Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 1. 序論

我が国の人口は急速に高齢化している。図 2-1 は我が国の将来の人口構造がどのように変化するかについて描いたものである（国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口」中位推計）。この図は、イ)総人口は2013年頃に約1億2700万人でピークを迎え、口)65歳以上の人々の総人口に占める割合は2015年に25%を超え、八)2050年には65歳以上人口比率は32%でピークを迎え、二)15歳-29歳人口の15歳以上人口に占める割合が1995年の26%から2015年には17%まで低下することを示している。

人口高齢化の影響は経済の様々な局面、たとえば政府財政バランス、社会保障制度、家計の消費構造、さらに労働市場にインパクトを与える。労働市場への影響として、人口減少という労働供給制約が課せられることがしばしば取り上げられる。清家（1986、1989）や高山（1992）、八代（1995）では、高齢者の労働供給に年金や退職金、資産蓄積がどのような影響を与えるかについて実証分析を行い、高齢社会が労働制約社会になるのかどうかを家計の労働供給行動の視点から分析している。それらによれば、利用したデータや作業仮説は異なるものの、十分な年金や不労所得の存在は高齢者に働く必要性を低下させ、引退を促進する効果があるとしている。

人口高齢化が日本経済にどのような影響を与えるかについての数多くの分析では労働供給制約を織り込んでいる。それらは外生的に決定される人口成長と労働力率を用いたマクロ経済シミュレーションであり、労働力率を外生的に設定することによって経済全体が決定するといっても過言ではない。一部のモデルでは労働力率決定を内生的に扱ったものもある。例えば、白石（1995）はサプライサイドを細分化したマクロモデルを構築しており、包括的な労働市場の予測を行っている。また、雇用政策研究会(1995)では高齢社会下での政府の雇用政策を陽表的に加味した労働需給モデルを構築している $ ^{1} $ 。これら二つの研究に共通する分析含意は、イ)高齢化は労働供給確率を低下させるという重大な影響を及ぼし、ロ)高齢化と同時に進む経済の構造変化は市場の調整能力の高さに依存し、ハ)ミスマッチによる構造的失業を減少させることが経済成長を維持する上で重要、という点である。

また、人口高齢化が労働市場のパフォーマンス、とりわけ失業率にどのようなインパクトを与えるかについても数多くの分析が試みられている。たとえば、水野（1992）は我が
国の男女別・年齢別失業反応関数の計測を試みており、その結果、平均失業率に対する反応が若年層と高齢者層で大きいことを見出している。この事実は「労働市場全体の需給バランスの悪化を意味する平均失業率が上昇するとき、我が国労働市場の制度的および構造的特質はいわゆる縁辺労働力・内部労働市場の『入口』にある若年層および定年制と結びついて内部労働市場から退出させられる高齢労働者・の失業を加速させる」ことを意味している。また、藤本(1984)、経済企画庁(1987)、Hamada・Kurosaka(1987)、労働省(1988,1995)などはマクロ失業率に対する高齢化の影響を分析している。Hamada・Kurosakaは総人口に対する15～24歳人口と55歳以上人口の比率を、藤本は15歳以上人口に占める55歳人口比率を、経済企画庁(1987)および労働省(1988)は55歳以上労働力人口比率を、それぞれ用いて失業率にどのような影響を与えてきたかを分析している。推計期間の違いはあれ、全ての分析結果は高齢化がマクロ失業率を上昇させていることを示している。同様に、高齢化社会に直面する他の先進諸国についても人口構成と失業率の関連についての研究が精力的に行われている（例えばZimmermann(1991)やBlank and Freeman(1993)）。ドイツにおける年齢構成の変化と年齢別失業率の変化について分析を行ったZimmermannによれば、年齢構成と年齢別失業率の間に長期的には明らかな相関が見出されないが、短期的には年齢構成変化が失業率を高めるインパクトがあるとしている。

しかしながら、以上のマクロシミュレーションモデルやマクロ失業率関数による分析では、労働供給側の特性を加味することが不可能である。人口高齢化とともに進展している経済のグローバル化や技術革新は産業構造を変化させ、労働市場に大きなインパクトを与えている。これまで、産業構造変化によるセクター間の労働需給ギャップは主として新規学卒者など若年層によって調整されてきた。今後は若年人口が減少していくことから転職者など中途採用による調整割合がこれまで以上に大きくなると考えられる。離転職による労働力再配分の影響を考えるときには新規学卒者による場合と違い、その人たちの職業履歴（経験や技能・技術の蓄積）や個人の属性（配偶者や子供の有無など）が重要であり、高齢社会における失業問題を考える上で労働供給行動の視点に立った分析が必要である。

本稿の目的は、労働供給行動の特性が年齢別の失業率に対してどのような影響を与えているかを分析することにある。なかでも離職、労働力化継続、転職成功確率が性別・年齢別にどのような特徴を持っているか、さらに労働者が蓄積している人的資本がそれぞれの確率にどのような影響を与えているかについて注目する。以下、第二節では本稿で実証分析を行う理論模型と作業仮説を提示する。第三節では用いたデータの説明と推定結果を考察し、推定結果を用いたシミュレーションを行う。第4節で本稿のまとめと解決しなければならない問題点について触れる。
## 2 ．理論模型と作業仮説

### 2.1 分析の動機

ある産業における労働需要の拡大は、当該産業の賃金の上昇と、それに伴う転職や新規就業を誘発する。全ての労働者の質が等しく労働市場に完全情報が成立している場合には、欠員を満たすまで労働移動がスムーズに行われ、起きうる失業は需要不足失業と想定される。完全情報の仮定が労働市場で満たされない場合には、需要量と供給量が一致している場合にも欠員は生じ、失業が発生しうる。これまで、産業構造の変化に伴う労働力再配分が我が国では機能的に行われてきた理由の一つに、縮小する産業部門から拡大する産業部門への労働移動が主として若年層、特に新規学卒者によって行われてきたという事実が挙げられる。図2-3は一年間に新規に入職した人々について年齢別にその割合を見たものだが、1978年から94年まで入職者の約6割は29歳以下の若年労働者が占めており、その内の約4割以上が新規学卒者で占められている。

なぜ労働力の再配分が若年労働者によって行われてきたのだろうか。企業側の視点に立てば、賃金の低い若年層を雇ってその企業に適した人的資本を蓄積させたほうが都合が良い。労働者の視点に立てば、企業特殊的人的資本は当該企業でのみ有用であるから、企業特殊的人的資本の蓄積が浅く離職に伴うロスが小さい若いときに職業選択をしたほうが都合が良い $ ^{2} $ 。結果的に、社会的にも個人的にも若年労働者による労働力再配分は都合が良かったのである。このような若年労働力によって行われる労働力再配分は、新規労働参入が十分な経済な下でのみ最適に機能する。しかしながら、来るべき高齢社会においては若年層が減少すると予測されており労働市場において彼らの賃金は高まるから、企業は若年を新規に雇って訓練するインセンティブは薄くなり、中途採用が労働力再配分の主たる機能を担う可能性が高い。

その時、労働市場の調整能力はどのように機能するであろうか。一つの指標として、前年までに就業していた人々の失業確率を取り上げて考える $ ^{3} $ 。前年まで就業した人だけを考えるのは、中途採用による労働力再配分機能を考察したいがためである。失業率指標は以下のように分解が可能である。

$$ u=\frac{U}{E_{-1}}=(\frac{Q}{E_{-1}}*\frac{L}{Q}*\frac{U}{L}) $$
E−1は前年まで就業していた人数、Qは離職者数、Lは離職した人のうち労働市場に残った人数、Uは転職に失敗した人の人数、をそれぞれ示している。すなわち、(1)式は前年まで就業した人々の失業確率は、離転職確率と労働力化継続確率と転職不成功確率の積に等しいことを示している。

表 2-1 は前年有業者であった人について失業確率、離転職確率、労働力化継続確率、転職不成功確率について昭和 57 年から平成 2 年にかけて計算してみたものである。失業確率はマクロ失業率と同様に、若年層と高齢者層で高い U 字型になっている。若年層で失業確率が高いのは、他の年齢に比べて離転職確率が高いからであり、労働力化継続確率や転職不成功確率は壮年層と比べても違いはない。一方、高齢者の場合に失業確率が高いのは、転職不成功確率が高いからであり、さらに定年などの影響により離職確率も高い。

以上の観察事実をふまえて、高齢社会においてそれぞれの要因が失業確率についてどのようなインパクトを与えるかを考えてみよう。人口に占める高齢者の割合が高く、しかも高齢者の離転職確率が一定であれば、失業確率を高めることになる。また、労働力継続確率についてはイ)それが高ければ失業確率を高める効果、一方で口)それが低ければ労働力の活用という意味で潜在成長力を低下させる効果、という二面性を持つ。表では他の年齢階級と比較すれば高齢者の労働力継続確率は低いが、国際的に見ればかなり高い水準にある。この指標とは別に55歳から64歳男子の労働力率の時系列推移をOECD加盟国について描いてみると（図2-3）、多くの国で高齢者の労働力率はオイルショック以降に大きく低下しているが、我が国の場合にはかなり高いレベルを維持しており、高齢者の積極的な活用をできる下地があるといえる。

転職不成功確率は失業確率を高める効果がある。これまでつとに指摘されていることは、年齢や性あるいは地域といった労働供給側の属性に起因するミスマッチであり、高齢者の労働移動が増えればそれだけ失業確率は上昇すると考えられる。しかしながら、年齢や性といった供給側の属性に起因する失業は需要側の採用条件の如何によってその問題解消が可能である。今後の若年労働力の減少に対応して需要側が中高齢者や女性の活用を図っていくものとすれば、供給者の属性による問題は緩和されるかもしれない $ ^{4} $ 。他方、労働供給者がそれまで蓄積してきた技能や技術が需要側とミスマッチが発生した場合には、労働者（なかでも勤続年数の長い中高齢労働者）は賃金低下に甘んじて転職を決意するか、雇用
条件を満たすように技能や知識の再形成をはかるかの選択を迫られる。一般的には労働市場における需給バランスの改善は失業問題の解消につながると考えられるが、高齢者にあっては単に需給バランスの改善だけではなく、年齢のミスマッチや技能や技術のミスマッチをどのように克服するかが重要である。

次の小節では、実際に(1)式の離職確率、労働力化継続確率、転職不成功確率のそれぞれについて労働供給主体の視点から理論模型を提示し、年齢や性、あるいは蓄積している人的資本がそれぞれの確率にどのような影響を与えるのかを再度考察する。

### 2.2 理論模型

いま、ある代表的な個人の所得と余暇によって構成される効用関数を考える。ここで、代表的個人は未だ離職・転職したことがなく、-t期から働きはじめ、生涯期待される効用を最大化するために自身の職歴を毎期ごとに再考すると仮定する。すなわち、この人は(a)継続して同一企業内で働き続ける、(b)離職して労働市場から退出する、(c)離職して他の企業に移る、といった選択に直面している $ ^{56} $ 。図2-4は、簡略にこれを示したものである。仮に、この個人が企業Aで就業していて、0期においても企業Aを離職せずに継続就業することを選択するとしよう。その時の動学的な効用関数は次のように表現できる。

$$ U_{_{A}}=\int_{_{0}}^{^{T}}e^{-pt}u\big[E_{_{(t)}},L_{_{(t)}}\big]dt\ \big(U_{_{E}}\big(t\big)>0,U_{_{L}}\big(t\big)>0,U_{_{EE}}\big(t\big)<0,U_{_{LL}}\big(t\big)<0\big) $$

ただし、ρは主観的時間選好率である。この効用関数は、なめらかでかつ厳に凹であることが仮定されている。また、 $ E_{(t)} $ はt期における収入を示し、 $ L_{(t)} $ は余暇時間を表している。一方、この個人がそれまで就業していた企業を離職した場合はどうだろうか。彼がとりうる選択は、引き続き労働市場内に残って職探しをするか、非労働力化するかのどちらかとなる。

いま、企業 A を離職して非労働力化を個人が選択したとすれば、労働者の期待収益 E(t) はゼロとなるので、生涯の期待効用は次のように書ける。

$$ U_{_{B}}{=}\int_{_{0}}^{^{T}}e^{-^{p t}}u\big[E_{(0)},L_{(t)}\big]d t\qquad\mathrm{f o r~c h o i c e(b)} $$

また、労働市場に残り転職した場合については、探職費用や失業保険の受け取りといった調整コストを無視すれば、以下のように生涯期待効用を書ける。
$$ U_{c}=\int_{0}^{T}e^{-\rho t}u\big[E_{c^{(t)}},L_{(t)}\big]dt\qquad for choice(c) $$

ただし、 $ \mathrm{Ec}(t) $ は転職後に得られる期待所得の流列を示している。

さて、人的資本仮説によれば時間当たり賃金は時間当たり労働生産性に一致することを前提に、労働生産性が人的資本蓄積の正の関数であり、人的資本の蓄積が多ければ多いほど賃金率は高いことを説明する。この人的資本(HC)は、いずれの企業においても活用できる一般的人的資本(GHC)と特定企業においてのみ有用な企業特殊的資本(FSHC)から構成されると仮定して、時間当たり賃金はHCの関数として描くことが出来る。

$$ E_{(t)}=j\big(GHC_{(t)},FSHC_{(t)}\big) $$

(5)式において、GHC は学校教育や一般的な社会経験によって蓄積されると考えられ、年齢と教育年数の関数で表される。他方、FSHC は OJT や OFF-JT など企業内教育訓練の過程によって得られるものであるので、勤続年数の関数で表される。

一方、転職した場合の期待所得は、転職すれば労働者は前職で蓄積したFSHCを活用することが出来なくなるので、次のようになる。

$$ E_{c}\big(t\big)=j\big(G H C_{(t)},F S H C^{\prime}_{(t)}\big) $$

ただし、FSHC'は初期値ゼロで転職先の企業で新たに蓄積する企業特殊的人的資本である。人々は合理的期待の下、自らの効用を最大化するためにUA、UB、UCのそれぞれの効用水準を比較することによって、継続就業するか、非労働力化するか、転職するかの選択をする。それぞれの選択に対する確率は、 $ p_{1} $ を継続就業、 $ p_{2} $ を非就業、 $ p_{3} $ を転職とすると、それぞれの確率密度関数は次のようになる。

$$ \begin{aligned}p_{1}&=\Pr\big(U_{_{A}}>U_{_{B}},U_{_{A}}>U_{_{C}}\big)\\p_{2}&=\Pr\big(U_{_{B}}>U_{_{A}},U_{_{B}}>U_{_{C}}\big)\\p_{3}&=\Pr\big(U_{_{C}}>U_{_{A}},U_{_{C}}>U_{_{B}}\big)\end{aligned} $$

これらの確率 $ p_{1} $ ， $ p_{2} $ ， $ p_{3} $ に影響を与える要素は効用関数の形状と生涯所得である。効用関数の形状は年齢、性別、結婚上の地位等といったものによって規定される。後者は、前所属企業において蓄積されたHCの現在価値と将来の他企業におけるそれによって決定される。HCについては(5)と(6)式のように定義したが、実証分析にあたってGHCを年齢と教育年数の関数とし、FSHCを企業における勤続年数の関数とした。

各確率の推定には次のようなプロビットモデルを適用した。

$$ p_{_{i}}=f_{_{i}}\big(age,sch,tenure,X\big),i=1,2,3 $$

ただし、従属変数 $ p_{i} $ は次のように定義されている。

$ p_{i}=1 $ （第i番目の選択をしたとき）
$ p_{i}=0 $ （それ以外）

### 2.3 作業仮説

この小節では、上で提示した理論模型から得られる各説明要因の期待される効果を考察する。

はじめに年齢の効果である。年齢は、イ)効用関数を規定する要因、口)一般的人的資本を規定する要因の二つを反映していると考えられる。ライフサイクル消費仮説によれば、年齢の加齢によって消費水準は高まる。これは上記の効用関数を右上方にシフトさせることになるため、各選択を決定する留保賃金率は高くなる。したがって、前者の要因はそれぞれの確率に対して負の効果を持つ。他方、(6)式の一般的人的資本GHCは年齢の正関数と考えられるから、年齢の加齢は転職後の賃金率を高くすることになる。ただし、加齢によって残る労働期間は短くなり、(6)式の転職後に蓄積する企業特殊的人的資本FSCHの期待収益率は低くなるから、各確率には負の効果を持つことになる。したがって、後者の要因は各確率に対して正と負の効果を持つことになる。ただし、本稿では年齢がどちらの要因を示しているかについて識別することはできない。

次に、学歴の効果を考えよう。(5)、(6)式において学歴は一般的人的資本蓄積の関数であるから、この要因はそれぞれの確率に正の効果を持つ。しかしながら、Mincerが指摘したように学歴と企業の人的投資の間には正の相関があり、高学歴者ほど企業特殊的人的資本の蓄積が多い。また、我が国の賃金体系を分析した多くの研究で高学歴者ほど転職後の賃金低下が大幅であることが示されている $ ^{7} $ 。この場合には、学歴はそれぞれの確率に対して負の影響を持つ。

勤続年数は、人的資本仮説による説明とマッチング仮説による説明が可能である。前者の仮説によれば、勤続年数の長期化は企業特殊的人的資本を蓄積させることになるから、転職後の賃金は低下することになる。このとき、各確率に対して勤続年数は負の効果を持つことになる。一方、マッチング仮説では勤続年数はその人と就いている仕事の適合度の指標と考えており、勤続年数の長期化はそれだけ離職確率に負の効果を持つ。

最後に以上で説明した要因以外について考えよう。各確率の推定式には、職種ダミー、企業規模ダミー、配偶関係ダミー、雇用形態ダミーが加えられている。はじめに職種ダミーは、ブルーカラー職種をレファレンスグループとして、ホワイトカラーダミーとサービス職種ダミーを説明変数として推定式に加えているが、それぞれの推定パラメタが正負ど
ちらの符号をとるかについては先験的に明らかではない。水野では産業のサービス化がマクロ失業率を高めるとの議論されているが、そうであれば離職確率を高めることになる。企業規模ダミーについては、大企業ほど企業特殊的人的資本の蓄積が多いと考えられ、また企業規模間賃金格差が存在しており大企業を離職すれば賃金低下が期待されることから、離職確率に対して負の効果を持つ。また、企業規模が多くなるほど子会社や関連会社が存在して「天下り先」が増えると考えれば、転職成功確率に対して正の効果を持つ。

配偶関係ダミーは、無配偶者をレファレンスグループとして、有配偶ならば1をとる変数である。有配偶の男子には核所得者としての役割があることから、この説明変数の効果は離職確率には負の、労働力化継続確率と転職成功確率には正の効果が期待される。一方、女子の場合には以前からの研究で「ダグラス＝有沢の法則」として知られる観察事実がある。すなわち、イ)核所得者の所得水準と女子の就業確率の間には負の関係があり、口)賃金率と就業確率の間には正の関係がある観察事実である。したがって、配偶関係ダミーの効果はそれぞれの確率に対して正の効果があると期待される。

最後に、雇用形態ダミーは常用雇用者をレファレンスグループとして、パートタイマー労働者ならば1をとる変数である。ここではパートタイマー労働者が一時的にその職に就業している可能性が強いことから離職確率には正の効果があり、彼らの蓄積している人的資本量が常用雇用者とは異なることなどから、転職成功確率に対しては負の効果を持つと期待される。

以上の各確率に対するそれぞれの説明要因の期待される効果を表2-3にまとめた。

### 3. 推定結果

### 3.1 データ

本章で用いたデータは1992年に調査された『就業構造基本統計調査』を特別集計したものであり、調査世帯のうち25％を抽出している。このデータから、「現在通学をしている人」と現職や前職が「自営業主」と「家族従業員」、産業が「農業」「漁業」「水産業」をサンプルから削除した。失業率の定義には彼らの行動結果も含まれることになるが、彼らの就業行動を分析するには以上のモデルが適当でないためと考え、サンプルには含めないことにした。これから、現在「仕事をしている人」と「仕事をしていない人」の二つのグループに分けた。次に、「仕事をしている人」を「一年前にも同一の仕事をしていた人」（継続就業者）と「一年前には別の仕事をしていた人」（転職者）、「一年前は仕事をし
ていなかった人」（新規就業者）の三つのグループに分けた。同様に「仕事をしていない人」を「一年前には仕事をしていた人」（離職者）と「一年前も仕事をしていなかった人」（継続非就業者）の二つのグループに分けた。こうしてできたグループは全部で5つである。これらの5つグループを一年前の就業状況で分けると、「一年前には働いていたグループ」と「一年前には働いていなかったグループ」になり、推定は一年前には働いていたグループについてだけ行った。

さて、推定式に含まれる独立変数について説明しておく。まず、年齢は一年前の年齢を計算した。学歴は中学卒業者をレファレンスグループにし、高校卒業者、短大・高専卒業、大学卒業の三つのダミー変数を作成している。勤続年数には、継続就業者の場合には現職企業の一年前の勤続年数を、それ以外の者については前職企業の勤続年数を用いている $ ^{8} $ 。職種ダミーは、ブルーカラー職種（技能工、採掘・製造・建設作業者および労務作業者と運輸・通信従事者）をベースとして、ホワイトカラー職種（JOB1、専門的・技術的職業従事者と管理的職業従事者、事務従事者）、サービス従事職種（JOB3、販売従事者とサービス職業従事者、保安職業従事者）である。企業規模ダミーは継続就業者については現職の、その他の者については前職の従業員規模をそれぞれ用い、小規模企業（1～99人規模）をレファレンスグループとして、中規模企業（100～999人）と大規模企業（1000人以上）の二つのダミー変数を作成した。配偶関係については、未婚者と死別・離別者をレファレンスとして配偶者があれば1をとるダミー変数を作成した。雇用形態ダミーは常用労働者がパートタイム労働者かを勤め先の呼称によって区別し、「民間の役員」と「正規の職員」をレファレンスグループとし、「パート」、「アルバイト」、「嘱託など」、「派遣社員」、および「その他」の呼称であれば1とするダミー変数を作成している。

上記のような加工を施したサンプルの基本統計量は、表2-2のとおりである。

### 3.2 離転職確率関数の推定結果

失業率を決定する第一段階は、それまで働いていた企業を離職するかどうかの選択である。本稿における離職の定義は、労働者自己都合によるものと会社都合によるものとを含
んでいる。実際の離転職確率関数の推定では、調査時点の一年前まで雇用者として仕事に就いていた人だけをサンプルとして採用し、男女別にプロビット分析を行っている。従属変数は、現在も同じ企業に就業している人については0、離職した人については1をとる離散型変数である。推定結果は表2-4の通りであり、擬似決定係数を計算すると男子は0.295、女子は0.340である。

それぞれの変数について詳細に見ていくと、まず、年齢 AGE の推定パラメタは統計的に有意な負値をとっており、離転職確率が加齢とともに低下していくことを示している。年齢の効果はライフサイクル消費仮説からと、人的資本仮説から説明が可能であった。すなわち、前者の仮説によれば加齢によって消費水準が高まるため、効用関数のそれだけ留保賃金率が高くなり、離職確率は小さくなる。一方、年齢が一般的人的資本の代理変数であると考えると、一般的人的資本はどの企業でも役に立つという性質を持っていることから、年齢が高くより一般的人的資本を体化させている労働者は、職探しをして、高い賃金を提示する企業へ転職するほうが生涯効用は高いはずであるが、推定結果はこの仮説と整合的ではない。もう一つは年齢を残された労働期間の代理変数であると解釈すれば、若年者に比較して時間選好率が高い高齢者は新規に人的資本投資を行うことをためらうと考えられ、離職確率は低下する。ただし、この分析では年齢がどの仮説を支持しているのかについては、識別不能である。また、年齢の二次項 AGE2 も統計的に有意な正值をとっている。推定結果を用いて計算すると、離転職確率は 50 歳前後で上昇に転じている。定年年齢を決定している企業は全産業・全企業規模で 93.4% に達し、そのうち 88.3% の企業は定年年齢を 60 歳以上に設定している（平成 4 年賃金労働時間等実態調査）。それにもかかわらず、50 歳前後で離転職確率が高まるということは、企業と労働者の間で（第一の職業生活の）定年年齢を弾力的に運用していることを支持しているのかもしれない。

次に学歴の効果を見ると、中卒者ダミーJHの推定パラメタは統計的に有意な正值をとり、短大卒者ダミーJCと大卒者ダミーUNIは統計的に有意な負値をとっている。各ダミー変数のレファレンスグループである高卒者に比べてどの程度離職確率が違うのかを計算してみると、男子の場合には中卒者で0.4％ポイントほど高く、短大卒者で1.0％ポイント、大卒者の場合で0.7％ポイントほど低いことがわかる。女子の場合には、短大卒が約1％ポイント、大卒が約2.5％ポイントほど中卒者や高卒者に比べて離職確率が低い。これまでの研究によれば高学歴者ほど企業特殊的人的資本蓄積が高く、勤続年数の賃金率に与える効果
は高学歴ほど高いことが示されており $ ^{9} $ 、この結果と整合的である。

勤続年数については、その推定パラメタは統計的に有意な負値をとっており、これは人的資本仮説やマッチング仮説で期待される結果と整合的である。勤続年数が一年長くなることによって男子では0.2%ほど、女子では0.4%ほど、それぞれ離職確率を低下させるインパクトを持っている。50歳から69歳のサンプルに限った推定結果でも負のパラメタを得たが、統計的に有意ではなかった。高齢者層サンプルで統計的に有意な推定パラメタが得られなかった理由としては、年齢との強い相関関係があり多重共線性が起きているためと考えられる。

職種による離転職確率の違いを見ると、ホワイトカラー職種ダミーの推定パラメタは統計的に有意な負値を、サービス従事職種ダミーの推定パラメタが統計的に有意な正值をとっている。この推定結果を用いて、各職種の離転職確率に対するマージナル効果を計算すると、ブルーカラー職種に比べてホワイトカラー職種の離転職確率は約0.4%ポイントほど低く、サービス従事職種では男子が約1.7%ポイント、女子が2.9%ポイントほど高い。職種による離職確率の効果は理論模型から先験的に得られなかったが、推定結果から次のような仮説が考えられる。職種による離転職確率の違いが人々の蓄積している人的資本の性質によって規定されていると考えるれば、サービス従事職種は企業特殊的人的資本の蓄積を要求されず、期待所得は労働市場での需給によって決定されるのかもしれない。一方、ホワイトカラー職種やブルーカラー職種は企業特殊的人的資本の蓄積が要求され、そのため同一企業に継続就業したほうが期待生涯所得は高くなる。

企業規模による離転職確率の違いは、一般的に考えられているように、大企業ほど離転職確率は低下することを推定結果は示している。その大きさは、100人未満企業に比べて100-999人規模企業では0.9%ほど離転職確率は低くなり、1000人以上規模企業では2%ほど低くなる。これまでにも、大企業ほど離転職確率は低くなる傾向が多くの研究によって示されており、本稿の分析結果と同じである。

配偶関係についてみると、男子の有配偶であることを示すダミーの推定パラメタは統計的に有意な負値をとっており、無配偶の人に比べて約1.4％ポイントほど離職確率が低くなることを示している。配偶関係のある男子の場合、家計における核所得者としての役割を担っており離職コストの負担が相対的に大きいと考えられる。ただし、そのインパクトは次に見る女子に比べてそれほど大きくはない。一方、女子の場合には推定されたパラメタが統計的に有意な正值をとり、無配偶の人に比べて約5.4％ほど離職確率は高くなる。女子
のライフサイクルを考えたとき、結婚や育児によって労働市場から退出するケースが多く、これを推定結果が反映したものと考えられる。

ところが50歳から69歳サンプルに限定した推定結果では、女子の推定パラメタが統計的に有意な正值をとっている。これは、この年齢階層に見られる特徴であり、「ダグラス=有沢の法則」と整合的ではない。夫である配偶者が労働市場から引退して女子が核所得者の役割を担っているとすれば、高齢有配偶女子の離職率は低いのかもしれない。この推定では核所得者の所得との関係や家計資産との関係を直接に検討しておらず、今後こうした説明変数を加えることによって上記の仮説が検討できるであろう。

また、パートタイマー労働者であることを示すダミー変数の推定パラメタが統計的に有意な正值をとっていることから、パートタイマーの場合には常用雇用者に比べて男子では約6%、女子では約5.4%、それぞれ離転職確率は高まる。

### 3.3 労働力化継続確率関数の推定結果

次に、労働力化継続確率関数を推定する。前職企業を離職した人だけのサンプルを用いて、転職に成功した人や職探しをしていて失業している人については0、労働市場から引退して人については1をとる、離散型変数を従属変数としている。説明変数は離職確率の推定の際に用いた変数に離職理由を示すダミー変数（自己都合による離職やその他の理由による離職は0を、会社都合による離職は1をとる）を加えている。推定式にこのダミー変数を加えた理由は、会社都合による離職した人の場合にはそれ以外の理由による人と比べて所得の必要度が高いかどうかをを検討するためである。推定結果は表2-5のとおりである。計測式自体の説明力は男子が0.346、女子が0.358となっている。

年齢の労働力化継続確率に与える影響を見ると、男女ともに推定パラメタは一次項が統計的に有意な正值をとり、二次項が統計的に有意な負値をとっている。年齢の加齢とともに労働力化継続確率は高まるが、ある年齢を過ぎると低下することを推定結果は示している。労働力化継続確率が低下しはじめる年齢を計測結果を用いて計算してみると男子では58歳、女子の場合には30歳以降はほぼ一定であった。

学歴の効果は、男女ともに短大卒ダミーや大卒ダミーが統計的に有意な負値をとっており、高学歴者ほど労働力化継続確率が低下することを示している。高卒者に比べて大卒者の継続確率は、男子が約1.3％ポイントほど、女子が約2.5％ポイントほど低くなる。

次に勤続年数の効果であるが、推定パラメタの符号は男女ともに統計的に有意な負値をとっており、勤続年数が長いほど労働力化継続確率は低下することを示している。労働力化を継続する確率は、男子の場合には勤続年数が一年長くなると0.1％ポイントほど低下し、
女子の場合には 0.7% ポイントほど低下する。勤続年数が長くなることで非労働力を選択する人が増える理由の一つは、勤続年数と相関を持つ退職金や年金の存在である。

職種の効果は、女子のホワイトカラー職種従事ダミーをのぞけば、統計的に有意なパラメタを得られなかった。女子のホワイトカラー職種に従事している人の場合、それ以外の職種に従事している人々に比べて約0.4%ポイント労働力化継続確率は低下することを示している。女子のホワイトカラー職種の多くは一般事務職であり、人的資本の蓄積は少ないと考えられる $ ^{10} $ 。このために、離職して職探しをしても得られる期待所得よりコストが高くつき、むしろ職探しをせずに引退する確率が高まると予想される。

企業規模の効果は、男子の1000人以上企業規模ダミーをのぞいて、統計的に有意なパラメタを得られなかった。男子1000人以上企業規模に就業していた人は1.5％ポイントほど労働力化継続確率が高い。

離職理由の違いによって労働力化継続確率が異なるかどうかを検討すると、男女ともに会社都合離職を示すダミー変数が統計的に有意な正の値をとっている。したがって、会社都合による離職者の場合、それ以外の理由による離職者に比べて、男子では約2.5％ポイント、女子では約15％ポイントほど、それぞれ労働力化継続確率は高くなる。この結果から、会社都合によって離職を余儀なくされた人々はそれ以外の理由によって離職を選択した人々よりも所得の必要性が高く、労働市場にとどまることを推定結果は示している。男子よりも女子の方がそのインパクトが高い結果については次の理由によると考えられる。すなわち、核所得者として所得の必要性の高い男子の場合には離職してもその理由を問わずに労働力を継続する必要性は高く、離職理由によるインパクトに大きな差はない。一方、女子の場合には自発的理由による離職はすぐの非労働力化を意味し、女子の会社都合による離職は男子に比べて経済的損失が大きい可能性がある。

男女で異なるインパクトを持つ変数は配偶関係があげられる。男子では有配偶であることを示すダミーの正值で統計的に有意ではない推定パラメタが得られたのに対して、女子の場合には統計的に有意な負値が得られた。これは、所得の必要性が高い男子にとっては配偶の有無に関わらず労働市場に留まるが、女子は配偶関係を持つと労働市場からの引退してしまうことを支持している。

最後に、パートタイマーであることを示すダミー変数の推定パラメタは男女ともに統計
的に有意な負値をとっている。

### 3.4 転職成功確率関数の推定結果

転職成功の確率にそれぞれの要因はどのような影響を持っているのだろうか。離職して労働市場に引き続き留まる人々に関して、転職に不成功で失業している場合には0、転職に成功している場合には1をとるダミー変数を従属変数として、転職成功確率関数を推定した。この推定結果は表2-6の通りであり、モデルの説明力は男子が0.404、女子が0.419と計算された。

年齢の転職確率に対するインパクトを見ると、推定パラメタは男女ともに一次項が統計的に有意な正值、二次項が統計的に有意な負値をとっていることから、若年から壮年にかけては加齢とともに転職成功確率は高まるが、高齢になるにしたがって低くなることを示している。50歳から69歳までのサンプルに限って推定した結果を見ると、年齢の一次項は統計的に有意な負値をとっており、全サンプルの推定結果と整合的である。年齢を一般的人的資本蓄積の代理指標であると考えれば、壮年までは人的資本蓄積が多いほど転職成功確率が大きくなることはもっともなことである。高齢になると人的資本蓄積が多いほど転職成功確率が小さくなるのは、蓄積した人的資本が減耗していくためと考えられる。また、年齢をライフサイクルにしたがう最低消費水準を示していると考えると、加齢によって留保賃金率が上がることで、よい条件の転職先が見つからないためとも解釈できる。

学歴の効果は、男女ともに短大卒ダミーも大卒ダミーも負値をとっており、高学歴者ほど転職成功確率が小さくなることを示している。ただし、50歳から60歳までのサンプルの推定結果では男子の短大卒ダミーと大卒ダミーが正值をとっており、高学歴者ほど転職成功確率は高い。これは、高学歴の高齢者が前職企業において経営・管理的な職種に就いていることが多く、転職に有利であるためと考えられる。

企業特殊的人的資本の蓄積は転職成功確率にどのような影響を与えるであろうか。その定義から、企業特殊的人的資本は転職先企業では役に立たない。したがって、前職企業に長期勤続した人ほど転職ごの賃金低下は大きく、転職成功確率は小さくなると考えられる。推定結果を見ると、前職企業の勤続年数の推定パラメタは統計的に有意な負値をとっており、上記の仮説が妥当していると考えられる。50歳から69歳サンプルの推定結果でも、この結論は変わらない。勤続年数のインパクトを計算すると、全年齢の推定結果では勤続が一年長くなると男子では0.1％ポイント、女子では0.7％ポイントほど転職成功確率が小さくなる。これに対して、50歳から69歳のサンプルの推定結果では転職成功確率へのインパクトが男子は0.3％ポイント、女子は1％ポイントに高まる。このことから、高齢者ほど企
業特殊的人的資本の蓄積による転職不成功確率へのインパクトが大きいと考えられる。

前職の職種や企業規模の転職成功確率に与える効果は、以下の例外を除いて、推定されたパラメタが統計的に有意ではない。例外とは、前職が1000人以上規模企業に勤めていた男子は転職成功確率が1.5％ポイント大きくなり、前職がホワイトカラー職種であった女子は4％ポイント小さくなることである。

離職理由が会社都合による人々の転職成功確率は、その他の理由によって離職した人々に比べて、男子のみ小さくなることが計測結果は示している。ただし、50歳から69歳までのサンプルを用いた推定結果は統計的に有意ではない。会社都合による離職者は事前に転職準備をしているわけではないから、その差が転職成功確率に影響しているものと思われる。一方、女子の推定結果は転職成功確率を高めることを示しているが、統計的に有意なパラメタをとっていない。

有配偶者であることは転職成功に対して男女で正反対の効果を持つことを推定結果は示している。すなわち、有配偶者であることは、無配偶者であることに比べて、男子では転職成功を約16%ポイント高める効果があり、女子では転職成功確率を約25%ポイント低くする効果がある。これは、有配偶男子が核所得者として所得必要度が高く留保賃金を引き下げて転職を急ぎ、有配偶女子の場合は配偶者がいる分だけ留保賃金の引き下げを渋るためと思われる。

最後に、パートタイマーであることを示すダミー変数は、統計的に有意な負値をとっている。常用雇用者に比べて男子では8%、女子では約3%ほど転職成功確率は低くなることを推定結果は示している。

### 3.5 シミュレーション $ ^{11} $

ここでは、全サンプルを用いた推定結果を用いてシミュレーションを行った。注目するのは、離職確率、労働力化継続確率、転職成功確率と、その結果として得られる失業確率それぞれに対する年齢と勤続の効果である。(1)式で見たように、前年まで就業（ここでは雇用就業）していた人が次の年に失業している確率は、離職確率、労働力化継続確率、転職不成功確率（=1-転職成功確率）の積としてあらわされる。

図 2-5-1 及び図 2-5-2 は、他の条件を一定として、年齢と勤続年数を変化させた時の失業確率を描いたものである。外生的な条件は、大学卒、ホワイトカラー職種、大企業勤務、
既婚者、常用雇用者としている。男子の特徴として、イ)年齢の加齢とともに失業確率は高まり、口)失業確率は60歳以降になって低下する、ハ)勤続年数が長くなるにしたがって失業確率は低下することがあげられる。イ)の原因は高齢者の離職確率と転職不成功確率が高いためである。この点については、高齢者雇用を積極的に活用しようという社会になれば改善する余地がある。また、口)の原因は60歳以降の労働力化継続確率が低下するからであるが、公的年金の支給開始年齢が65歳になることでこの確率は高まると予想される。ハ)の原因は勤続年数の長期化が定着率を高めているからである。企業特殊的人的資本をより体化している勤続年数の長い高齢者の労働力に占める割合が高まる高齢社会では、労働移動が減少するという意味で労働市場の柔軟性を阻害する一つの要因となる。

他方、女子の場合にはイ)男子に比べて失業確率が平均して高い、口)年齢による失業確率の違いは大きくない、ハ)勤続年数が長くなるほど失業確率は低下する、といった特徴がうかがえる。男子と違って失業確率の年齢間格差が小さいのは、男子に比べて離職後直ちに非労働力化を選択する人が多いからと考えられる。

勤続年数の失業確率に与える効果をもう少し考えてみよう。図2-6-1及び図2-6-2は前年まで就業していた企業を離職した人が失業プールに落ちる確率を示している。男子の場合には、イ)60歳までの失業確率は勤続年数が長くなるにしたがって上昇する、口)60歳以上の失業確率は勤続年数が長くなるにしたがって低下する、八)年齢の加齢にしたがって失業確率は上昇する、という特徴を持っている。勤続年数の長い人はより人的資本を体化させていると考えられ、その人たちが離職すると失業確率が高くなるということは社会的にみて大きな損失となる。前職までに培った技能や技術が転職後にも活かせるようなシステムがあれば、中途採用を中心として労働力再配分が機能することになると考えられる。

高齢者層の失業確率の改善にあたっては、特に転職成功確率を引き上げることが重要である。それには年齢や勤続年数が大きな影響を与えており、これら要因による失業確率への影響を改善することが望まれる。年齢要因についてはこれまでも年齢間のミスマッチ問題として指摘されているが、高齢社会においては企業が高齢者雇用を積極的に活用し需給バランスが改善される余地がある。しかし、勤続年数の要因についてはそれまで蓄積してきた人的資本が損失することで失業確率を高めることになる。高度な技能や技術を持つ人々の失業確率が高いということは社会的に大きな損失であり、そうした人々の活用を積極的に行うためにも職業教育の拡充が望まれる $ ^{12} $ 。
## 4 ．まとめと今後の課題

若年人口が減少する高齢社会においては、産業構造変化によるセクター間の労働力再配分がこれまでの若年労働力中心から中途採用中心に変化する可能性が強い。中途採用により労働力の再配分が行われる場合、転職者の蓄積していた技能や技術が転職先で活かせるかどうかがスムーズな労働移動の要になる。

本稿は、前年に雇用就業している人の離職確率、労働力化継続確率、転職成功確率について年齢や学歴、勤続年数がどのような影響を与えているかについて実証分析を行った。その結果、高齢で長期勤続者は離職確率が低く、転職成功確率が低いことが分かった。高齢社会の労働市場政策を考える上で、イ)離職確率の低い勤続年数の長い中高齢者が増えることから、セクター間の労働移動が減り労働力再配分機能を阻害する要因となりかねないこと、口)転職成功確率の低い中高齢者が増えることから、失業確率が高まること、ハ)特に人的資本蓄積の多い長期勤続者の転職成功確率が低くなることは潜在成長力の低下につながること、といった点が重要となろう。

ただし、本稿には残された課題が多くある。推定式には賃金率や家計に関する情報を加えていないといった問題がある。また、ここでは前年雇用就業者だった人の失業確率を計測したが、前年無業だった人については分析を行わなかったが、高齢社会にあっては企業による女子の活用も増えると考えられ、既婚女子の就業行動に関する分析が特に重要である。更に、職業教育によって高齢者の失業確率がどの程度改善するのかといった分析は今後の労働市場政策を考える上で重要であろう。
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表 2-1 一年前有業者だった人の失業化比率とその要因

失業化比率	離転職率	労働力化継続率	転職不成功率
昭和57年	昭和62年	平成2年	昭和57年	昭和62年	平成2年	昭和57年	昭和62年	平成2年	昭和57年	昭和62年	平成2年
男子計	1.53	2.09	1.63	5.09	6.87	6.15	81.78	91.33	90.11	36.84	33.29	29.32
15~24歳	3.07	5.08	3.45	12.17	18.30	15.40	86.09	95.00	95.61	29.29	29.22	23.44
25~34歳	1.16	1.45	1.12	4.89	6.81	6.63	95.95	99.05	99.05	24.82	21.54	17.09
35~44歳	0.74	0.84	0.63	2.58	3.96	3.46	94.62	98.96	98.94	30.33	21.52	18.33
45~54歳	0.84	1.00	0.76	2.45	3.60	2.94	89.42	97.57	98.33	38.46	28.47	26.19
55~59歳	2.69	5.35	3.25	7.09	9.32	7.48	76.84	93.23	85.39	49.32	61.59	50.83
60~64歳	5.30	7.16	4.15	11.41	13.39	9.53	66.47	80.22	77.02	69.91	66.67	56.52
65歳~	2.64	2.92	1.79	9.13	8.47	6.15	37.11	48.92	46.42	77.78	70.33	62.69
女子計	3.23	5.53	4.40	10.33	12.28	10.92	57.76	83.93	84.30	54.13	53.65	47.83
15~24歳	5.50	9.75	8.26	19.16	23.22	21.96	62.12	88.18	88.82	46.24	47.61	42.32
25~34歳	4.58	9.20	7.54	16.36	18.98	17.04	51.81	83.75	84.54	54.00	57.91	52.35
35~44歳	2.60	4.09	3.18	7.04	9.89	8.90	75.46	92.92	93.70	48.95	44.50	38.12
45~54歳	2.24	3.47	2.68	5.49	7.04	5.92	64.52	86.99	86.36	63.33	56.60	52.38
55~59歳	2.66	0.79	3.74	7.06	4.88	7.78	49.60	50.54	70.28	75.81	31.91	68.35
60~64歳	2.58	4.27	2.87	8.99	9.08	6.62	36.88	59.66	61.43	78.13	78.87	70.56
65歳~	1.11	2.39	1.57	7.59	7.45	5.86	16.85	37.86	34.57	86.67	84.62	77.42

資料出所：「就業構造基本統計調査」(総務庁統計局、各年)
表 2-2 使用した変数とその平均値

変 数	平均値
男子	女子
QUIT	離職確率	(%)	6.05	13.04
LF	労働力化継続確率	(%)	95.56	83.35
TURNOVER	転職成功率	(%)	4.35	6.11
AGE	年齢	年	41.94	39.99
AGE2	年齢の二次項	年	1758.96	1599.20
JH	中卒ダミー	(%)	24.13	22.41
JC	短大卒ダミー	(%)	6.22	17.91
UNI	大卒ダミー	(%)	21.68	6.22
TENUR	勤続年数(但し階級値)	年	13.65	8.09
JOB1	ホワイトカラーであることを示すダミー	(%)	46.32	60.86
JOB3	サービス従事職種であることを示すダミー	(%)	4.79	10.91
KIBO2	中規模企業(100-999人)であることを示すダミー	(%)	23.49	22.59
KIBO3	大規模企業(1000人以上)であることを示すダミー	(%)	20.48	15.05
HAIGU	有配偶であることを示すダミー	(%)	73.42	69.44
PART	パートタイマーであることを示すダミー	(%)	6.09	16.76
LAYOFF	非自発的離職であることを示すダミー	(%)	0.43	0.76
サンプルサイズ	68085	48543
表 2-3 理論的に考えられる推定パラメタの符号

離職確率	労働力化継続確率	転職成功確率
AGE	-(ライフサイクル仮説)	-(ライフサイクル仮説)	-(ライフサイクル仮説)
+/- (人的資本)	+/- (人的資本)	+/- (人的資本)
JH	+	+	+
JC	-	-	-
UNI	-	-	-
TENUR	-	?	-
JOB1	?	?	?
JOB3	?	?	?
KIBO2	-	?	+
KIBO3	-	?	+
HAIGU	-	-	-
PART	+	?	-
LAYOFF	+	+