100	110	16	65	178	71	63	10	32	116	29	47	6	33
06	275	88	106	14	63	168	62	62	10	33	107	27	43	5	31
07	257	83	98	12	60	154	57	56	8	30	104	26	42	5	30
08	265	88	100	10	63	159	62	55	7	32	107	26	44	4	31
09	336	146	103	13	70	203	101	56	8	34	133	45	47	5	36
10	334	138	104	15	71	207	96	60	10	37	127	42	44	6	35
11	302	114	102	16	65	187	80	59	10	33	115	34	42	5	32
12	285	102	101	16	62	173	70	59	10	31	112	31	42	6	30
13	265	90	96	15	59	162	63	56	10	31	103	27	41	5	28

（注）2011年は総務省統計局による補完推計値。

資料出所 総務省統計局「労働力調査」