Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
plan to reflect recommendations by the Council (Figure 3-7).

To find out more, visit the following address at the MLIT website: http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/point/sosei_point_mn_000003.html

Source) MLIT

The MLIT’s action plan is a “maintenance guide,” or a roadmap to maintenance engineering, that finalizes and visualizes the specific efforts it makes to help formulate facility-specific service life extension plans on those infrastructures that are managed by local governments, etc., as well as the central government, and thrust actions based on such plans.

The Ministry commits itself to a continuing policy of taking prioritized, planned actions to combat aging social infrastructures so as to get the concept of the management cycle come to firm stay nationwide and to carry forward the serious meaningfulness of the First Year of Social Capital Maintenance Activity and the relevant actions through the futures.

## 2 Getting Construction Works Executed Right, and Securing Manpower to Undertake Them

Contractors working to maintain, manage and upgrade social infrastructures require human resources to undertake these jobs. The MLIT works is at work to secure such human resources.

In May 2014, the Law Making Partial Amendments to the Construction Contractors Law, etc. took effect to update the Construction Contractors Law, the Law for Promoting Proper Tendering and Contracting for Public Works and other legislation with a view to ensuring correct execution of works, including maintenance, management and upgrade, securing human resources to undertake these jobs, prevent dumped order-taking and so on, pursuant to the Summary of Near-Term Actions to be Taken worked out in January 2014 at the Subcommittee on Basic Problems, Construction Workgroup, Industry Work Shop, Central Council on Construction Contracting Business and Infrastructure Development Council. This law has introduced anti-dumping as an additional concept of normalizing the practice of tendering and contracting for public works, dictating the submission of breakdowns of the bid amounts upon tendering and imposing obligations, such as requiring contractors' associations to secure and foster human resources and the Minister of Land, Infrastructure, Transport and Tourism to support them. The Law for Making Partial Amendments to the Law for Promoting Quality Assurance for Public Works effective in May 2014 also sets forth the mid- and long-term availability of human resources.
## (3) Number of employees

Data for 1975 to 1979 was cited from “Number of Employees and Number of Employers by Economic Activity” in the Cabinet Office’s Fiscal 1998 Annual Report on National Accounts (1990 Basis, 68SNA). Data for 1980 to 2009 was cited from “Number of Employees, Number of Employers and Number of Hours Worked by Economic Activity” in the Cabinet Office’s Fiscal 2009 Annual Report on National Accounts (2000 Basis, 93SNA).

## (4) Operating rate

For the manufacturing industries, operating rate index data out of “Indices of Industrial Production”, the Ministry of Economy, Trade and Industry(METI), was used. However, since only data in 1978 and after was available, the operating rate data for 1978 to 2009 was subjected to regression with business sentiment diffusion index data on the manufacturing industries in the Bank of Japan’s “Explanation of the Short-Term Economic Survey of Enterprises in Japan” to estimate the operating rates for 1975 to 1977 on the basis of the business sentiment diffusion index data.

For the nonmanufacturing industries, data from the METI’s “Indices of Tertiary Activity” was used. Since only data in 1988 and after was available, data for 1979 to 1987 was estimated using the same method as for the manufacturing industries.

## (5) Private capital stocks

Data on the real capital stocks of the manufacturing and nonmanufacturing industries in “Japan Industrial Productivity (JIP) Database 2013” by the Research Institute of Economy, Trade and Industry (RIETI), an incorporated administrative agency, has been used. Housing has been removed from data on the nonmanufacturing industries.

## (6) Social capital stocks

Data was cited from the Cabinet Office’s Japan’s Social Capital 2012. To keep the scope of data consistent with the data on the private capital stocks, data from all the 17 fields of social capital listed there has been converted to 2000 basis and further to calendar year values, excluding railways, public rental housing, water services, forestry and fisheries, school facilities, postal services and industrial water, according to Miyagawa, Kawasaki and Edamura (2013). Further, patterns of diminishing social capital efficiency (physical depletion, obsolescence and so on) have been set and the value of capital services derived from the future social capital estimated from these patterns has been converted to a present worth using a discount rate.

## [References]

Cabinet Office (2010): “Fiscal 2010 Annual Report on Japanese Economy and Public Finance”

Tsutomu Miyagawa, Kazuyasu Kawasaki, Kazuma Edamura (2013): “Review of the Productivity Effect of Social Capital,” RIETI Discussion Paper Series 13-J-071
## Annotation 2 Verifying the Welfare Effect of Social Capital

## Estimated Equation

Following Karaki et al. (2006), the following equation has been estimated (for the process in which the estimated equation has been derived, refer to Karaki et al. (2006):

$$ \ln R_{i}=a_{0}+a_{1}\ln I_{i}+a_{2}\ln t_{i}+a_{3}\ln g_{i}+a_{4}\ln N_{i}+\varepsilon_{i} $$

R = residential land price per unit area, I = disposable income, t = commuting expense, g = social capital,

N = urban size (number of employees)

Subscript i denotes the area.

The marginal utility ( $ R_{g} $ ) measured in terms of the land price of the social capital stock can be stated in an equation as:

$$ R_{g}\text{=}a_{3}\frac{R_{i}}{g_{i}} $$

Estimation results are summarized in the following table:

Table Estimation Results (Metropolitan Employment Area)

Range of social capital stocks	Social capital	Under the jurisdiction of MLIT	Living and disaster preparedness under the jurisdiction of MLIT
Estimation method	Instrumental variables method	Instrumental variables method	OLS
Constant term	-1.906	2.394	-6.221
(-1.726)	(1.660)	(-8.134) **
$ a_{1} $	1.822	0.302	2.065
(14.047) **	(1.168)	(17.906) **
$ a_{2} $	-1.317	-0.780	-0.122
(-4.760) **	(-5.822) **	(-2.112) *
$ a_{3} $	0.0330	0.142	0.123
(0.989)	(5.666) **	(7.012) **
$ a_{4} $	0.317	0.557	0.109
(7.904) **	(9.036) **	(5.764) **
adj. $ -\bar{R}^{2} $	0.505	0.459	0.639
Number of samples	919	919	919
Instrumental variable Note 3	Ratio of commuting to the central city	Ratio of commuting to a local municipality, central city dummy	-

(Notes) 1 The parentheses under the coefficient estimate enclose a t-value, which has been calculated using a robust White standard error against a non-uniform dispersion of the error term. 2 ** is significant with a significance level of 1%. * is significant with a significance level of 5%.

3 The variables listed on the “Instrumental variable” line are used as instrumental variables of the commuting expense.
Table Estimation Results (Micropolitan Employment Area)

Range of social capital stocks	Social capital	Under the jurisdiction of MLIT	Living and disaster preparedness under the jurisdiction of MLIT
Estimation method	Instrumental variables method	Instrumental variables method	OLS
Constant term	-1.767	-0.608	-0.703
(-1.418)	(-0.640)	(-0.719)
$ a_{1} $	1.029	1.384	1.492
(4.210) **	(9.305) **	(10.283) **
$ a_{2} $	-0.444	-0.152	-0.174
(-1.910)	(-2.456) *	(-3.424) **
$ a_{3} $	0.0215	0.125	0.0762
(0.218)	(3.260) **	(2.137) *
$ a_{4} $	0.546	0.0158	0.0192
(2.046) *	(0.244)	(0.308)
adj. $ -\bar{R}^{2} $	0.290	0.426	0.408
Number of samples	328	328	328
Instrumental variable Note 3	Ratio of commuting to the central city	Ratio of commuting to a local municipality, central city dummy	-

(Notes) 1 The parentheses under the coefficient estimate enclose a t-value, which has been calculated using a robust White standard error against a non-uniform dispersion of the error term. 2 ** is significant with a significance level of 1% and * is significant with a significance level of 5%.

3 The variables listed on the "Instrumental variable" line are used as instrumental variables of the commuting expense.

## 2 Data

The municipalities that have been analyzed are those included in Metropolitan Employment Areas (MEA) and Micropolitan Employment Areas (McEA) (one government-designated city and one special district in each area) based on the 2005 Metropolitan Employment Area Standard available from Center for Spatial Information Science, the University of Tokyo.

The residential land price is the municipal average of residential land prices from “Prefectural Land Price Survey.” The income is the municipal taxable income from the Ministry of Internal Affairs and Communications “Survey of the Status of Municipal Tax Imposition, etc.” divided by the permanent population. The prefectural social capital is the prefectural social capital stock from the Cabinet Office’s Japan’s Social Capital 2012 that is prorated among the municipalities according to a certain standard. Further, the urban size is the number of employees in a Metropolitan Employment Area calculated from the MIC’s “Population Census.” The amount of the commuting expense is based on the average commuting time calculated from the MIC’s “Housing and Land Survey” and the “Population Census.”

## [References]

Yoshitsugu Kanemoto, Kazuyuki Tokuoka (2002): “Japan’s Urban Area Setting Criteria,” Journal of Applied Regional Science, No.7, 1-15

Yoshihiro Karaki, Takashi Okuhara, Satoshi Tomari, Chisato Asahi, Tomoaki Nishihata (2006): “The Economic Effects of Public Capital Stock: Measuring Productivity Effects and Welfare Effects Through Urban Area Classification,” Report No. 68, Policy Research Institute for Land, Infrastructure, Transport and Tourism
## Annotation 3 Estimating the Effects of the Compactness of a City May Have Upon Administrative Spending

## (1) Estimation method

Regarding a municipality having a DID district, the following equation has been estimated using the number of residents (N), the population density of the DID district (Density), the area of the municipality (Square) and the time dummy (Dummy) as explaining variables and the amount of annual spending per resident (EXP/N) as an explained variable, in which a fixed effects model is used for estimation to allow for the municipality-specific severity:

$$ EXP/N=c+\alpha ln\left(N\right)+\beta ln\left(Density\right)+\gamma_{1}Square+\gamma_{2}Dummy+\varepsilon $$

The estimation has been carried out using data derived from the two periods of fiscal 2005 and fiscal 2010 available in the MIC’s “Regional Statistical Databases.”

## (2) Estimation results

Estimation results are summarized in the following table:

Constant term	Population (logarithm)	DID district population density (logarithm)	Area	Adj R²
Amount of annual spending per capita	2670.084*	-191.833*	-25.137*	0.003*	0.927

(Notes) 1 The time dummy is not shown here.

2 * is significant with a significance level of 1%.
## 第 4 章 労働力供給の長期展望

これまで労働力需給についての長期予測は、労働省をはじめ、さまざまな機関で行われてきた。しかし、そうした長期推計における問題点について比較・検討したものは数少ない。労働市場についての長期予測は不確実性が大きいことから、推計の前提、とくに将来の経済環境や政策の変化の織り込み方についての議論を深めることが必要となる。また、労働市場の長期予測に際しては、同じ就業でも、性別や年齢、雇用者と自营業との間の違いに、十分、配慮しなければならず、これは特に、就業率の変化が大きな高齢者や既婚女性について重要である。こうした観点から、以下では、労働モデルの概要について解説するとともに、労働市場の長期展望を行う際のいくつかの問題点に焦点を置き、それへの対応策を検討する。

### 1. 労働力長期展望の考え方

## (短期と長期予測の違い)

労働市場に限らず経済予測一般に共通する点として、短期の予測は需要面を主体に、また長期の予測は供給面を主体に行うという原則がある。これは短期の経済動向は主として景気循環によって規定される場合が多いが、長期には就業構造変化等の要因がより重要となるためである。

労働市場における長期予測の主要なポイントとしては、経済の潜在成長力の基本となる労働力供給の大きさがある。労働力供給の見通しは、人口と労働市場への参加率（労働力率）を組み合わせることで求められる。将来人口は、一定の前提の下で予測した出生率と生存確率とから推計される。国立社会保障・人口問題研究所が1997年1月に発表した将来人口推計によれば、1995年時点で1億2,557万人である日本の総人口は、2007年に1億2,778万人でピークに達し、以後、減少に転じることが予想されている。これは前回の1991年推計と比べて、その後の出生率の低下から、人口の減少幅や高齢者比率の高まりの見通しは、いっそう厳しいものとなっている（図4-1）。労働力人口は、過去20年間（1975年から1995年）まで、年率1.1%で増加してきた。しかし、この将来人口見通しを前提とすれば、2000年以降に人々の労働市場への参加の程度（労働力率）に変化がないとした場合、2025年まで年率0.55%減、さらにそれ以降、2050年までには年率1.14%減と、その落ち込みにいっそう拍車がかかることになる。

長期的な労働力供給の予測に際して、大きなカギとなるものは、将来の人口のうちのどれだけの比率が労働市場に参加するかを予測することである。この就業率は、男性の基幹労働者についてはほぼ安定しているが、女性や男性高齢者については、将来の経済環境の変化によって、大きく影響される。
図 4 - 1 新旧人口推計の比較

(出所) 国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来人口推計」

## (日本の就業パターンの特徴)

日本の労働市場の大きな特徴としては、女性の就業率がとくに子育て期に低く、明瞭なM字型パターンを描いていることである。また、高齢者の就業率が国際的にみても特に高いことが大きな特徴となっている。今後、子育て期の女性の就業率がどこまで上昇するか、また、現在の高齢者の高い就業率が将来とも維持されるかどうかが、労働力の長期予測を行う際の大きなポイントとなる。

まず、女性の平均した労働力率は、1975年の45.8%から1995年には50.0%へと着実に上昇しており、特に「25歳から29歳」の若年女性については、同期間中に42.5%から66.4%へと高まっている。こうした女性の労働力率の上昇には、1）未婚女性の就業率の上昇、2）育児期を含む既婚女性の就業率の高まり、3）平均した就業率の高い20歳代の未婚女性比率の高まり、等の三つの要因が働いている（図4-2）。これらの女性の就業率の高まりに共通した背景としては、その大学進学率（4年制）が1975年の12.5%から1995年の22.9%にまで高まったことがある。女性の大学進学率の上昇は、学齢期における20～24歳層の未婚率を直接的に高めるだけでなく、大学卒の女性にとってより良い就業機会を広げる。また、その専門分野も従来の女性向きの文学や教育から、法律や経済、および理工学科の比率も高まっている。こうした大学教育の量と質との両面から、男女間の労働の質の格差も急速に縮小している。

日本の労働市場のもうひとつの特徴として、すでに高い水準にある男性高齢者の労働力率が、最近になってさらに高まっていることが挙げられる。他のOECD諸国と同様に、日本でも1980年代半ばまでは高齢者の労働力率は次第に減少していく傾向にあったものの、1987年から1995年の間は、60歳から64歳の男性就業率は71.7%から74.9%へと上昇に転じ、また65歳以上の男性労働力率も35.6%から37.3%へと上昇した（図4-3）。こうした男性高齢者の労働力率が反転・上昇している背景には、1980年代以降、実質的な年金水準（年金給付・賃金比率）が横ばいとなっていることや、労働力需給の逼迫にともなう良好な就業機会が増えたことなどが大きく貢献したものと見られる。1994年に行われた年金制度改革では、2001年以降、65歳への支給開始年齢の段階的引き上げと、賃金スライドのネット賃金ベースへ
の改正など年金支給額の実質的な抑制が盛り込まれており、今後、60歳代の雇用労働力化が一層、強まっていくことが予想される。

図4-2 女性の未婚・既婚別の年齢別労働力率

(出所) 総務庁統計局「労働力調査年報」

図 4 - 3 男性高齢者の雇用労働力率の推移

(出所) 総務庁統計局「労働力調査年報」

(備考) 推計式は表 4 - 3 を参照
## 2 ．2050年までの労働力供給の展望

## (本長期推計の主要な特徴)

以下で行う労働力の長期予測は、従来の労働省他の予測と比べて以下のような特徴がある。第1に、従来の労働力の長期予測は、おおむね2010～2020年頃を最終年次としていたことに対し、ここでは1997年の厚生省将来人口予測（中位推計）を用いて、2050年までの長期予測を行ったことである。こうした長期の労働力予測を行うことのひとつのねらいは、これまで十分に考慮されていなかった、高齢化の進展のなかで公的年金等の財政見通しと労働力供給との整合性を図ることである。従来の公的年金の財政推計では、高齢化の最初のピークである2025年頃に主として注目していた。しかし、新人口推計では当初の見通しを大きく下回る出生率の低下により、高齢者比率は2050年まで急速に高まる様相が、より明確なものとなっている。この場合に、社会保险の被保険者数の動向が大きな力ギとなるが、その基礎となる労働力の見通しの前提がこれまで明確なものではなかった。こうした点を補うことが、本労働市場推計の大きな目的のひとつである。

第2に、将来の経済環境や社会政策の変化を、労働力供給の見通しに反映させることである。このひとつのメカニズムとして、実質賃金（税・社会保险料控除後）や稼動率等の経済変数を、性別・年齢階級別の労働力率の主たる説明変数とした。これは、長期的な税・社会保险料負担の増加が、労働力供給の抑制要因として働く効果の大きさを検討するためである。また、女性の就業に大きな影響を及ぼす保育所の整備などの政策変数の変化も考慮し、将来の保育所整備がいっそう進む「政策ケース」を設定した。なお、本章で用いた政策シミュレーションは、公的年金制度改革（第1章）とは別のものである。

第3に、とくに男性高齢者の就業行動に大きな影響を及ぼす公的年金制度改革の効果を明示的に捉えたことである。公的年金の給付水準の高まりは、それ自体の所得効果だけでなく、とくに60～64歳については、賃金水準の高まりに比例して支給制限が強まる在職老齢年金制度を通じて、高齢者の就業を抑制する効果をもっている。これが94年度制度改革による年金の支給開始年齢の60歳から64歳への段階的な引き上げによって、大きく軽減されることから、高齢者の労働力率が高まる効果をも織り込んだ。この場合、「基準ケース」では、1994年年金制度改正で決定された内容に基づいていることに対して、「政策ケース」では、いっそうの支給開始年齢の引き上げなど、追加的な制度改革を前提としている。

最後に、以上のような視点から、就業構造の変化を詳細に把握するため、従来の長期予測で行われたような性別や年齢だけでなく、さまざまな就業形態の違いによる将来の行動の変化を明示的に区別したことである。すなわち、大石（1995）で用いられた手法を、原則として踏襲し、従業上の地位別に、「農林自営業者」「非農林自営業者」「雇用者」の3つに分類し、それぞれについて性別と5歳毎の年齢階層別に推計を行った。さらに、女性雇用者については、就業と家事・育児との両立が就業の制約となり易い既婚女性と、そうでない未婚女性とを区別している。これらの具体的な推計方法は、以下の通りである。

## (自営業者数の推計方法)

男性の「農林自営業者」と「非農林自営業者」については、各々、5歳ごとの年齢階級別（15歳から19歳、20歳から24歳、…、70歳以上）に、5年前の就業者数に一定比率を乗じて算出するコーホート方式を用いている（表4-1）。これは、過去20年間の平均的な比率であり、これまでの自営業者の労働市場からの退出や雇用者へのシフトの過去のパターンを考慮したものである。また、女性自営業者（家族従業者を含む）については、一般に家族従業者として男性（夫）と一緒に働いている場合が多いため、
◆ 男子農林自営業者(JAxxyyM)

モデル採用値	推計期間平均
JA1519M(外生値)
JA2024M=JA1519M.-5×	2.00	2.04
JA2529M=JA2024M.-5×	1.00	1.04
JA3034M=JA2529M.-5×	1.00	0.95
JA3539M=JA3034M.-5×	1.00	0.94
JA4044M=JA3539M.-5×	1.00	0.91
JA4549M=JA4044M.-5×	1.00	0.93
JA5054M=JA4549M.-5×	1.00	0.94
JA5559M=JA5054M.-5×	1.00	0.97
JA6064M=JA5559M.-5×	1.00	1.03
JA6569M=JA6064M.-5×	1.00	0.88
JA70OVM=JA6569M.-5×	1.20	1.15

◆ 女子農林自営業者(JAxxxxF)

モデル採用値	推計期間平均
JA1519F	=	JA1519M ×	0.50
JA2024F	=	JA2024M ×	0.70
JA2529F	=	JA2529M ×	1.00
JA3034F	=	JA3034M ×	1.10
JA3539F	=	JA3539M ×	1.20
JA4044F	=	JA4044M ×	1.20
JA4549F	=	JA4549M ×	1.20
JA5054F	=	JA5054M ×	1.20
JA5559F	=	JA5559M ×	1.20
JA6064F	=	JA6064M ×	1.00
JA6569F	=	JA6569M ×	1.00
JA70OVF	=	JA70OVM×	0.80

◆ 男子非農林自営業者(JCxxyyM)

モデル採用値	推計期間平均
JC1519M	(外生値)
JC2024M	= JC1519M.-5 \times	3.00
JC2529M	= JC2024M.-5 \times	1.30
JC3034M	= JC2529M.-5 \times	1.20
JC3539M	= JC3034M.-5 \times	1.10
JC4044M	= JC3539M.-5 \times	1.00
JC4549M	= JC4044M.-5 \times	0.95
JC5054M	= JC4549M.-5 \times	0.90
JC5559M	= JC5054M.-5 \times	0.90
JC6064M	= JC5559M.-5 \times	0.90
JC6569M	= JC6064M.-5 \times	0.90
JC70OVM	= JC6569M.-5 \times	1.00

◆ 女子非農林自営業者(JCxxyF)

※ 推計期間は 1975 年から 1995 年までの 21 年間

モデル採用値	推計期間平均
JC1519F	=	JC1519M ×	0.60	0.53
JC2024F	=	JC2024M ×	0.75	0.69
JC2529F	=	JC2529M ×	1.00	0.94
JC3034F	=	JC3034M ×	1.00	1.11
JC3539F	=	JC3539M ×	1.00	1.12
JC4044F	=	JC4044M ×	1.00	1.05
JC4549F	=	JC4549M ×	1.00	1.00
JC5054F	=	JC5054M ×	1.00	0.98
JC5559F	=	JC5559M ×	1.00	0.96
JC6064F	=	JC6064M ×	0.90	0.90
JC6569F	=	JC6569M ×	0.90	0.82
JC70OVF	=	JC70OVM×	0.80	0.74

ここでは過去の実績データを用いて、男性自営業者の一定比率を仮定している。

もっとも、このように、自営業の就業者をコーホート方式で推計することには、以下のようなさまざまな制約を伴う。すなわち、1）過去の雇用者へのシフト率が将来の産業構造等の変化にもかかわらず一定とすること、2）雇用システムの流動化等から、とくに高齢者について、雇用契約よりも請負契約で働く自営業者が、将来、増える可能性を考慮していないこと、3）国民年金の給付水準の変化等の要因が、高齢の自営業者の労働供給に及ぼす影響について考慮していないこと、等である。もっとも、最後の点については、厚生年金等の報酬比例年金の場合と異なり、国民年金の給付水準は低いことや、それが就業の有無や賃金水準に関わりなく、年齢のみを唯一の要件として支給されること等から、公的年金の就業抑制効果は小さいと考えられる。

## (雇用者数の推計方法)

雇用者数については、性別・年齢階級毎の雇用労働力率（農林・非農林業自営業者数を除いた労働者数の15歳以上人口に対する比率）を推計し、これに基づいて算出している。なお、推計方法は最小二乘法に基づき、原則として1975～96年の年次データを用いた。まず、男性雇用労働者の「15歳～19歳」から「55歳～59歳」までの各年齢階層は、景気循環の過程で、その労働力率がほとんど変化しない基幹労働者であり、また、すでに高水準で頭打ちの状況にある。このため、上記の年齢階級の雇用労働力率には、近時点における実績値を、そのまま将来に適用することとした。

これに対して、60歳以上の男性雇用労働力率については、公的年金の影響を強く受けるため、消費者物価で実質化した「ネット賃金（税・社会保険料控除）」と実質年金受給額を主たる説明変数とするよう
な定式化を行っている。すなわち、年金受給額が多くなれば、所得効果により就業意欲が遅減する効果があり、とくに60～64歳層については、賃金増加に比例して年金給付額が減少することによる代替効果がこれに加わる。こうした公的年金給付の労働力供給に対する所得・代替効果とネット賃金の二つの変数で説明した高齢者の雇用労働力率の推計値は、1980年代後半期における就業率の高まりなど過去の実績値の推移をよく説明している（前掲図4－3）。この内、公的年金の水準は、1974年の「福祉元年」を契機に、大幅に向上したが、1980年代後半期以降はほぼ横ばいとなっている。これが、1980年代後半期の労働力需給逼迫による実質賃金水準の向上と合わさって、他の先進国には例の少ない高齢者の労働力率の引き上げをもたらしたことの大きな要因となったと見られる（表4－2）。

次に女性雇用者については、15歳から45歳までの5歳毎の年齢層を未婚・既婚別に分けて推計した(表4-3)。それ以上の年齢層については、サンプル数が少ないなどデータの制約上、両者を合わせて推計した。女性就業者を未婚と既婚とに分けるため、各年齢層毎の未婚率を大学進学率、初婚年齢、および5歳下の年齢層の婚姻率等から求めている。また、女性の平均初婚年齢は大学進学率から求められるが、これは女性の大学進学率の上昇に伴って女性の就業機会が拡大し、それが結婚の機会費用を高めることを通じて、初婚年齢を高めると見なされる。ここで女性就業に大きな影響を及ぼす女性の大学（4年制）進学率は、1990年代に入って急速に高まっており、また男性との差も傾向的に縮小している（図4-4）。

女性の雇用労働力率は、未婚・既婚別に基本的に同じ体系の推計式を用いて推計を行っている。ただし、未婚の若年層の女性については、労働力需給の変化を特に大きく受けることから、有効求人倍率を、また、既婚女性の雇用者としての就業には、子育ての制約要因が大きいことから、保育所在所率を、各々説明変数に追加して推計を行っている。

一般に、高齢女性の労働力率についても、公的年金の制度変更の影響を受けると考えられるが、有意な結果が得られなかったため本推計では除外している。推計結果からは、高齢女性の雇用就業は、男性労働者の場合とは異なり、公的年金水準の変化の影響をほとんど受けず、税・社会保险料を控除した実質賃金の動向に依存することが分かる。しかし、これはもっぱらこれまでの高齢女性のうち、厚生年金等の被用者年金の受給者が少なかったことによるものである。女性の雇用者としての社会進出にともなって、将来の高齢女性の就業行動は、男性により似たものとなると見られる。

現在の高年齢女性就業率については、男性の場合と異なり、公的年金給付がほとんど影響力を与えていないため、その説明変数からは除外した。しかし、今後の雇用者としての女性就業の拡大とその就業経験の長期化とから、公的年金制度の女性高齢者の労働力率に与える長期的な影響は大きくなるものと見込まれる。

表 4 - 2 男性高齢者の雇用労働力率の変化の寄与度

(单位：%)

60歲~64歲	65歲~69歲
變化幅	賃金要因	年金要因	變化幅	賃金要因	年金要因
1975~1985	-3.1	12.8	-16.8	-6.2	11.2	-21.2
1985~1995	8.4	23.4	-4.3	4.9	24.1	-6.4
表 4 - 3 推計式一覧

男性雇用労働力率	R-Square	実質賃金	厚生年金新規裁定額
60歳~64歳	0.57551	41.515 (5.5657)	-0.2382 (4.3617)
65歳~69歳	0.58257	26.044 (5.2527)	-0.2155 (5.9369)
70歳以上	0.52347	17.068 (5.2310)

女性雇用労働力率	R-Square	実質賃金	保育所在所率	進学率格差	有効求人倍率
未婚	15歳~19歳	0.49134	0.2627 (4.6135)	0.2242 (5.4439)
20歳~24歳	0.57692	0.5246 (5.5057)
25歳~29歳	0.86762	2.7249 (9.3087)	0.3318 (3.2423)
30歳~34歳	0.84947	3.0629 (9.7431)
35歳~39歳	0.80669	2.0485 (9.4145)
40歳~44歳	0.77926	1.1838 (8.6679)
既婚	15歳~19歳
20歳~24歳	0.74937	0.7080 (3.1958)	0.2828 (2.1418)
25歳~29歳	0.96261	1.1599 (5.5916)	1.2143 (9.8211)
30歳~34歳	0.93390	0.8264 (3.2626)	1.2228 (8.0990)
35歳~39歳	0.91798	1.0899 (3.5009)	1.2381 (6.6720)
40歳~44歳	0.92181	1.4987 (4.3917)	1.2392 (6.0923)
45歳~49歳	0.79772	3.2754 (9.1551)
50歳~54歳	0.86060	3.4097 (11.4300)
55歳~59歳	0.93903	3.4210 (18.0130)
60歳~64歳	0.92872	2.2482 (16.5720)
65歳~69歳	0.80529	1.7261 (9.3729)
70歳以上	0.72271	1.3021 (7.4654)

女性未婚率	R-Square	大学進学率	初婚年齡	5 年前未婚率
15 歳 ~ 19 歳
20 歳 ~ 24 歳	0.72455	0.4330 (1.6264)
25 歳 ~ 29 歳	0.95720	20.8390 (21.6940)
30 歳 ~ 34 歳	0.74866	0.3347 (7.1858)
35 歳 ~ 39 歳	0.64191	0.3880 (5.6102)
40 歳 ~ 44 歳	0.53881	0.3938 (4.5674)

女性初婚年龄	R-Square	男女大学進学率格差
0.91843	-0.1084 (15.4090)

※（）内は t 值、推計期間は 1975 年から 1996 年
図4-4 男女別4年制大学進学率の推移

## (失業者の推計方法)

以上のように、性別・年齢毎の将来の労働力人口を一本ではなく、その就業形態別に推計する場合に、失業者の取り扱いが問題となる。労働市場の不均衡を示す重要な指標としての失業率は、短期では労働供給側の行動を所与として、企業の雇用需要の変動から推計される。これに対して長期予測では、失業率は景気循環の過程での需給ギャップではなく、労働市場のミスマッチ等、より構造的なもの（例えば白石 1995）として捉えられる。ここでは産業別の労働市場の分析は行っていないため、1975～95年の性別・年齢階級別の平均失業率が、将来にわたってそのまま持続するという前提を用いた。

## (推計結果の概要)

60 歳以上の男性高齢者の将来の労働力率の水準は、以下の三つの要因に依存する。第1に、制度不变の前提の下で、雇用労働力率は年金水準の低迷と実質賃金水準の向上とから予測期間中を通じて緩やかな上昇基調を維持する。第2に、1994年制度改革で予定されている、公的年金の支給開始年齢の60～64歳への引き上げである。第3に、定年等の制約がなく相対的に高い就業率を維持する農林・非農林自营業の労働力全体に占める比率の趨勢的な低下は、平均的な労働力率の低下をもたらす要因となる(図4-5)。これらの諸種の要因を考慮した高齢者全体の労働力率は、94年年金制度変更の影響を除けば、緩やかな低下傾向を辿る。これをマクロ経済や公的年金財政の予測の前提としての労働市場における標準ケースとした。

次に、政策的な要因の影響として、とくに高齢者の労働力率は、今後、検討されている年金制度改革によって大きな影響を受ける。まず、94年改革では、60～64歳の基礎年金部分のみが漸次的に引き上げられることになっているが、これを報酬比例部分も合わせて引き上げるとした場合である。この場合、就業率の高まりはいっそう顕著なものとなり、そのピーク時には、現行の55～59歳層にほぼ匹敵する水準にまで高まる(図4-6)。次に、上記の改革に加えて、年金の支給開始年齢を94年制度改革のペースに合わせてそのまま70歳まで引き上げる場合を想定した。この場合、65～69歳の労働力率の上昇はいっ
図4-5 就業者（男女計）の構成比率の推移

図4-6 男性高齢者の労働力率の見通し

そう大幅なものとなる。高齢者の労働力供給の水準は、年金制度改革によって高まる場合の他は、緩やかな遅減傾向を辿るが、2030年頃を境に上昇に転じる。これは、それまで高齢者全体の就業率の押し下げ要因として働いていた自営業比率の低下がほぼ限度に到達するためである。

女性労働について、その年齢別労働力率は、30～34歳層を底とした「M字型カーブ」を描いている。
今後の女性労働力の動向を規定する要因としては、1）未婚・既婚女性の就業率の高まり、2）女性の初婚年齢の高まりと未婚比率の上昇、3）自営業比率の低下、等があげられる。なお、ここで20～49歳の女性の未婚比率は今後とも高まり、とくに女性の25～29歳の未婚率は、2050年までには現在の5割の水準がいっそう高まり、7割弱の水準まで高まると見込まれている（図4-7）。これらの要因に基づいて、2050年までの女性の労働力率の変化を推計すると、次第にM字曲線の底が浅くなる傾向が見通される（図4-8A）。30歳以上の年齢層で女性の就業率の上昇幅が必ずしも大きくないことは、子育ての就業制約の大きさと、そうした制約の比較的小さい自営業者の比率が傾向的に低下して行くことが影響している。これはとくに高齢女性の場合に大きく、60歳以上では現行の水準よりもむしろ低下する。しかし、こうした自営業比率低下の影響を除いた雇用者としての女性の就業率に注目すれば、一貫した上昇傾向が明らかとなる（図4-8B）。

以上のように、既婚女性の就業を抑制している大きな要因は、家事・育児と就業との両立の困難さである。このため、保育所のいっそうの充实を前提とした効率化ケースでは、20～44歳の既婚女性の労働力率は大きく上昇する。しかし、この場合でも、30～34歳層の女性の労働力率は25～29歳層と比べて大きく落ち込んでおり、北欧諸国のような「M字型パターン」が完全に解消するわけではない。このひとつの要因は制度的なものであり、仮に、原則として無給の日本の育児休業制度が、北欧のような長期の有給の育児休業制度に置き換わったとすれば、30歳前半期の非労働力人口の一部が休業者に代わり、それだけ子育て期の女性労働力率のいっそうの高まりが生じる可能性もある（後掲図4－8A，B）。

各年齢層における女性の就業率が長期的に上昇するにもかかわらず、全体としてみた場合の女性の労働力率は、1995年の50%から2050年の37.3%（効率化ケースでは41.1%）まで逆にゆるやかに遞減していくことが見込まれている。この一見矛盾するように見える現象は、相対的に労働力率の低い高齢者層へと女性の人口比率が大幅にシフトしていくことで説明される。また、中高年齢層で高い就業率の自営業比率が、長期的に低下することも影響している。このため、継続的に対人口比率が高まっていく女性高齢者の労働力を、有効活用できる方策を考えていくことが、21世紀にはますます重要な意味を持ってくる。

図4-7 女性の年齢別未婚比率の推移
図4-8A 女性の年齢別労働力率の見通し

図4 - 8B 女性の年齢別雇用労働力率の見通し

以上の結果、労働力人口は、標準ケースで2000年の6,666万人から2050年には4,250万人まで減少し、とくにその後半期ほど減少のスピードが速まる（表4-5）。この傾向は、例え公的年金制度のいっそうの改革や保育所の大幅な充実を考慮した「効率化ケース（表4-5）」でも基本的には同様であり、労働力人口の長期的な低下傾向は避けれない（図4-9、表4-6）。
表 4 - 4 労働市場将来推計の前提

標準ケース	効率化ケース
人口	国立社会保障・人口問題研究所「中位推計」	国立社会保障・人口問題研究所「中位推計」
厚生年金支給開始年齢	2001年から2013年にかけて60歳から65歳へ引き上げ	2001年から2028年にかけて60歳から70歳へ引き上げ
部分年金	満額の6割と想定	なし
保育所在所率	現状横ばい	中位推計の出生率と整合的な在所率を逆算
大学進学率	2020年で女性進学率が男性進学率の80%、以後横ばい	2020年で女性進学率が男性進学率の80%、以後横ばい

表 4 - 5 労働力人口の比較表

(单位: 万人, %)

労働力人口	伸び率	労働力率
2000	2025	2050	2000/1975	2025/2000	2050/2025	2000	2025	2050
労働力不変ケース	6,765	5,898	4,429	1.00	▲0.55	▲1.14	62.6	56.7	53.3
男女性	4,066	3,600	2,726	0.85	▲0.49	▲1.11	77.3	71.5	68.0
2,699	2,298	1.703	1.24	▲0.64	▲1.19	48.7	42.8	39.6
標準ケース	6,609	5,449	4,250	0.90	▲0.77	▲0.99	61.0	51.8	48.6
男女性	3,979	3,340	2,552	0.76	▲0.70	▲1.07	75.6	66.1	60.9
女女性	2,630	2,109	1,698	1.14	▲0.88	▲0.86	47.2	38.6	37.3
効率化ケース	6,616	5,795	4,585	0.91	▲0.53	▲0.93	61.0	55.1	52.4
男女性	3,979	3,477	2,702	0.76	▲0.54	▲1.00	75.6	68.8	64.5
女女性	2,636	2,319	1,883	1.15	▲0.51	▲0.83	47.3	42.5	41.4

※ 標準ケース：実質税・社会保险料控除後賃金上昇率 = 0.3%

※ 比較ケース：標準ケースに中位推計の出生率を満たす保育所在所率と厚生年金支給開始年齢引上げ効果を加えたもの
図4-9 労働力人口の見通し

## おわりに

労働市場の将来予測には多くの不確実性をともなうが、財政や社会保障の長期見通しの前提としてその必要性は大きい。このため、推計方法のさまざまな前提を明らかにして、十分な検討を行うことが必要である。この場合の重要なポイントとして、経済的な環境の変化や社会政策の効果を将来予測と結び付けて考えることである。この場合、高齢者の就業行動に大きな影響を及ぼすものは公的年金制度の改革である。1994年度の改革に加えて、年金支給開始年齢のいっそうの引き上げを前提とした場合、60～64歳と65～69歳の男性高齢者の就業率は、各々、その5歳前の階層の就業率に近い水準にまで高める効果がある。これは公的年金財政収支の改善にとって、被保険者数を増やす一方で受給者数を減らすという意味で、二重の大きな効果を有する。さらに、労働力供給の制約が経済成長の主たる抑制要因となる状況のもとでは、女性や男性高齢者の就業動向は大きな経済的な意味を有している。