Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 5－2 民营、公共職業紹介の利用と経由決定に関するプロビット分析（限界効果）

広告などその他を利用	公共職業紹介を利用	民営職業紹介を利用	広告などその他で決定	公共職業紹介で決定	民営職業紹介で決定
モデル	プロビット	プロビット	プロビット	プロビット	プロビット	プロビット
限界効果	限界効果	限界効果	限界効果	限界効果	限界効果
個人属性	前職の年収の対数値	-0.121[0.161]*	0.011[0.160]	0.127[0.242]***	-0.019[0.055]	-0.022[0.057]*	0.043[0.099]***
前職労働時間	-0.001[0.004]	0.001[0.004]	0.001[0.006]	0.001[0.002]**	-0.001[0.002]**	0[0.003]
大学、大学院卒(大卒、大学院卒以外との比較)	-0.046[0.122]	-0.01[0.126]	0.069[0.158]***	-0.012[0.057]	-0.052[0.065]***	0.046[0.080]***
男性ダミー	0.085[0.148]	-0.055[0.150]	-0.064[0.208]*	-0.029[0.067]	0.036[0.076]**	-0.013[0.093]
転職時年齢	-0.003[0.007]	0.004[0.007]	0[0.011]	-0.001[0.003]	0.002[0.004]**	-0.001[0.006]*
配偶者有ダミー	0.108[0.114]**	-0.062[0.117]	-0.067[0.166]***	0.056[0.056]***	-0.036[0.063]***	-0.014[0.079]*
転職理由	会社都合	-0.08[0.152]	0.1[0.153]*	-0.003[0.233]	-0.071[0.083]***	0.049[0.090]**	0.015[0.122]
賃金・評価・条件・配置の不満	-0.024[0.130]	0.018[0.133]	0.042[0.187]	-0.034[0.066]*	0.024[0.074]	0.009[0.093]
仕事内容に関する不満	-0.023[0.140]	-0.014[0.147]	0.049[0.179]*	-0.081[0.068]***	0.059[0.076]***	0.017[0.093]*
前職業種属性(右以外との比較)	製造業	-0.061[0.148]	0.02[0.151]	0.087[0.213]**	-0.032[0.079]	0.036[0.087]*	-0.003[0.114]
情報通信業	-0.108[0.216]	-0.039[0.233]	0.138[0.279]**	-0.044[0.082]*	-0.01[0.098]	0.03[0.103]**
学術研究、専門・技術サービス業	0.068[0.229]	0.016[0.238]	0.056[0.326]	0.066[0.175]	-0.061[0.217]	-0.004[0.226]
医療福祉業	0.004[0.234]	0.064[0.211]	0.097[0.329]	0.023[0.126]	0.036[0.132]	-0.042[0.244]***
サービス業(宿泊、飲食、生活関連、娯楽)	-0.126[0.208]	0.106[0.179]	0.005[0.274]	-0.031[0.120]	0.007[0.130]	0.026[0.184]
卸売業、小売業	-0.138[0.178]*	-0.104[0.243]	0.05[0.306]	-0.003[0.084]	0.025[0.092]	-0.015[0.122]
金融業、保険業	0.053[0.231]	-0.081[0.245]	0[0.313]	-0.019[0.109]	0.024[0.122]	0.001[0.147]
不動産業、物品賃貸業	0.199[0.320]*	-0.18[0.332]*	-0.008[0.420]	-0.031[0.178]	0.031[0.195]	0.006[0.251]
(右前記以外との比較)	専門的・技術的職業従事者	0.013[0.175]	-0.054[0.179]	0.051[0.292]	-0.04[0.091]	-0.011[0.097]	0.087[0.184]***
管理的職業従事者	-0.033[0.242]	0.075[0.246]	0.043[0.366]	-0.012[0.125]	-0.004[0.137]	0.063[0.219]**
事務職	-0.146[0.187]*	0.131[0.189]*	0.126[0.298]**	-0.102[0.096]***	0.027[0.103]	0.115[0.187]***
販売従事者	-0.141[0.189]*	0.141[0.192]*	0.075[0.305]	-0.018[0.104]	-0.014[0.113]	0.074[0.196]***
サービス職業従事者	0.074[0.208]	-0.08[0.211]	0[0.383]	0.041[0.117]	-0.026[0.122]	0
50人未満の比較	50人以上300人未満	0.076[0.128]	-0.073[0.129]	0.017[0.197]	0.019[0.066]	-0.033[0.071]**	0.024[0.101]**
300人以上1000人未満	0.13[0.152]*	-0.166[0.159]***	0.044[0.207]	0.006[0.079]	-0.032[0.089]*	0.034[0.113]**
1000人以上	0.089[0.157]	-0.134[0.164]*	0.049[0.220]	-0.015[0.072]	-0.056[0.084]***	0.066[0.100]***
景気変数	転職時の有効求人倍率	-0.227[1.521]	0.295[1.566]	-0.368[2.146]	-0.136[0.183]**	0.067[0.207]	0.056[0.253]**
人材紹介業のCM数	0.002[0.017]	-0.002[0.017]	0.004[0.024]	-2.99E-05[0.000]	-8.57E-06[0.000]	2.68E-05[0.000]**
サンプルサイズ	712	712	712	3193	3193	3193

(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): 複数利用に関する設問は WPS2002.2004 にしかなく、サンプルが大きく減少している。
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、企業都合離職からの求職者の利用が多くなっている。続いて、民营職業紹介についての分析結果を見ると、前職の年収が高く、高学歴、未婚者など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。また前職の企業属性では、製造業や情報通信業、事務職の出身者が多く利用している。民营職業紹介では、利用段階において既に求職者層の特徴が明確に表れており、求職者層が特化されている様子が見られる。また広告などその他利用者は、前職の年収が低かった者の利用が多くなっている。

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く、転職理由についても企業都合離職に加え仕事内容に対する不満から転職した者が多い。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実現されていると考えられる。このような明確な特徴は利用段階では見られなかった。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のかもしれない。続いて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。概ね利用段階の特徴と同様の特徴が示されるが、ここでは年齢がより若い者が多いという特徴も加わっている。さらに前職の企業属性も、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。Genda (1997) は、職種による賃金プレミアムは管理職、専門職、事務職が高いこと、上島・舟場 (1993) は金融・保険業、不動産業の産業賃金プレミアムが高いことを指摘しているが、民営職業紹介では専門・技術職など特に職業について、もともと前職が高賃金の属性を持った者の転職を実現させている。また企業規模についても賃金が高い傾向にあると考えられる大企業からの転職者が多く、これは利用段階では見られなった特徴である。やはり民営職業紹介では、転職に有利な者や高賃金の傾向にある職種、規模の出身者という、転職しても年収が比較的高いであろう者を優先して転職の実現に導いているのかもしれない。また広告などその他による転職者では利用段階と異なり、前職年収が低いという傾向は見られなくなっている。そのような求職者は同時に公共職業紹介も利用しており、公共職業紹介で転職が実現しているのかもしれない。

### 5.3 産業、職種、企業規模移動に関するマッチング推計結果

続いてマッチング法による分析から、民营・公共職業紹介によって、産業、職業、規模間移動の特徴に違いが見られるかについて検討して行きたい。尚、(4)式についての分析を行う際には、産業ダミーには依然と我が国の中心的な産業である製造業と、成長産業として期待される情報通信業、専門サービス業、医療福祉業、サービス業や高賃金産業である金融業を取り上げる。また、職業ダミーには、Genda (1997) で賃金が高いと指摘される管
転職が多く、金融・保険業への転職は少なくなっていることが考えられる。また産業移動ダミーに関する分析結果も共通して有意にプラスとなり、公共職業紹介による転職ほど産業移動が発生しやすくなっている。またKernel Matchingでは有意でないものの、Nearest Neighbor Matchingでは医療・福祉業が有意なプラスとなる。他の経路ではプラスに有意な結果は全く見られないことから他の経路に比べれば公共職業紹介ほど医療・福祉業への移動が多くなっているのかもしれない。例えば医療・福祉業のなかでも介護福祉業では離職率も高くそれ故に無料の公共職業紹介へ求人を出す機会が多いという声も聞かれる。一般職業紹介状況の産業別新規求人数（パートタイムを除く）を見ると、平成24年度計の社会保险・社会福祉・介護事業からの求人は570,820件、医療業では464,650件となり、前者が多くなっている。このような求人側の要因によって公共職業紹介ほど介護職への移動が多く、このような結果になっているのかもしれない。

次に職業について確認すると、職業移動ダミーについては有意なプラスとなり、公共職業紹介は産業だけでなく職業移動についても促進させている可能性が伺える。企業規模については共通して有意なマイナスの影響が示され、公共職業紹介は比較的同規模かより小さい企業への転職を促進させている様子が見られる。

続いて民営職業紹介による転職の分析結果を見ると、産業では公共職業紹介と同様に製造業が有意にプラスとなる。民営・公共問わず製造業のマッチングに仲介が適している側面があるのかもしれない。一方で、成長産業として期待される医療福祉業では有意にマイナスとなっている。先の表5－2では民営職業紹介による転職者ほど前職が医療・福祉業だった者が少なく、表5－1Aでは民営職業紹介による医療・福祉業からの転職者ほど同業内転職率が高かったことから、ここでのマイナスの符合は民営職業紹介ほど医療・福祉業から他業への流出が多くなっていることを示すのではなく、他業から医療・福祉業への流入が民営職業紹介ほど少ないということを示しているものと考えられる。ではなぜそのような影響が見られるのか。社団法人日本病院会、中小病院委員会、医業経営・税制委員会(2011)「病院の人材確保・養成に関するアンケート調査結果報告」によると病院で不足している人材は医師、看護師の順で高く、医師の人材確保について「人材斡旋業者の利用」が56％と非常に高くなっている。また先の表5－2では民営職業紹介による転職者ほど専門・技術職が多かったが、もしかしたら民営職業紹介ほど医療・福祉業の中でも医療専門職に特化されており、医療専門職では研修医制度などが整い、そもそも外部労働市場による未経験者の受入はほぼないことによって、同業内転職が多く他業からの転職は少ないという結果になっていることが考えられる $ ^{18} $ 。

続いて民営職業紹介による転職の職業移動への影響を見ると、専門技術職でマイナスに有意となる。表5－2では民営職業紹介経由の転職者には前職が専門・技術職であった者が多いことが確認され、表5－1Aでは民営職業紹介による専門・技術職からの転職者の同業
内転職率は特に低くなかった。専門・技術職についても他への流出が進んでいるわけではなく、異職種からの流入が他経路上り少なくなっているのではないか。表5-1Aで見られるように、事務職から専門・技術職への転職が他に比べて少ないのかもしれない。またサービス職についても有意なマイナスの結果となるが、表5-1Aでは民営職業紹介ほどサービス職から事務職への移動が多く、他職種からサービス職への転職も少なくなっている。先行研究ではサービス職は特に高賃金職種に挙げられていないことから、民営職業紹介ではサービス職からの転職者を事務職などの他職種へマッチングさせるなど、サービス職へのマッチングは少ないのかもしれない。一方で、事務職では有意なプラスとなっている。民営職業紹介による転職者は表5-2からは、前職が事務職であった者が多い様子が見られ、表5-1Aでは事務職から事務職、他職種から事務職への転職がともに多くなっていたことから、前職が他職種か同職種かに関わらず民営紹介ほど事務職求人へのマッチングが多くなっていると考えられる。先行研究によれば、事務職の賃金プレミアムは上位であるものの、専門職などより高い賃金プレミアムを持つ職種もある。有料の民営職業紹介は、職種に関わらず経験者の斡旋を求人企業から求められやすいと考えられるが、異職種からの移動が事務職で特に多くなっている。もしかしたら民営職業紹介ほど事務職の採用を成立させやすいノウハウを有しているのかもしれない。最後に企業規模についてみると、共通して正に有意な結果となっている。民営職業紹介ほど規模の維持または上方移動を促進させていると考えられる。

また広告などその他の結果を見ると、産業移動ダミーがともにマイナスに有意となり、産業移動の発生確率自体は低くなっている。しかし製造業や事務職で有意なマイナス、サービス業で有意にプラスとなり、製造業や事務職などの成熟産業からサービス業などの新産業への移動をさせている可能性が伺える。但し、縁故など一部を除けば仲介者が介在しない経路であることから、求人側の要因が大きいと考えられる。

### 5.4 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と、満足度についてのマッチング推計の結果を確認して行く。まずは表5-4より、産業、職業、規模間移動者を含むサンプルによる分析結果から、転職前後の収入変化についての分析結果を見てゆく。表5-4を見ると、公共職業紹介では有意なマイナスの結果が共通し、民营職業紹介では有意にプラス、広告などその他では有意な結果は見られない。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、民营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が示唆され、中村(2002)や児玉ほか(2004)などの先行研究と整合的な結果となっている。次に、満足度についての分析結果を見ると、どの転職経路も有意な結果とならない。満足度については転職経路の影響は大きなものではないのかもしれない $ ^{19} $ 。
表 5－4 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

モデル	D:広告などその他	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATT_{DID}	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	2467	607	-0.006	[0.019]	2467	726	0.006	[0.011]
(3)式のATT_{CS}	Y:満足度	2467	607	0.057	[0.045]	2467	726	0.025	[0.042]

モデル	D:公共職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(トリートメント)	N(コトロール)	ATT	標準誤差	N(トリートメント)	N(コトロール)	ATT	標準誤差
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	458	396	-0.043	[0.026]*	458	2715	-0.052	[0.014]***
(3)式のATTCS	Y:満足度	458	396	0.002	[0.055]	458	2715	-0.023	[0.045]

モデル	D: 民营職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(トリートメント)	N(コトロール)	ATT	標準誤差	N(トリートメント)	N(コトロール)	ATT	標準誤差
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	268	229	0.056	[0.033]*	268	2854	0.078	[0.020]***
(3)式のATTCS	Y:満足度	268	229	0.041	[0.075]	268	2854	0.038	[0.058]

(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。

しかし以上の分析結果は、転職前後の産業や職業、企業規模の移動を通じて見られたものかもしれない。表5－3では、民营と公共職業紹介とでは規模移動の方向性が真逆であったが、公共職業紹介の収入に関するマイナスの影響や民营職業紹介の収入に関するプラスの影響は、規模の移動を介して生じていることも考えられる。そこで次に、産業移動をしていないサンプル、職種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5－5に掲載した。

表 5－5 より、産業や職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 5－4 の結果と同様である。しかし、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共通して有意ではなくなっている。また民営職業紹介でも Nearest Neighbor Matching の結果は有意ではなくなり結果は不安定になっている。表 5－4 で見られた公共職業紹介の収入への負の影響や民営職業紹介の正の影響は規模の移動を通じたものであることが考えられ、特に公共職業紹介ではその要因が大きいのではないだろうか。複数の先行研究による、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影響があり、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のかもしれない。というのも表 5－2 の分析結果からは、公共職業紹介が転職市場で不利と思われる者の転職を実現させている様子も確認された。規模の下方移動による収入低下の影響も含めてマッチングの質を評価するとしても、下方移動を伴いながらも転職市場で不利な条件を持つ者の転職を実現させているのであれば、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、企業規模の上方移動を通じた影響があると考えられる。但し、同規模企業への転職に限ったサンプルの分析結果でも、Kernel Matchingで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。また他経路では正に有意な結果はどれも見られない。民営職業紹介は産業、職業、規模間移動を考慮しても、専門特化によって情報仲介機能が高まっているのか、転職後の収入について質の高いマッチング機能を有し
ている可能性はある。また、産業、職業、規模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、高いマッチング機能を有していると言えよう。

表 5－5 移動を伴わないサンプルによる年収変化、満足度に関する分析結果

モデル	D:広告などその他	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	1361	289	-0.026	[0.029]	1361	347	-0.013
(3)式のATTCS	Y:満足度	1361	289	0.040	[0.063]	1361	347	0.027

モデル	D:公共職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	232	192	-0.065	[0.034]**	232	1439	-0.044
(3)式のATTCS	Y:満足度	232	192	-0.095	[0.075]	232	1439	-0.045

モデル	D:民営職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	115	95	0.118	[0.040]***	115	1552	0.113
(3)式のATTCS	Y:満足度	115	95	0.043	[0.120]	115	1552	0.027

職業が前現職同じ者のみ
モデル	D:広告などその他	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	1723	416	-0.013	[0.022]	1723	508	-0.003
(3)式のATTCS	Y:満足度	1723	416	0.051	[0.056]	1723	508	0.022

モデル	D:公共職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	307	257	-0.065	[0.028]**	307	1883	-0.055
(3)式のATTCS	Y:満足度	307	257	-0.042	[0.069]	307	1883	-0.016

モデル	D:民営職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	201	169	0.047	[0.026]*	201	1979	0.079
(3)式のATTCS	Y:満足度	201	169	-0.040	[0.092]	201	1979	-0.016

規模が前現職同じ者のみ
モデル	D:広告などその他	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	1117	256	-0.032	[0.030]	1117	306	-0.006
(3)式のATTCS	Y:満足度	1117	256	0.029	[0.074]	1117	306	-0.005

モデル	D:公共職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	210	182	-0.050	[0.034]	210	1180	-0.034
(3)式のATTCS	Y:満足度	210	182	0.057	[0.087]	210	1180	-0.023

モデル	D:民営職業紹介	Nearest Neighbor Matching	Kernel Matching
N(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
(4)式のATTDID	Y:年収の対数値(転職1年目と前職)	96	82	0.053	[0.050]	96	1100	0.051
(3)式のATTCS	Y:満足度	96	82	0.146	[0.129]	96	1100	0.127

(注1): ☐内の値は(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。

### 6. 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にあたり、転職前後の産業、職業、規模間移動や転職前後の収入変化、満足度の3点に着目し、民営・公共職業紹介のこれら転職結果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点は大きく以下の3つである。

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可能性が示唆された。一方で民営職業紹介の利用者は、高学歴者や前職の年収が高い者など、転職市場で有利と考えられる者が多かった。民営職業紹介では利用段階で既に、公共職業紹介とは求職者層が異なると言える。また転職決定者の特徴も、民営職業紹介では若年層や前職が専門・技術職、管理職、大企業であった者などの特徴が加わっており、利用から転職決定に至るマッチング過程においても、収入増が期待できる属性を持つ者の転職を実現させている。

第二に、産業、職業、規模間移動の状況については、公共職業紹介は産業移動も職業移動も多くなっている様子が見られる一方で、民营職業紹介は特に産業・職業移動が促進されている様子は見られなかった。また各産業・職業を個別にみると、民营と公共職業紹介とでは異なる特徴が見られた。民营職業紹介では事務職へのマッチングが多く、医療、専門・技術職など高賃金職種の同職種内転職を多く取り扱っている可能性が示唆される一方で、公共職業紹介は福祉分野への移動が民营職業紹介や広告などその他よりも促進されている可能性が示唆される結果であった。さらに企業規模の移動については、民营職業紹介ではより大企業への移動が促進されているが、公共職業紹介ではより小規模企業への転職が促進されている可能性が示された。やはり民营職業紹介では、概ね転職後の年収が高いと考えられる大規模企業や、転職後の年収が下がってしまいやすい産業・職業特殊的技能のロスが発生しないようなマッチングを行っている可能性が高いと考えられる。但しこの度の分析では求人側の特性がコントロールされていないため、民营紹介で他産業や他職種からの転職が少なくなっているという結果は民营職業紹介の主体的なマッチング行動の結果というよりも、求人側の要請によって齎された結果である可能性は残される。

第三に、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いくつかの先行研究と同様の結果が示された。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。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をするのは難しい。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、規模移動が無い者に限って分析した場合には、転職後の収入を高める効果は限定的なものとなった。民営職業紹介による転職の収入増加効果については、規模移動の状況の違いがその背景にあった可能性は大きいと考えられる。しかし規模移動の無い転職者の場合でも、一部では有意なプラスの結果も示されるなど他経路と比べると収入が高まるようなマッチングになっている。収入の高い転職を実現させるという側面においては、民営職業紹介のマッチング機能は高いと考えられる。尚、転職後の満足度については民営・公共職業紹介ともに、明確な特徴は確認されなかった。

ではこれら分析結果からどのような政策的な含意が得られるだろうか。まず考えられる
のは民営・公共職業紹介は双方異なる部分で強みを有しており、単純な民営化、国営化のようにどちらか一方によってしまうのは好ましくないということである。今後民営職業紹介の活用が進んでいったとしても、公共職業紹介の存在意義は大きい。公共職業紹介は転職に不利な労働者にとってのセーフティーネットの役割を果たしている可能性が高く、福祉業への労働力再配置にも貢献している可能性がある。一方で民営職業紹介は高収入分野内のマッチングの質をさらに高める効果が期待されるし、大規模企業への移動など収入をより高めるようなマッチングに強い。現在議論されている政策案を見る限りでは、公共職業紹介を残しつつそこに集まった求人の中でも民営が担当できる部分は民営職業紹介を活用するという趣旨であるため、双方の役割分担がより進み外部労働市場のマッチング機能が強化される可能性はある。但し既にそれぞれの特徴は異なっており、役割分担は進んでいる可能性も高く、情報共有だけでは大きな効果までは望めないかもしれない。

また成長産業、職業への労働力の再配置機能については、民営職業紹介よりも公共職業紹介やその他の経路のほうが高そうであった。これについては、そもそも公共職業紹介に職業訓練など未経験者の就業斡旋が役割づけられており、産業、職業、規模間移動の後において当該分野内でさらにマッチの質を高めるような役割を民営職業紹介が担うという役割分担になっているからであると考えられる。求人企業からのみ成功報酬で料金を得るという現状の有料職業紹介制度においては、なかなか民営職業紹介に未経験者の移動促進を期待するのは難しいのではないだろうか。これについては民営職業紹介業よりもむしろ、教育訓練サービス業の活用に期待がもたれる部分ではないだろうか。

但し本研究の分析はワーキングパーソン調査を利用したものであるため、首都圏在住の転職者についての結果となっておりサンプルも正社員に限ったものである。地域によってはそもそも職業紹介ビジネスの運営が難しい地域もあるだろうし、民营職業紹介が盛んであってもその機能が異なっているかも知れない。また別途雇用形態間の移動促進効果やそれを通じた産業、職業の移動や賃金への影響なども明らかにすることも重要だろう。これらを含めて明らかにしてゆくことは今後の課題とされる。

## 参考文献

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中村二朗「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』2002, No.506

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Yavas, A. (1994) “Middlemen in bilateral search markets”, Journal of Labor Economics, 12, pp406-429
ESRI Discussion Paper Series No.142

# GDP・物価の国際原油価格弾力性とその変遷

by

前田 章

May 2005

內閣府経済社会総合研究所

Economic and Social Research Institute

Cabinet Office

Tokyo, Japan
# GDP・物価の国際原油価格弾力性とその変遷

前田 章 $ ^{*} $
# GDP・物価の国際原油価格弾力性とその変遷

## 要旨

### I. 趣旨

原油価格高騰による景気への悪影響が懸念される中、多くの研究機関が原油価格高騰による実質 GDP 押し下げ効果を算定している。なかでも、国際エネルギー機関（IEA）の試算によれば国際原油価格が 25 ドル／バレルから 40% 上昇した場合、米国 GDP は 0.3%、日本では 0.4%、ユーロ圈では 0.5% 減少するとされる。この IEA 試算結果は、国内外のメディアでも広く引用されて、原油価格高騰の景気への影響を議論する際のベンチマークになっている。

IEA の試算は大規模コンピュータモデルによるシミュレーションであるが、計算結果を左右するパラメータの設定等モデルの細部は十分には公開されていない。たとえ公開されていたとしても大規模モデルの中身というものは部外者にとっては極めてわかりにくい、いわばブラックボックスである。計算結果のみが一人歩きし、各国政府の政策形成に影響を及ぼすような状態はあまり健全な状態とは言えない。ではもう少し計算の中身がわかる形で同様の試算ができるかというと、確かになかなか容易ではない。実証分析研究なども数多くなされているが、そうした研究では原油価格上昇がGDPを押し下げるという定性的な点では一致しているものの、その定量的な値については大きく幅があり、とてもコンセンサスが出来上がっているとはいえない。

こうした状況の背景にあるのは、そもそも原油価格とマクロ経済の定量的な関係は何によって決定付けられるか、という、より本質的な疑問を理論的に十分につめた研究がほとんどないということである。そこで本研究では、実質 GDP および物価の国際原油価格に対する弾力性とその歴史的推移を理論分析し、これを通して各国経済の原油に対する脆弱性を考察する。

## Ⅱ．手法

最終消費財生産部門、エネルギー変換（石油精製）部門、原油生産部門の三つの部門から成り、原油を唯一の貿易財とする、簡略化された経済体系を考える。国際原油市場が十分に競争的で、国内での生産構造が効率的であると仮定する。ミクロ経済理論に基づいた解析を行い、理論式を導出する。

これらの理論式の真の強みは、価格弾力性の歴史的推移を容易に算定できることである。これを通して、原油価格とマクロ経済の関係が1970年以降どのように変化してきたか、明確に把握することができる。
## Ⅲ．結果

実質 GDP の国際原油（実質）価格弾力性の絶対値は、名目 GDP に占める原油純輸入金額の割合として算定される。さらに、国内での価格転嫁が完全になされる場合、国内消費者物価の国際原油価格弾力性は、「名目 GDP + 原油純輸入金額」に対する原油粗輸入金額の割合として算定される。

理論式による実質 GDP 押し下げ効果の計算値は、IEA の計算値とほぼ一致する。また、価格弾力性の歴史的推移からうかがえる原油価格と各国マクロ経済の関係は次のようにまとめられる。

1. 実質 GDP の原油価格弾力性および国内消費者物価の原油価格弾力性は、先進国では 80 年代後半まで大きく変動していたが、それ以降はほぼ安定して低い値を保っている。原油の影響の受け易さ（脆弱性）は、70 年代に比して大幅に低下しており、過去 15 年以上ほとんど変わっていない。脱石油・省エネルギー政策が功を奏してきたと解釈することもできる。

2. 先進各国の中で、日本は他国に比してはるかに原油に対して脆弱性の低い経済となっている。原油価格が125ドル/バレル程度以上にならない限り、第1次石油ショックと同程度の影響が発生することはありえない。

3. 中国は今世紀に入ってから急速に原油に対して脆弱な経済に変性してきた。近年の急速な経済発展と貿易構造の変化が反映されていると推察される。

## Ⅳ．結び

GDP や物価の原油価格弾力性を理論的に論じた文献は、他に例がない。もちろん、こうした理論式は前提によってその適用範囲が限定されていることは否めないが、原油に対する各国経済の脆弱性とその経年変化を概算し比較するには十分である。大規模コンピュータシミュレーションより仮定・前提がわかりやすく、政策形成の場に有用な情報を提供することができる。
# The Oil Price-Macroeconomy Relationship and its Historical Changes

## Abstract

This paper analyzes the macroeconomic impact of high oil prices on various national economies. Using an analytical model, I show that oil price-real GDP/nominal price elasticities can be estimated roughly from current oil prices, GDP, and oil imports and exports. In contrast to large-scale modeling, my approach is based on simple algebra and clear assumptions, and thus provides policy makers with a more transparent view of the vulnerability of economies to oil price increases, in terms of both GDP and domestic price levels; my model shows how this vulnerability declined sharply in the late-1980s and stayed low through the 1990s, and how the Euro-zone countries are becoming more vulnerable while Japan remains less so.

Keywords: World crude oil; Price elasticity; GDP; Consumer prices.
# GDP・物価の国際原油価格弾力性とその変遷

前田 章

（京都大学大学院助教授・内閣府経済社会総合研究所客員主任研究官）

### 1. はじめに

本研究では国際原油価格に対する実質国内総生産（GDP）および国内物価の価格弾力性について考察する。原油価格の上昇は原油および関連石油製品を原材料とする産業の生産コストを押し上げ、企業収益を圧迫する。その影響は価格転嫁を通じて他の産業へと波及し、国内経済全体の景気抑圧要因となる。こうした国内経済への影響は、マクロ的には国内総生産（GDP）の低下あるいは物価の上昇という形で計測されることになる。国際エネルギー機関（IEA）では原油価格高騰による実質GDP押し下げ効果を大規模コンピュータモデルシミュレーションによって計算し、レポートとして発表している(IEA:2004)。このIEA試算では、原油国際価格が2004年から向こう5年間25ドル/バレルを保つケースをベースケース、10ドル上昇により35ドル/バレルへとなった状態が続いたとするケースを高価格ケースとして、二つのケースの比較により主要国のGDP減少率を計算している。結果は、米国GDPは0.3%の減少、日本では0.4%、ユーロ圈では0.5%の減少となっている。この試算結果は、国内外のメディアでも広く引用されて、原油価格高騰の景気への影響を議論する際のベンチマークになっている。

IEA が計算に用いたモデルの詳細はレポートでは公開されていない。IEA 自身が開発しエネルギー需給予測などに用いている「世界エネルギーモデル」を基礎にしていると思われるが、その中身は部外者にとっては不明なままである。このようにモデルがブラックボックスのままで、計算結果のみが一人歩きし、各国政府の政策形成に影響を及ぼすような状態はあまり健全な状態とは言えない。ではもう少し計算の中身がわかるような方法や手法があるかというと、確かになかなか容易ではない。

原油価格上昇によるマクロ経済への影響を分析する学術研究、中でも石油価格とGDP(ないしはアウトプット)の関係を分析する研究は、大規模コンピュータモデルシミュレーションによる方法以外にも数多く存在する。それらは分析手法によって、実証分析によるもの、シミュレーションによるもの、理論分析によるものなどに分類できる。実証分析ではHamilton (1983)をはじめとしてVAR(Vector Autoregressive)モデルによって時系列データを分析するものが主流である。こうした研究から総じて言えることは、石油とマクロ経済の関係は自明ではなく、非線形性などを含む上、時間とともに変化している可能性ある、と
いうことである。また、GDP の石油価格弾力性の計測についても大きく幅があり、とてもコンセンサスが出来上がっているとはいえない。

シミュレーションとしてはケインズ型計量経済モデルが歴史的には主流であったが80年代以降は古典派的なモデルングが主流となっている。石油とマクロ経済の関係は長期的なエネルギー政策によって大きく左右される。ケインズ的な計量経済モデルは、本質的に過去のトレンドを外挿する形になっているため、短期的な経済予測にはよいが、エネルギー政策に影響された経済の構造的な変化を捉えることが難しい。また、ケインズの枠組みを基礎にしている限り、石油価格を明示的に組み込む際に、様々な工夫をしなくてはならず、そのモデルングの仕方が計算結果を大きく左右する。こうした問題に対して古典派的なアプローチ（リアルビジネスサイクルモデル、応用一般均衡モデル、それらのコンビネーションなど）ではより柔軟なモデルングが可能であるが、その際、パラメータが計算結果を大きく左右する。パラメータ設定は、カリブレーション、他の実証分析からの引用、分析者の裁量、といった方法があるが、いずれの場合もモデルング以上に経済の構造的变化を捉えることは難しい。

そこで、そもそも石油価格とマクロ経済の関係、さらには両者を結びつけるパラメータはいかにして決定されるか、という、より本質的な問題を考察することが必要となってくる。すなわち実質 GDP の国際原油価格弾力性がいかに決定されるかを実証とシミュレーションのどちらにも依存しない形で、理論的に考察するような研究が望まれる。本論文の問題意識はまさにここにある。

理論分析は大規模モデルによる研究と比較すると、シミュレーション以前にモデルパラメータを推定することにも等しく、本質的にカリブレーションと同じことをやっていることになる。しかし計算過程にブラックボックスとなる部分がない分、政策的なインプリケーションという点では大いに役に立つはずである。しかしながら、そのような理論分析はBohi (1991)などを別にすれば、先行事例としては極めて少ない。

以上のような原油価格とマクロ経済の関係に関する研究の流れと問題点の詳細については、『補遺』を参照されたい。

ところで、IEA レポートは物価への影響についてはあまり関心を払っていない。原油高騰の GDP 押し下げ効果が実質的（リアル）な影響であるのに対して、物価は名目的（ノミナル）な影響であって、近年の経済理論の考え方からするとあまり本質的な論点ではないであろう。実際問題としても、デフレ傾向にある昨今の国内外の経済情勢において、原油上昇の物価への影響はあまり注目を集めるところではないであろう。

そうはいっても、物価への影響は、国内経済が原油に対してどれだけ脆弱であるか、という点に関して、GDPへの影響とはまた違った情報を含んでいる。産業の下流への完全な価格転嫁がなされるとしたら、原油価格は一般消費者に直接的な影響を及ぼすことになる。そのため、物価への影響を分析することは、家計部門の原油にたいする脆弱性を考察する上で、重要な視点であると言えよう。
本研究では、国際原油価格に対する実質 GDP および物価の価格弾力性とその歴史的推移を理論分析し、これを通して各国経済の原油に対する脆弱性を考察する。IEA レポートのような大規模コンピュータモデルシミュレーションによるのではなく、あえて簡単ではあるがわかりやすい計算式を用い、何が GDP や物価への影響を決定付けるのかを考察したい。次節では分析の枠組みや前提について記述し、第3節にて実質 GDP、物価それぞれについて、国際原油価格弾力性を算定する理論式を提示する。これらの式に基づいて、第4節では、各国別影響度合い、その推移、石油ショックを引き起こすことのない価格上昇の許容範囲について概算を行う。第5節でまとめとする。関連する既存研究の概要は、本文とは切り離して『補遺』にまとめることとする。

## 2 ．モデル

最終消費財生産部門、エネルギー変換（石油精製）部門、原油生産部門の三つの部門から成り、原油を唯一の貿易財とする、簡略化された経済体系を考える。

最終消費財生産部門は、資本、労働、エネルギーを投入財として、一種類の最終消費財を生産する。エネルギー変換部門は、資本、労働、原油の投入によって、一種類のエネルギー製品を生産する。その際に投入される原油は国内生産分と輸入分の混合となる。原油生産部門は、資本と労働の投入によって原油を生産する。その際、生産される原油はエネルギー変換部門に回る国内消費分と輸出にまわる輸出分に振り分けされる。数式としては以下のように表される。

最終消費財生產部門：

$$ \pi_{_{f}}\equiv p_{_{f}}Q-\left\{rK_{_{f}}+wL_{_{f}}+p_{_{e}}E\right\} $$

エネルギー変換部門：

$$ \pi_{_{e}}\equiv p_{_{e}}E-\left\{rK_{_{e}}+wL_{_{e}}+p_{_{d}}D+p_{_{m}}M\right\} $$

原油生產部門：

$$ \pi_{_{c}}\equiv p_{_{d}}D+p_{_{x}}X-\left\{rK_{_{c}}+wL_{_{c}}\right\} $$

国民所得：

$$ \pi_{_{i}}\equiv r\sum_{j=f,e,c}K_{_{j}}+w\sum_{j=f,e,c}L_{_{j}} $$

Q：最終消費財生產量

E：エネルギー財（石油製品）

D: 国内原油

M : 输入原油

X : 輸出原油
r：レンタル価格

w : 賃金

$ \pi_{j} $ ：利润

$ K_{i} $ ：資本

$ L_{i} $ ：労働

$ p_{j} $ ：財価格

$ (j=f,e,c,i) $ ：各生産部門を表す添え字）

$ p_{k} $ ：原油価格

$ (k=d, m, x) $ ：それぞれ国内、輸入、輸出を表す添え字）

GDP（Y）は(1)～(4)の総和で表される。すなわち、

$$ Y=\sum_{j=f,e,c,i}\pi_{_{j}}=p_{_{f}}Q+p_{_{x}}X-p_{_{m}}M $$

もし各生産部門が競争的であるなら、利益ゼロ、すなわち、

$$ \pi_{_{f}}=\pi_{_{e}}=\pi_{_{c}}=0 $$

であるので、

$$ Y=\pi_{_{i}}\equiv r\sum_{j=f,e,c}K_{_{j}}+w\sum_{j=f,e,c}L_{_{j}} $$

とも書き表すことができる。

(1) ~ (4) の体系はそれぞれの生産部門について生産関数を導入することにより、一意の解を与える一般均衡体系となる $ ^{ii} $ 。その際、外生変数は原油の輸出入価格 $ (p_{x}, p_{m}) $ のみとなる。但し、価格体系が一意に決定されるためには特定の財（たとえば最終消費財）をニューメレールとする必要がある。最終消費財をニューメレールとした場合、全ての実質的価値・価格は最終消費財価格 $ p_{f} $ で除した形で表される。こうした実質的価値・価格を次のように記すことにする。

$$ \hat{Y}\equiv Y\Big/p_{_{f}} $$

$$ \hat{p}_{j}\equiv p_{j}\big/p_{f}\quad\left(j=f,e,c,i\right) $$

$$ \hat{p}_{k}\equiv p_{k}\big/p_{_{f}}\quad\left(k=d,m,x\right) $$

$$ \hat{\pi}_{_{j}}\equiv\pi_{_{j}}\big/p_{_{f}}\quad\left(j=f,e,c,i\right) $$

## 3 ．理論分析

### 3.1 実質 GDP の価格弾力性

分析の簡略化のため、次の仮定をおく。
仮定 1：国際原油市場は十分に競争的であり、原油輸出入価格に差が無い。

この仮定は、言い換えれば、原油国際価格を $p$ として

$$ p_{x}=p_{m}=p $$

ということである。この仮定のもとで(5)式は次のように簡略化されよう。

$$ Y=p_{_{f}}Q-p\big(M-X\big) $$

ここでさらに次のような仮定を置こう。

仮定 2：各生産部門は、価格体系所与のもとで利益最大化されており、現価格体系下で最適な投入・産出構造となっている。

この仮定は、各生産部門が価格所与のもとで、

max $ \pi_{j} $

なる問題を解き、その解が現行の投入、産出量となっている、と仮定するものである。この仮定のもとで、いわゆる「ホテリングの補題（Hoteling's Lemma）」によれば、投入財価格（あるいは産出財価格）の微小変化に伴う利益の微小変化は、その財の投入量（あるいは産出量）に等しい。これより、(7)式は次の関係を意味する。

$$ \frac{\partial\hat{Y}}{\partial\hat{p}}=\sum_{j=f,e,c,i}\frac{\partial\hat{\pi}_{j}}{\partial\hat{p}}=-\left(M-X\right) $$

さらにこれを変形して次式を得る。

$$ \boldsymbol{\eta}\equiv\frac{\partial\hat{Y}/\hat{Y}}{\partial\hat{p}/\hat{p}}=-\frac{p\left(M-X\right)}{Y} $$

$ η $ は、最終消費財をニューメレールとして、実質 GDP の国際原油実質価格に対する弾力性を表す $ ^{iv} $ 。

以上のことは次のようにまとめられる。

公式 1（実質 GDP の原油価格弾力性）：

「仮定 1、2 のもとで、実質 GDP の国際原油実質価格弾力性の絶対値は、名目 GDP に占める原油純輸入金額の割合に等しい。」

### 3.2 消費者物価の価格弾力性

次に、最終消費財価格が国際原油価格の上昇によってどのような影響を受けるか考察してみよう。国内価格体系が硬直的ではなく完全な価格転嫁が起こるような場合を考え、次のような仮定をおく。