Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
計方法が望ましいかという指針も存在しない。本章では、できる限り原フロー系列の情報を保持できるような調整を施した系列を作成することを目標にする。

フロー系列の調整方法については【補節1】に譲るが、基本的な考え方は次のようである。まず、今月15歳になった人口および今月死亡した人口に関しては、その情報を知ることができる（すなわち、先月と今月2ヶ月連続して調査された標本住戸の）各標本フロー数に「集計用乗率」を掛けた値の2倍を各々の推計フロー数とする。これは、人口年齢構成や死亡確率は、全標本住戸とその半数の標本住戸の間で大きな偏りがないと考えられるためである。

つづいて、かりに、転入・転出人口についても同様に考えて、先月と今月調査された標本からの復元数を2倍するとしてみよう。いま、このようにして推計したフロー数につき、 $ \tilde{O}_{-1}= $ 前月調査対象とならなかった者で今月なった者（新15歳＋転入者）の人数、

$ \tilde{O}= $ 前月調査対象となった者で今月ならなかった者（死亡者＋転出者）の人数、

と書く。このとき、$\tilde{O}_{-1}-\tilde{O}$ がネットでみた15歳以上人口増の推計値を示す。一方、全標本住戸から推計された15歳以上人口の今月推計値をL、前月の調査結果から推計された15歳以上人口の推計値を$L_{-1}$ とすれば、全標本から推計される15歳以上人口増は、$L-L_{-1}$ であるが、一般に$\tilde{O}_{-1}-\tilde{O}\neq L-L_{-1}$ である。すなわち、前月の全標本から推計される15歳人口（ストック）に、15歳以上に人口へのネットの推計フロー数を加えた値と、今月の全標本から推計される15歳以上人口（ストック）の値の間で乖離が生じる。そこで、$\varepsilon=(L-L_{-1})-(\tilde{O}_{-1}-\tilde{O})$ とし、この乖離$\varepsilon$ は、全標本住戸に関する人口移動状況に比して、推計フロー数を得る場合の（全標本住戸の半数の）標本住戸での人口移動状況が偏っているために生じたと解釈する。これは、15歳以上人口への出入りは、「新15歳」および「死亡者」と、人口の地域間移動（「転入」と「転出」）によって起こるが、フローデータから15歳以上人口への出入りを推計する場合の「偏り」は主に後者がもたらす（標本調査では人口の年齢構成よりも地域間移動についての方が誤差は大きい）と考えられるためである。この解釈にしたがって、$\varepsilon$ が正の場合にはそれを転入者に算入し、負の場合には転出者に算入する。

転入および転出者は、前述のように標本住戸を抽出する地域の住戸へ移入した者および住戸から移出した者である。この転入出数を日本全体について復元推計した場合に、それら人数は地域間の移動を行った人口数を意味すると解釈することが自然である（転入と転出のネット数が国内と国外とのネットの移動者数と解釈される）。すなわち、転入出者とは、
居住地移動のために前月または今月のどちらか一方の労働力状態が調査されなかった者であるが、実際には前月今月共にいずれかの労働力状態にあった者、すなわち労働力フローの推計対象となる者と考えられる（その一部には今月15歳になった者や、死亡した者も含まれるが、それはわずかであると推測される）。そこで、転入者については、その今月の労働力状態の条件付でみた前月労働力状態の分布が、継続調査標本の同じ状態分布に等しいとする。同じく、転出者については、その前月労働力状態の条件付でみた今月労働力状態の分布が、継続調査標本の同じ分布に等しいとする。このようにして、転入者はいずれかの前月労働力状態に割り振られ、転出者はいずれかの今月労働力状態に割り振られる。

なお、以上の推計の過程で、新たに15歳になった者、死亡者、居住地移動をした者、を除いた前月および今月の各労働力状態ストック推計数と整合的になるように、(全標本住戸の半数の標本住戸から得られる)前月と今月の双方の労働力状態が直接わかる標本人口の個票データを集計して求めた労働力フロー数を調整した。調整は、個票データを直接集計して得られる各労働力フロー数を、何倍かすることで、両者が整合的になるように行ったが、その場合に、個票データを直接集計したフロー数に掛けるパラメータ数が最小になるような（この場合には一意にパラメータ値が決まる）調整方法をとった。

### 5 -2-2. 年間労働力フローの推移

5-2-1 節のようにして求められた調整労働力フロー系列を基にして、年間の労働力フロー数を求めることにしよう。月次で推計した系列を年次に集計するのは、フローの中長期的変化に着目したいためである。推計された調整系列もその基となった原系列も、多くの労働力フロー数において強い季節性がみられる。年次データに集計することは、このような季節変動に伴う短期的変化を除去し、中長期的な変動傾向を明示することを目的とする。もちろん、季節変動を引き起こす要因自体を分析することも、労働移動のあり方を探る上で重要な情報を提供するかもしれない。また、統計的分析や時系列分析を行う場合にも、月次系列は有用である。さまざまな意味で月次データの分析は重要であるが、それは将来の課題とし、ここでは、最も基本的な観点から、1980年代以降の労働力フローの長期的推移を明らかとしておきたい。4
就業、失業、非労働力の3つの労働力状態を各々、E、U、Nと表記し、その状態間のフロー数を、たとえば就業から失業へのフロー（およびその数）をEUフローなどというようによぶ。年間労働力フローは、各月のフローの合計である。たとえば、年間EUフローは、各月のEUフローを\mathrm{EU}_{t}\left(t=1,2,\ldots,12\right)として、\sum_{t=1}^{12}\mathrm{EU}_{t}と定義される。すなわち、ある年に就業状態から失業状態への移行を経験した延べ人口数が年間EUフローであり、各月フローを年間で集計することで季節性などによる短期的変動を除去している。労働力フロー推計の対象となる人口は、前月と今月共に国内に在住し15歳以上であった人口である。前節で述べたフロー系列の調整方法は、全体の労働力フローと共に男女別のフローにも適用した。 $ ^{5} $

### 5 -2-2-1. 失業状態への流入出

1980 年代以降の労働力フロー動向を考えるとき、最も関心のもたれる点は、1990 年代に上昇した失業率との関連である。1980 年代の失業者数は、景気動向に応じて100 万人から150 万人程度の間を増減するが、一貫した増加傾向はみられない。しかし、1990 年代に入ると、300 万人以上にまで継続的に増加する。1990 年代の増加傾向は男性の方が顕著である。この間、労働力人口も増加しているが、失業者数の増加の方が大きいため、失業率に上昇トレンドが生じる。6

そこで、まず、失業状態への流入と流出のフロー動向からみることにしよう。図5-1には、EU、NU、UE、UNの各々の年間フロー数が示される。これらの労働力フローの変動をみると、1980年代と90年代では明らかに異なった傾向がある。そこで、労働力フローの変動の特徴を、「循環的変動」と「趨勢的変動」のどちらの要因が強いかによって区別してみることにしよう。図では、内閣府の景気基準日付によって、景気拡張期と景気後退期にあたる年を区別し、後者に影を付けて示している。これを参照すると、80年代には、図5-1の各フローは共通に、おおよそでみて、景気後退期に増加、拡張期に減少する傾向がある（ただし、1983年から86年にかけての景気拡張と後退は短いため、それほど増減
の傾向が明確ではない)。この間、各フローの平均水準が大きく変化したとは見受けられない。フローは、比較的安定した平均の周りを、好況、不況に応じて変動しているようにみえる。そのような変動傾向を「循環的変動」傾向と呼ぶことにすれば、1980年代のこれらのフローは、「循環的変動」を示す側面が強いということになる。

一方、1990 年代には、いずれのフロー数にも持続的に増加していく傾向がみられる。フローによっては、景気拡張期よりも後退期に、増加が加速しているようにみえるものもあるが、拡張期にも以前の水準まで下落することはない。全般に、フローの平均的な水準が、年ごとに増加していった影響が支配的であるとみることができる。そのような変動傾向を「趨勢的変動」傾向とすれば、90 年代にはこれらのフローには、「循環的変動」よりも「趨勢的変動」傾向が強く表れているといえる。以下では、このような「循環的変動」と「趨勢的変動」という観点に依拠しつつ、個々のフロー系列についてみていくことにしたい。7

EU フローは、1980 年代にはその初めの 200 万人程度から 250 万人を越えるまで増加している。1980 年代後半には一旦は 250 万人以下まで減少するが、1990 年代に入ると大きく増加して、1990 年代末には 500 万人近くまで達している。ただし、1990 年代には、EU フローと同時に、逆方向の UE フローも増加している。UE フローは、1990 年代に入ると増大し、1990 年代末には 450 万人近くまでになる。失業・就業の双方向のフローを比較すると、両者は 1980 年代にはおおよそ同じ水準で、景気に応じた「循環的変動」を示している。8 1990 年代には両者は「趨勢的」増加傾向が強くなるが、EU フローが UE フローを 50 万人程度、多い年には 90 万人以上、一貫して上回っており、これが失業ストックの増加と結びついている。

失業と非労働力間のフローは、失業と就業間のフローと同じ傾向を示しながら、それら
よりやや低い水準で推移している。1990年代の増加においては、UN フローが NU フローを 30 万人程度、多い年には 60 万人程度、上回る。このため、1990年代には、ネットで失業者の非労働力化が一貫してみられ、失業ストック増加を緩和しているが、その大きさはネットでみた就業から失業へのフローを下回っており、結果として失業者の増加がもたらされている。

すなわち、1990年代には、失業ストックへの流入と流出が同時に「趨勢的」に増加し、その意味で労働移動が「活発」になっているが、ネットでみると、就業・失業間のフローは失業を増加させる方向に、失業・非労働力間のフローは失業を減少させる方向に働いていたといえる。

図 5-1 に示した就業・失業間フローにつき、それらを男女別に示したものが図 5-2 である。EU、UE の両フローとも男性のほうが女性よりも多い。1990 年代に「趨勢的」に増大する傾向は両フローに共通である。1990 年代後半の増加傾向は、男性のフローが女性のフローに比べて加速している。しかし、ネットでの就業から失業へのフロー数は女性のほうが多い傾向にあり、この時期には、女性就業者は男性就業者に比して失業する数は少ないが、失業者が就業する数はさらに少ないという状況になっている。さらに、女性労働者が就業と失業状態を移動する程度の増加傾向は、既に1980 年代から始まっているとみることができる点も興味深い。すなわち、女性労働者の就業・失業間フローは 1980 年代以降「趨勢的変動」が支配的であるが、90 年代にはその増加傾向が高まったといえる。そのような傾向は男性労働者ではみられず、1980 年代には「循環的変動」、90 年代には「趨勢的変動」が重要な部分を占める。そのため、1980 年代末には、一旦、失業を経ての労働移動が男女間でほとんど差がなくなるまでになっている。しかし、1990 年代にはいると失業と就業間のフローは再び男性が上回るようになる。

図 5-3 には男女別の失業と非労働力間のフローが示されている。どちらの方向へのフローも女性のほうが男性よりも大幅に多い。いずれのフローも、やはり 1980 年代には「循環的変動」傾向が、90 年代には「趨勢的変動」傾向が強い。90 年代には、男女とも同じ程度の上昇トレンドを示しながら増加している。

ネットでみた失業者の非労働力化は、1980年代には女性失業者よりも男性失業者のほうが多かった。しかし、この状況は1990年代には一変し、女性失業者の非労働力へのフローは急速に増加する。程度の差はあるが、90年代は男性でもネットでみた失業者の非労働力化が拡大している。これは、（とくに女性について）いわゆる「求職意欲喪失効果」が失業
増加を抑制するという現象が、90年代においても存在していたとも解釈できる。 $ ^{9} $ しかし、「求職意欲喪失効果」は、失業者が一方的に非労働力化するように働いているのではない。図5-3が示すように、90年代はNUフロー数も大幅に増加している。失業状態からの退出と共に、失業者というかたちでの労働市場への参入も増加しているのである。したがって、「求職意欲喪失効果」とは、ネットでみた場合にのみ当てはまるものであるといえる。

### 5 -2-2-2. 就業・非労働力状態間の移動

就業状態と非労働力状態間のフローを示したものが図5-4である。これらの労働力フローには、失業への流入出のような1990年代にみられる「趨勢的」増加傾向はない。ENフローには、「趨勢的変動」はみられないが、景気とも明確な関係を持って変動しているともいえない。1100万人程度のその平均水準のまわりを上下100万人強の幅を持って変動している。NEフローも、全般には景気との関係はそれほど明確ではないが、1980年代後半の拡張期については急速に拡大し、その後の後退期に急速に減少するという特徴がみられる。1980年代以降、ENフローはNEフローを一貫して上回っており、非労働力の労働力化(ただし入職というかたちでの)が進んでいる。

ここで注目できるのは、失業と就業間のフロー数に比べた、非労働力と就業間のフロー数の多さである。非労働力から直接就職する人口（EN フロー）は、平均すると1100万人程度であるが、失業から就業する人口は1990年代末のもっとも多い時期でも450万人程度、1980年代には250万人前後である。就業者の多数は非労働力から就業する者である。これは、就業状態からの流出についても当てはまる。就業からの退出の多くは、失業ではなく非労働力化という形態をとっている。

就業と非労働力間のフロー数を男女別に示した図5-5をみると、NE、ENフローとも大部分は女性のフローであることが分かる。男性については、就業・非労働力間と就業・失業間のフロー数の差は女性ほど顕著ではない。男性についても、前者が後者を上回っているが、その差は、男性の就業・失業間フロー数が増加した近年には縮小している。1990年
代末には、男性の NE フロー数は UE フロー数を100万人上回る程度まで縮小し、EN フロー数と EU フロー数の差は100万人以下にまでなっている。しかし、男性であっても、就業へのフローは、非労働力との間のフローが重要であることに変わりはない。なお、1980年代以降を通じて、女性の就業・非労働力間のフローは緩やかに低下し、男性には、逆に緩やかに上昇する傾向がみられる。これらの傾向は、図5-5の全体でのフローにおいては、互いに相殺されていたために、「趨勢的変動」が観測できなかったが、男女別にみれば、緩やかではあるが、「趨勢的」に変化しているといえる。

以上の労働力フローデータによる労働移動の推計結果をまとめると、次のようになる。

1. 失業と非失業（就業・非労働力）間のフローは、1980年代には「循環的」に変動していたが、90年代に「趨勢的」に増加した。さらに、90年代には、ネットでみると、失業から就業へのネットフローと、失業から非労働力へのネットフローがみられるが、前者の拡大が大きいことが失業者を増加させている。1990年代の失業から非労働力へのネットフローの増加は、とくに女性失業者で目立っている。

2. また、時期に関わらず就業状態との間の労働移動は、量的にみて、失業状態との間よりも非労働力状態間とのフローが重要である。 $ ^{10} $ この傾向は特に女性で顕著であるが、男性についても就業・非労働力間フローは就業・失業間フローと等しいかそれ以上に重要である。

3. さらに、就業・非労働力間のフローには、1980年代と90年代の変動傾向が大きく異なるという他の労働力フローにみられた特徴はない。就業・非労働力間フローは、緩やかではあるが、男性で増加、女性で減少するという「趨勢的」変動がみられる。

### 5 -2-3. 労働力状態間の推移確率

労働力フローの研究では、「推移確率」という概念が用いられることが多い。推移確率は、前期に就業、失業、非労働力の状態にあった人口各々について、今期にいずれかの状態にある人口の各比率である。たとえば、就業状態から失業状態への推移確率は、前期の就業者に占める、前期に就業者で今期に失業者であるの比率として定義される。すなわち、かりに就業者を同条件とみなした場合に、今期に失業する確率（ないし頻度）を表してい
ると解釈できる。以下では、たとえば就業者が失業者になる推移確率を EU 確率などとよぶことにしよう。

5-2-2 節に引き続き、本小節でも、年間労働力フローに関する分析を行うため、ここで年間労働力フローについての推移確率を次のように定義しよう。たとえば、年間の EU 確率を、

と定義する。分子は5-2-2節でみた年間EUフロー数である（添え字のtは月を示す）。分母の $ E_{t} $ は第t月の月初就業者ストック数である。ストックを年間で合計する分母は、各月の就業者を異なった標本とみなすことに対応している。この年間EUフロー確率は、年間の月当り平均就業者数に対する、月当り平均EUフロー数の比率をみることで、短期的な変動（主に季節変動）の影響を取り除くことを目的とするものである。その他の労働力フローの推移確率についても同様に定義する。 $ ^{11} $

図 5-6 には、男女別にみた（EE、UU、NN を除く）各推移確率が示されている。まず、図の左に示す失業状態への推移確率、EU 確率および NU 確率からみてみよう。男女とも EU 確率は EU フローが急拡大した 1990 年代に、「趨勢的」上昇を示す。男性の EU 確率は 1990 年代初めの 0.3%から 1990 年代末には 0.6%に、女性は 0.4%から 0.7%に上昇する。NU 確率も同様に 1990 年代に上昇している。上昇の程度でみると、とくに男性 NU 確率の上昇が顕著で、1990 年代初めの 0.6%から 2000 年には 1%を超えるまでに上昇する。第 3 節での年齢階級別の推移確率の推計結果にみるように、この NU 確率上昇には新規学卒者の失業が大きく関わっていると考えられる。以上から、1990 年代の失業状態へのフロー数の「趨勢的」な増加は、主として失業する確率が「趨勢的」に高まったことによって、ことがわかる。

つづいて図 5-6 の中央に示す失業状態からの流出確率、UE 確率、UN 確率についてみよう。男性の UE 確率は 1990 年代半ばから低下している。この低下は、「趨勢的」という
よりは、それ以前の13％前後から10％強に平均水準が低下したとみることができる。

先に 1990 年代には男性の UE フロー数が EU フロー数と共に「趨勢的」に増大していることをみた。しかし、それは失業者ストック数が「趨勢的」に増加していることが原因で、失業から就業する確率自体はむしろ低下している。そのため、失業者が就業するフロー数が増大していても、失業者を個々にみれば、失業者が就職先をみつけることは難しくなっている。

一方、女性の UE 確率の傾向は多少異なっている。女性の UE 確率は 1980 年代の 10 年間に 14% から 18% 程度まで上昇し、1990 年代には再び 80 年代初めと同じかやや低い水準まで下落している。女性については、1990 年代の UE フロー数のトレンドは失業者ストックの増加がもたらしたものである点は男性と共通だが、推移確率でみると、女性失業者の「就職しやすさ」は、1980 年代初めの景気後退期と 90 年代末の後退期とで、大きな差はないとみることができる。

男性の UN 確率は 1980 年代半ば以降 7% 前後で安定した平均の回りを変動している。一方、女性労働者の UN 確率は 1980 年代初めの 20% を超える水準から 90 年代末の 15% まで「趨勢的」に低下する傾向がみられる。男性に比べればまだ高いが、女性失業者の非労働力化による退出傾向は低まりつつある。5-2-2 節では、労働力フロー数によって、90 年代に女性失業者の「求職意欲喪失効果」が高まっていることをみたが、これは失業者数自体が増加したためであって、個々の労働者についてみれば、失業者の労働市場への定着傾向は逆に高まっている。

なお、「趨勢的」に低下する女性の UN 確率を除いては、失業状態からの流出確率には、「循環的」か「趨勢的」か、ということで言えば、「循環的変動」の側面の方がみられるということになるが、景気との関係は、それほど明確なものではない。

最後に、就業状態と非労働力状態間の推移確率について図 5-6 の右図によってみておこう。男性の EN 確率は、女性に比べて著しく低く、変動も小さい。1990 年代においても景気動向に関わらず安定しているといえる。男性の NE 確率は 1980 年代末の好況期に高まったことと比べると 1990 年代には低下したといえるが、1980 年代全般でみれば、その水準は 1990 年代と大きく異なっていない。1990 年代にも比較的安定して推移している。

女性に関しては、EN、NE 確率とも、1980 年代から緩やかに低下する傾向を示している。このため、両確率とも 1980 年代初めの 3% 程度から 1990 年代末には 2.5% 以下となっている。このような「趨勢的」低下は、女性の就業・非労働力間移動頻度が低下している
ことを意味している。女性の EN、NE 確率についても、男性と同様に「循環的変動」傾向ははっきりしたものではない。1990 年代には、女性の就業・非労働力間フローが、緩やかに減少していることをみたが、これは推移確率が低下しつつあることに呼応している。推移確率についての本小節の主要な結果は次のようにまとめられる。

1 1990 年代の就業および非労働力から失業へのフローの増加は、両状態から失業する確率が高まったことによる。

2 1990 年代の失業から非失業（就業および非労働力）へのフロー数の増加は失業者数が増加したことが原因であり、（とくに男性に顕著に）失業者が就業する確率は、その逆に低下している。

ているが、男性にはそのような傾向はみられず、むしろ「安定」しているといえる。なお、以上の第5-2節の主要な実証結果には、中田[2002]による「労働白書」の調整フロー系列を基に加工した労働カフローと推移確率を用いた分析によって、既に指摘されていることが多い。しかし、ストックデータとフローデータの整合性を確保するように調整した系列について、調整の仕方を異にする「労働白書」とわれわれの調整系列が、労働カフローの近年の変遷に関する主要な傾向について、ほぼ同様の結果をもたらすことが確認できたことは、今後の労働カフローデータを用いた分析にとって重要であろう。

### 5 -3. 労働力フローの詳細分析

前節では、1980 年代以降の約 20 年間の長期にわたって、労働力フローの集計レベルでみた動向を概観した。本節では、とくに近年の動向に留意しつつ、労働力フローの動向を年齢別、産業別、企業規模別、従業上の地位別など、労働者や企業の属性ごとにみた推移確率の観点から、より細かく分析する。これによって、前節で見た推移確率の変化が、どのような属性の労働力フローの推移確率の変化によってもたらされたのかを考察する。ただし、細分化した場合にはデータ数が少なくなるため、月次データを用いれば個々のフロー数や推移確率の信頼性が低下する。したがって、以下では断りのない限り、5-2-3 節で定義された年間の推移確率を分析対象とする。さらに、細分化したデータを用いて調整フロー系列を作成することは困難であることから、原フローデータを用いて計算がなされている点に注意されたい。
労働者の年齢と推移確率の関係については、わが国を代表する「労働力調査」にもとづくフロー研究である日本経済調査協議会[1985]においても「今後の課題」とされたもので、検討に値するものと思われる。年齢階級別に労働力フローをみる場合に、注目すべきポイントとしては、(1)若年労働市場の動向、(2)育児期前後の女性の労働力化、(3)高齢者の就業動向、(4)中高年のリストラと再就職難、等が挙げられる。これらはすべて、わが国の就業構造に影響を与える重要な要因である。

産業や企業規模別に見た労働力フローも、昨今の失業問題を考える上で重要な視点を与えるだろう。1997年から2001年にかけて、著しく就業者を減少させた産業が建設業と製造業であった。就業者数の純減は、建設業では38万人、製造業では161万人に達した。これら両産業の雇用減少の背景は明らかであるように思われる。建設業については、公共事業の縮小と深刻な不良債権問題が背後にある。製造業では、激化する国際競争とグローバル化に伴う産業の空洞化が主因と考えられる。問題は、雇用が減少した建設業と製造業で多い生産工程・労務作業者は、他産業への移動性向が低いことである。とりわけ建設業は、これまで「雇用の受け皿」としての役割を果たしてきており、建設業における雇用吸収機能の低下は、失業率の上昇に直結するという見解がある。「雇用の受け皿」という点については、中小企業も同様である。太田・玄田[1999]は、就業状態に関するストックデータをVARモデルで推定し、中小企業の雇用減少は大企業の雇用減少に比べて失業に結びつきやすいことを明らかにした上で、1998年以降の金融不安が中小企業部門を直撃したことが、失業率急上昇の背景にあると分析している。本節では、企業規模間の失業確率の違いとその動向について、フローデータを用いて明らかにする。

以下では、合計9つの推移確率を吟味するが、便宜上、就業状態からの移動、失業状態からの移動、非労働力状態からの移動の3つに分類して順番に説明する。なお、年齢階級別の分析では、1980年、1990年、2000年の3時点の比較を行う。データから、年齢を1年刻みで把握することは可能であるが、サンプル数を確保するために、15～19歳、20～24歳、25～29歳、30～34歳、35～39歳、40～44歳、45～49歳、50～54歳、55-59歳、60-64歳、65歳以上の11のグループに分けて推移確率を計算することにした。

### 5 -3-1. 就業からの推移確率

### 5 -3-1-1. EE 確率

最初に、就業から就業への推移確率（EE確率）を検討しよう。図5-7-Aは男女計のEE
確率を示しているが、明らかに EE 確率は逆 U 字型になっている。すなわち、若年と高齢者で就業継続率が低い。この 20 年でとくに顕著なのは、若年の就業継続率が大幅に低下したことである。1980 年の EE 確率は 15～19 歳で 93.7% であったが、2000 年には 89.3% まで低下した。20～24 歳でも、97.6% が 96.4% に下落した。

図 5-7-B は男性の、図 5-7-C は女性の EE 確率を示している。図から明らかなように、男女で形状がやや異なる。男性の場合は、典型的な逆 U 字型であり、30 歳代前半から 50 歳代後半まで高原状態になる。女性の場合には、全体的に男性よりも数値が低い上に、年齢については M 字型となっている。すなわち、20 歳代でピークをもち、一度下落した後に再び上昇する。そして、40 歳代から 50 歳代に再びピークとなり、その後は急速に下落する。M 字型が生じるのは、多数の女性が結婚や育児のために退職するためである。

時系列的な観察から、若年の就業継続率の低下は、性別を問わず当てはまることがわかる。男女計でみれば、30歳代から40歳代後半までは、EE確率はほとんど変化がないが、50歳代以降の就業継続率はこの20年でわずかながら上昇している。ところが、男性と女性では大きく事情は異なる。男性では、55～59歳を除くすべての年齢階級でEE確率は下落している。しかも、EE確率のピークは1990年には45～49歳であったところが、2000年には35～39歳に早期化している。これらの傾向は、中高年を対象としたリストラによるものである可能性が高い。55～59歳のEE確率の上昇については、定年延長の影響が考えられる。

他方、女性の30歳代以上層については、この20年間で着実に就業継続率が高まっている。既就業の20歳代後半以上の女性は、より長く労働市場にとどまるようになったと考えられる。図5-7-Cを仔細に観察すれば、EE確率の最初のピークをもたらす年齢が、この20年で高まっていることがわかる。これはおそらく、結婚年齢の上昇によって、20歳代後半の女性の定着性が上昇したためではないかと思われる。しかも、M字の底は上昇しており、結婚・出産が継続就業に与える効果が小さくなっている。

### 5 -3-1-2. EU 確率

図 5-8-A、5-8-B、5-8-C には、それぞれ男女計、男性、女性についての就業から失業への推移確率（EU 確率）が示されている。図からわかるように、EU 確率は若年で高く中高年では低い傾向が見られる。ただし、60～64 歳の推移確率は小さな山を形成している。これは、定年後の再就職のために職探しを行う労働者が多いことを反映している。事実、女
性よりも男性ではっきりした山が見出される。全体としては、年齢階級別失業率の形状に類似しているといえる。

EU 確率は 1990 年以降、大幅に上昇している。これは男女ともに共通している。この点は、第 5-2 節で見た通りである。さらに、これらの図は、上昇幅の年齢間の格差は大きく、とりわけ以前から確率の高い年齢層、すなわち若年と 60～64 歳層で大きな上昇が観察されることを示している。EE 確率が 60 歳代男性で低下傾向にあることを考え合わせれば、定年後の再雇用が 60 歳代前半層の失業を抑止している傾向は見受けられない。

年齢階級別 EU 確率の推移を年次で示したのが図 5-9-A、5-9-B、5-9-C にある。この図から、若年層の EU 確率がいかに上昇しているかがわかる。他方、30 歳代から 50 歳代までの年齢層では比較的安定した動きを示している。このような若年と中高年のコントラストは、とくに男性で著しい。これは、日本企業の特徴である男性中高年の著しい定着性を反映しているものと推測される。

リストラの対象となりやすい世代でもないのに、若年層で EU 確率が急上昇している原因は何であろうか。このような現象を解釈する際に有用となる概念が「世代効果」である。「世代効果」とは次のようなことを言う。不況期には、企業が新規学卒者の求人を減少させるが、そのことは学卒者にとって自分の希望通りの仕事を発見する可能性が低くなることを意味する。よって、たまたま不況期に学校を卒業した「世代」では、不満足な仕事に就く人が多くなる。そうなると、彼らは不満を抱えているがために、将来離職する可能性が高まり、離職率を引き上げる。逆に、好況期に学校を卒業した「世代」は、自分の満足のいく仕事に遭遇する確率が高まるので、将来転職のために仕事をやめる必要が少なくなる。生まれ年によって、労働市場において有利になったり不利になったりすることを強調するために「世代効果」と呼ぶ。もしもこれが事実ならば、不況が長期化すると、労働需要が回復しないのに若年離職率が上昇するという現象が生じる。太田[1999、2000]では、このような効果が実際に存在すること、そして1990年代における若年離職率上昇のかなりの部分がこの効果によって説明できることを、データを用いて確認している。 $ ^{12} $ もしも、離職率に関して「世代効果」が見られるならば、失業確率にも効果がみられても不思議ではない。【補節2】では、ここで得られた年齢階級別 EU 確率を被説明変数とした実証分析を行い、若年層の EU 確率は中高年層の EU 確率に比べて過去における労働市場の需給バ
ランスの影響を受けやすいことを示している。この結果に対する一つの解釈は、若年層に世代効果が顕著に表れているというものである。

次に、前月に就業していた労働者の従業上の地位、所属産業、および企業規模が、EU確率にどのような影響を与えているかを探る。

図 5-10-A、5-10-B、5-10-C には、従業上の地位別にみた失業確率（EU 確率）の推移が示されている。わかりやすくするために、図では3年毎の平均がプロットされている。男女計を見ると、臨時や日雇の形態の失業確率が他を圧して高いことがわかる。それに続いて、常用雇用、自营業主（雇用者なし）などとなり、家族従業者、会社役員、自营業主（雇用者あり）がほぼ同じ水準となっている。臨時・日雇の失業確率と他の失業確率の差は、女性よりも男性で際立っている。

基本的に、臨時・日雇が高く、常用雇用が低く、さらに低いのが自営（雇用者あり）という構図は安定的であるが、雇用者をもたない自営の EU 確率の悪化が顕著であり、とくに男性では常用雇用とほとんど差がなくなってきている。自営業の廃業は 1990 年代に加速しているが、それが失業率を高めるひとつの要因になっているようである。日雇の増加率の高さは、後でみるように建設業の不振によるものと考えられる。臨時の増加率が低いのは、常用の代替があるためであろう。

図 5-11-A、5-11-B、5-11-C は、前月雇用者の産業別に見た失業確率を示している（ただし前月雇用者にデータを限っている）。男女計でもっとも失業確率が高い産業は建設業（0.85%）と卸売・小売業、飲食店（0.81%）であった。最近では、これに運輸・通信業（0.67%）、サービス業（0.58%）、製造業（0.53%）、金融・保険業（0.48%）が続いているが、1980 年代後半には運輸・通信業、サービス業、製造業、金融・保険業には格差がほとんどなかったことを考えれば、産業による開きはかなり拡大している。このような傾向は、女性よりも男性で顕著である。

建設業の EU 確率の急上昇は、日本の労働市場に大きなインパクトをもたらす。第 1 に、日本では建設業就業者のシェアが高く、他国よりも建設業の不振によって労働者が影響を被りやすい産業構造になっている。第 2 に、建設業就業者のうち、とくに建設作業者は職種的に他産業への移動が容易ではない。よって、業種全体が不況の影響を被れば、建設業からの失業者は失業状態から離脱することが困難になる。その結果、失業期間が長期化し、
失業率を高める要因となる。第3に、最近の建設業におけるEU確率の上昇は、不良債権問題と財政難による公共事業の抑制という構造的要因によるところが大きいために、効果的な抑制策がとりにくいということがある。

同じく前月雇用者の企業規模別に見た失業確率が図5-12-A、5-12-B、5-12-Cにある（ただし前月雇用者のみ）。所属していた企業の規模が大きいほど失業確率は小さくなる傾向がある。規模間の雇用安定度の格差は、女性よりも男性ではっきりと見られる。また、規模間の失業確率格差はとくに男性で拡大しているようである。たとえば、従業員数2～4人のEU確率は1989～91年で0.58%であったが、従業員数1000人以上では0.15%であった。それが、1998～2000年では前者が0.92%、後者が0.29%となっており、格差の拡大は歴然としている。すなわち、産業間格差のみならず、規模間格差も（こと男性で）拡大した。

### 5 -3-1-3. EN 確率

図 5-13-A、5-13-B、5-13-C には、就業から非労働力への推移確率（EN 確率）が示されている。EN 確率は、男女ともに年齢に関して U 字型であり、25 歳未満の若年層で高く、その後は低水準で安定し、50 歳代後半から再び上昇する。ただし、女性の場合には、その間にわずかな山があるのが特徴である。それは、結婚や出産による退職が生じることが多いからである。当然ながら、全体的に女性の方が男性よりも就業から直接非労働力化しやすい。

図 5-13-A からわかるように、男女計では非常に若い世代を除いて、この確率は低下傾向にある。第 5-2 節での年齢計でみた EN 確率の推移も示していたように、この低下傾向は男性の場合はそれほど明確ではないが、女性の場合にはかなりの幅で低下傾向が見られる。しかも、これは子育て期か否かに限らず見られる現象である。ここ 10 年間で女性の失業確率は上昇しているものの、EN 確率が低下したことによって、トータルとしては就業継続確率が上昇したと言える。図 5-14 には 30～40 歳代女性の EN 確率の推移を示しているが、長期的な低下傾向が明らかである。

### 5 -3-2. 失業からの推移確率

### 5 -3-2-1. UE 確率

図 5-15-A、5-15-B、5-15-C に示した失業から就業への推移確率（UE 確率）は、男女ともに年齢が高くなるにつれて低下する。この理由としては、若年に求人が集中しているこ
とがある。時系列的には、第5-2節で年齢計のUE確率は男女とも1990年代に低下したことを示したが、これを年齢別にみると、1990年代には20歳代後半から50歳代にかけてUE確率が大きく低下していたことがわかる。概して、失業率上昇の要因としては、10歳代から20歳代前半の場合には失業へのインフローが増加したことが重要であり、中高年（とくに男性）の場合には、インフローもさることながら、失業からのアウトフローがより問題であるといえる。よって、中高年層の失業に対しては効果的な再就職支援が有効な対策となりうる。中高年のUE確率の悪化は、男性で著しく観察されるが、女性の場合にはあまりはっきりしない。この理由として考えられるのは、失業を経験した女性の多くが臨時やパートタイム労働に従事することが多く、そのような仕事につく限りは比較的仕事を見つけやすいということがあろう。

ここで注目したいことは、失業者がどのような形の就業に移行しているのかということである。まず、失業から就業に移動した人について、就業先の従業上の地位について検討する。図5-16-A、5-16-B、5-16-Cは、2000年における失業・就業移動者の（今月の）従業上の地位構成と就業者全体のそれを比較したものである。失業者と就業者全体では年齢構成が違うので、ここでは35～54歳に限った比率を提示している。この表からわかることは、失業・就業移動者は臨時や日雇の仕事につきやすく、常用雇用や役員にはなりにくいということである。男女計で見た場合、常用雇用の比率は、全体では69.6%であるが、失業・就業移動者は43.6%に過ぎない。ところが、臨時は全体では7.1%程度なのに対して、失業・就業移動者の場合には29.6%を占める。

これ以降については、雇用者として就業したサンプルに限って分析する。同じように、就業先の産業をみたものが図5-17-A、5-17-B、5-17-Cである。男女計で見た場合、建設業の比率が就業者全体の構成比に比べてやや高く、製造業の比率が全体に比べて低いことがわかる。男性の場合、建設業従事者の比率が飛びぬけて高くなっている。就業者全体（男性）では、建設業の比率は14.1%であるが、失業・就業移動者は30.3%に達する。このように、男性失業者の吸収先として、建設業が大きな位置を占めていることがわかる。興味深いことに、女性失業退出者の場合は全体の産業構成とほとんど差がない。

図 5-18-A、5-18-B、5-18-C は、企業規模構成を示している。この図から明らかなように、男女計でみると、全体に規模の小さい企業に就職する割合が高い。就業者全体では従業員数 100 人未満の企業に勤めている者が 46.3% であるのに対して、失業・就業移動者では 58.7% となる。また、それは男性について顕著な傾向であって、女性の場合にはあまり差
がない。

図 5-19-A、5-19-B、5-19-C は、職種構成を示している。男女計では、「技術者」、「教員」、「その他の専門的職業従事者」、「管理的職業従事者」、「事務従事者」、「販売従事者」で失業退出者の比率が全体に比べて低く、「運輸・通信従事者」、「特殊技能工・生産工程従事者」、「他に分類されない単純労働者」、「その他のサービス職従事者」で高くなっている。これはとくに男性ではつきりと表れている。女性の場合、「教員」や「その他の専門的職業従事者」が低く、「その他のサービス職従事者」で高くなっている。いずれにせよ、失業・就業移動者は要求されるスキルが比較的低い職種に多く吸収されている。

労働時間についてはどうであろうか。週 35 時間未満と週 35 時間以上に分けた結果が図 5-20-A、5-20-B、5-20-C に示されている。雇用者全体では、週 35 時間未満の構成比は 18.9% であったが、失業退出者では 38.9% と、2 倍以上の構成比になっている。とりわけ格差は男性で大きく、雇用者全体では、週 35 時間未満の構成比は 5.2% だが、失業退出者で 18.7% と、3 倍以上の開きがある。女性の場合はもともと短時間労働者の比率が高いこともあり、格差は男性ほどではない。

最後に、転職もしくは追加就業の意識について調べる。「労働力調査」の区分は「転職希望（求職者）」、「転職希望（非求職者）」、「追加就業希望（求職者）」、「追加就業希望（非求職者）」、「その他」の5つとなっている。「その他」は基本的に定着を希望していると判断できる。図5-21-A、5-21-B、5-21-Cに結果が示されている。男女計でみると、やはり失業退出者の「その他」は低く、求職している転職希望者と追加就業希望者が多くなっている。この傾向は男女でほとんど変わらない。再就職することができても、その仕事に満足できていない実態を浮き彫りにしている。

以上のように、失業退出者は日雇や臨時になりやすく、男性の場合は建設業が主要な再就職先であり、規模の小さい企業に勤めることが多い。また、単純労働の色彩の強い職種につきやすい。労働時間も短い傾向がある。やはり、失業者が再就職する場合の条件は芳しいものとはいえない。もちろん、失業の経験が労働条件を悪化させるとは判断できない。というのも、もともと労働条件のそれほど良くないところから失業者が発生しやすいので、労働者の質自体が異なる可能性が高いからである。

しかしながら、長期不況によって労働条件が悪化している可能性も存在する。実際、【補節3】で明らかにされているように、有効求人倍率が低いときや失業率が高いときには、労働条件を示す指標が悪化し、失業・就業移動者の転職希望が高まる。
失業悪化が失業・就業移動者の労働条件の悪化をもたらすルートはいくつか考えられる。ひとつは、きわめて直接的なものであり、不況で失業率の高い時期には求職者は求人を獲得するための競争が激しいことを知っているために、留保労働条件を引下げる可能性が高い。その結果、労働条件が悪化し、転職希望が高まってしまう。他方、不況期に市場に登場する求人は、好況期に比べて労働条件の劣るものが多くなると推測される。というのも、不況期においては優良な企業が大幅に求人を減らす結果、従業員の定着性が低いために常に人員を補充せざるを得ない企業の求人全体におけるシェアが高まることが予想されるからである。このような場合にも、失業・就業移動者の労働条件は悪化するであろう。いずれにせよ、再就職しても雇用不安に脅かされ、労働条件の悪さも手伝って、結局は再び失業プールに陥る可能性が高くなる。

上の結果は、失業率の履歴現象にひとつの説明を与えるかもしれない。すなわち、失業率が高いときには、多くの失業者が不本意な就業を強いられるので、転職希望が高くなり、それが将来の離職、ひいては失業率を高める可能性がある。

### 5 -3-2-2. UU 確率

失業状態にとどまる確率（UU 確率）を観察すると、これも最近では上昇しており、とくに20歳代後半から50歳代で顕著である（図5-22-A、5-22-B、5-22-C）。この点については男女を問わず当てはまるが、30歳代女性でよりはっきりしている。1980年や90年では、20歳代前半から30歳代後半までUU確率は年齢とともに低下していたが、2000年にはほとんどそのような傾向は小さくなっている。

### 5 -3-2-3. UN 確率

図 5-23-A、5-23-B、5-23-C には、失業から非労働力への移動確率（UN 確率）が示されているが、若干複雑な形状となっている。男女計では、20 歳代以上の年齢層の多くでやや低下傾向が見受けられる。そして、これは男性よりも女性ではっきりと観察される。この点は、第 5-2 節の年齢計での UN 確率の動向が示した通りである。年齢別でみると、この低下傾向は、とりわけ 30 歳代女性で顕著である。30 歳代の女性失業者は、不況期になっても非労働力化しにくくなっており、失業期間の長期化がもたらされていることがわかる。図 5-24 からわかるように、40 歳代女性の UN 確率は 30 歳代女性と同様に低下傾向にあったが、ここ数年で急上昇している。この年齢層は 30 歳代よりも労働市場の需給により敏感
に反応しているように思われる。

### 5 -3-3. 非労働力からの推移確率

### 5 -3-3-1. NE 確率

非労働力から就業への推移確率（NE 確率）は、学卒時点に近い20～24歳に最初のピークが来て、その後急速に低下するが、30歳代後半から再び上昇に転じる（図5-25-A、5-25-B、5-25-C）。女性の労働市場への再参入がこの時点に来ているということであろう。とくに30～50歳代の非労働力人口は女性の方が圧倒的に多いことから、女性の推移確率が全体の推移確率を規定している側面が強い。実際、図5-25-Aおよび図5-25-Cから明らかなように、労働力から就業への推移確率は男女計と女性がきわめて似通った動きをしている。

時系列的な動きについては、女性の45歳以上で、やや低下傾向が見受けられる。この低下傾向が、第5-2節でみた女性全体でのNE確率の低下につながっていると推測される。45歳以上女性のNE確率低下のひとつの解釈は、長期不況の中で中高年女性が仕事を見つけにくくなったことから、NE確率が低下したというものである。他方、そもそも中高年女性が労働市場に参入する意欲を低下させたとも考えられる。これらを峻別するためには、NU確率を検討せねばならない。

### 5 -3-3-2. NU 確率

第 5・2 節でも示したように、非労働力から失業への推移確率(NU 確率)は 1990 年代には上昇傾向を見せた（図 5・26・A、5・26・B、5・26・C）。よって、この側面からも失業率が悪化したことになる。とくに 20 歳代で顕著に観察される背景には、学卒未就業者の増加が考えられる。

図 5-27 は、30～40 歳代女性の労働力化確率（NE+NU）を示している。30 歳代以上の動きはかなり微妙であり、趨勢的な影響は抽出されにくい。他方、25～29 歳層は 90 年代に顕著な上昇を見せている。図 5-28 には NU 確率が示されているが、90 年代前半に低下した後に上昇に転じている。とりわけ、25～29 歳層の上昇が急激である。学卒後、一度労働市場から離脱した若年女性が、積極的に仕事を探している姿が浮かび上がる。その一方で、それ以上の年齢階級の労働力化確率（NE+NU）がほとんど一定で、NU 確率が 90 年代に上昇していることを考えれば、中高年女性の NE 確率の低下は、労働市場への参入意欲の低下というよりもむしろ、不況下で適当な仕事が見つけにくくなったことに起因する
と考えられる。

### 5 -3-3-3. NN 確率

最後に非労働力継続確率(NN 確率)であるが、やはり女性の形状が興味深い(図 5-29-A、5-29-B、5-29-C)。ここでも、20 歳代後半の女性の NN 確率が低下していることがはっきりと観察できる。その他の年齢層では、それほど大きな変化はないようである。

「労働力調査」では、非労働力状態を「通学」、「家事」、「その他」に分類している。ここで、通学から失業および通学から通学以外の非労働力へのフロー確率を算出したい。目的は、若年の就職意欲が本当に低下したかどうかについて、簡単な検討を行うことにある。

若年の就職意欲が低下しているとする議論は、豊かな親世代に生活を支えてもらえることから、若者がまじめに仕事を探さないことが若年の雇用問題を生み出していると考える。もしもこの議論が正しければ、通学目的以外で非労働力化する若者が、職探しをする若者以上に増加することになるであろう。豊かな親に支えられるならば、仕事探しの意欲が低下するはずだからである。ここでは、データを前月通学していた非労働力の若年に限って失業および通学以外の非労働力への推移確率を計算し、その相対的な大きさの推移を観察する。データ数を確保するために、年齢は18～23歳をプールして用いる。

図 5-30-A、5-30-B、5-30-C に結果が示されている。男女計でみると、通学目的以外で非労働力化する割合（以後、無業確率とする）が、失業確率を傾向的に上回っていることがわかる。また、無業確率と失業確率が密接に連動していることも読み取れる。このことは、卒業時点における求人の多寡によって、失業・就業確率のみならず無業確率も影響を受けることを意味していよう。

興味深いことは、90年代中頃に失業確率と無業確率の差がやや開いたものの、最近になってその差が縮小していることである。この点は、男女ともに変わらない。とくに「パラサイト」の傾向が強いと想定される若年女性で90年代後半に格差の縮小が認められることから、必ずしも若年の就職意欲が低下したとは判定できない。

### 5 -4. まとめと今後の課題

本章では、最近時点までの「労働力調査」を用いて、主に就業と失業の動態を分析した。その主要な分析結果は以下の通りである。
1．新しい方法で労働者のフロー数とストック数の調整を行った。その調整系列を用いて就業と失業との移動を調べると、1990年代には、失業ストックへの流入と流出が同時に「趨勢的」に増加したことが示された。ネットでみると、就業・失業間のフローは失業を増加させる方向に、失業・非労働力間のフローは失業を減少させる方向に働いていたことが判明した。

2．1990年代には、女性失業者の非労働力へのフロー数が急速に増加したが、その期間には同時に、女性の非労働力状態から失業状態へのフロー数も大幅に増加している。ただし、量的に前者が後者を上回るため、ネットでみた場合には、いわゆる「求職意欲喪失効果」が失業増加を抑制するという現象が、1990年代においても存在していたと解釈できる。

3．推移確率を算出することで次のような結論を得た。(1)1990年代の就業および非労働力からの失業へのフロー数の増加は、両状態から失業する確率が高まったことによる。1990年代のこれら推移確率の変化は、「循環的」変動ではなく「趨勢的」変化である。(2)1990年代の失業から非失業（就業および非労働力）へのフロー数の増加は失業者数が増加したことが原因であり、（とくに男性に顕著に）失業者が就業する確率は、その逆に低下している。ただし、1990年代のこれら推移確率の変化は、「趨勢的」というよりは「循環的」変動の側面が強いと考えられる。(3)1980年代以降、女性が非労働力と就業状態間を移行する確率は「趨勢的」に低下しているが、男性にはそのような傾向はみられず、むしろ「安定」しているといえる。

4．年齢階級別に推移確率を観察すれば、1990年代において、ことに若年層で就業から失業への推移確率が急速に上昇しており、これが若年失業を悪化させている。他方、若年の失業から就業への確率はそれほど悪化していない。むしろ、中高年男性で失業から就業への推移確率が大きく低下している。女性については、就業から非労働力への推移確率が多くの年齢層で継続的に低下している。

5．EU 確率は、従来は臨時や日雇で高く、自営業で低かったが、1990 年代を通じて自営業の EU 確率の上昇が目立つ。男女計でもっとも EU 確率が高い産業は建設業と卸売・小売業、飲食店である。全体に、産業間の格差は拡大している。従業員規模別にみると、規模の小さい企業ほど EU 確率は高い。規模間格差は男性で顕著であり、かつ拡大傾向にある。
6．失業者の再就職先を検討すれば、日雇や臨時の比率が高く、男性の場合は建設業が主要な再就職先であり、規模の小さい企業に勤めることが多い。職種としては、単純労働の色彩の強い職種につきやすい。また、労働時間も短い傾向がある。さらに、失業から就業へ移行した者の転職および追加就業の希望比率は概して高い。ただし、労働市場の需給が逼迫している時期には、就職先の労働条件が好転し、転職希望は抑制される。

本章では、労働力フローデータに基づく事実の整理を中心課題とした。きわめて事例の少ない労働力フローデータに基づく分析によって、以上に示したような多くの事実が確認できた意義は大きいといってよいであろう。しかし、それらの事実の背後にある労働市場の動態とその変化のメカニズムを明らかとするためには、今後さらなる分析が必要であると考える。そのいくつかを、今後の課題として、次にまとめておく。

上記のように、第5-2節では、1990年代の失業率上昇に並行して、失業と非失業状態間の労働力フローが増大していることをみた。これらのフロー数増加の背景で、1990年代にそれ以前とは異なる顕著な上昇傾向を示した推移確率は、非失業状態から失業状態への推移確率である。90年代には失業状態へ流入フローが増加すると同時に、逆方向の流出フローも増加している。この意味では、たしかに（失業を経ての）労働移動が「活性化」した。しかし、推移確率という観点から、個々の労働者についてみると、失業への流入確率は急速に高まったが、逆に流出確率は低まっており、失業状態に滞留する確率は上昇した。とくに、就業状態から失業状態に移行する労働者は、（生産性が低くなったため）喪失された雇用機会からの（おそらくは非自発的な）離職者である可能性が高い。就業者の失業流入確率が高まったとしても、失業からの就業確率も同時に高まれば、生産性の低い雇用機会から、より高い雇用機会への労働再配分が（労働者が失業という費用を負うとしても）進行しているとみることができる。しかし、以上の事実は、1990年代には、そのような状況は当てはまらないことを示している。これは、失業者を吸収するだけの十分な雇用創出がみられないためか、雇用機会は存在しても失業者との間に「ミスマッチ」が大きいためか、どちらがより主要な理由であるかは、労働力フロー数の情報のみからはわからない。第2節で示した結果は、労働移動の「量的」側面に関するものであり、今後は、労働者がどのような雇用機会間をどのような理由で移動するのかという、労働移動の「質的」側面からの分析が今後の課題となる。本章第5-3節の分析は、そのような試みの端緒となるものである。

また、労働力フロー数は、労働力状態のストック数（就業者数、失業者数、非労働力数）