Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# Differences of Job-Change between Public and Private Employment Service

By Toru KOBAYASHI and Masahiro ABE

## Abstract

The purpose of this paper is making the difference between Job-Changes handled by Public Employment Service and that handled by Private one clear by analyzing the data of Working Person Survey. Specifically, we note that whether features of individual characteristics and outcomes of Job-Change which contain changes of income, industry, occupation and firm-size are different.

With results of analyses, we obtained mainly three findings as follows. First, the individual characteristic of those who is searching new job by Public Employment-service is obscure. Nevertheless, people who had changed their job by Public Employment-service are limited with specific characteristics which are less-education, less-income, and more aged. In contrast to this, people who are searching new job by Private Employment services and had changed their job by Private Employment-service are limited with specific characteristics which are younger and higher-education.

Second, Job-change with using Public Employment-service causes industrial and occupational change more frequently than with using Private Employment-service. In addition, in the case of changing by Private Employment-service, possibility of changing to bigger firm was noticeably significant. Contrary with Public Employment-service, Firm-size slightly became smaller.

Finally, Job-Change by Private Employment-service makes income mostly higher, but by Public Employment-service income likely to become smaller. This finding isn’t different from what previous papers stressed. Although the new finding from our analysis is that if firm-size is same before and after the Job-Change, the income-effect of both Public and Private Employment-service are not found clearly.

JEL Classification Number : J24, J28, J64

Key Words : Job change, Employment-service, Matching
### 1. はじめに

職業紹介事業報告を見ると、有料の民营職業紹介による常用労働者の就職件数は、平成13年度の196,329件から平成23年度には397,202件と、この10年で2倍以上の伸びを見せている。労働移動経路として今や民营職業紹介の位置づけは以前に比べ重要なものとなっている。また民营職業紹介を公共職業紹介の補完的機能を担うものと位置づけ、公共職業紹介の求人情報が民营職業紹介へ開放されようとしている $ ^{1} $ 。

しかし、公共職業紹介や民営職業紹介のマッチング機能については、未だ十分な研究蓄積がない。中村 (2002) や児玉ほか (2004) などのように、先行研究の中には「転職後の収入」や「満足度」、「転職期間」については、公共職業紹介よりも民営職業紹介を経由したほうが、結果が良好であるという分析結果が示されているものもある。しかし、これらの研究では利用者のデータに現れない特徴のコントロールが不十分であるという課題についても同時に言及されている。この課題に対しては、黒澤 (2005) が行った DID マッチング法による分析例がある。これによると、公共職業紹介のマッチングは転職後の収入についてむしろ良好な結果をもたらしているという結果が示されている。しかしこのような分析による研究蓄積は未だ少なく、民営と公共のどちらの職業紹介によるマッチングがより良いのかについては、未だ明確な結論に至っていない。

また、平成22年3月発表の「人材銀行事業（市場化テスト）」実施状況に関する評価書について」では、市場化テスト実施時における民営職業紹介と公共職業紹介との職業紹介業務の結果比較が示されている。これによれば、就職率や満足度など国による実施ほど良好な結果を示しているものもあれば、転職後の賃金など民間実施ほど結果が良いものもあり、やはりどちらのマッチング機能がより良いものであるかは一概に結論付けられない。

これらを考慮するなら、仮に民営職業紹介の活用が促進されたとしても、外部労働市場のマッチング機能強化には十分に結びつかないかもしれない。また近年の政策課題である成熟産業から成長産業への労働移動に関して、民営職業紹介がどのように貢献するかについてもあまりよく分からない。というのも、民営職業紹介や公共職業紹介、その他の転職経路によって産業や職業などの移動がどのように異なるかが検証された研究は未だ見られない。

民営、公共職業紹介がそれぞれどのような産業、職業移動を促しているかを分析することは、政策案に対する知見を得るためだけでなく、先述した中村 (2002)、児玉ほか (2004)、黒澤 (2005) で行われている分析との関連においても重要であろう。なぜならば、転職経路による転職前後の賃金変化や満足度の違いは、産業や職業転換の発生確率の違いや、どのような産業からどのような産業への移動になっているかという移動の方向性によっても影響される。例えば、民営職業紹介ほど産業や職種転換を抑制している場合、これら特
殊的スキルの持ち越しによって、転職前後の賃金変化は少ないことが予想される。また民営職業紹介ほど高賃金の傾向がある産業や職業への移動を促していたり、反対に低賃金産業や職業への移動を促進している場合は、これら移動の方向性によって転職前後の賃金変化が影響される。またこのような転職前後の賃金の違いによって、転職後の満足度にも影響が及んでいる可能性が考えられる。

そこで、本稿では以下の分析を行うことで民営職業紹介と公共職業紹介のマッチング機能の違いについて検討したい。第一に、民営・公共職業紹介のそれぞれでは、転職前後における産業や職業の移動確率が異なるのか。また、どのような産業や職業から、どのような産業、職業への移動が多くなっているのか。第二に、民営・公共職業紹介の利用者特徴をコントロールした後でも、転職前後の賃金変化や満足度は経由紹介機関によって異なるのか。これら分析結果より、先行研究で指摘された民営・公共職業紹介ごとの賃金変化や満足度の違いは、産業や職業移動の状況の違いによって齎されているのか、移動の状況に関わらずどちらかの職業紹介のマッチング機能が良いと言えるかどうかについて検討したい。

本稿の構成は以下の通りである。2章では、先行研究を整理し本研究の位置づけを把握する。3章では民営・公共職業紹介で賃金変化などの転職結果や産業や職業間での移動の確率がなぜ異なるのかについての仮説を提示する。続く4章では本稿の分析に用いるデータの特徴を説明するとともに、分析手続きの具体的枠組みについて述べる。5章では分析結果を検討し、6章では得られた分析結果をもとに双方の職業紹介のマッチングの特徴の違いを整理し、今後の政策課題に対する含意を検討する。

## 2 ．先行研究の整理と本研究の位置づけ

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いた。旧職業安定法32条は、有料職業紹介事業を原則禁止しており、有料職業紹介業は特別な技能が必要とされるごく一部の職業に限られていた。しかしその後1997年には職安法施行規則24条の改正によって、有料職業紹介事業の原則自由化や許可制・手数料規制の緩和が実現し、職業安定法自体も1999年、2004年に改正された。1999年の改正は我が国の職業紹介制度の変遷にとって重要な意味を持つ。民間が取扱うことができる職業範囲についてネガティブリスト方式がとられたのもこの改正以降である。1999年の職業安定法改正によって職業紹介業が原則自由化されるに至ったとみなすことができよう。また2004年の職業安定法改正では、許可・届出手続の簡素化、兼業禁止規制の撤廃などが実現し、現在では港湾・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を除いて、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、以下ではそれら先行研究について整理する。
た以降で述べる先行研究群について、一覧表を表2−1に掲載した。

まず職業紹介機関に関するデータを用いた分析として神林 (2005) や佐々木 (2007)、阿部 (2001) がある。まず神林 (2005) や佐々木 (2007) では、職業紹介機関に登録された求職と求人数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・民营双方の職業紹介機関のマッチング関数を推定し、民营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ている。ここでは紹介に関する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が指摘されている。一方阿部 (2001) では、特徴の異なるデータが扱われている。阿部 (2001) では、民营職業紹介会社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によって、求人への応募関数とその結果の採用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データによる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指摘されている。

また児玉ほか (2004) や中村 (2002)、黒澤 (2005) などの研究では、個人アンケート調査による転職者のデータを用いた分析が行われている。これら研究では、転職者がどのような転職経路で転職をしているか、また経由された転職経路ごとに、転職前後の賃金変化や転職後の満足度など、転職結果が異なるかどうかが分析されている。本稿で行う分析も、転職者に対して行われたアンケートデータを用い、民営・公共職業紹介による転職によって、どのように転職結果が異なるかについて分析を行うものであり、児玉ほか (2004) や中村 (2002)、黒澤 (2005) などの研究の流れに位置する。

表 2－1 先行研究の一覧

先行研究	分析データ	分析对象	民营・公共比較	分析結果
神林(2005)	職業紹介機関の求人、求職数データによる分析(マッチング関数)	マッチングの成立確率や規模の経済効率(マッチング効率)	○比較	民营紹介の評価が高い
佐々木(2007)	公共紹介のみに言及	-
阿部(2001)	職業紹介機関の求人、求職個票データによる分析	民营紹介のみに言及	-
中村(2002)	労働者の個票データによる分析	マッチ後の満足度、賃金上昇などマッチングの質に関する複数指標。(児玉ほか(2004)ではサーチ期間に関する分析もあり、マッチング効率にも関連)	○比較	公共紹介ほど転職直後の収入が下がっているが、長期で見ると民营と変わらない。
児玉ほか(2004)	○比較	サーチ期間、収入、満足度ともに公共紹介よりも民营紹介のほうがよい結果となる。
黒澤(2005)	○比較	転職後の収入は公共紹介利用者の方がよい。
まず中村（2002）では、公共職業紹介経由の転職に関する分析が行われ、公共職業紹介を経由した転職者ほど中小企業出身者や、前職の仕事の不満による転職者が多いことが指摘されている。ここからは公共職業紹介による転職者ほど、転職市場で不利と思われる属性を持つ求職者が多いことが示唆される。加えて、公共職業紹介と他の転職経路との、転職直後の賃金変化や現在の賃金の違いに関する分析が行われ、公共職業紹介経由の転職者ほど転職直後の賃金は低くなりやすいものの、調査時点の賃金については他の転職経路と大差ないことが指摘されている。次に児玉ほか（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、民营・公共職業紹介や縁故、求人広告など多くの転職経路に関してマッチング結果に違いが見られるかどうかが分析されている。ここでは、公共職業紹介による転職ほど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。一方で、民营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指摘されている。

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、利用に関する傾向値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についてマッチング法による分析を行うことで、中村（2002）や児玉ほか（2004）で行われている分析手法よりも、転職経路それぞれの利用者特性がより精緻にコントロールされている点が注目される。そこで本稿でも黒澤（2005）で用いられている分析方法を応用し、民营・公共職業紹介ごとの収入変化や満足度の違いについて分析するとともに、一連の先行研究では行われなかった産業、職種、規模の移動に関する分析を行う。

### 3. なぜ民営職業紹介と公共職業紹介で転職結果が異なりうるのか

### 3.1 民营・公共職業紹介の運営上の違いと産業、職業移動

本稿では、民営・公共職業紹介それぞれによる転職で、産業や職業移動の確率が異なっているかどうかについて分析を行う。またもし移動の状況が双方で違うのであれば、先行研究で指摘されるような転職前後の収入変化や満足度の双方の違いは、移動の状況が異なることによって生じているのかどうかについて分析を行う。そこで以下では分析の事前検討として、これら転職結果に民営・公共職業紹介ごとの違いが発生するならば、どのようなメカニズムによって発生しうるかについて検討を行う。但しこれに際しては、双方の職業紹介の運営上の違いを踏まえておく必要があろう。

民营職業紹介は一般的には営利法人によって営まれるが、彼らの主な運営目的は自社の利益の最大化である。民营職業紹介は登録型とサーチ型の人材紹介事業、再就職支援事業
など複数の事業形態によって構成されるが、その中心は登録型人材紹介事業である（独立行政法人日本貿易振興機構ジャパニーズ・マーケット・レポート NO.66 P7,8）。登録型の人材紹介事業の利益は、仲介手数料によって構成される売上高から経費を差し引いたものとなる。この仲介手数料は事業者が紹介した人材が採用に至った場合に限り、成功報酬として求人企業からのみ徴収され²、その額は採用された人材の転職後1年目の想定年収の約3割程度というのが一般的となっている。要するに民営職業紹介では、仲介転職者の年収がサービスの単価に直結するのであり、売上を大きく左右する。このような事情を考えると、民営職業紹介では転職後の年収が高くなるような求職者を優先し、求職者ができるだけ想定年収の高い求人へ採用されたほうが都合がよく、転職者の年収の期待値がより高くなるようなマッチングを行う可能性が考えられる。

一方、公共職業紹介では仲介料の徴収はない。また公的機関であるために、転職後の年収が低くなりやすい者や転職自体の実現が難しい求人・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。公共職業紹介のマッチング活動のインセンティブは、民営職業紹介のそれとはまた異なっていると思われる。このように民営職業紹介ほど転職後の年収額を考慮したマッチングを行う可能性があるならば、転職者の産業や職業移動の状況も公共職業紹介とは異なったものになることが予想される。阿部(2005)や岸(1998)では、産業や職業移動を伴う転職者ほど転職後の年収が下がりやすい傾向にあることを明らかにし、産業・職業移動を伴う転職によって、特殊的スキルのロスが発生していることを指摘している。もし産業や職業転換を伴う転職ほど賃金が低くなりやすいのであれば、転職者の転職後の年収が高いほど自社の利益が高まる民営職業紹介に対して、転換を伴うマッチングを期待するのは難しいかもしれない。

しかし一方で、一部の産業や職業については民営職業紹介ほどその転換を促している可能性もある。上島・舟場 (1993) や Genda (1997)、大竹・奥井 (1997) などの研究では、そもそも産業や職種によって賃金は異なっており、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。仮に民営職業紹介ほど転職後の年収を高めるようなマッチングを行うならば、民営職業紹介を経由した転職者ほど賃金が低い産業・職種から高賃金の産業・職種へと移動が促進されているかもしれない。さらには産業や職業移動だけでなく企業規模についても、同様の理由から転職前後の企業規模の変化には、公共職業紹介とは異なる結果が見られるかもしれない。というのも、中小企業よりも大企業のほうが高賃金水準傾向にあることはしばしば指摘されるからだ。民営職業紹介では、年収の高い大企業への転職を積極的に斡旋するインセンティブがあるかもしれず、転職前後で規模間移動の状況が異なっているかどうかについても本稿の分析対象としたい。

以上のように民営職業紹介ほど、産業や職業、規模間移動を抑制している可能性と、一部の産業、職業、企業規模に限っては移動を促進させている可能性とが予想される。また
このような移動の特徴が現実に見られるならば、民営職業紹介ほど転職後の収入が高くなりやすいことが考えられる。加えて先行研究でも課題として挙げられていたように、両職業紹介機関の間で求職者層が異なることも、転職前後の収入変化や満足度に影響を及ぼすであろう。しかし、仮に求職者層や産業、職業、規模間移動の状況が同質であったとしても、転職前後の収入変化や満足度は民営・公共職業紹介で異なる可能性がある。以下ではその理由について検討する。

### 3.2 民营・公共職業紹介の仲介機能の違いと転職前後収入変化や満足度

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。Yavas (1994)などMiddle Manの理論研究では、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ことが議論されている。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、採用手続きに関する当事者双方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確率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であろうことを理論的に指摘している。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、マッチングの質が良くなると考えられる。

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を通じて、より良いマッチングを実現させる働きがあると考えられる。しかしこれらの機能の質が民営・公共職業紹介で違うならば、同一の求職者であっても、また産業、職業、規模間移動の状況が同様であっても、民営・公共職業紹介のどちらを利用するかによって転職後の収入や満足度に違いが見られるかもしれない。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。これについても、両職業紹介の運営上の違いに起因する面が大きいと考えられる。

先述のように民営職業紹介と公共職業紹介とでは、求職者層が異なっていることが考えられるが、求職者層に加えて求人層にも違いが発生している可能性がある。というのも、民営職業紹介によって人材を採用する企業は仲介手数料を支払うことになるから、採用コ
ストの回収が比較的容易なポストについてのみ、民営職業紹介で募集を行っていることが考えられる。実際に図3－1より、職業紹介事業報告から民営職業紹介と公共職業紹介の求人職種の特徴を見ると、民営職業紹介ほど専門・技術職という一部の職種に偏った傾向が見て取れる $ ^{3} $ 。このように、民営職業紹介ほどマッチング対象である求職層や求人層の特化が進んでいるならば、Biglaiser(1993)が指摘する専門性の高まりにより、民営職業紹介の情報流通の機能は公共職業紹介よりも良質であることが考えられる。

図3－1 民营職業紹介と公共職業紹介の新規求人の職種構成推移

厚生労働省「職業紹介事業報告の集計結果」及び「一般職業紹介状況」より筆者作成

また求職者のサーチコストの削減機能についても、民营、公共職業紹介では違いがあるかもしれない。民营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、民营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营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。このような活動は公共職業紹介では見られない。これら情報仲介機能やサーチコスト削減機能の強化によって、求職者や産業、職業、規模間移動の状況が同質であってもより良いマッチングを齋し、転職前後の収入変化や満足度を高めていることが考えられるのである。
## 4 ．分析に使用するデータと具体的分析の枠組み

### 4.1 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。本稿の分析では『ワーキングパーソン調査』（以下 WPS）の 2002 年、2004 年、2006 年、2008 年、2010 年のプールデータを主に用いる $ ^{4} $ 。またマッチング推計を行うにあたり、職業紹介を利用した転職の傾向値を算出する際のコントロール変数として、以下の二つのデータをWPS の転職者の転職年とマッチングさせて用いる。一つは、CM 総合研究所 $ ^{5} $ より提供された民营職業紹介による首都圏キー局で放映された TVCM 数であり、マッチング以前の民营職業紹介の求職者の誘引活動をコントロールする目的で用いる。またもう一つは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」から得られた各年の平均有効求人倍率を用いる。

WPS では 2004 年以降、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 歳の男女を対象に調査が行われている。このため、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は分析から除外した。また本稿の分析目的が民营・公共職業紹介のマッチング結果について比較を行う関係上、民营職業紹介ではあまり扱われない非正規就業については分析対象から除外する。具体的には、調査対象に含まれるサンプルのなかでも「転職経験があり、かつ前職・現職とも正社員」のサンプルのみに分析対象を限定した $ ^{6} $ 。さらに、民营職業紹介自体が、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、別途分析に用いる民营職業紹介業界の 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傾向を示すものというよりも、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
る点には注意が必要である。

なお産業や職業の変数については、WPS では 100 以上もの小項目のなかから選択する設問となっているが、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）の大分類にまとめた。但し産業については日本標準産業分類のうち、「宿泊業、飲食サービス業」と「生活関連サービス業、娯楽業」とを合成した変数を実際の分析には用いている。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 7 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 段階の選択回答を得点化して分析に用いる。また、転職経路のうち民营職業紹介ダミーについては、人材紹介会社による転職に加え、派遣会社による転職も合成してダミー変数を作成した 8。分析に用いた変数の基本統計量は以下の表 4−1 のとおりである。

表 4－1 分析に用いるデータの基本統計量

平均	標準偏差
転職1年目と前職年収の対数差	-0.047	0.336
転職後の満足度	2.759	0.786
産業移動あり	0.641	0.480
職業移動あり	0.331	0.471
広告などその他	0.773	0.419
公共職業紹介	0.143	0.351
民営職業紹介	0.084	0.277
大学、大学院卒ダミー	0.418	0.493
男性ダミー	0.700	0.458
転職時年齢	34.006	8.656
配偶者有ダミー	0.638	0.481
会社都合	0.117	0.322
賃金・評価・条件・配置の不満	0.222	0.416
仕事内容に関する不満	0.189	0.392
転職時の有効求人倍率	0.806	0.196
人材紹介産業のCM数	327.075	369.666
前職年収の対数値	5.913	0.549
前職労働時間(平均月の)	51.365	12.944
前職企業	0.422	0.494
規模	0.272	0.445
300人以上1000人未満	0.122	0.328
1000人以上	0.184	0.388
50人未満	0.375	0.484
50人以上300人未満	0.266	0.442
300人以上1000人未満	0.151	0.358
1000人以上	0.209	0.407
専門的・技術的職業従事者	0.295	0.456
管理的職業従事者	0.074	0.261
事務従事者	0.227	0.419
販売従事者	0.152	0.359
サービス職業従事者	0.117	0.321
保安職業従事者	0.004	0.064
農林漁業作業者	0.002	0.043
運輸・通信従事者	0.049	0.215
生産工程・労務作業者	0.059	0.235
分類不能の職業	0.022	0.146

平均	標準偏差
転職直後
職業	専門的·技術的職業從事者	0.304 0.460
管理的職業從事者	0.053 0.223
事務從事者	0.243 0.429
販売從事者	0.144 0.351
サービス職業從事者	0.106 0.309
保安職業從事者	0.007 0.081
農林漁業作業者	0.002 0.040
運輸·通信從事者	0.058 0.233
生産工程·労務作業者	0.061 0.239
分類不能の職業	0.024 0.153
前職産業	建設業	0.057 0.232
製造業	0.163 0.370
電気·ガス·熱供給·水道業	0.026 0.158
情報通信業	0.151 0.358
運輸業,郵便業	0.131 0.337
卸売業,小売業	0.144 0.352
金融業,保険業	0.071 0.257
不動産業,物品質貸業	0.022 0.147
学術研究,専門·技術サービス業	0.028 0.164
宿泊業,飲食サービス業	0.050 0.218
生活関連サービス業,娯楽業	0.020 0.141
教育,学習支援業	0.013 0.113
医療,福祉	0.055 0.229
複合サービス事業	0.003 0.053
サービス業(他に分類されないもの)	0.032 0.176
その他	0.036 0.186
現職産業	建設業	0.075 0.263
製造業	0.174 0.379
電気·ガス·熱供給·水道業	0.005 0.071
情報通信業	0.124 0.330
運輸業,郵便業	0.077 0.267
卸売業,小売業	0.103 0.304
金融業,保険業	0.055 0.228
不動産業,物品質貸業	0.038 0.191
学術研究,専門·技術サービス業	0.049 0.216
宿泊業,飲食サービス業	0.040 0.197
生活関連サービス業,娯楽業	0.023 0.148
教育,学習支援業	0.016 0.125
医療,福祉	0.094 0.292
複合サービス事業	0.001 0.025
サービス業(他に分類されないもの)	0.060 0.237
その他	0.067 0.251
サンプルサイズ	3193
### 4.2 具体的な分析の枠組み

本稿では以下3点について分析を行う。第一に、産業や職業や企業規模などの移動の状況が民营職業紹介と公共職業紹介とで異なっているか。第二に、転職前後の年収変化や満足度が民营職業紹介と公共職業紹介とで異なっているか。第三に、産業や職業、企業規模の移動が無い転職者に限っても年収変化や満足度が民营職業紹介と公共職業紹介とで異なっているか、である。なお、中村（2002）や児玉ほか（2004）では、民营・公共職業紹介による転職者の属性は大きく異なっており、単に転職経路を説明変数に用いた回帰分析の課題を指摘している。この問題に対して、我々はマッチング法を用いることで一定程度は回避できると考えた $ ^{9} $ 。もちろん本稿で用いているようなクロスセクションデータによる分析では、完全な内生性の問題解決ができるわけではないが、マッチング法がこれに対処する最善な方法であると考えている。以下ではマッチング法による分析手続きの具体的な内容について述べる。

4.21 ステップ1：事前分析としての民营・公共職業紹介の利用者層の違いに関する分析

マッチング法による分析を行うにはその事前に、どの転職経路を通じた転職なのか、各転職経路それぞれに関する傾向値を求める必要がある。一般的には、プロビットモデルやロジットモデルで求められた傾向値を元にサンプルをマッチングして行くのだが、本稿では以下(1)のプロビットモデルによる分析を事前に行う。

$$ P(X_{i})=\Pr(D_{m,i}=1\mid X_{i})=\Phi(X_{i}\beta) $$

上記(1)式の左辺は転職者 i の転職経路が $ D_{m} $ である確率となり、 $ D_{m} $ には民営職業紹介ダミー、公共職業紹介ダミー、広告などその他ダミーを別個に用いてプロビット分析を行う $ ^{10} $ 。右辺の説明変数 $ X_{i} $ には学歴や性別、年齢、前職の年収、前職の産業・職種・企業規模、転職時の求人倍率や民営職業紹介業界 CM 数などを用いる。また転職者の求職目的によって産業、職業、規模間移動や年収変化が影響されることを考慮し、「企業都合」、「賃金・評価・条件・配置の不満」、「仕事内容に関する不満」といった転職理由に関するダミー変数も説明変数に加えてコントロールする。

#### 4.2.2 ステップ2：産業、職業移動確率や転職後の満足度に関する分析

次に、Propensity Score Matching 法を用いた分析の具体的手続きについて述べる。

Propensity Score Matching 法では、(1)式の分析で求められた各転職経路による転職確率の傾向値を用いて、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(2)式で求められる $ ^{11} $ 。

$$ \begin{aligned}&ATT=E(Y_{1}-Y_{0}\mid D=1)\\&=E\left|_{p(X)\mid D=1}\right.\left\{E(Y_{1}\mid D=1,P(X))-E(Y_{0}\mid D=1,P(X))\right\}\\&=E\left|_{P(X)\mid D=1}\right.\left\{E(Y_{1}\mid D=1,P(X))-E(Y_{0}\mid D=0,P(X))\right\}\\ \end{aligned} $$

上記(2)式のうち、Yは転職後の満足度など、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。 $ Y_{1} $ は分析対象となる転職経路を通じた転職によって贅された転職結果を示し、 $ Y_{0} $ はそれ以外の方法による転職結果を示す $ ^{12} $ 。Dは最終的な転職経路を示すダミー変数であり、民营職業紹介に関する分析では転職経路が民营職業紹介に該当する場合に1、そうではない場合に0をとる $ ^{13} $ 。 $ \Pr(D=1\mid X) $ は(1)式の分析結果から求められる各転職経路の理論値であり、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(3)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。

$$ A T T_{c s}=\frac{1}{n_{1}}\sum_{i=1\left\{D_{i}=1\right\}}^{n_{1}}\left[Y_{1i}-\sum_{j=1\left\{D_{i}=0\right\}}^{n_{0}}W(i,j)Y_{o j}\right] $$

$ n_{1} $ は D=1 である転職者の標本数、 $ n_{0} $ は D=0 の転職者の標本数である。また、 $ W(i,j) $ は Propensity Score に基づく D=0 であるサンプルへのウェイトであり、 $ \sum_{j}W(i,j)=1 $ となる $ ^{14} $ 。本稿ではまず複数の結果指標のうち、産業（職業）移動ダミーや満足度について上記(3)式に基づく $ ATT_{cs} $ を求めてゆく。産業（職業）移動ダミーは転職前後で異なる産業（職業）の場合に1を取り、同様の場合に0を取る。また満足度は4段階の転職後満足度得点とする。この $ ATT_{cs} $ の符合が有意にプラスであれば移動確率や満足度を高めやすい転職経路だと考えられる。

#### 4.2.3 ステップ3：各産業、職業への就職確率や転職後の収入変化に関する分析

但し上記(3)式の分析ではデータから観察されない要因の影響は全く考慮できていない。この問題を解消するためには、同一個人の異時点に関するデータを用いたDIDマッチング推計を行う必要がある。DIDマッチング推計では、グループ間のマッチングを転職前後の
結果指標の階差について行うことで、観察できない固定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 $ ^{15} $ 。

$$ A T T_{D I D}=\frac{1}{n_{1t}}\sum_{i=1\{D_{i}=1\}}^{n_{1t}}\left[Y_{1t i}-\sum_{j=1\{D_{i}=0\}}^{n_{0t}}W(i,j)Y_{o t j}\right]-\frac{1}{n_{1s}}\sum_{i=1\{D_{i}=1\}}^{n_{1s}}\left[Y_{1s i}-\sum_{j=1\{D_{i}=0\}}^{n_{s0}}W(i,j)Y_{0s j}\right] $$

しかし WPS では前職に関する満足度が聞かれておらず $ ATT_{DID} $ を求めることはできない。同様に産業(職業)移動ダミーも階差を求めることはできず、 $ ATT_{DID} $ は計算できない。そこで産業(職業)移動ダミーや満足度については $ ATT_{cs} $ から転職経路の影響を解釈してゆき、収入への影響やどのような産業、職業へ就職するのか、企業規模の変化に関する分析についてのみ、 $ ATT_{DID} $ から評価する。例えば転職前後の収入に関する分析において、民営職業紹介ダミーを D に用いた際の $ ATT_{DID} $ が有意にプラスであれば、民営職業紹介ほど年収が高まりやすいと評価する。また Y をサービス産業ダミーとし、民営職業紹介ダミーを D に用いた際の $ ATT_{DID} $ が有意にプラスであれば、民営職業紹介ほどサービス産業への転職を促進していると評価する $ ^{16} $ 。

### 5. 分析結果

### 5.1 基本集計による概要把握

詳細な分析に入る前に、まずは基本的な集計結果から各転職経路ごとの転職結果の特徴を見てゆきたい。但しここでは大まかな特徴把握ができるよう産業・職業分類をまとめ、製造業、情報通信業、学術研究、専門・技術サービス業、医療・福祉業、宿泊・飲食サービス・生活関連サービス娯楽業以外はその他の産業としてまとめ、専門的・技術的職業、管理的職業、事務、サービス職以外はその他の職業としてまとめている。

はじめに転職に伴う産業、職業、企業規模の変化についてクロス集計表の結果から確認してゆく。集計結果である表5-1Aより全サンプルの産業変化を見ると、各産業とも同業への転職が多くなるものの、医療・福祉業では同業転職が特に多く、情報通信業では比較的少ないなどの違いも見られる。また各転職経路別にみると、公共職業紹介や民营職業紹介では情報通信業から製造業など他産業への転職が多くなっており、民营職業紹介では宿泊・飲食・生活関連サービス、娯楽業やその他の産業でも他業への転職が多く、なかでも製造業への転職が多い様子が見られる。しかし民营職業紹介では製造業や医療・福祉業については全サンプルの集計結果よりも同業転職が多くなっており、一部の産業に人材を送
## 表 5－1 A 各転職経路における転職前後の産業、職業、企業規模

（横%：前職産業（職業、企業規模）別の転職後の産業（職業、企業規模）構成）

現職産業	全サンプル (N=3193)
製造業	情報通信業	学術研究 専門・技	医療 福祉	連结 ビジネス、緑業業	その他
前職産業	39.3	12.6	2.9	4.2	2.9	38.1
製造業	16.2	32.6	5.6	7.9	3.9	33.8
情報通信業	10.2	11.4	43.2	3.4	3.4	28.4
学術研究, 専門・技術サービス業	4.0	1.7	2.8	72.3	1.7	17.5
医療, 福祉	7.6	5.3	1.8	2.2	44.9	38.2
宿泊・飲食・生活関連サービス、娯楽業	14.1	8.7	3.9	6.2	3.5	63.5
その他	17.4	12.4	4.9	9.4	6.3	49.6

前職職業	全サンプル（N=3193）
業産事者	専門的・技術的職	事務従事者	サービス職業従事者	管理的職業従事者
専門的・技術的職業従事者	79.1	7.7	3.5	1.5	8.3
事務従事者	9.5	72.0	4.8	1.7	12.0
サービス職業従事者	11.3	8.9	56.6	1.6	21.7
管理的職業従事者	9.4	15.7	3.0	48.5	23.4
その他	10.1	12.0	5.9	2.4	69.6
全体	30.4	24.3	10.7	5.3	29.4

現職企業規模	全サンプル (N=3193)
50人未満	50人以上300人未満	300人以上1000人未満	1000人以上
前職企業規模
50人未満	60.4	23.6	7.0	9.0
50人以上300人未満	37.0	38.2	10.5	14.3
300人以上1000人未満	29.3	25.0	24.5	21.2
1000人以上	25.2	21.3	14.8	38.7
全体	42.2	27.2	12.2	18.5

現職産業	広告などその他 (N=2467)
製造業	情報通信業	斷サビス業	学術研究、専門・技	医療・福祉	宿泊・飲食・生活関
前職産業	その他
製造業	35.4	13.2	3.3	4.8	3.5	39.8
情報通信業	14.6	35.7	4.0	8.0	4.6	33.1
学術研究、専門・技術サービス業	9.3	12.0	42.7	4.0	2.7	29.3
医療・福祉	3.5	1.4	2.8	73.9	2.1	16.2
宿泊・飲食・生活関連サービス、娯楽業	7.2	5.6	1.7	1.1	47.2	37.2
その他	11.3	8.4	3.9	6.4	4.0	66.0
製造業	14.8	12.5	4.8	9.8	7.0	51.0

前職職業	広告などその他(N=2467)
業産事者	事務従事者	サービス職業従事者	管理的職業従事者	その他
専門的・技術的職業従事者	79.9	6.6	3.8	1.7	8.1
事務従事者	10.1	68.2	5.7	1.8	14.2
サービス職業従事者	10.8	9.2	57.6	1.9	20.6
管理的職業従事者	9.7	15.1	2.7	49.7	22.7
その他	10.0	10.0	5.7	2.7	71.5
全体	30.4	21.4	11.6	5.6	31.0

現職企業規模	広告などその他(N=2467)
50人未満	50人以上300人未満	300人以上1000人未満	1000人以上
前職企業規模
50人未満	62.5	22.0	6.6	8.9
50人以上300人未満	38.1	36.6	10.2	15.0
300人以上1000人未満	28.7	23.2	26.0	22.2
1000人以上	26.8	19.5	14.9	38.8
全体	43.7	25.6	12.2	18.6

現職産業	公共紹介(N=458)
製造業	情報通信業	術学研究、事門、技	医療、福祉	単面・収食、生活関係業業	その他
製造業	45.4	9.3	2.3	3.5	0.0	39.5
情報通信業	21.2	15.4	9.6	15.4	1.9	36.5
学術研究、事門・技術サービス業	16.7	0.0	50.0	0.0	0.0	33.3
医療、福祉	6.5	3.2	3.2	64.5	0.0	22.6
宿泊・飲食・生活関連サービス、娯楽業	6.1	3.0	0.0	6.1	39.4	45.5
その他	22.8	6.8	2.4	6.8	1.6	59.6
全体	24.5	7.6	3.7	10.9	3.9	49.3

前職職業	公共紹介(N=458)
業紹事者	專門的技術的職	事務紹事者	サビス職業紹事者	管理的職業紹事者
專門的·技術的職業紹事者	75.6	10.6	4.1	0.0	9.8
事務紹事者	9.8	76.4	4.9	0.8	8.1
サービス職業紹事者	14.0	6.0	52.0	0.0	28.0
管理的職業紹事者	6.5	16.1	6.5	41.9	29.0
その他	11.5	16.8	9.2	0.8	61.8
全体	28.2	29.9	11.1	3.3	27.5

現職企業規模	公共紹介(N=458)
50人未滿	50人以上300人未滿	300人以上1000人未滿	1000人以上
前職企業規模
50人未滿	58.4	27.6	7.5	6.5
50人以上300人未滿	37.6	45.3	7.7	9.4
300人以上1000人未滿	35.0	31.7	26.7	6.7
1000人以上	38.8	25.4	11.9	23.9
全体	47.2	32.3	10.7	9.8

現職企業規模	民營紹介 (N=268)
50人未滿	50人以上300人未滿	300人以上1000人未滿	1000人以上
前職企業規模
50人未滿	28.6	36.7	12.2	22.5
50人以上300人未滿	24.6	41.5	18.5	15.4
300人以上1000人未滿	27.5	29.4	11.8	31.4
1000人以上	8.7	27.2	16.5	47.6
全体	19.8	32.8	15.3	32.1

注：***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%水準で有意に全サンプルの各行の構成比と異なっていることを示す。

表 5－1 B 転職経路ごとの転職前後の年収差(単位：万円)、及び転職後満足度（4～1点）

転職前後の年収差	転職後満足度
(平均)	広告など
その他との差	(平均)	広告など
その他との差
広告などその他	-16.3	-	2.8	-
公共職業紹介	-38.6	-22.3 ***	2.7	-0.1
民営職業紹介	0.4	16.7 **	2.7	0.0

注：***、**、*はそれぞれ1%、5%、10%水準で有意であることを示す。
り込む特化がなされているのかもしれない。次に職業変化について全サンプルの集計結果を見ると、やはりどの職業も同じ職業への転職が多くなっている。但し管理職やサービス職は比較的異なる職業への転職も多いが、専門・技術職や事務職は異なる職業への転職は少ないなど違いも見られる。また職業変化の状況は、転職経路ごとにあまり違いが見られないものの、専門・技術職の民营職業紹介による転職では事務職へ転職するものが若干多くなっている。また専門・技術職以外の転職者でも民营職業紹介経由の転職者ほど事務職への転職が多くなっており、やはり民营職業紹介ほど人材供給の方向性が特化されている可能性が伺える。また企業規模変化について全サンプルの集計結果を見ると、50人未満では50人未満企業への転職が多く、50人以上300人未満では50人未満や50人以上300人未満企業への転職が多くなっている。転職の全体的な傾向として、同規模か前職よりも小規模企業への移動が多く、大企業への転職はまれである様子が見られる。しかし転職経路ごとに特徴が異なり、公共職業紹介で転職をした前職が300人以上1000人未満や1000人以上規模であった者は、50人未満や50人以上300人未満企業への下方移動が多くなっている。反対に民营職業紹介による転職者は前職の規模に関わらず、1000人以上規模への転職が多く、企業規模の上方移動も多くなっている様子が確認される。

続いて、各転職経路ごとの転職前後の年収差と転職後の満足度の集計結果を見てゆく。表5－1Bではそれぞれの指標に関する転職経路ごとの平均値と広告などその他との差に関するt検定結果を掲載した。表5－1Bのうちまず年収差についてみると、公共職業紹介や広告ではマイナス、民営職業紹介ではわずかながらプラスとなっている。また広告などその他に比べ、公共職業紹介では有意にマイナス、民営職業紹介は有意にプラスとなっており、公共職業紹介による転職者ほど年収が低下しており、民営職業紹介による転職者ほど低下しにくい様子が見られる。また転職後の満足度についてみると、どの転職経路についても2点代後半となり、有意な違いも見られない。

以上の基本集計の結果からは産業や職業、企業規模移動や転職前後の年収差については転職経路ごとに傾向が異なっている様子が確認された。しかしこれら基本集計では各経路ごとの転職者の個人属性の違いが考慮されておらず、複数の要因を考慮した比較を行えば様子は異なるかもしれない。そこで以下では先に述べた分析手続きにより複数の要因を考慮した分析結果から各転職経路ごとの比較を行ってゆきたい。

### 5.2 民营、公共職業紹介の利用者の特徴

以降よりマッチング法による分析に移るが、前提手続きとしてまずは公共職業紹介や民营職業紹介の利用者特徴の違いを把握するために、(1)式に基づくプロビットモデルの推計結果について確認する。

分析結果は表 5−2 に掲載した。まず、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ると、公共職業紹介については、性年齢や前職年収などの個人属性で有意になるものは少なく、幅広い層に利用されている様子が見られる。但し、前職が不動産