Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
$ ^{8} $ 。失職が所得に及ぼす影響のATTは、次式のとおりとなる。

$$ ATT=\mathrm{E}(Y_{1}-Y_{0}|D=1)=\mathrm{E}(Y_{1}|D=1)-\mathrm{E}(Y_{0}|D=1) $$

(1)式のうち、Dは失職を経験したかどうかを示し、雇用就業から失職した場合に1(トリートメント・グループ)、継続就業している場合に0(コントロール・グループ)となる $ ^{9} $ 。 $ Y_{1} $ は失職した場合の年収を示し、 $ Y_{0} $ は継続就業した場合の年収を示している。

(1)式の第1項の $ E(Y_{1}|D=1) $ は、失職者の実際の所得を使用することが可能となる。しかし、第2項の $ E(Y_{0}|D=1) $ は、実際には失職したものが継続就業した場合の値となっているため、観測不可能となる。このため、(1)式のままではATTを計測できない。そこで、

$ \mathrm{E}(Y_{0}|D=1) $ を観測可能な $ \mathrm{E}(Y_{0}|D=0) $ に置き換え、ATTを推計する。しかし、KHPSは無作為実験によるデータではないため、失職者と継続就業者の所得やその他の個人属性Xが異なっている可能性が高く、 $ \mathrm{E}(Y_{0}|D=1) $ を $ \mathrm{E}(Y_{0}|D=0) $ で代替することが困難となる。

この問題を克服したのが Rosenbaum and Rubin(1983) の Propensity Score Matching 法である。この方法ではトリートメント・グループになる確率(Pr(D = 1|X) = P(X))を算出し、この値が近い失職者と継続就業者をマッチングさせることで個人属性Xの違いをコントロールする。この場合、マッチング後の継続就業者の所得は失職者が継続就業した場合の仮想的な所得として使用することが可能となる。このPr(D = 1|X)は、Propensity Score と言われ、Probit モデルあるいは Logit モデルで推計される。

Propensity Score を用いた場合、ATT は次式で表すことができる。

$$ \begin{aligned}ATT=\mathrm{E}(Y_{1}-Y_{0}|D=1)&=\mathrm{E}|_{P(X)|D=1}\{\mathrm{E}(Y_{1}|D=1,P(X))-\mathrm{E}(Y_{0}|D=1,P(X))\}=\\&\mathrm{E}|_{P(X)|D=1}\{\mathrm{E}(Y_{1}|D=1,P(X))-\mathrm{E}(Y_{0}|D=0,P(X))\}\end{aligned} $$

ただし、(2)式が成立するためには次の2つの仮定が満たされる必要がある。

$$ Y_{0}\perp D|P(X) $$

$$ Pr(D=1|X)<1 $$

(3)式は条件付き独立性の仮定と言われ、Propensity Scoreを所与とした場合、 $ Y_{0} $ は失職、継続就業の状況と相関を持たないことを意味している。つまり、失職した場合と継続就業の場合において、 $ Y_{0} $ の値に違いが見られないことを示す。(4)式は重複の仮定と言われ、雇
用就業から失職した全員に対して、属性の似通った継続就業のサンプルが存在することを意味している。(3)式及び(4)式が成立する場合、 $ E(Y_{0}|D=1,P(X))=E(Y_{0}|D=0,P(X)) $ となり、バイアスがない形でATTを推計できる。ATTの推計量は次式で示され、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。

$$ \mathrm{ATT}_{CS}=\frac{1}{n_{1}}\sum_{i=1\left\{D_{i}=1\right\}}^{n_{1}}\left[Y_{1i}-\sum_{j=1\left\{D_{i}=0\right\}}^{n_{0}}W(i,j)Y_{0j}\right] $$

ただし、 $ n_{1} $ は失職を経験した労働者の標本数、 $ n_{0} $ は失職を経験せず、継続就業していた労働者の標本数を示す。また、 $ W(i,j) $ はPropensity Scoreに基づく継続就業者サンプルへのウェイトであり、 $ \sum_{j}W(i,j)=1 $ となる。

(5)式で推計される ATT は、Propensity Score を用い、属性の似通ったサンプルをマッチングすることで個人属性Xの違いをコントロールし、失職経験者と継続就業者の所得に有意な差があるかどうかを検証している。しかし、仕事に対する意欲が低い労働者ほど失職しやすく、所得も低い場合、クロスセクション・マッチング推計量では推計結果にバイアスが生じる恐れがある。このように観察できない要因が失職の決定に影響を及ぼしている場合、適切に失職が所得に及ぼす影響を検証できない。この点に対処するために、ここでは Heckman, Ichimura and Todd(1997)で使用されている DID マッチング推計法を使用する。DID マッチング推計法の大きな特徴は、マッチングされたサンプルを用い、失職前後の時点における継続就業者と失職経験者の所得の差の差に有意な違いがあるかどうかを検証している点にある。この場合、所得の差分をとっているため、時間に依存しない固定効果を除去できるという利点がある。ATT の推計量は次式のとおりとなる。

$$ \begin{aligned}&ATT_{DID}=\frac{1}{n_{1t}}\sum_{i=1\{D_{i}=1\}}^{n_{1t}}\left[Y_{1ti}-\sum_{j=1\{D_{i}=0\}}^{n_{0t}}W(i,j)Y_{0tj}\right]\\ &\\ &-\frac{1}{n_{1s}}\sum_{i=1\{D_{i}=1\}}^{n_{1s}}\left[Y_{1si}-\sum_{j=1\{D_{i}=0\}}^{n_{s0}}W(i,j)Y_{0sj}\right]\\ \end{aligned} $$

ただし、tは雇用就業から失職へ移行した後の時点、sは失職する以前の時点を示しており、 $ n_{1t} $ と $ n_{1s} $ は各時点の失職を経験した標本数を示す。また、 $ n_{0t} $ と $ n_{0s} $ は同時点における継続就業者の標本数を示す。この場合、条件付き独立性の仮定は次のように修正される。

$$ \mathrm{E}\big(Y_{0t}-Y_{0s}\big|\mathrm{D}=1,\mathrm{P}(\mathrm{X})\big)=\mathrm{E}\big(Y_{0t}-Y_{0s}\big|\mathrm{D}=0,\mathrm{P}(\mathrm{X})\big) $$

(7)式は、Propensity Score を所与とした場合、前後の所得の変化 $ Y_{0t}-Y_{0s} $ は失職、継続就
業の状況と相関を持たないことを意味している。つまり、失職を経験した労働者の場合と継続就業者の場合において、 $ Y_{0t}-Y_{0s} $ の平均値に違いが見られないことを示している。今回の推計では(6)のDIDマッチング推計法を用い、失職が所得に及ぼす影響を検証する。

Propensity Score Matching 法を用いる場合、次の 3 点に注意する必要がある(黒澤 2005)。1 点目は、コモン・サポートについてである。マッチングする際、トリートメント・グループのサンプルに対して比較可能なコントロール・グループのサンプルが存在しない場合がある。このように適切な比較対象が存在しないサンプルも含まれてしまう場合、推計結果にバイアスが生じることが指摘されている(Heckman, Ichimura and Todd 1997)。今回の分析ではバイアスを避けるためにも比較対象のないサンプルを除外し、推計している。

2 点目は、Propensity Score を推計する際にどのような説明変数を使用するのかといった点である。Propensity Score を推計する際の説明変数には、所得 $ Y_{i} $ または失職経験の有無Dに影響を及ぼす変数を含める必要がある。本稿ではCouch(2001)、Kletzer and Fairlie(2003)、阿部(2005)といった先行研究を参考に説明変数を選択した。また、Balancing Property に基づく検定で乗却されないことも必要な条件となる(Dehejia and Wahba 1999, 2002) $ ^{10} $ 。この検定ではPropensity Score の説明変数の特定化が適切であるかどうかを検証しており、今回の分析に使用した個人属性Xについてはいずれも検定で乗却されていない。

3 点目は、コントロール・グループへのウェイト $ W(i,j) $ についてである。Propensity Score を用い、失職経験者と継続就業者をマッチングさせるが、算出される Propensity Score は連続変数となっている。このため、失職経験者と継続就業者において同一の Propensity Score を持つサンプルを見つけることは不可能となる。そこで、Propensity Score がどのような場合に失職経験者と継続就業者のサンプルをマッチングさせるのかを決定する必要がある。今回は Nearest Neighbor Matching with a Caliper と Kernel Matching の 2 種類を使用する $ ^{11} $ 。Nearest Neighbor Matching with a Caliper とは Nearest Neighbor Matching と Caliper Matching の両方の特徴を持つマッチング方法である(Guo and Fraser 2010)。このマッチング方法ではトリートメント・グループとコントロール・グループの Propensity Score の差を

$ A_{i}(P(x))=\left\{(P_{j}|\left|P_{i}-P_{j}\right|
$$ \mathrm{W}(\mathrm{i},\mathrm{j})=\frac{K\left[(\widehat{P}_{j}-\widehat{P_{l}})/h_{n}\right]}{\sum_{j=1\left\{D_{i}=0\right\}}^{n_{0}}K\left[(\widehat{P}_{j}-\widehat{P_{l}})/h_{n}\right]} $$

これらの2つのマッチング方法を使用する際、通常の回帰分析よりも標準誤差が適切に推計されないという問題点が指摘されている(Heckman et al. 1998)。これに対処するためにはブートストラッピング法によって標準誤差を導出することが望ましい(Imbens 2004)。そこで、いずれのマッチング法でもブートストラッピング法によって標準誤差を求めた。反復回数は300回である。なお、いずれのマッチング方法でも同一年におけるトリートメント・グループとコントロール・グループをマッチングしている $ ^{12} $ 。

$ Y_{i} $ には消費者物価指数を用い実質化した仕事からの年収を用いる。この年収は失業中には0の値をとるように定義している。これは、失職後に失業を継続した場合の影響と再就職後に人的資本の喪失等によって所得が低下した場合の影響を併せて計測し、失職が所得に及ぼす影響を総合的に検証するためである。今回のDIDマッチング推計法では、失職前年の時点(t-1年)の値を基準として、失職年(t年)、失職1年後(t+1年)、失職2年後(t+2年)、失職3年後(t+3年)の年収の差分を分析に使用する。このように失職後の数年間にわたって年収の変化を分析するのは、失職の長期的な影響を検証するためである。なお、失職4年後以降になるとトリートメント・グループのサンプルが20未満と小さくなってしまう場合があるため、今回の分析では失職4年後以降は分析対象から除外した。

Dは、雇用就業から失職を経験した場合に1、継続雇用就業の場合に0となるダミー変数である $ ^{13} $ 。なお、今回はパネル期間中の2回目以降の失職を分析対象外としている。これは、2回目以降の失職は初回の失職が所得に及ぼす影響と違いがあると考えられるためである $ ^{14} $ 。

Propensity Score の推計に用いる個人属性Xには学歴ダミー、有配偶ダミー、5歳以下の子どもありダミー、6-12歳の子供ありダミー、労働組合ありダミー、勤続年数とその2乗項、年齢とその2乗項、雇用形態ダミー、都道府県別有効求人倍率、業種ダミー、職種ダミー、企業規模ダミー、市郡規模ダミー、地域プロックダミー、年次ダミーを使用している。い
### 5. 推計結果

### 5.1 失職が所得低下に及ぼす影響に関する記述統計

本節では推計に移る前に失職が所得に及ぼす影響を記述統計から検証する。具体的には(1)失職前後の所得水準の推移、(2)失職前後の就業者割合の推移を見ていく。まず(1)であるが、図5-1、5-2は男性、女性の失職前後3年間の所得水準の変化を示している。男性の値を見ると、いずれの年齢層でも失職年に大幅な所得低下を経験していた。低下幅をみると、41歳以上の中高齢層で最も大きく、失職前年よりも200万円近く所得が低下した。失職後徐々に所得が回復していくが、年齢層によってその推移が異なっている。40歳以下では失職直前とほぼ同じ所得水準まで回復するが、41歳以上では失職直前よりも100万円以上所得が低いままであった。次に女性の値をみると、男性と同様にいずれの年齢層でも失職年に大幅な所得低下を経験しており、41歳以上の中高齢層ほど低下幅が大きくなっていた。失職後徐々に所得が回復するが、年齢層によってその推移が異なっており、40歳以下では失職直前とほぼ同じ所得水準まで回復していた。これに対して41歳以上の中高齢層では失職直前よりも20万円以上所得が低いままであった。

図 5-1 男性の失職前後の所得水準の推移

図 5-2 女性の失職前後の所得水準の推移

図 5-3 男性の失職前後の所得変化率の推移

図 5-4 女性の失職前後の所得変化率の推移
図 5-5 男性の失職前後の就業率の推移

(注1): 分析対象は、59歳以下の男性である。

(注2): KHPS2004-KHPS2012から筆者作成。

図 5-6 女性の失職前後の就業率の推移

図 5-3、5-4 は失職 3 年前の所得を基準にしたその後の所得変化率を示している。これを見ると男女ともほぼ同じ傾向を示しており、40 歳以下の層では失職 3 年後の時点で失職前の所得水準にまで戻っていた。これに対して 41 歳以上の層では失職後もなかなか所得変化率は上昇せず、失職 3 年後の時点で失職 3 年前よりも女性で 14%、男性で 32% ほど所得が低かった。以上の結果から、男女ともに失職時に大幅な所得低下を経験し、その後、所得は回復していくものの、40 歳以下の層では回復が早く、41 歳以上の層では失職による所得低下が持続する傾向にあると言える。

次に(2)であるが、図5-5、5-6は男性、女性の失職前後の就業率の推移を示している。男性の値を見ると、40歳以下では失職後に就業率が急速に回復し、失職2年後には就業率が90%以上になった。これに対して41歳以上の場合、失職を経験した年の就業率が60%近くまで落ち込むものの、その後徐々に回復し、失職3年後時点には就業率が86%ほどになった。男性の場合、失職によって41歳以上の就業率の落ち込みがやや大きいものの、失職から数年たつと就業率は十分に回復すると言える。次に女性の値を見ると、40歳以下では失職後に就業率が急速に回復し、失職3年後には85%ほどになるものの、41歳以上では失職後に徐々にしか回復せず、60〜75%の値で推移していた。女性の場合、年齢層によって就業率の回復傾向に違いが見られ、特に中高齢層ほど就業率の回復が遅いと言える。以上の結果から、男性ではいずれの年齢層でも失職数年後には就業率が回復するものの、女性では中高齢層の就業率の回復が遅い傾向にあると言える。中高齢層の女性の場合、失職後に所得低下が持続する背景には、このように全ての労働者が再就職するわけではないといった要因が影響を及ぼしていると考えられる。

### 5.2 DID マッチング推計法による推計結果

表 5-1 は、男女別、年齢別の失職に関する Logit モデルの推計結果である。分析対象は t-1 期で雇用就業についていた 59 歳以下の男女であり、t 期に失職を経験するかどうかを決定している。この Logit モデルの推計によって得られた Propensity Score を用い、DID マッチング法による ATT を算出した結果が表 5-2 である。なお、表中の低下率(%)は、失職 1
年前の平均所得から何%所得が低下したのかを示している $ ^{15} $ 。

表 5-2 の男性の年齢合計の値を見ると、いずれも統計的に負に有意な値を示していた。この結果は、失職3年後までの各時点において、所得が継続就業者よりも低いことを示している。また、いずれのマッチング法においても、失職3年後の時点まで徐々に継続就業者との所得の差が縮小していた。所得低下幅について注目すると、継続就業者より231～236万円(56%～57%)ほど所得が低下していた。失職1年後になると157～158万円(38%)ほど、失職2年後になると85～90万(20%～22%)ほど、そして、失職3年後になると63～79万円(15%～19%)ほど所得が低下していた。以上の結果から、男性の場合、失職後徐々に所得が回復する傾向にあるが、失職3年後時点でも継続就業者より少なくとも60万円以上所得が低く、失職による所得低下は持続的だと言える。

次に 40 歳以下の男性の値を見ると、ほとんどの場合において統計的に負に有意な値を示していた。この結果は、若年層の多い 40 歳以下でも失職による持続的な所得低下が発生していることを示す。図 5-1、5-2 では失職後に所得が順調に回復する傾向を示していたが、失職を経験しない継続就業者の所得は勤続とともに伸びるため、その値と比較すると、失職後の所得が低い水準になっていると考えられる。値の大きさについて注目すると、失職 2 年後までのすべての場合おいて、所得低下幅と低下率(%)が年齢合計の値より小さかった。しかし、失職 3 年後で Kernel Matching の所得低下幅と低下率(%)が拡大する傾向にあった。この点は解釈が難しいが、若年の失職について分析した Kletzer and Fairlie(2003)でも同様に失職 3 年後に所得低下幅が拡大する傾向を示していた $ ^{16} $ 。以上の結果から、40 歳以下の男性の場合でも失職後に持続的な所得低下を経験すると言える。ただし、その所得低下の大きさを見ると、失職 2 年後まで男性の年齢合計の値よりも小さかった。

次に 41 歳以上の男性の値を見ると、失職 2 年後までは統計的に負に有意な値を示していたが、失職 3 年後になると、いずれのマッチング法でも有意な値を示していなかった $ ^{17} $ 。失職年、失職 1 年後、失職 2 年後の所得低下幅と低下率(%)の大きさに注目すると、各年齢層の中で最も値が大きかった。失職年の値を見ると、継続就業者より 262～267 万円(59%～60%)ほど所得が低下し、失職 1 年後になると 196～213 万円(44%～48%)ほど、失職 2 年後になると 99～106 万円(22%～24%)ほど所得が低下していた。41 歳以上ほど失職による
表5-2 失職が所得に及ぼす影響に関する DID マッチング推計

Y:年収の差分	男性:年齢合計
Nearest Neighbor Matching with a Caliper	Kernel Matching
ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)
失職年(t年)	-236.47***
[26.45]	-57%	106	106	-231.17***
[23.74]	-56%	107	7548
失職1年後(t+1年)	-156.94***
[29.96]	-38%	90	90	-158.25***
[21.59]	-38%	91	6206
失職2年後(t+2年)	-90.32***
[32.61]	-22%	76	76	-84.66***
[20.89]	-20%	77	5003
失職3年後(t+3年)	-79.18*
[43.82]	-19%	60	60	-62.86**
[26.39]	-15%	61	3884
男性:40歳以下
Y:年収の差分	Nearest Neighbor Matching with a Caliper	Kernel Matching
ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)
失職年(t年)	-157.19***
[34.20]	-43%	32	32	-144.45***
[26.50]	-40%	35	2715
失職1年後(t+1年)	-103.43***
[34.51]	-28%	30	30	-90.99***
[24.15]	-25%	32	2276
失職2年後(t+2年)	-66.90*
[36.28]	-18%	29	29	-68.91***
[24.48]	-19%	31	1877
失職3年後(t+3年)	-63.22
[48.41]	-17%	23	23	-97.45***
[28.06]	-27%	23	1490
男性:41歳以上
Y:年収の差分	Nearest Neighbor Matching with a Caliper	Kernel Matching
ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)
失職年(t年)	-266.67***
[35.12]	-60%	70	70	-262.20***
[31.26]	-59%	70	4833
失職1年後(t+1年)	-213.17***
[34.54]	-48%	58	58	-195.53***
[31.69]	-44%	58	3930
失職2年後(t+2年)	-105.80***
[37.12]	-24%	47	47	-99.44***
[32.23]	-22%	47	3126
失職3年後(t+3年)	-50.01
[52.95]	-11%	37	37	-55.29
[41.65]	-12%	37	2394
女性:年齢合計
Y:年収の差分	Nearest Neighbor Matching with a Caliper	Kernel Matching
ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)
失職年(t年)	-79.30***
[10.59]	-59%	151	151	-85.68***
[8.31]	-64%	152	5179
失職1年後(t+1年)	-59.63***
[12.17]	-45%	120	120	-59.48***
[8.72]	-45%	121	4146
失職2年後(t+2年)	-58.11***
[14.57]	-43%	101	101	-49.05***
[10.76]	-37%	101	3250
失職3年後(t+3年)	-49.74**
[21.29]	-37%	68	68	-36.51**
[14.94]	-27%	69	2449
女性:40歳以下
Y:年収の差分	Nearest Neighbor Matching with a Caliper	Kernel Matching
ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)
失職年(t年)	-85.98***
[21.39]	-61%	47	47	-92.90***
[18.78]	-66%	54	1728
失職1年後(t+1年)	-43.15*
[24.15]	-31%	41	41	-58.40***
[18.59]	-42%	44	1390
失職2年後(t+2年)	-37.31
[30.88]	-27%	33	33	-57.83***
[22.25]	-41%	36	1090
失職3年後(t+3年)	-25.16
[43.68]	-18%	23	23	-36.76
[26.57]	-26%	23	842
女性:41歳以上
Y:年収の差分	Nearest Neighbor Matching with a Caliper	Kernel Matching
ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)	ATT	低下率(%)	N(トリートメント)	N(コントロール)
失職年(t年)	-75.48***
[11.36]	-58%	97	97	-80.18***
[9.23]	-62%	97	3451
失職1年後(t+1年)	-66.71***
[13.11]	-51%	75	75	-57.13***
[10.77]	-44%	75	2756
失職2年後(t+2年)	-57.14***
[16.20]	-44%	65	65	-43.19***
[12.66]	-33%	65	2151
失職3年後(t+3年)	-47.32**
[22.48]	-36%	45	45	-38.85**
[16.49]	-30%	45	1602

(注1): □内の値はブートストラッピング法によって算出した標準誤差を示す。

(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): N(トリートメント)はトリートメントに属する観測値の数を、N(コントロール)は実際にトリートメントの比較対象として推定に用いられたコントロールに属する観測値を示す。

(注4): 表中のt年、t+1年、t+2年、t+3年の値は、失職前年をt-1年、失職経験時をt年とした場合の各時点を示している。

(注5): 分析に使用している年収の差分は、各時点の年収から失職前年のt-1年の年収を引くことで算出している。

(注6): Nearest Neighbor Matching with a Caliperのrの値は、0.01としている。Kernel Matchingのパンド幅は0.06としている。

(注7): 表中の低下率(%)は、失職1年前の平均所得(男性年齢合計: 415万円、男性40歳以下: 364万円、男性41歳以上: 443万円、女性年齢合計: 134万円、女性40歳以下: 140万円、
次に 40 歳以下の女性の値を見ると、マッチング法の種類によって若干結果が異なっていた。Nearest Neighbor Matching with a Caliper の値を見ると、失職 1 年後までは負に有意な値を示していたが、失職 2 年後以降は有意な値を示していなかった。これに対して Kernel Matching の場合、失職 2 年後まで有意に負の値を示していた。これら 2 つの推計結果を総合すると、40 歳以下の女性の場合、少なくとも失職 1 年後まで所得低下が確認されると言える。男性の場合とは違い、40 歳以下の女性だと失職による所得低下が持続的ではない可能性がある。おそらく、この背景には(1)図 5-2 にあるように、失職前の所得水準が 120～140 万円と比較的低く、失職後の所得の回復が早い、(2)失職後の就業率の回復も比較的早いといった 2 つの要因が影響を及ぼしていると考えられる。

次に 41 歳以上の女性の値を見ると、いずれも統計的に負に有意な値を示していた。この結果は、失職3年後までの各時点において、所得が継続就業者よりも低いことを示す。所得低下の大きさに注目すると、失職年では75～80万円(58%～62%)ほど所得が低下し、失職1年後では57～67万円(44%～51%)ほど、失職2年後では43～57万円(33%～44%)ほど、そして失職3年後では39～47万円(30%～36%)ほど所得が低下していた。40歳以下の女性の値と比較した場合、所得低下幅に大きな違いはみられないが、所得低下の期間は41歳以降の方が長いと言える。この背景には、41歳以降の女性の場合、失職後に就業率がなかなか回復しない傾向にあるといった要因が大きな影響を及ぼしていると考えられる。

### 6. 結論

本稿の目的は、KHPS を用い、失職経験が所得に及ぼす影響を検証することであった。具体的には、Propensity Score Matching 法を用い、失職経験者と継続就業者の元々の個人属性の違いを考慮し、男女別、年齢別に失職が所得に及ぼす影響を検証した。分析の結果、次の 3 点が明らかになった。1 点目は、男女別に失職が所得に及ぼす影響の違いを検証した結果、いずれの年齢層でも男性の所得低下額の方が女性よりも大きかった。しかし、所得の低下率(%)はほとんどの場合、女性の方が男性よりも若干大きかった $ ^{18} $ 。2 点目は、男性について分析した結果、全年齢層では失職時から失職 3 年後まで持続的に継続就業者よりも所得が低く、失職 3 年後時点でも 60 万円以上所得が低かった。年齢別にみると、所得低下幅が最も大きいのは 41 歳以上の中高齢層であり、この背景には失職による就業率の低下とそれまで蓄積した人的資本の喪失が大きな影響を及ぼすと考えられる。3 点目は、女性について分析した結果、全年齢層では男性と同様に失職時から失職 3 年後まで持続的に継続就業者よりも所得が低く、失職 3 年後時点でも 30 万円以上所得が低かった。年齢別にみると、40 歳以下の場合、少なくとも失職 1 年後までは所得低下が確認されるが、41 歳以降の中高齢層になると失職 3 年目まで持続的に所得が低下する傾向にあった。

これらの分析結果から、我が国では男女とも失職によって持続的な所得低下を経験する
と言える。この背景にはもちろん失職後の失業といった要因が考えられるが、我が国の労働市場の特徴を考慮すると、人的資本の損失や勤続年数のリセットといった要因も大きな影響を及ぼしている可能性がある $ ^{19} $ 。失職後、再就職できたとしても勤続年数が1年目からとなるだけでなく、前職で蓄積した企業特殊的人的資本も利用できなくなるため、生産性が低下し、この結果、所得も低下する。この点について政策的な対応は難しいが、失職後の再就職が円滑に達成できるよう支援を強化し、失職による経済的損失が拡大しないように対処することは可能である。この観点から考えると、近年推し進められている「失業なき労働移動」といった政策目標は合理的だと言える。

最後に本稿に残された課題について述べておきたい。1つ目の課題は、サンプルサイズである。今回の分析では失職が所得に及ぼす影響を分析したが、この失職の発生件数が必ずしも十分ではなかった。このため、今後の研究課題として、より規模の大きなデータを用い、今回得られた結果と同様の結果が得られるかどうかを確認する必要がある。2つ目の課題は、サンプルの脱落である。行政データを使用した Jacobson, Lalonde and Sullivan(1993)ではサンプル脱落は問題とならないが、KHPSの場合、失職がパネル調査の継続回答確率に影響を及ぼしている可能性がある。この点については今後、サンプル脱落による影響を統計的に補正した推計を使用するかどうか検討する必要があるだろう $ ^{20} $ 。

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## 様式1

## 政策ごとの決算との対応について(総括表)

(所管)内閣府 (組織)金融庁 (単位:千円)
政策評価体系	一般会計	特別会計	備考
歳出予算額	前年度線越額	予備費使用額	流用等增△減額	予算決定後移替增△減額	歳出予算現額	支出済歳出額	翌年度線越額	差引額	歳出予算額	前年度線越額	予備費使用額	予算総則の規定による経費增額	流用等增△減額	予算決定後移替增△減額	歳出予算現額	支出済歳出額	翌年度線越額	差引額
Ⅰ 経済成長の礎となる金融システムの安定	439,252	-	-	-	-	439,252	154,234	-	285,017	41,143	-	-	-	-	41,143	-	-	41,143
Ⅱ 利用者の視点に立った金融サービスの質の向上	65,889	-	-	-	-	65,889	48,973	-	16,915	264,720	-	-	-	-	264,720	64,740	-	199,979
Ⅲ 公正・透明で活力ある市場の構築	1,180,092	-	-	-	-	1,180,092	1,041,696	-	138,395	-	-	-	-	-	-	-	-	-
Ⅳ 横断的施策	271,051	-	-	-	-	271,051	223,399	-	47,651	-	-	-	-	-	-	-	-	-

合 計	1,956,284	-	-	-	-	1,956,284	1,468,305	-	487,978	305,863	-	-	-	-	305,863	64,740	-	241,122

（注）1. 政策評価の対象となる計数及び政策評価の対象外の計数で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 計数は、原則として単位未満を切り捨てたものであり、端数において合計とは一致しないものがある。

3. 千円未満の計数がある場合には「0」で表示し、該当計数が皆無の場合は「─」で表示している。
## 政策ごとの決算との対応について(個別表)【一般会計】

(所管)内閣府 (組織)金融庁

## 様式2

(单位: 千円)

政策評価体系	組織	項	事項	虛出予算額	前年度線越額	予備費使用額	流用等增△減額	予算決定後移替增△減額	虛出予算現額	支出減出額	翌年度線越額	差引額	備考
Ⅰ 經濟成長の礎となる金融システムの安定	金融庁	計	439,252	-	-	-	-	439,252	154,234	-	285,017
金融政策費	金融機能安定確保に必要な経費	439,252	-	-	-	-	439,252	154,234	-	285,017
Ⅱ 利用者の視点に立った金融サービスの質の向上	金融庁	計	65,889	-	-	-	-	65,889	48,973	-	16,915
金融政策費	金融サービス向上推進に必要な経費	65,889	-	-	-	-	65,889	48,973	-	16,915
Ⅲ 公正・透明で活力ある市場の構築	金融庁	計	1,180,092	-	-	-	-	1,180,092	1,041,696	-	138,395
金融政策費	金融市場整備推進に必要な経費	1,180,092	-	-	-	-	1,180,092	1,041,696	-	138,395
Ⅳ 横断的施策	金融庁	計	271,051	-	-	-	-	271,051	223,399	-	47,651
金融政策費	金融政策推進に必要な経費	157,613	-	-	-	-	157,613	111,485	-	46,127
経済協力に必要な経費	113,438	-	-	-	-	113,438	111,914	-	1,523

合 計	1,956,284	-	-	-	-	1,956,284	1,468,305	-	487,978

（注）1. 政策評価の対象となる計数及び政策評価の対象外の計数で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 計数は、原則として単位未満を切り捨てたものであり、端数において合計とは一致しないものがある。

3. 千円未満の計数がある場合には「0」で表示し、該当計数が皆無の場合は「−」で表示している。
(所管)內閣府(金融庁)東日本大震災復興特別会計

## 政策ごとの決算との対応について(個別表)【特別会計】

## 様式3

(单位: 千円)

政策評価体系	組織	項	事項	歳出予算額	前年度線越額	予備費使用額	予算総則の規定による経費増額	流用等増△減額	予算決定後移替増△減額	歳出予算現額	支出済歳出額	翌年度線越額	差引額	備考
I 経済成長の礎となる金融システムの安定	(金融庁)	計	41,143	-	-	-	-	-	41,143	-	-	41,143
金融機能安定・円滑化復興政策費	金融機能安定確保に必要な経費	41,143	-	-	-	-	-	41,143	-	-	41,143	復興庁所管から移替41,143(千円)
II 利用者の視点に立った金融サービスの質の向上	(金融庁)	計	264,720	-	-	-	-	-	264,720	64,740	-	199,979
金融機能安定・円滑化復興政策費	金融サービス向上推進に必要な経費	264,720	-	-	-	-	-	264,720	64,740	-	199,979	復興庁所管から移替264,720(千円)

合計	305,863	-	-	-	-	-	305,863	64,740	-	241,122

（注）1. 政策評価の対象となる計数及び政策評価の対象外の計数で政策に関連付けられるものを掲記している。

2. 計数は、原則として単位未満を切り捨てたものであり、端数において合計とは一致しないものがある。

3. 千円未満の計数がある場合には「0」で表示し、該当計数が皆無の場合は「–」で表示している。
表8-2-8でみられるとおり、60代では労務職の構成比が最も高いが、さすがに70代に入ると急速に減少してゆく。その一方で、専門管理職の構成比が高まってゆき、75歳以上では逆転する。また、表8-2-9で、無業者の就労希望をみると60代前半では3分の1が就労を希望しているが、その中で経済的理由のため就労を希望するものは全体の3分の1程度で、加齢とともに「健康維持のため」という理由が増加していく。

## (5) まとめ

ここまでのところを簡単にまとめる。

・貯蓄高で高齢者が豊かになっている要因

イ)退職金がもらえる勤労の比率が増加

口)企業の中で、「大卒、大企業、非製造業」の退職金の増加が目立つ一方、労働者の側でも、その条件に当てはまる割合が増えてきている結果、全体としても退職金水準が増加

・高齢者の就労状況

イ)90 年代に入り、高齢者の就業者比率、就業意向ともに増加に転じてきているものの、70 年代と比べると、農林業、自営就業者の減少により、少ない水準

☐)企業の定年年齢は70年代には55歳が中心であったのに対し、近年では60歳が多くなり、長期化。また、小企業を中心に65歳制という企業も増加

八)就労時間は、週休2日制の普及により、日数、週間労働時間ともに減少

二)無職の高齢者の就労希望比率は60代前半では3分の1に上る。パートタイムなどの短時間勤務を希望し、理由としては「健康維持」が多い

(ホ)勤労の中での職種としては、労務が最も多い

戦後の産業構造の変化にともない、勤労就労の比率が増加した結果、「定年」制を適用され、退職金がもらえる労働者が増えた。定年制による明確なリタイア時期、まとまった退職金、高齢者再雇用システムの未整備という環境下では、社会全体での勤労比率の高まりとともに、自営／1次産業従事者の減少の裏返しとして、高齢者の就労比率も低下していった。ただし、近年では、不景気により高齢者の就労比率は減少しているものの、就労意向はむしろ高まっていることは注目に値する。

## 3 子供（親）との同居

前節までは主に経済的な側面から高齢者の姿をみていったが、ここからは高齢者の生活、意識面の変化を概観してみる。

## (1) 高齢者の世帯類型

社会全体で核家族化が進んで久しいが、高齢者のいる世帯はどのような変化を見せているのであろうか。ここではまず高齢者のいる世帯類型をみてみる。図8-3-1でみられるとおり、1970（昭和45）年からの時系列でみると、「子供と同居」という世帯の比率が一貫して減少し、1995（平成7）年には5割を切った反面、「夫婦のみ」「単独」世帯の比率が一貫して増加していることが目立つ。年齢別では、70代以降は「夫婦のみ」が減少し、「子供と同居」が増加してゆく。また、「単独」と「施設・病院など」をあわせた。いわゆる「身よりのない老人」世帯の比率が、高齢になるに従って増加している。
(図 8-3-1) 高齢者世帯類型構成比推移

次に配偶者の有無についてみてみる。

(図 8-3-2) 年齢別世帯類型

(出典：国勢調査 < 総務庁統計局>)

(図 8-3-3) 年齢別配偶者有無

(図 8-3-4) 無配偶高齢者の単独世帯比率

(出典：国勢調査 < 総務庁統計局>)

「身よりのない」という事態は配偶者との離死別によっておきるわけだが、女性の方が寿命が長いことに加え、結婚相手も年上となることが多いことから、図8-3-3にみられるとおり、「配偶者なし」の高齢者のほとんどが女性である。また、1970（昭和45）年と比較すると、「死別」以外（主に離別）が大幅に増加しているのが目立つ。世帯類型をみてみると、図8-3-4のとおり、単独世帯が大幅に増加している。
## (2) 子供（親）との同別居の意識

ここでは、子供と同居している高齢者が減少傾向にある背景を、子供（親）との同別居に際する親（子供）側の意識からさぐってみる。まず、子供（親）と同居している理由をみてみる。

(図 8-3-5) 子供との同居理由

(図 8-3-6) 親との同居理由

(出典：老後の生活と介護に関する調査 < 総務庁長官官房老人対策室>)

図 8-3-5 にみられるとおり、親の立場からの同居理由をみると、「家や家業を守るため」という回答が減少している一方、「同居が自然だから」という回答が増加し、逆転している。3 番目に多い「楽しい（家族は多い方が楽しいから）」という理由も、徐々にではあるが増加し続けているが、その幅は小さくあまり大きな変化はないといえる。一方、図 8-3-6 の、子供の立場からの同居理由は、「同居が自然だから」という回答が圧倒的に多い状況に変化はない。

次に、別居している理由もみてみよう。

(図 8-3-7) 子供との別居理由

(図 8-3-8) 親との別居理由

(出典：老後の生活と介護に関する調査 < 総務庁長官官房老人対策室>)

親の立場からの別居の理由の順位は変化がないものの、「子供の希望」という理由が少ないながらも一貫して増加しているのが目立つ。一方、子供の立場からの別居の理由として「(他の)兄弟がすでに同居しているから」という回答が減少している一方、「職場と実家が遠い」という回答が増加している。
親の立場での「子供の職場が遠い」という理由が若干の増加にとどまっていることと対照的な結果となっているが、「子供と別居」というのが「（どの子供とも）同居していない」という対複数という関係になるのに対し、「親と別居」といった場合、最多回答にあるとおり、「他の兄弟と同居しているが自分は別居」という事例が入っているためと思われる。また、サンプルの居住地構成が、60代で「町村」比率が高い、という理由も考えられる。

(図 8-3-9) 状況別での子供との別居

(図 8-3-10) 状況別での親との別居

(出典：老後の生活と介護に関する調査 < 総務庁長官官房老人対策室>)

図8-3-9、8-3-10は、現在の同別居の状態とは別に一般論として、「自分（親）」が「ふつうの状況」「体が弱くなったとき」「どちらか一人になったとき」のそれぞれの場合において、「子供（親）と別居した方がよい」と答えた比率である。図8-3-9の親の立場からみると、1981（昭和56）年と比べ、1993（平成5）年はすべての状況においてほぼ均等に比率が増加しているのに対し、図8-3-10の子供の立場からみた場合は、親からみた場合と同様、すべての状況において数字が増加しているものの、「体が弱くなった」「一人になった」という状況での比率の増加は「一般的な状況」における増加と比べて小さなものとなっている。また、各年とも、「体が弱くなった」「一人になった」という状況下で「別居すべき」と答えたのは親の方が多いのが興味深い。他の調査の回答から、親の立場として「子供に迷惑をかけたくない」という意識が働いている模様である。

## (3) 老後の生活費に対する意識

(2)では、少なくとも通常時では親、子双方とも別居指向が高まり、日常生活での距離が広がりつつあることを概観したが、では、別居した場合の親の生活費についての意識はどうなっているのだろうか。親子両世代の考え方を比較してみる。

老後の生活費負担を誰が行うべきか、という点についてみたのが、図8-3-11である。60代、30、40代ともに、「自助努力」という回答がいずれの歳でも最も多く、1981(昭和56)年と比べると、その割合は増加している。一方、「家族が面倒をみるべき」「社会保障によるべき」という回答は、それぞれの世代で若干減少しているものの、大きな変化はない。