Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
# Relief for the Wounded/Sick Retired Soldiers and War Bereaved, etc.

## Overview Relief for the Wounded/Sick Retired Soldiers and War Bereaved, etc

In connection with the injury, illness or death of military personnel, etc., the national government provides them (excluding those receiving benefits in accordance with the Public Officers Pension Act) or their bereaved survivors with pension benefits, etc. to assist them based on a spirit of state compensation.

Qualified persons	Military personnel (excluding those receiving benefits in accordance with the Public Officers Pension Act), military civilian employees, and paramilitary personnel, who were disabled in the line of duty, and the bereaved families
Disability benefits	Survivors' benefits
Contents of relief	Disability Pension: 1,724 personsInjury or sickness incurred in the line of duty (as of May 2012)¥9,729,100 (Special) to ¥961,000 (Class 5)Service-related injury or sickness¥7,417,100 (Special) to ¥743,000 (Class 5)Lump-sum disability grant: 675 persons (cumulative total) (when selected in place of pension)	Survivors' Pension: (Bereaved families of military personnel and army civilian employees)Higher priority:Lower priority:Survivors' grant: (Bereaved families of paramilitary personnel)Higher priority:Lower priority:Death in the line of official dutyHigher priority:Lower priority:Service-related deathHigher priority:Lower priority:Condolence grant (cumulative total): 2,085,101 personsGovernment bonds with a face value of ¥50,000 with 6% annual interest and redemption in 10 years	8,048 persons8,021 persons27 persons3,327 persons3,302 persons25 persons(As of May 2012)¥1,966,800¥72,000¥1,573,500¥56,400

Source: Social Welfare and War Victims' Relief Bureau, MHLW

(Note) The number of beneficiaries are as of May 31, 2012

## Relief in Accordance with the Act on Special Aid to the Wounded and Sick Retired Soldiers

In connection with the injury and illness of military personnel, etc. incurred in the line of duty, the national government provides them with medical benefits, etc. to assist them based on a spirit of state compensation.

Qualified persons	Military personnel, army civilian employees, and paramilitary personnel who were disabled in the line of duty and have been issued the war injury and sickness certification:	25,227 persons
Contents of relief	1. Medical care benefits: 621 persons2. Medical care allowance (¥29,400 per month): 1 persons3. Funeral expenses (¥201,000): 8 cases4. Medical rehabilitation benefits: 0 cases	5. Supply and repair of prosthetic appliances: 265 cases6. Accommodation in national sanatoria: 0 persons7. Free passage on Japan Railways trains and ferry boats: 12,116 persons
Counselors for the war wounded and sick:	719 persons (as of October 1, 2011)

Source: Social Welfare and War Victims' Relief Bureau, MHLW

(Note) 1. The number of recipients, etc. are as of April 1, 2011 or FY2010.

2. The number of persons in item 7 of “contents of relief” indicates the number of persons issued with exchange certificates for transportation passes.

3. The amounts are as of April 1, 2012.
Detailed Data Special Benefits, etc.

Source: Social Welfare and War Victims' Relief Bureau, MHLW

(Note) The number of recipients is as of May 31, 2012.

The national government provides government bonds as special benefits to the wives of the war dead, etc. to console their mental pain and in recognition of the struggles they have undergone.

Additionally, the national government provides government bonds as special condolence to the bereaved families on the occasion of 20th, 30th, 40th, 50th and 60th anniversary of the end of the war to once again express its sympathy.
## Ⅱ 予算に関する情報

☐ 平成 25 年度当初予算（社会資本整備事業特別会計空港整備勘定）

・歳入歳出予算の概要

(单位：百万円)

歲入	歲出
空港使用料收入	195,941	空港等維持運營費	144,199
一般会計より受入	76,732	空港整備事業費	49,014
地方公共団体工事費負担金收入	2,054	北海道空港整備事業費	4,118
償還金收入	16,876	離島空港整備事業費	541
配当金收入	3,240	沖縄空港整備事業費	17,486
空港等財產処分收入	467	航空路整備事業費	21,621
雑收入	24,083	新関西国際空港株式会社補給金	4,000
前年度剩余金受入	10,422	地域公共交通維持・活性化推進費	467
業務取扱費業務勘定へ繰入	2,347
収益回収公共事業資金貸付金償還金一般会計へ繰入	2,616
国債整理基金特別会計へ繰入	83,061
予備費	345
合計	329,819	合計	329,819

※百万円未満切り捨てのため、合計が一致しないことがある。

☐ 平成 25 年度暫定予算（空港整備勘定）

・歳入歳出予算の概要

(单位：百万円)

歲入	歲出
空港使用料收入	16,328	空港等維持運營費	16,260
一般会計より受入	3,570	空港整備事業費	11,864
雑收入	7,491	北海道空港整備事業費	1,646
前年度剩余金受入	10,422	離島空港整備事業費	162
沖縄空港整備事業費	1,172
航空路整備事業費	6,369
業務取扱費業務勘定へ繰入	338
合計	37,813	合計	37,813

※百万円未満切り捨てのため、合計が一致しないことがある。
## ☐ 平成 25 年度補正予算（特第 1 号）（空港整備勘定）

## ・歳入歳出予算の概要

(单位：百万円)

歳 入	当初予算額	補 正	改予算額
追加額	修正減少額
空港使用料收入	195,941	-	-	195,941
一般会計より受入	76,732	14,528	▲ 43	91,216
地方公共団体工事費負担金收入	2,054	724	-	2,778
償還金收入	16,876	-	-	16,876
配当金收入	3,240	-	-	3,240
空港等財産処分收入	467	-	-	467
雑収入	24,083	-	-	24,083
前年度剩余金受入	10,422	-	-	10,422
合 計	329,819	15,252	▲ 43	345,027

歲出	当初予算額	補正	改予算額
追加額	修正減少額
空港等維持運営費	144,199	-	-	144,199
空港整備事業費	49,014	9,297	-	58,311
北海道空港整備事業費	4,118	1,147	-	5,265
離島空港整備事業費	541	217	-	758
沖縄空港整備事業費	17,486	2,315	-	19,801
航空路整備事業費	21,621	2,275	-	23,896
新関西国際空港株式会社補給金	4,000	-	-	4,000
地域公共交通維持・活性化推進費	467	-	-	467
業務取扱費業務勘定へ線入	2,347	-	▲43	2,304
收益回收公共事業資金貸付金償還金一般会計へ線入	2,616	-	-	2,616
国债整理基金特別会計へ線入	83,061	-	-	83,061
予備費	345	-	-	345
合計	329,819	15,252	▲43	345,027

※百万円未満切り捨てのため、合計が一致しないことがある。
○特定個人情報保護委員會告示第

号

特定個人情報の適正な取扱いに関するガイドライン事業者編平成二十六年特定個人情報保護委員会

告示第五号の第三六に基づき事業者における特定個人情報の漏えい事案等が発生した場合の対応につ

いて平成二十七年特定個人情報保護委員会告示第二号の一部を次のように改正し平成二十八年一月一

日から施行する

平成二十七年

月

日

特定個人情報保護委員會委員長堀部政男

1呉丑ふぅ「特定個人情報の漏えい事案等が発生した場合に講ずべき措置」をやす。

2に見出しとして「本告示に基づく報告」を付し、回2(1)アキ「特定個人情報保護委員会」を「個人情報

保護委員会」「個人情報保護法第51条」「個人情報保護法第67条」「従年従年従年」「特定個人

情報保護委員会に「個人情報保護委員会に速やかに」にざぐる。

2(2)を次のように改める
(2) 個人情報保護委員会への報告を要しない場合

個人情報取扱事業者以外の事業者にあっては、次の全てに当てはまる場合は、個人情報保護委員会への報告を要しない。

① 影響を受ける可能性のある本人全てに連絡した場合（本人への連絡が困難な場合には、本人が容易に知り得る状態に置くことを含む。）

② 外部に漏えいしていないと判断される場合

③ 事実関係の調査を了し、再発防止策を決定している場合

④ 「特定個人情報の漏えいその他の特定個人情報の安全の確保に係る重大な事態の報告に関する規則」（平成27年特定個人情報保護委員会規則第___号。以下「規則」という。）第2条に規定する特定個人情報ファイルに記録された特定個人情報の漏えいその他の特定個人情報の安全の確保に係る重大な事態（以下「重大事態」という。）に該当しない場合

2(3)を削り本則に次のように加える

3．番号法第28条の４に規定する重大事態等に関する報告
## (1) 規則に基づく報告

2 の番号法違反の事案又は番号法違反のおそれのある事案のうち、重大事態に該当する事案については、事業者は、番号法第28条の4の規定に基づき、規則の規定に従って個人情報保護委員会に報告する必要がある。

## (2) 本告示に基づく報告

事業者は、重大事態に該当する事案又はそのおそれのある事案が発覚した時点で、直ちにその旨を個人情報保護委員会に報告するよう努める。なお、複数の事業者から特定個人情報の取扱いの委託を受けた者において、当該複数の事業者の特定個人情報について重大事態に該当する事案又はそのおそれのある事案が発覚した場合は、当該委託を受けた者から直接個人情報保護委員会に報告することを妨げない。

## (参考) 規則に規定する重大事態

一次に掲げる特定個人情報が漏えい（不正アクセス行為（不正アクセス行為の禁止等に関する法律（
平成11年法律第128号）第2条第4項に規定する不正アクセス行為をいう。）による漏えいその他番号法第19条各号に該当しない特定個人情報の提供を含む。）し、滅失し、又は毀損した事態

情報提供ネットワークシステム及びこれに接続された電子計算機に記録された特定個人情報

☐ 個人番号利用事務実施者が個人番号利用事務を処理するために使用する情報システムにおいて管理される特定個人情報

ハ 行政機関、地方公共団体、独立行政法人等及び地方独立行政法人が個人番号関係事務を処理するために使用する情報システム並びに行政機関、地方公共団体、独立行政法人等及び地方独立行政法人から個人番号関係事務の全部又は一部の委託を受けた者が当該個人番号関係事務を処理するために使用する情報システムにおいて管理される特定個人情報

二 次に掲げる特定個人情報に係る本人の数が100人を超える事態

イ 漏えいし、滅失し、又は毀損した特定個人情報

ロ番号法第9条の規定に反して利用された個人番号を含む特定個人情報

ハ 番号法第19条の規定に反して提供された特定個人情報
三 個人番号利用事務実施者又は個人番号関係事務実施者の保有する特定個人情報ファイルに記録された特定個人情報を電磁的方法により不特定多数の者が閲覧することができる状態となり、かつ、その特定個人情報が閲覧された事態

四 不正の目的をもって、個人番号利用事務実施者又は個人番号関係事務実施者の保有する特定個人情報ファイルに記録された特定個人情報を利用し、又は提供した者がいる事態
# フランス共和国出張報告

平成26年7月1日

特定個人情報保護委員會

1．日程：平成26年6月16日（月）から6月20日（金）まで

### 2. 主な用務

（１）情報処理と自由に関する国家委員会（CNIL）訪問

（2）国立統計経済研究所（INSEE）訪問

（３）第３６回経済協力開発機構（OECD）デジタル経済セキュリティ・プライバシー作業部会出席

3．出張者：堀部委員長及び市川総務課課長補佐

### 4. 概要

## （1） CNIL 訪問

先方：ファルク-ピエロタン会長、レナル欧州・国際担当課長ほか

堀部委員長から特定個人情報保護委員会の設立について紹介した後、意見交換を行い、関係機関における国際的な連携の重要性を確認し、今後、両国の制度につき互いに理解を深めることを確認した。

※CNILは、仏における公的部門及び民間部門を対象としたデータ保護機関。

## (2) INSEE 訪問

先方：デプト統計・国際調整課長、イスナール法務・争訟室長ほか

イスナール室長による全国自然人識別台帳に関する概要の説明を受けた後、その運用状況につき意見交換を行った。

※INSEE は、仏における経済や社会に関する情報収集や分析などを行うほか、全国自然人識別台帳の維持管理を行う機関。

（３）第３６回 OECD デジタル経済セキュリティ・プライバシー作業部会出席

堀部委員長から、我が国におけるマイナンバー制度の概要及び委員会の設立等を発表した。
# 労働移動、失業期間と労働者の属性

- 労働力調査特別調査による分析 -

## [要旨]

本稿の目的は、高齢化する日本経済にかかる議論の基礎となる実証的な事実を示すところにある。具体的には、1)労働移動と労働者(雇用者)の所属した産業の関係、2)労働移動が産業内であるか、産業間であるかということと失業期間の関係、3)労働者(雇用者)の属性(年齢、性別、学歴など)と失業期間の関係、を示すことである。

この背景には、1)所属産業の特殊な技能や知識の蓄積が労働移動に負の効果を持っており、異なる産業への移動には失業期間というコストがかかるのではないか、2)失業期間には労働者の様々な属性が大きく影響しているのではないか、というものがある。産業固有の技能や知識の蓄積と就業確率に関しては、Abe and Tsutsumi(1997)において勤続年数を代理変数としたときに負の効果をもっていることや年齢が再就業確率に負の効果を持っていることなどが明らかにされたが、失業期間という点については触れていない。その意味で本稿は先の論文と補完関係にある。

分析には昭和 62 年及び平成 4 年の「労働力調査特別調査」(総務庁)の個票を用いて分析した。分析の主要な結果は次の通りである。

1. 労働移動に関して、産業内移動が農業を除く全ての産業で中心を占めている。次に、精密機械から電気機械、飲食・小売から飲食店など関連の深いと思われる産業間移動が比較的大きなシェアを示している。

2. ほとんどの産業において、当該産業離職者に占める建設業へ移動した人の比率は建設業離職者に占める他産業へ移動した人の比率より高い。

3. 産業内移動をした者は約 85%が一年以内に再雇用される一方、産業間移動をした者は20%弱である。また、産業間移動を選択することで一年超の失業確率は約49%上昇する。

4. 産業内移動の場合に年齢と共に失業期間が短期化し 50 歳台以降長期化する一方、産業間移動の場合には年齢と共に長期化する。一歳の加齢は同失業確率を約 2.8% 上昇させる。

5. 男女の間の違いでは、女性であることが同失業確率を約 3% 低下させる。

6. 学歴に関しては、大学卒であることが同失業確率を約 2.7% 低下させる。

7. 離職理由に関しては、本人都合で離職する場合の方が同失業確率を約 2.0% 上昇させる。

8. 配偶者がいることは、一年超の失業確率を約 3.9% 上昇させる。

従って、これらの事実からは次のようなことが導き出せる。

・失業が労働者本人にとっての「職探し」という投資であるという側面は否定出来ない。

・労働者は個人単位ではなく家計単位の所得を念頭に「職探し」する側面を持っている。

しかし、年齢という労働者に不回避の要件が失業期間の長期化に正の相関を持っていることは年齢に依存した雇用制度を維持する限り失業という社会的ロスを増大することになる。また、需要構造の変化に伴う産業横断的な労働移動の必要性は、労働者のどのような属性よりも失業期間の長期化に影響する。
### 1. 序論

本稿の目的は、労働移動の傾向が属した産業によってどの程度異なるか、また労働者の様々な属性が失業期間にどのような影響を与えるのか、という点について定量的に分析するところにある。

労働経済学の一般的な理解からは、同一産業間(Intra-Industry)で転職を行う労働者と異なる産業(Inter-Industry)で転職を行う労働者に平均失業期間の違いが有意にあるならば、これはそれぞれの業界独自のトレーニング、言い換えれば企業特殊的資本(Firm Specific Human Capital)の存在を暗示していると考えられる。企業特殊的資本の存在は、労働者の当該企業における生産性を高めるが、他企業・産業においては機能しない性質のものであるため、所与の留保賃金率の下では転職を困難にすると考えられるからである。Abe and Tsutsumi(1997)では、企業特殊的資本の存在が離職・転職の成功確率に与える影響を定量的に計測したが、本稿の分析は、これを補完する形で失業期間に注目している。

人的資本理論が教えるように、企業内のトレーニングとそれによって付与される企業特殊的資本の存在が労働の固定性を高め、その結果離・転職が困難になるのであれば、様々な経済変動(需要変動、技術革新など)に対して弾力的に労働力の配分することが出来ず、社会全体としてのロスを高める可能性は否めない。特に高齢化にある日本が、今後も活力ある経済社会であることを維持するためには、弾力的な労働者、業種等に左右されにくい普遍的な能力の高さを備えた労働者を育成することが不可欠となるはずである。

本稿は、実証分析であるため上記の目的のためにどのような施策が望ましいかについては余り触れないが、そのような議論の基礎となる定量的な現状把握に資する分析を行う。

具体的には、「どのような産業にいる労働者がどこへ移動しやすく、また移動しにくいのか」「失業というロスはどの程度の期間発生するのか」「どのような属性を有する労働者の失業期間が比較的長いのか」という問いに対して定量的な回答を与える。

## 2 ．失業期間分析の先行例

失業に対する経済学の関心は古くからあるが、その分析は、失業発生のメカニズムを追求する理論的研究を軸に進んできた。これまで、「何故失業は発生するのか」として「それはどの程度の期間発生するのか」について経済学上の様々な立場から説明がなされている。ケインズ派の摩擦的失業(非自発的失業)観から新古典派の自発的失業観まで先行研究は
多岐にわたるが、ここでは新古典派の枠組みに準拠して回顧することにする。新古典派及びNew Keynsian学派の代表的な理論としては、Job Search(職探し)理論、Efficiency Wage(効率賃金)理論、Implicit Contract(暗黙の契約)理論などが挙げられる。 $ ^{1} $ 中でも Job Search 理論は、従来のケインズ的な失業観、すなわち「失業は総じて非自発的なものであり、政府はこれを積極的に改善しなければならない」というテーゼに対して「合理的な選択の結果としての失業」があり得ることを精緻に説明することで新しい失業観を提示した。

Lippman and McCall(1976)等に見られる萌芽的な Job Search 理論は、職を選択する最初の段階で「待ち」をするかどうか、また、どの程度「待ち」を行うかを理論的に説明したものである。形式は、確率分布を仮定した将来の収益環境に対して「待ち」によるコストとそれに伴って変化する期待収益の間の最適化を図るメカニズムになっている。このような「職探しのための失業」という点には、複数の先験的・実証的な反論があった。例えば、Tobin (1972) は専門的職業人のなかで、職探しのため失業中の者を探し出すのは困難であると指摘し、また、Mattila (1974) は、多くの労働者が非失業状態で次の仕事に移動していると主張している。

後者の批判に対する答え、すなわちOn the Job Searchを取り組む点については、Burdett (1978) に始まっている。既に就業状態にある労働者の転職ケースに拡張させた場合には、一般的に現在の職を継続するというケースの期待収益率と、失業というコストを含めた転職先での期待収益率の均衡条件を転職の基準としてモデル化することになる。新規就業者の場合であれ既就業者の場合であれ、このモデルの仕組みと含意については大差がなく、限界条件で決定される新古典派の枠組みにある。

また、現在就業している者について Job Search 理論を適用する際には、幾つかの留意点がある。 $ ^{2} $ 最も重要な点は、現実に観察される退職金を含めた賃金構造とその背後にあると思われる人的資本に関することである。一般的な企業・産業で観察される年功型の賃金構造は、（それが、労働者の限界生産力の上昇によるものかどうかはともかく）労働者に当該企業への定着を促し、勤続年数の上昇が、サーチコストを引き上げるように作用する性格を持っている。賃金カーブの傾きや退職金制度と長期雇用に相関があることは周知の事実であるが、これを Job Search の視点から考察すると、勤続年数に対して遅増する機会費
用が所与の収益環境の下では、転職確率を低下させるためであると解釈できる。

このような Job Search(職探し行動)を実証的に捉えようとした van den Berg(1990)は、1983年～85年の失業者の個別失業期間の個票データをもちいて Structural Job Search model を推定している。これは、失業状態から非労働力化への移行を含んでいるもので、On the Job Search や期待賃金率の上昇の職探し行動に与える影響をも吟味している。サンプルの失業期間の大半は、非労働力化への移行で終了している。また、失業期間に対する優遇策の変化の影響は、ごくわずかなものであると結論付けている。

日本における失業期間に関する代表的な研究は、水野(1992)第六章である。 $ ^{3} $ ここでは、総務庁統計局が1986年1月に実施した第3次試験調査の個表を基に失業期間の分析を行っている。同調査の特色は、通常の「労働力調査特別調査」で失業期間を測る際の問題点、すなわち1）、中断失業スペル問題、2）、複数回失業の問題を回避することが出来る点にある。同データを用いた分析では、失業者が年間に経験した労働力状態別に失業期間とスペル数と失業参入フロー確率をマッチさせ男女の比較を行っている。

## 3 ．利用する統計とその特性について

今回の分析で利用する統計は、労働力調査特別調査(昭和62年及び平成4年分)の各個票である。同調査は前職の産業と現在の産業を調査しており、これから労働者がどの産業からどの産業へ移動したかを知ることが出来る。また、平成4年分については、現職への就業時期と前職の離職時期を調査しているため、失業期間を計測することが出来る。 $ ^{4} $

利用した統計の標本特性は次のとおりである。昭和62年調査は票3-1にあるが、サンプル数90,341人であり、男女比率は、48.2％対51.8％、配偶関係は、64.9％が有配偶であり、41.9％が世帯主となっている。学歴は、34.6％が小・中卒、46.2％が高卒、19.1％が短・大卒以上となっている。サンプルの就業状態は、就業者53,992人(60.1%)、完全失業者1,734人(1.9%)、非労働力人口は34,180人(38%)である。前職の有無に関しては、就業者の内18,171人(約34%)が有りと回答しており、一度以上の離職を経験している。サンプルの年齢構成は、若年から中高齢者までほぼ均等になっており、20歳代が19.7%、30歳代と40歳代がそれ
ぞれ 23.4％と 22.7％、50 歳代は 20.3％、60 歳代は 13.9％である。最後にサンプルの年収の分布であるが、頻度としては 100 万円以下が 22.7％と最も多く、階級を上がるごとに徐々に低下する傾向があるが、収入ゼロと回答しているサンプルも相当数存在する。

平成4年調査は表3-2に詳細があるが、サンプル数88,084人であり、男女比率は48.1%対51.9%、配偶関係は、有配偶64.2%、世帯主比率は42.2%である。就業状態は、就業者54,492人(62.0%)、完全失業者1,139人(1.3%)、非労働力人口は32,211人(36.7%)である。前職の有無に関しては、就業者の内23,902人(約44%)が有りと回答しており、一度以上の離職を経験している。サンプルの年齢構成は、若年から中高齢者までほぼ均等になっており、20歳代が19.3%、30歳代と40歳代がそれぞれ18.6%と24.3%、50歳代は20.6%、60歳代は17.9%である。 $ ^{5} $

### 4. 移動の分析

第一の分析では、産業内（Intra - industry）移動と産業間（Inter - industry）移動の比較を行う。先験的に、産業内移動比率は産業間移動比率より大きいと思われるが、ここでは個票における前産業と現産業を比較することで移動の程度を示す。まず最初に、どの程度の移動が起こっているのかを単純なデータ加工で観察してみる。表3-3-1及び3-3-2は昭和62年、平成4年の前産業・現産業のマトリックスである。行は、移動元から移動先への流れを示しており、表示は産業別移動シェアを表している。表3-3-1については、総サンプル数4,476人が抽出されており、表3-3-2については、総サンプル数5,465人が抽出された。表には、前産業の人数が100人を超えているものについて掲載している。 $ ^{6} $

例えば、昭和62年において、金融保険業(50)から金融保険業(50)へと産業内移動した労働者は同産業から移動した総数のうち、24%であり、建設業(15)へ移動したものは3.8%と読むことができる。このように見てゆくと太字になっている同一産業内(Intra)移動が主要なシェアを占めており、同業種内での移動が中心であることが観察される。この傾向は平成4年調査のデータからも観察される。

同表から読み取れるもう一つの興味深い点は、取り扱う財サービスに類似性の想像され
る他産業への移動も多く観測される点である。典型的には、昭和62年調査の飲食・小売(45)からの飲食店(46)、小売業(49)への移動は産業内移動と同程度に多く観測されている。平成4年調査における飲食・小売(55)からの移動についても同様の傾向がやはり見られる。これらの事実は人的資本理論のエッセンスとも整合的である。

ところで、同表を縦に見ると、各前産業ごとの現産業へ移動した者のシエアとなるが、図3-1-1及び3-1-2は、昭和62年及び平成4年調査における、同一産業内移動者比率と、他産業からの流入者のそれぞれの産業に占める比率の単純平均を棒グラフ(左軸)に表し、さらにその比を折れ線グラフ(右軸)に描いたものである。全ての産業で、他産業からの流入比率が下回っている点は、表3-1及び3-2と同様のことであるが、産業内/産業間の比率からは次のようなことが想像できる。すなわち、平均的な格差(昭和62年であれば、約5.8、平成4年では、約7.7)に対して上回った産業は、相対的に同一産業内から、労働者の補充を行っており、下回ったところは相対的に他産業から労働者の補充を行っているということである。

具体的には、昭和62年の場合、建設(15)、繊維(20)、電気機械(35)、衣料・家具(44)、飲食店(46)、運輸・通信(60)、対個人サービス(75)、専門サービス(87)、その他サービス(95)において平均を上回る結果となり、平成4年の場合には、建設(9)、繊維(14)、その他化学(22)、金属製品(28)、精密機械(29)、衣料・家具(54)、対個人サービス(73)、娯楽業(77)、専門サービス(86)が平均を上回る結果となっている。

これら二時点で取り上げられた産業には大きな共通性があり、これらの産業が外部からの労働流入よりは、同一産業内において雇用調整を行う傾向が強いことが示唆される。 $ ^{7} $ また、2時点しかないものの、昭和62年の比率が5.8に対して、平成4年が7.7に上昇しているのは、平成4年のほうがより多く産業内の移動が発生したということである。この点は雇用の流動化（産業内比率の低下）と職業の専門化（産業内比率の上昇）の大小関係に関する検討が必要な点である。 $ ^{8} $
### 5. 失業期間の分析

### 5.1 産業内移動と産業間移動の失業期間比較

前章の分析では、総じて同一産業内で移動した比率が他産業へ移動した比率よりも高いことが分かった。ここではそれを踏まえて、同一産業内移動は、産業間移動に比べて失業期間が短いか否かを分析する。先験的には、人的資本の論理などによるように、産業・職種横断的な移動は、人的資本ロスを伴うと考えられるので比率は少なく、また再就業が困難と思われるので失業期間は長期化すると期待される。

平成4年調査では、前職の問いの中に離職時期を質問すると同時に就業者に関して就業期間を聞いているため、大まかな失業期間を計算することが出来る。これを利用して、同一産業内移動者と異産業間移動者の比較を試みたのが表3-4であり、図3-2である。 $ ^{9} $

ここでは、就職・離職の申告時期から算出される失業期間を掲載したが、12 カ月を超えるものは階級値になってしまうため、0～11 カ月のみ月次単位で観察することができる。また、12 カ月を超えるものを集計しているので背後にある分布について一概に判断することはできない。

ただし、同一産業内で移動する労働者の約50％が0カ月の失業期間で転職成功するのに対して、産業間移動を試みる労働者の内、0カ月で転職に成功する者は10％弱しかいない。観察された平均失業期間は同一産業内移動者の方が短いという理論的帰結は支持されるものと思われる。 $ ^{10} $

### 5.2 労働者の属性をコントロールする

前節の比較が、どの程度頑健なものであるかということは、労働者の属性をコントロールすることで確認できる。以下では、年齢、性別、続柄、学歴、失業理由、産業等を取り上げて再度分析してみる。

#### 5.2.1 年龄

ここでは若年齢、中・高年齢者の間での比較を行う。人的資本理論からは、勤続年数に
対して上昇する資金カーブを所与とした場合、勤続年数が年齢に比例するならば、高齢者の方が、離・転職に伴う埋没費用が大きいため離職しにくく、かつ入職し難い。それゆえ期待される失業期間は、年齢が上がるにつれて長期化すると思われる。

また、産業内、産業間移動の比較では、産業内移動の方が人的資本が活用されるため、失業期間はすべての年齢で短いことが期待される。

実際のデータを 20 歳から 10 歳刻みに 5 階級(69 歳まで)とり、図 3-3-1 と図 3-3-2 を作成し、傾向を比較してみた。産業間移動に関しては、明らかに若年労働者の平均失業期間が短く、約半数が一年以内に転職しているのに対し、高齢者では一割程度の労働者しか一年以内に転職に成功していない。このことは、産業間移動に伴う人的資源のロスが高齢者程大きいことを示している。

他方産業内移動に関しては、四十代をピークにするように失業期間が短くなり、さらに年齢を重ねるごとに同期間が長くなるように観測される。このことは、配偶者がいるといった扶養関係の影響など労働者の他の属性による可能性がある。

#### 5.2.2 性别

次に男女という性別に別けて同じデータを観察してみる。先験的に、男女という性別からは失業期間が有意に異なると判断する材料は見当たらない。仮に違いが観察されたとしても、それは男女の差ではなく、世帯を形成する際の伝統的な習慣、すなわち、主たる勤労者は男子であり、補助的な収入を女子が得るというものに帰着すると想像できる。

図 3-4-1 と図 3-4-2 からは、産業間移動、産業内移動ともに、大きな男女差があるとは断言できないが、産業内移動では女子の失業期間が長めに観測されるのに対して、産業間移動では、男子の方が長めに観測されている。

#### 5.2.3 配偶者の有無

配偶者の有無の効果については、独身、既婚、その他(死別・離別)に区別することで違いをみることにする。先験的な考察からは、既婚者の失業期間は世帯を養うという点からは短く観測されると思われるが、他方、家計の構成員が補完的に所得を稼いでいる場合には、多少のジョブ・サーチを行う余裕があるとも言える。

図 3-5-1 及び図 3-5-2 の結果を観察すると、産業間移動では、既婚者の失業期間は独身者よりも長く、ジョブ・サーチが長めにとられているもしくは、なかなか就業出来ないことが分かる。他方、産業内移動の場合には、既婚者の失業期間が独身者のそれより短くなっていることが示唆される。
ただし、これらの観察結果については、留意しなければならない点がある。それは、既婚者は総じて独身者より年齢が高く、それゆえ、産業内での転職には、困難が少ないものの、異なる産業への転職にはサンク・コストとしての特殊的資本の存在のため平均失業期間が長く観測されているという年齢の効果が現れている可能性がある。

#### 5.2.4 続柄

家計における続柄の違いによって相違があるか否かを比較をする。ここでは、世帯主と配偶者のニタイプについて図3-6-1と図3-6-2を作成した。これによると、産業内、産業間移動とも世帯主の方が平均失業期間が短く、配偶者の方が長いことが分かる。先験的な判断からも、世帯の主たる収入を稼ぐ世帯主の失業期間が短いことは予想される。

#### 5.2.5 学歷

サンプルの属性のうち、最終学歴の効果について比較する。分類は、小・中卒、高卒、短大・専門学校卒、大学・大学院卒の四種類に別けて検討する。図3-7-1と3-7-2によると、産業内・産業間ともに、学歴間による失業期間のずれは大きくはないことが分かる。短大、専門学校が多少産業間移動で失業期間が短く、産業内移動で失業期間が長い点については、同学歴修了者の男女比率が影響しているとも考えられる。

#### 5.2.6 失業理由

失業理由を、自発的と強制的失業に分け、違いを検討する。平成4年度調査では、なぜ離職したかという点について、10の回答項目から選択させるようにしている。ここでは10の回答項目を、会社都合(Involuntary)、自己都合(Voluntary)、その他(Others)の3つに分けて図3-8-1及び図3-8-2を作成した。

まず、産業間移動については、会社都合による離職の平均失業期間が最も長く、続いて、自己都合、その他となっている。会社都合によって離職する者が転職しにくい点は想像に難くない。それは、第一に転職するための準備をしていない、若しくは、準備が不足している。第二に会社都合は、おおむね経営上の都合であり、当該産業に対する需要減によるものと解釈すると、同業界固有の人的資本を持つ労働者は他業種では賃金率を変えない限り就業確率が低下すると考えられる。

一方、産業内移動では、理由による格差は大きくない。多少本人都合で失業期間が長めになっているのは、結婚・出産等が含まれており、一時的に非労働力化した者が再度就業するという影響のためとも考えられる。
#### 5.2.7 所得

次に所得階級によってどのように異なるかを見てみる。その際には、収入なしを排除した。というのも現在就職していて収入なしという回答は、Consistentではなく、サンプルも277人と9人の合計286人しかない。従って、それ以外の階級値について検討を加えることにする。

図 3-9-1 及び図 3-9-2 によると、産業間移動では、中・低所得者の平均失業期間が短く、高所得になるにつれて長期化する傾向がある。ただし、より高所得になれば、逆になる点も見られる。この点は、各人のスットク保有状態や、年齢効果及び税制も考える必要があるのだが、ここでの所得が就業活動後のものである点を考慮すると、「より待ったほうがより高い収入につながる（待ちのコストに見合う収入を得る）」という Job Search 理論を指示するものとも言える。

これは、産業内移動になると逆転する。産業内移動では、収入が高いほど失業期間が短かったことを表しており，Job Search 理論の帰結とは異なる結果となっている。

#### 5.2.8 產業

前産業によって、平均失業期間がどのように異なるのかを次に検討してみることにする。図3-10では、前所属産業ごと期間（1年未満／1年超）の人数を棒グラフに、そのシエアの比率を折れ線にしたものである。

（1 年未満 / 1 年超）比率の全産業平均は、約 7.3 倍であるが、これを下回れば相対的に長期失業を生み出している産業であり、上回れば比較的流動性の高い移動者を生み出している産業であると判断できる。

例えば、林業（2）、漁業（3），鉱業（5）石油化学（20）、精密機械（29）、飲食料品小売（55）、金融保険（61）に前職を持つ者は、比較的失業期間が長く、流動性の低い労働者を出していると判断できる。他方、農業（1）、繊維（14）、その他化学（22）、運送・機械（31）、衣服（54）、公務（97）は、流動性の高い労働者を出していると思われる。

### 6. 計量分析

ここでは、前章にて明らかになった労働者の属性と失業期間の関係をより厳密に検討することにする。具体的には、労働者の属性が、失業期間を決定するものと仮定して次のよ
うな回帰式(確率モデル)を考える。

PROB=f(IND,Z(i))

それぞれの記号の意味するところは、

PROB: 失業期間(一年未満の場合には 0、一年以上の場合には 1)

IND: 移動の種類(産業内移動の場合には 1、産業間移動の場合には 0)

であり、 $ Z(i) $ の中身には、

AGE: 年齡

FEMALE: 性别(男子を 0、女子を 1)

HAIGU: 配偶関係(未婚を基準として、有配偶と死別・離別をそれぞれダミー処理)

STATUS: 続柄(世帯主基準として配偶者とその他をダミー処理)

SCHOOL: 学歴(高卒を基準として中卒と短大・専門卒、大卒をダミー処理)

REASON: 失業理由(会社都合と本人都合をその他を基準としてダミー処理)

を導入する。

同モデル式をプロビット法を用いて推定することで、他の事情に等しい場合の変化の程度を示す偏微分係数を計算することができる。それ故、どの要因が失業期間の長短に影響力を持っているか検討することができる。当該属性の純粋な影響を析出できることになっており、各属性が失業期間に与える影響を定量的に示すことが出来る。 $ ^{11} $

表 3-5 にあるとおり、分析に用いた有効なサンプル数は、22,202 人であり、同サンプルの PROB(失業期間分布)の平均は 0.7925 となっている。この場合、1 が一年以上の失業であり、0 は一年未満の失業であるので、標本平均は一年以上が多いことが容易に想像できる。また、産業間移動が産業内移動を示す IND は平均が 0.0663 であり、産業間移動のサンプルが多く含まれていることが類推できる。同様にサンプルの平均年齢は 44.67 歳であり、女性比率は約 40% である。

### 6.1 労働力調査特別調査による分析 - 推定結果の考察（その1）

まず最初の推定は、移動先を折り込まず、労働者の属性だけを説明変数として用いた。すなわち、上の式のZに該当する部分だけでパラメータ一の推定を行なった。結果は表3-6-1及び3-6-2の通りである。ここからは、

1. 男子と女子の間では、女子である方が長期失業期待確率が約3%程度低下する。
2. 年齢の上昇は失業期間の長期化を意味しており、一歳の加齢は、一年越の失業確率を 3%程度高める。但し、二階項が負であることからその程度は遞減してゆく。

3. 未婚者に対して有配偶者は、約5.8%ほど一年越の失業確率が高い。

4. 学歴に関しては、高卒者に対して大卒者の方が約4%程度一年超の失業確率が低い。

5. 離職理由のうち、本人都合の場合に一年超の失業確率が2%程度高まる。

推計されたパラメーターは概ね先験的な認識に合致していると思われる。

### 6.2 労働力調査特別調査による分析 - 推計結果の考察（その2）

次に推定した式にはINDという産業間移動かそれとも産業内移動かという情報が付加されている。推定結果は表3-7-1及び3-7-2にあるが、これから読み取れることは、

1. 産業間移動か産業内移動という点は大きな影響を持っている。すなわち、産業内移動であれば、産業間移動の場合に比べて約49%も長期失業化の確率を低下させることができる。

2. 男女差を示すパラメータは、移動先変数を導入した後も安定している。

3. 年齢に関するパラメーターは、水準では多少小さくなるものの有意である。

4. 配偶関係にかかるパラメーターの値も有意である。

5. 移動先要因を導入した結果、推計式全体の当てはまりは 6% ポイントも上昇した。

以上のように、失業期間が一年を超えるか否かという確率に対しては、移動先が同一産業内か否かという点が大きく関係していることが定量的にも明らかになった。このことは、人的資本理論が想定している事柄を支持するものである。

## 7 ．分析のまとめ

本稿では、冒頭に記したように「どのような産業にいる労働者がどこへ移動しやすく、また移動しにくいのか」、「失業というロスはどの程度の期間発生するのか」、「どのような属性を有する労働者の失業期間が比較的長いのか」という問いに対して定量的な回答を与えることを目的としてきた。ここで明らかになった点をまとめると、

1. 労働移動については、同一産業内移動が農業を除く全ての産業で主流を占めている。

2. 次に、精密機械から電機機械、飲食・小売から飲食店など関連の深いと思われる産業間移動が比較的大きなシェアを示している。

3. ほとんどの産業において、当該産業離職者に占める建設業へ移動した人の比率は建設
業離職者に占める他産業へ移動した人の比率より高い。

4. 産業内・産業間労働移動比率は、産業間でばらついていること。

5. 産業内移動と産業間移動の失業期間には有意な差があること。具体的には、産業内移動をした者は約85%が一年以内に再雇用される一方、産業間移動をした者は20%弱である。また、産業間移動を選択することで一年超の失業確率は約49%上昇する。

6. 産業内移動の場合に年齢と共に失業期間が短期化し50歳台以降長期化する一方、産業間移動の場合には年齢と共に長期化する。一歳の加齢は同失業確率を約2.8%上昇させる。

7. 男女の間の違いでは、女性であることが同失業確率を約3%低下させる。

8. 学歴に関しては、大学卒であることが同失業確率を約2.7%低下させる。

9. 離職理由に関しては、本人都合で離職する場合の方が同失業確率を約2.0%上昇させる。

10. 配偶者がいることは、一年超の失業確率を約3.9%上昇させる。

11．故に、産業間移動、男性、高年齢、低学歴、本人都合による離職、有配偶者などといった属性を持つ労働者の移動で長期失業確率が増加する。

などが明らかになった。詳細な定量分析の結果については前章及び表を参照されたい。

これらの結果を前提にすると、失業が労働者本人にとっての「職探し」という投資であるという Job Search 理論のメッセージは否定出来ない。また、労働者は個人単位ではなく家計単位の所得を念頭に「職探し」する側面も持っている。

高齢社会に対する含意としては、年齢という労働者に不回避の要件が失業期間の長期化に正の相関を持っていることは年齢に依存した雇用制度を維持する限り失業という社会的ロスを増大することになる。また、需要構造の変化に伴う産業横断的な労働移動の必要性は、労働者のどのような属性よりも失業期間の長期化に影響する。

今後の課題としては、政策へのインプリケーションを明示的に出すために推計式に失業保険受給などの政策変数を直接・間接に織り込むことを検討したい。また、本文中でも触れたが、データの制約から一年超過の失業になるか否かという形でのパラメータ一推定に止まっている点は残念である。12ヶ月以内は月次のデータが計算できるのであるが、12ヶ月を超えるものが階級値になってしまうため本稿の手法を用いることは不適切であった。

複数回失業の問題も制約として残されている。離職・転職が特定の人々によって何度も行われているという事実は、同じ人が（0ヶ月かもしれないが）、何度も失業しているということと同値であり、この点についても何らかの工夫が必要である。
## [参考文献]

1. Abe, M. and M. Tsutsumi (1997) "On Aging and Unemployment in Japan - Age, Tenure and Loss of Human Capital" ERI Discussion Paper No. 71 Economic Research Institute, Economic Planning Agency.

2. Ashenfelter, O.C. and R. Layard, eds. (1993) Handbook of Labor Economics Vol.1 and 2 North-Holland.

3. Burdett, K. (1978) "Employee search and quits", American Economic Review, 68:212-220

4. Killingsworth, M. R (1983) Labor Supply Cambridge University Press.

5. Lippman, S.A. and J.J. McCall (1976) "The economics of job search", Economic Inquiry, 14:155-189 and 365-390.

6. Mattila, J. P. (1974) "Job quitting and fractional unemployment", American Economic Review, 64:235-240

7. Tobin. J. (1972) "Inflation and unemployment", American Economic Review, 62:1-18

8. Van den Berg. G.J(1990) "Search Behavior, Transitions to Non-participation and the Duration of unemployment", The Economic Journal, 100: 842-865.

9. 水野朝夫（1992）「日本の失業行動」 中央大学出版部

10. 中馬宏之(1995) 「労働経済学」 新世社
## 図表

表 3-1：1987 年(昭和 62 年)労働力調査特別調査の特性

表3-1-1：性别

性別(Sex)	標本数(Sample)	比率(Share)
男(Male)	43568	48.2
女(Female)	46773	51.8
合計(Sum)	90341	100

表 3-1-2: 配偶関係

配偶関係(Relation)	標本数(Sample)	比率(Share)
未婚(Single)	22322	24.7
配偶者(Married)	58574	64.9
死別・離別(Death & Divorce)	9355	10.4
合計(Sum)	90251	100

表 3-1-3: 最終學歷

最終學歷(Education, final degree)	標本數(Sample)	比率(Share)
小學・中学(Elementary and Junior)	30524	34.6
高校・旧中(High school)	40805	46.2
熵大・高専(College)	7091	8
大学・大学院(University)	9822	11.1

表 3-1-4: 就業状態

就業狀態(Status)	標本数(Sample)	比率(Share)
就業(Employed)	53992	60.1
完全失業(Unemployed)	1734	1.9
非労働力(Non-participation)	34180	38

表 3-1-5: 前職の有無(就業者、失業者)

就業者	標本数(Sample)	比率(Share)	失業者	標本数(Sample)	比率(Share)
ある(Yes)	18171	33.9	ある(Yes)	1627	93.9
なし(No)	35499	66.1	なし(No)	105	6.1

表 3-1-6: 年齢の分布

年齡階級	20-29	30-39	40-49	50-59	60-69
標本数(Sample)	14626	17372	16838	15090	10280
比率(Share)	19.7	23.4	22.7	20.3	13.9

比率は、20歳未満、及び70歳以上を除いたもの

表3-1-7: 年収の分布

~100	100 ~ 200	200 ~ 299	300 ~ 399	400 ~ 499	500 ~ 699	700 ~ 999	~1499	1500 ~
標本数(Sample)	12442	11325	10368	7603	5243	4732	2028	683	361
比率(Share)	22.7	20.7	18.9	13.9	9.6	8.6	3.7	1.2	0.7

単位は、万円