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## 序　雇用創出と失業に関する実証研究：研究目的と要約

目的

急速に上昇する失業率に対して、その原因把握と適切な政策的対応が求められている。失業率上昇の背景には、金融危機に伴う有効需要の一時的な減退に加え、様々な構造的要因がある。高齢化の進展により失業率の高い60代前半男性が増加したこと、職に就けない女性の非労働力化傾向が弱まったこと、若年の就業機会が趨勢的に減退しつつあること等、構造的要因は多様である。

ところが、失業増加の原因解明に対する期待にもかかわらず、日本ではマクロ的な観点からの雇用構造の変化に関する研究が近年驚くほど少ない。それは日本では90年代初めまでは失業率の高さよりも、なぜ他の先進国に比べた失業率の低さが主な関心事だったことが理由だろう。しかし現在の深刻な雇用状況と今後の高齢化の更なる進展を前にして、労働市場変化のマクロ的背景、およびその高齢化との関係を明らかにすることは緊急の課題となっている。

そこで本プロジェクトでは、労働市場のマクロ経済学研究のなかで蓄積されてきた様々なアプローチを日本の実情に即したかたちで適用し、実証分析する。労働市場の就業変化の把握方法として、OECD加盟国では失業とならんで雇用創出（ジョブ・クリエイション）が積極的に分析されている。日本でも雇用創出に関する事実発見がなされつつあるが、その実態を体系的に把握し、その構造を理論的に解明することが必要である。

特に雇用創出と失業率の関連性については検討の余地が多い。たとえば、両者の動向を規定しているのは経済全体に共通なマクロ的要因か、産業、規模、地域等によって規定された部門的要因か、それとも個別企業に特有なミクロ的要因かは、今後の雇用・失業対策のあり方を考える上で欠くことのできない論点である。またひとくちに雇用創出といっても、新しく事業所が独立開業することによる雇用創出と、既存事業所の拡大による雇用創出ではどちらが失業抑制に効果的であるかも明らかにされていない。さらには雇用機会の創出・喪失と失業の関連は、雇用機会の変化が新規採用、離職、配置転換、出向のうち、いずれの経路を通じて発生したかによって異なる可能性がある。

加えてどのような個人に対して雇用機会が作り出されているかの検討も重要である。労働者の年齢、性別、職階、学歴、そして属する世代によって雇用機会の変動がどのように
異なるのかを明らかにしたい。さらにはパート社員と正社員、若年と中高年など、異なる属性間の雇用創出機会にどのような補完性・代替性があるかも分析しなければならない。

以上の点に関する研究方法として、まずは政府統計の特別集計による厳密な検証作業を行う。具体的には、「雇用動向調査」、などを用いて事業所レベルでの雇用変動を綿密に分析する。同時にそれがどのように労働者の就業・失業行動に影響を与えるかを考察するため、「労働力調査」、「労働力調査特別調査」などの世帯調査による実態把握も行う。

以上の観点を踏まえながら、1990年代における雇用・失業に与えるマクロ的状況と、個別企業の雇用調整メカニズムについて包括的に把握する。具体的な論点として、労働経済ユニットとしては、以下の観点を特に重視し、その実態を明らかにすることを個票データの特別集計による実証分析の目標に掲げた。

1. 事業所の開廃業と拡大・縮小が、雇用機会の変動に与える影響の区別

2. 中高年齢者に対する雇用機会の確保が、若年の就業機会を奪っている可能性

3. 国際比較からみても特徴的な日本の自営業者の減少理由

4. 個々の事業所について、年齢構成と雇用の成長性、持続性との関係

5. 雇用創出と労働移動の関係、及びそれらの労働者の年齢による違い

6. 正社員雇用とパート労働の補完性・代替性に関する把握

7. 労働市場の高齢化が失業率に与える影響

8. 今後の労働市場の動向を正確に把握するために望ましい雇用指標に関する検討

あわせて問題意識をより一層深めるために、大規模な人員合理化を行った一般企業や再就職支援会社（アウトプレースメント会社）等に対する個別ヒアリングを実施し、政府統計の特別集計による検討だけではなく、これらの総合的な結果による企業の戦略分析等において活用していく。また同一業界の大手製造業にもヒアリングし、雇用調整のミクロ的相違の背景を調査した。

以下、各章の要旨を示す。
## 第Ⅰ部 雇用創出・喪失分析編

## 第1章 雇用からみた「失われた10年」－雇用創出・喪失分析による1990年代の労働市場－ 玄田 有史

1989 年から 2000 年の労働市場を、雇用機会の拡大を意味する「雇用創出」と、その減少をあらわす「雇用喪失」という概念に着目し、厚生労働省「雇用動向調査」の特別集計から検討した。1990 年代は、趨勢的に雇用創出が低下し、雇用喪失が上昇した期間であった。1993 年に雇用創出が雇用喪失を上回った時期が終わり、95 年まで雇用純減が続いた。雇用は、96 年にいったん回復の兆しがみられたが、97 年以降ふたたび喪失が創出を上回り、2000 年には過去最大の純減となっている。

1990 年代を通じた趨勢的変化としては、産業では製造業、規模別では大企業からの雇用喪失が顕著だった。雇用の創出と喪失を生む労働移動の中身をみると、雇用拡大部門での雇用創出の低下は主に採用の抑制によっていたのに対し、縮小部門での雇用喪失の上昇は離職の増大によって生じていた。

それが 1997 年以降、雇用の伸びが比較的堅調だった建設業、サービス業、そして中小企業からの急速な雇用喪失と、持続的な雇用創出力の低下がみられた。労働移動も、拡大部門における雇用創出の低下は採用の抑制とならび、離職の増大によって拍車がかかっている。

さらに、90年代半ばから98年にかけて、事業所の開業による雇用創出力が大きく減少した。同時に廃業による雇用喪失効果も急増し、開廃を通じて雇用機会は大きく純減した。しかし、98年から2000年になると、事業所の開廃は、雇用の純減にむしろ歯止めをかける方向に働いている。98年以降の雇用環境の悪化には、存続事業所からの雇用喪失の拡大と雇用創出の減退が焦点となる。

このような規模と雇用変動の関係をみるとき、区分変更に伴うさまざまな誤謬が発生する可能性があることに注意が要る。特に雇用創出や雇用喪失をみるのでなく、雇用純増減は、どの時点の規模区分に注目するかによって、規模効果が大きく変わってしまう。実際、雇用変動のなかには、規模区分の変更を伴う割合が、少なからず存在する。しかし、区分変動による誤謬の影響を考慮しても、1996年から98年にかけての開業による雇用創出効果の低下は、実際に生じていた可能性が大きい。
## 第 2 章 労働移動と雇用機会

照山 博司

本章では、雇用創出・喪失と、労働流出入について、1980年代後半以降の日本でどのような事実が確認できるのか、「雇用動向調査」の1987年から2000年の調査結果を利用して確かめた。そして以下のような結果が得られた。

1. 雇用創出と喪失の時系列的変動の特徴をみることで、景気の局面にかかわらず雇用を拡大する事業所と雇用縮小する事業所が同時に多数存在することが確認された。事業を継続する事業所（存続事業所）から発生する雇用創出・喪失、事業所の開設・廃止に伴う雇用創出・喪失の双方ともが重要である。

2. 存続事業所についてみた雇用創出はその雇用純増（本章での景気指標）と順相関し、雇用喪失は逆相関する。存続事業所の雇用創出と雇用喪失の変動の相対的な大きさについてみると、前者が大きい。

3. （存続事業所についての）事業所への労働流出入（採用、離職、配置転換、出向）の水準は、雇用創出・喪失を上回って大きい。さらに、その労働流入出の主要部分は、採用と離職という外部労働市場との間の労働移動である。企業内の事業所間配置転換や出向による労働流入出の規模は相対的に小さい。

4. 労働流入出の時系列的変動の性質は、雇用創出・喪失の性質と大きく異なる。労働流入と流出の変動をみると、流入の変動が流出の変動よりも大きい。さらに、景気との関係をみると、労働流入は景気と順相関するが、労働流出の景気との相関傾向は弱い。労働流入出の変動は、その大部分が採用と離職の変動によってもたらされている。

5. 個別の事業所の採用率と離職率を決定する要因をみると、景気動向というマクロ要因や産業要因、企業規模要因からの影響も存在するが、もっとも重要な要因は、事業所自体のミクロ要因であり、それは離職率が高い事業所ほど採用率も高くなるように働く。

## 第3章 事業所レベルでみたパートタイム雇用の変動ー「パートの増加が正社員を減ら

す」は本当なのかー

石原 真三子、 玄田 有史

本章では近年のパートタイム労働者の雇用拡大に関する背景を、個別事業所レベルでの雇用創出と雇用喪失を視点に分析した。本章の主な結論は、以下の表現に集約される。「フルタイムが減り、パートタイムが増えている事業所は、全事業所の3％台後半から6％強に
すぎず、けっして多数とはいえない。ただしこのわずか3-6%の事業所から、フルタイムの雇用喪失全体の11-17%が生じ、同時にパート全体の雇用創出の34-49%と、90年代後半にはその4割以上が生み出されているのもまた事実なのである」。

パートタイム労働者の雇用が拡大したといわれるが、パートを雇用している割合は、実際のところ、全事業所の半数程度にすぎない。それは事業所の多くが、パートを雇用する傾向の少ない従業員30人未満の企業に属することを反映する。フルタイム労働者が減少し、一方でパートタイム労働者が増加している割合は、全事業所の3%後半から6%程度であり、長期的な増加傾向もみられない。

1990 年代を通じてフルタイム労働者の雇用喪失率の上昇が最も著しかったのは、パートタイムが雇用されていない事業所だった。その他でフルタイムの雇用喪失率が大きく上昇していたのは、フルタイムだけでなくパートの雇用も減少した事業所だった。それらに比べてフルタイムの雇用喪失に占めるパート拡大事業所の寄与部分は、1994年の約11%から2000年の17%へと上昇しているが、影響は限定的である。

パートタイムの雇用創出率を、フルタイムの雇用増減別の事業所グループに分解すると、1995年以降、パート雇用の増加はフルタイム雇用の減少した事業所で最も大きい。パート全体の雇用創出率のうち、フルタイム減少事業所の寄与部分は、1991年の34%から1995年で49%、2000年に43%と高まっている。

パートが増加し同時にフルタイムが減っている事業所としては、従業員1000人以上などの大規模企業でその傾向が強く、99年以降、サービス業や製造業でも同様の特徴が観察される。パートの流入および流出は、フルタイムの雇用純減率が大きい事業所ほど抑制される傾向が90年代後半にみられる。フルタイムが減った事業所ではパートの採用も抑えられるが、一方で既存のパートタイム労働者の離職は引き止められるなど、正社員に代わる基幹労働力化の強まりが示唆される。

## 第4章 年齢構成と雇用変動—組織内の中高年化が生む雇用機会の減退—

玄田 有史

組織内部の年齢構成と雇用変動の関係について、高齢化は、若年などの採用が抑制され、若年雇用が減少した「結果」として理解されることがこれまでの常だった。それに対し、本章では、中高年比率が高い事業所では、高齢化がむしろ「原因」となって、その後の雇
用減退を引き起こしている可能性が少なからず存在していることを発見した。

このような結果は、「雇用動向調査」のマイクロデータを用いて、45歳以上比率が高い事業所ほど雇用減少率が高いことから見出される。それは高齢化と雇用変動の間に同時性バイアスが発生している可能性を制御した実証分析によって、厳密なかたちで確認できる。さらに、高齢化が進んだ事業所には、統計上は観察できないものの業績が持続的に悪化している事業所を多く含まれる可能性がある。その影響についてサンプルセレクションバイアスを制御する手法で検証しても、高齢化が雇用喪失を加速させ、その傾向が90年代末に強化されていることも発見できる。

雇用が減少するために高齢化が進んでいるだけでなく、高齢化の進展自体が、雇用の抑制を加速させている。さらにその傾向は90年代末になって急速に強まっている。それが90年後半以降の経済全体での雇用環境悪化の一因となっている。

## 第II部 失業・転職分析編

## 第5章 労働カフローデータによる就業および失業の分析

## 太田 聰一、照山 博司

本章では、「労働力調査」の特別集計結果を用いて、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が急速に増加したが、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、量的には前者が後者を上回っているため、ネットでは、女性の「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いうことができる。

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. 就業状態から失業状態への推移確率（EU確率）は、従来は臨時や日雇で高く、自营業で低かったが、1990年代を通じて自营業の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. 失業者の就業先を検討すれば、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。また、単純労働の色彩の強い職種につきやすく、労働時間も短い傾向がある。さらに、失業・就業者の転職および追加就業の希望比率は高い。ただし、労働市場の需給が逼迫している時期には、就職先の労働条件は好転し、転職希望が抑制される。

## 第 6 章 高齡化・中高年労働者・長期失業

労働経済ユニット

本章では労働市場全体の高齢化が失業率にどのような影響を与えるかを、労働市場の人口構成の変化と中高年層に多い長期失業者の動向に注目しながら分析した。その主な結果は次のとおりである。

まず、60歳代前半男性による失業率全体に与える寄与度が長期的に拡大している。90年
代には、その寄与水準は20歳代と同程度になっており、背後には定年年齢の延長があったことが明らかである。

ただし一方で、失業率に対する人口構成の変化の影響を検証したところ、高齢化と高学歴化自体は、90年代を通じて失業率を引き下げる方向に働いていたことが確認された。それは高齢化および高学歴化が失業率の高い若年や低学歴者の割合を低下させ、失業率の減少圧力を実際には強めていたからである。それは同時に90年代の失業率上昇の支配的な要因が、労働市場における高齢化や高学歴化の進展ではなく、それらの属性を超えて共通する就業環境の悪化であったことを物語っている。

90 年代には、大部分の年齢階層で失業期間が長くなったが、50-64 歳労働者の失業期間は特に延びた。45-54 歳男性の長期失業者を詳細に見ると、二つの典型的なタイプの増加が90 年代末以降、観察できる。一つは製造業出身の中学卒・高校卒のブルーカラー層であり、もう一方は大企業出身の管理職または大学卒事務職といったホワイトカラー層である。

## 第7章 自営業のダイナミズムーフローデータによる接近 太田 聡一

本稿では、自営開業と廃業の動態を、労働力フローデータを用いて検討した。主要な結果をまとめると次のようになる。

1. 自営業主の数は、傾向的に減少しているが、とりわけ 1990 年代に減少傾向が加速した。性別に見ると、女性の減少が著しい。

2．1979年から2000年まで平均開業率を計測すると、最近の開業率はおよそ0.6%であり、比較的安定的に推移している。より長期的には、1970年代から1980年代にかけて開業率は継続的に低下し、バブル時に0.4%の底を打ったが、1991から1993年にかけて0.2ポイントほども上昇している。失業や非労働力からの開業率は、傾向的に下落している。他方、雇用者や家族従業者の開業は1980年代を通じて下落してきたが、1990年代初頭に反転し、それ以降は横ばいで推移している。

3. 他方、廃業率は1990年代に入って上昇しており、2000年の水準は月平均で8%にも達している。よって、1990年代における自营業主の急速な減少の多くは、廃業率の上昇によって説明される。また、男女間で廃業率の格差が著しく大きいことも特徴的である。男女間で開業率に大きな差は見られないことから、女性自营業主数が男性に比べて大きく減少している理由は女性廃業率の顕著な上昇に求められる。ただし、パートタイム労
働の拡大が女性廃業率の高まりの要因とまでは言いきれない。廃業後にフルタイム勤務する女性が、パートタイム勤務する女性と同じ程度増加しているからである。

4. 産業別にみると、サービス業で開業、廃業とも近年になって顕著に増加している。そのため、自营業への参入と退出の頻度を表す再配分率が大きく上昇している。すなわち、サービス化によって自营業の「流動化」が進んでいる。

5．総じて、開業前と自営開業時の産業の類似度は高く、前職の経験を生かす形で開業がなされていることが多い。廃業についても同様である。また、開業者は零細・小企業から生まれることが多く、廃業者は零細・小企業に雇用されることが多い。

6. 労働者の属性が開業確率および廃業確率に与える限界効果を調べたところ、男性に比べて女性の開業確率は低いが、1980年代に比べると格差は縮小したことが判明した。その反面、女性の廃業確率は男性に比べて上昇している。また、開業年齢の高齢化が確認された。前職規模間の開業確率格差はいったん縮小したものの、1990年代以降、再び拡大している。雇用者のいる自営業に比べて、雇用者のいない自営業や内職では廃業率が高くなっている。

7. 自営業開廃業確率の地域間格差は、地域による労働者の属性や産業構造の違いによってある程度は説明される。それらをコントロールした後に残った格差を分析したところ、貯蓄残高の高い地域では開業確率が高まり、雇用者賃金の高い地域では廃業確率が上昇することが確認された。また、人口規模が小さい地域では開業確率、廃業確率ともに小さい。

## 第 8 章 経営上の都合で離職した45-59歳の雇用動向一リストラ中高年に何が起こっているのか— 玄田 有史

経営上の都合で離職した 45-59 歳雇用者に注目、「雇用動向調査」を用いて、その転職状況を分析した。リストラ中高年の実情は三点に集約できる。

第一に、大量の中高年の離職や失業が発生には、企業と市場をとりまく環境変化が複合的に影響している。中高年が経営上の都合で転職するとき、出向によって再就職先が確保されることが大企業を中心に多かったが、1998年以降、かげりがみられる。出向頭打ちの背景には、下請系列関係の弱まり、連結会計制度の導入などによる長期的・固定的な取引関係を維持するインセンティブの弱まりがある。90年代以降の急速な技術革新は、専門職と
して蓄積してきた能力の急速な陳腐化を進め、専門・技術職の出向や転職が急速に困難化している。さらに中高年管理職の過剰感は、内部市場のみならず、外部市場にも共通し、管理職としての再就職ポストは縮小している。

第二に、中高年の再就職にとって、前の会社による再就職の積極的な関与がきわめて重要な役割を持っている。出向でなかったとしても、会社による斡旋があると、以前と同一の職種に就きやすく、再就職期間も短縮され、結果的に賃金の下落も避けやすい。しかし、大企業やホワイトカラーに限ると会社の斡旋を通じて再就職する割合は2000年になって低下している。

第三に、リストラ中高年の転職実情とは、本人の自助努力による職種転換のための能力開発だけでは、再就職の困難を払拭できない。不良債権処理による大量の離職者の発生が予想される建設業からの転職者は、ほとんどが建設業に再就職している。生産工程・技能職は、転職後も9割近くが同じ職業に就いている。リストラ中高年、なかでもブルーカラー職の中高年にとって、能力開発を支援する給付によって職業転換を促そうとしても、円滑な転職には効果を持たない可能性が大きい。

そのような状況のなかで、スムーズな転職に重要な役割を果たしているのは、人的ネットワークである。個幅広いネットワークの形成こそ、リストラ中高年の転職にとっては効果的であるが98年以降、リストラ中高年が縁故を通じて再就職する割合は低下しており、それも再就職を困難化させている要因となっている。

## 第III部 企業インタビュー編

## 第9章 企業インタビュー（I）：雇用調整を実施した企業編 佐々木 和裕

昨今の不況の長期化は、企業の体力を予想以上に消耗させ、多くの企業がそれに伴い人員の見直しを迫られるようになった。そこで大規模な雇用調整を実施した企業の人事担当者へのインタビューを実施し、その特徴を整理した。

最近の企業の人員合理化の特徴として、その原因は企業固有の業績悪化によるものと、その業界の全体的な低迷により経営上のダウンサイジングが必要とされるに至ったものとに大別できた。また、人員合理化計画の策定から、発表、実行までの期間が数ヶ月間と非常に短くなっており、そのことは、今日の不況による各企業の業績の悪化が想像以上であ
り、その回復に１日も早い、大規模な経営上の構造改革が求められていることを意味する。

その中で倒産や解散の場合を除き、大企業が行った人員削減は、解雇ではなく、新規採用の抑制、定年退職者による人員減の不補充から、中高年齢者へのあくまでも自分の意志による早期希望退職の募集といったもので、ほとんど比較的穏健なものであった。

各企業の業績度合によって、目標人数と募集期限を設けて合理化を実行している場合と、目標人数は設けずにあくまでセカンドキャリアを支援する制度として早期退職割増金の制度を設定した企業もあった。

しかしながら、それらのしわ寄せは中高年層の雇用情勢を悪化させているだけではなく、若年層にも影響を及ぼし、各世代に渡って雇用情勢を悪化させていることが予想できる。

## 第10章 企業インタビュー（II）：再就職支援会社編

森藤 拓

大企業を中心に、企業・従業員双方の思惑をみたすために、自発的な退職を促す早期希望退職制度の一環として、割増退職金の支払いに加えて再就職支援会社（アウトプレースメント会社、以下「OP会社」と記す）を利用する企業が急速に増加しており、2000年時点で約2万人がOP会社を利用していると言われている。OP会社の活動内容は退職対象者に対するカウンセリングの実施、研修から雇用情報の提供、就職あっせん等の再就職支援を行っている。なお、報酬については、リストラを実施する企業から報酬を受け取るのみであり、この点は通常の人材斡旋会社と大きく異なっている。

早期退職をすることとなった労働者にとっては、挫折感や今後の不安感を和らげ、再就職のための活動意欲を少しでも向上させるため、専門のカウンセラーによるカウンセリングの役割が非常に有効なものとなっている。このサービスはOP会社を利用するにあたっての最大の利点ということができる。カウンセラーには社会経験の豊富な中高年層を登用し、また受け持ち人数を一定の水準に保つことにより、退職者に細かなアドバイスをすることができるような体制をとっている場合が多い。また、カウンセリングにより今まで自分がやってきた仕事、及び自らを見つめなおす作業を行うことが非常に重要となる。

求職準備段階が終了すると、実際の求職活動に入る。求職者は、職安・人材銀行等の公的機関から入手した情報、雑誌・新聞等メディアからの情報、OP会社独自の情報、自らの人的つながりからの情報等を中心に求職活動を行ってゆく。

インタビューを行った OP 会社独自案件は、職業安定所に登録されている仕事の平均賃
金に比べ、百万円以上高い賃金の求職を確保しているということである。また、「人脈」を使った求職活動も非常に有用である。何も知らない企業へ面接に行く場合と異なり、知人を媒介にして紹介を受けることにより、初対面の段階での信頼関係がゼロではなく有利であること、また求職者側についても紹介者の目から見た主観的、客観的情報を入手できることにより、就職後のミスマッチが減少するという利点がある。

OP 会社に関する現状の問題点及び今後の課題としては、人材派遣業のような許認可の制度が確立されていないこと、また大都市圏中心の活動となっているので、地方圏の企業や工場縮小、閉鎖等からの再就職の需要に対してのサポート体制が現状では十分であるとは言いがたい一面もある。さらに、退職企業のサポートがない場合には利用することができない。景気の低迷が続く中、今後は官民一体による全離職者に対する全国レベルでの再就職支援体制の早急な構築が一層必要となるだろう。

## 第 11 章 企業インタビュー (III): 大手製造業編 阿部 健太郎

不透明を増す今後の雇用情勢の中、雇用のあり方について各企業がどのような考えを持っているか、それが同一産業でも異なるかを知るため、同一業界に属する大手製造業4社の人事担当者に対して2000年後半から2001年前半にかけてインタビューを行った。

具体的なインタビュー内容としては、雇用の増減の決定について誰がどのような判断の下にどのように決定するのかということを中心に、新卒採用の決定の仕方、中途採用の決定の仕方、最近の学生の特徴、雇用調整、人材育成、成果主義、定年延長、行政に対するよう要望等の項目について質問を行った。

採用にあたっては、売上利益計画や経営計画とともに人員計画を立てる方法や、適正要員を決める方法、コスト見合いで決める方法等で、新卒・中途の採用数を決定している。特にブルーカラーについては、ホワイトカラーとは別に生産台数にリンクさせて幅を持たせながら採用数を決定している企業が見受けられる。また、採用数の決定主体としては、コーポレートとカンパニーで話し合いを行う、トップダウンで決める、積上げてきたものを役員が決める等、企業により様々である。

離転職については、定年退職などを除けば、セカンドキャリア支援制度や早期退職制度を利用している。また、解雇という手段は避け、退職にあたっては、あくまでも本人の自主性を尊重している。
高齢者の活用については、実際に60歳以降の雇用延長を行っている企業、雇用延長について社内で検討中の企業など、その導入状況は企業によりまちまちである。ただし、雇用延長という形ではないが60歳以降も引き続き社員の雇用を行っている企業があることには留意すべきだろう。雇用延長による若年採用への影響については、影響があると考えている企業と、影響はないと考えている企業が並存している。
平成26年度

住宅市場動向調查

~調査概要~

国土交通省 住宅局
### 1. 調査の概要

### 1.1 調査の目的

本調査は、住み替え・建て替え前後の住宅や、その住宅に居住する世帯の状況及び住宅取得に係る資金調達の状況等について把握し、今後の住宅政策の企画立案の基礎資料とすることを目的として、毎年実施している。

なお、本調査は平成13年度より実施しており、平成26年度の調査は14回目にあたる。

### 1.2 調查対象、対象地域、調査方法

本調査は、住宅の種類ごとに以下の調査対象、対象地域、調査方法で行った。

住宅の種類	調査対象	対象地域	調査方法
注文住宅	平成25年4月から平成26年3月の間に自分自身が居住する目的で建築した住宅に入居済みの人	全国	建築物動態統計調査のうち「補正調査」の対象から抽出した世帯主への郵送による調査
分譲住宅	平成25年4月から平成26年3月の間に新築の建て売り住宅又は分譲を目的として建築された住宅を購入し、入居済みの人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施
中古住宅	平成25年4月から平成26年3月の間に、新築後に他の世帯が居住していた住宅を購入し、入居済みか手続きが済み次第入居予定の人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施
民間賃貸住宅	平成25年4月から平成26年3月の間に個人や民間企業が賃貸する目的で建築した住宅(社宅などの給与住宅を除く)に入居した人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施
リフォーム住宅	平成25年4月から平成26年3月の間に増築、改築、模様替えなどの工事を実施した住宅に住んでいる人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施

$ ^{*} $ 調査員が対象となる人を訪問して対面で調査票の記入を依頼し、後日再訪問して記入済み調査票を回収する調査方法
### 1.3 回收状况

本調査の回収状況は、以下のとおりである。

平成26年度	平成25年度	平成24年度	平成23年度	平成22年度
注文住宅	a)発送数	3,906	3,170	3,025	3,187	3,089
b)宛先不明等 ※	858	744	760	720	666
c)到達数	3,048	2,426	2,265	2,353	2,336
d)回収数	1,075	1,015	921	954	794
大都市圈	381	347	319	358	247
うち南関東	121	136	116	151	108
うち近畿	66	66	78	84	54
その他の地域	592	560	498	514	472
三大都市圈	277	257	220	261	174
首都圈	121	136	116	151	108
中京圈	123	93	65	74	46
近畿圈	33	28	39	36	20
新築	877	843	753	769	590
建て替え	181	154	140	165	189
e)回収率(d/c)	35.3%	41.8%	40.6%	40.5%	34.0%
分讓住宅	a)配布数	553	577	557	610	525
b)回収数	547	555	551	567	472
首都圈	299	322	290	295	211
中京圈	99	91	93	117	114
近畿圈	149	142	168	155	147
一戸建て	293	300	281	425	209
集合住宅	254	255	269	142	262
c)回収率(b/a)	98.9%	96.2%	98.9%	93.0%	89.9%
中古住宅	a)配布数	538	554	540	529	430
b)回収数	530	551	519	510	401
首都圈	290	312	261	250	196
中京圈	92	93	90	120	89
近畿圈	148	146	168	140	116
一戸建て	255	275	225	271	283
集合住宅	275	276	294	239	110
c)回収率(b/a)	98.5%	99.5%	96.1%	96.4%	93.3%
民間賃貸住宅	a)配布数	537	541	564	583	467
b)回収数	525	539	558	560	459
首都圈	289	300	324	292	224
中京圈	90	93	89	112	103
近畿圈	146	146	145	156	132
一戸建て	42	53	25	41	47
集合住宅	483	486	520	519	409
c)回収率(b/a)	97.8%	99.6%	98.9%	96.1%	98.3%
リフオーム住宅	a)配布数	540	545	513	599	443
b)回収数	531	543	512	567	423
首都圈	292	304	259	278	190
中京圈	93	96	91	119	100
近畿圈	146	143	162	170	132
一戸建て	409	417	401	442	349
集合住宅	122	126	103	125	48
c)回収率(b/a)	98.3%	99.6%	99.8%	94.7%	95.5%
訪問留置調査の地点数	57	57	86	72	59

※ 宛先不明等とは、宛先不明及び調査対象外からの回収（注文住宅以外の住宅に居住する人が回答した）を指す。

※なお、本調査における「用語の解説」は、報告書本体 P8～P13 を参照。
## (5) 住宅取得時に経済的要因が与えた影響度

住宅取得にあたって、「景気の先行き感」、「家計収入の見通し」、「地価／住宅の価格相場」、「住宅取得時の税制等の行政施策」、「従前住宅の売却価格」及び「金利動向」といった経済的要因がどう影響したかについて調査を行った。

上記 6 要因に関する 5 段階評価のそれぞれ「大きなプラス影響」に 1、「多少のプラス影響」に 0.75、「影響なし」に 0.5、「多少のマイナス影響」に 0.25、「大きなマイナス影響」に 0 の点数を与え、この点数を 5 段階評価の構成比で加重平均して各要因の影響を指標化した。

「平均」 $ ^{*} $ でみると、今回の調査（平成25年度中の取得）では、指標値が0.53とややプラスに影響している。住宅の種類別にみると、いずれの住宅においてもプラスに影響しているが、中古戸建住宅は前回の調査（平成24年度中の取得）に比べて影響度は縮小している。

また、要因別にみると、「景気の先行き感」、「家計収入の見通し」、「地価／住宅の価格相場」、「住宅取得時の税制等の行政施策」、「金利動向」はプラス影響となっているが、「従前住宅の売却価格」は昨年度のプラス影響からマイナス影響に転じている。※ 平均：回答から得られた住宅取得における経済的要因の影響度を平均した値。

なお、下記2表において、平均の値は同一である。
## 2 ）高齢者の有無※別の整備状況

注文住宅、分譲住宅、中古マンション、民間賃貸住宅、リフォーム住宅では、「手すり」、「段差のない室内」、「廊下などが車椅子で通行可能な幅」において、高齢者がいる世帯の整備率が高くなっている。

中古戸建住宅では、「手すり」において、高齢者がいる世帯の整備率が高くなっている。

※ 高齢者の有無：65 歳以上の居住者の有無
## (3) 省工不設備

省エネ設備が整備されている割合について従前住宅と比較すると、「二重サッシ又は複層ガラスの窓」は、注文住宅おいては高い整備率で推移している。それぞれの整備率は、注文住宅で78.6%、分譲戸建住宅で50.9%、分譲マンションで47.2%となっている。

「太陽光発電装置」は、注文住宅において整備率が上昇しており、整備率は42.7%となった。また、分譲戸建住宅の整備率も上昇の傾向が見られ、整備率は15.4%となった。
#### 2.3.3 世帯年収

## (1) 世帯年収

世帯年収（税込み）は分譲マンションが最も高く、平均で694万円となっており、次いで注文住宅（三大都市圏）が平均664万円となっている。民間賃貸住宅は最も低く、平均421万円となっている。

世帯年収
## (3) 返济期間

住宅取得借入金の返済期間は、注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンションの取得世帯において30年前後となっており、中古戸建住宅、中古マンションの取得世帯において25年前後となっている。

※1 住宅建築における借入金の返済期間、※2 土地購入における借入金の返済期間

## (4) 年間返済額

注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンションの取得世帯において、住宅ローンがある世帯の年間返済額は110～120万円程度、世帯年収に占める返済負担率は19～21%程度となっている。

中古戸建住宅、中古マンションの取得世帯においては、年間支払額は95万円程度、返済負担率は16〜17%程度となっている。
図9-2 リッジレース

式1民間最終消費支出	b(k)
式3民間設備在庫投資	b(k)
式4輸出	b(k)

図中横軸がリッジパラメータ k，縦軸が係数値（×）と平均平方誤差（+）
この図は、式 1、3、4 のそれぞれについて全説明変数の係数（定数項を含む）と平均平方誤差のトレースを 1 つに表わしたものである。

一般化リッジ回帰においては図 9-2 のようなリッジトレースから k の値を決める方法として、トレースの値が動かなくなったときの値を採用するという方法が一般に用いられている。このような k の決定にはある程度恣意性が入ることはやむを得ない。図 9-2 を観察して、式 1 については 0.56、式 3 では 0.78、式 4 では 0.80 をそれぞれリッジパラメータとして使うことにした。

表 9 - 7 がリッジ回帰の結果である。比較のために OLS の推定値も示してある。

表9-7 リッジ回帰の結果

說明
變數	式1(消費)
k=0.56	式3(設備在庫投資)
k=0.78	式4(輸出)
k=0.80
リッジ	OLS	リッジ	OLS	リッジ	OLS
1	76546	18446	18213	11502	33628	-30135
2	0.14436	0.0524	0.20703	0.17641	-23.651	78.940
3	-24748	-481.48	-132.55	-401.83	-45693	-52978
4	-964.66	-383.93	0.0053	0.01014	0.25141	0.59903
5	0.35336	0.83864	-	-	-	-

(説明変数番号は表9-1の順。ただし1は定数項)

表 9 - 7 を見ると、各式ともリッジ回帰を行うと推定結果が大きく変化することがわかる。これは多重共線性の存在によって係数がいかに不安定になっているかを表わしている。特に式 4 では第 2 番目の変数 FXS の係数の符号が反転している。

次に主成分回帰を行う。主成分回帰とは、説明変数のモーメント行列 X' X の主成分ベクトルを計算して、対応する固有値が極端に小さいものを落として残りの主成分ベクトルで回帰を行い、得られた係数を各説明変数の係数に割り戻すという方法である（主成分回帰については McCallum [1970]、Judges et al. [1980] を参照）。X' X 行列の固有値の大きさは表 9-4 の A に表わされている。ここでは式 1、3、4 の各々の最小固有値を 1 つ落とすことにした（注 21）。最小固有値を落とすということは、最も強度の多重共線性を起こしている成分をデータから除去するということである。表 9-8 が主成分回帰の結果である。

表 9 - 8 を見ると、式 1、式 3 については主成分回帰の結果は OLS に比べて係数が大きく変化しているが、式 4 ではあまり変化していない。特に式 1 では YP の符号が逆転し、C .-1 の係数が 1 を越えている。また表 9 - 7 のリッジ回帰の結果と比べると各式とも係数の推定結果が大きく異なっていることがわかる。

最後にベイズ推定について考える。ベイズ統計の計量経済モデル推定への応用は、Zellner [1971]などに紹介されているが、いくつかの重

表9-8 主成分回帰の結果

說明变数	式1(消費)	式3(設備在庫投資)	式4(輸出)
主成分	OLS	主成分	OLS	主成分	OLS
1	-4.4509	18446	44.848	11502	-33578	-30135
2	-0.0264	0.0524	0.56922	0.17641	82.266	78.940
3	-340.0	-481.48	-945.35	-401.83	-50697	-52978
4	-138.76	-383.93	0.00532	0.01014	0.61131	0.59903
5	1.0443	0.83864	-	-	-	-

（説明変数番号は表9-1の順。ただし1は定数項）
大な問題点が存在することが指摘されている。

ベイズ推定に関する批判を Belsley et al. [1980] に従って整理すると次のようになる。

1. 係数に関する先験的情報は主観的なものであり、他の分析者に対して必ずしも納得のいくものであるとは限らない。

2．事前分布についてかなり正確な記述を行わねばならず、あまり現実的とは言えない。

3. ベイズ推定の理論自体があまり一般的でない。

4．ベイズ推定を行えるコンピューターソフトウェアがあまりない。

しかし現実には係数に関する主観的な情報すらも持っていない場合が多いということがいちばんの問題点であるう。すなわち、われわれはいま分析の対象となっている式1、3、4の各係数値に関して、何一つ先験的情報を待っていない（せいぜい各係数の符号条件やC.1の係数の上限に関する情報を持っているにすぎない）。そこで次のように考えることにする。そもそも多重共線性は、説明変数間に一次従属に近い関係が存在するために発生するものである。もし各説明変数がすべて互いに直交しているとすれば各係数の推定結果はその式に含まれる一つ一つの説明変数に対して被説明変数を個別に回帰したときの係数の値に等しくなるはずである。そこでこの係数の値を多重共線性がまったく存在しない場合の係数の期待値であるとして、これを上で言う先験的情報として用いることにする。

推定方法に関しては厳密なベイズ推定は計算手続きが複雑なので、便宜的にタイルとゴールドバーガーによって開発された混合推定（Mixed Estimation）と呼ばれる方法を用いた。この方法は純粋なベイズ推定ではないが、係数値、および分布型についての先験的情報を与えた上で、推定を行うことができる方法である（注22）

表 9 - 9 が一つ一つの説明変数に対して個別に被説明変数を回帰した結果であり、表 9 - 10 がそれによって得られた係数を先験的情報として与えたうえで行った混合推定による推定結果である（リッジパラメータ k は先のリッジ回帰で使ったものと同一である）。

(注 21)式 1 については第 1～第 4 主成分、式 3、式 4 については第 1～第 3 主成分を用いて回帰を行っている。

（注22）混合推定では係数ベクトルβに関する先験的情報β₀が与えられたときつぎのように推定を行う。ただしβ₀の事前分布は正規分布であると仮定する。

$$ \hat{\boldsymbol{\beta}}=\left(\mathrm{X}^{\prime}\mathrm{~X}+\mathrm{K}\mathrm{~V~}\right)^{\cdot1}\left(\mathrm{X}^{\prime}\mathrm{~Y}+\mathrm{K}\mathrm{~}\boldsymbol{\beta}_{\mathrm{~o~}}\right) $$

ただし$\hat{\beta}$ は $k\times1$ の推定係数ベクトル、X は $n\times k$ の説明変数行列、V は $X^{\prime}$ X 行列の対角要素のみからなる $K\times K$ の正值定符号行列、Y は $n\times1$ の被説明変数行列、$\beta_{0}$ は $\beta$ の期待値に関する先験的情報を表わす $k\times1$ のベクトルである。なお混合推定については、Theil, Goldberger[1961] および Belsley et al[1980] 参照。
表 9 - 9 各説明変数の単回帰の結果

式番	被說明变數	說明变數	係數	t值	自由度修正済決定係數
1	C	2	0.41014	34.4	0.97
3	·14170	·4.4	0.32
4	·4464.7	·3.2	0.19
5	0.98957	116.0	0.99
2	YP	2	0.58144	15.5	0.86
3	389.05	0.36	·0.02
4	0.013796	22.5	0.93
3	X	2	·158.74	·3.9	0.27
3	·124859	·7.0	0.55
4	0.59310	13.9	0.83

(説明変数番号は表9-1の順。ただし1は定数項なので本表にはない)

表 9 - 10 混合推定の結果

說明变数	式1(消費)k=0.56	式3(設備在庫投資)k=0.78	式4(輸出)k=0.80
リッジ	OLS	リッジ	OLS	リッジ	OLS
1	77831	18446	17336	11502	334044	-30135
2	0.14260	0.0524	0.21017	0.17641	72.57	78.940
3	-2931.3	-481.48	114.63	-401.83	-562017	-52978
4	-976.47	-383.93	0.00532	0.01014	-0.3103	0.59903
5	0.34889	0.83864	-	-	-	-

（説明変数番号は表9-1の順。ただし1は定数項）

表 9 - 10 を見ると推定された係数の値は、先験的情報として与えた値と大きく異なっていることがわかる。先験的情報に対する制約の強さは行列 V とリッジパラメータ k の与え方によって決まる。これらの与え方についてはいくつかの方法が提案されているので、実用上もっとも望ましい方法を得るにはさらに検討する必要があろう。

以上、多重共線性が存在する場合の特殊な推定法としてリッジ回帰、主成分回帰、混合推定の3つを検討したが、こうした特殊な推定法を使用する場合には、実用上次のような点が問題となる。

1. こうした特殊な推定法は数多く提案されているので、どれを選択するかが問題である。

2. いくつかの方法を比較した場合、結果が互いに異なることが多く、どれを採用すべきかその判断に迷うことが多い。

3. こうした特殊な推定法を行うと対象とする問題の解決はできるが、他の統計的諸問題についての検定ができなかったり、他の推定法と組み合わせることが不可能になる場合が多い。

いま行っている多重共線性の問題に即して考えると、1 に関して、たとえば Judge et al. [1980] は、多重共線性が存在する場合の推定法として 10 種類以上の方法を紹介している。2 については、上で行った 3 つの推定の結果が互いに大きく異なっていることでもわかる。3 については、リッジ回帰を含んだ同時推定は不可能であることなどがその例である。

このような事情から、もし特殊な推定法を使わずに問題を解決できるならば実用上は使わないほうが望ましいと考えられる。上で行った3つの推定結果のうちどれを採用するかは統計理論の枠内で決められるものではない。そこでここでは上で行った3種類の推定結果は参考にとどめて、最後に行う乗数シミュレーションの結
果として計算される乗数の大きさによって係数の妥当性の判断を行うことにする。

## 9 - 5 残差の外れ値

## （１）残差に外れ値が生ずる原因

残差に外れ値が生ずる原因として次のようなものが考えられる。

1. 説明変数にはない経済活動の質的・量的変動が被説明変数に存在する。

2. 推定期間中係数が一定であると仮定しているために、被説明変数の、期間全体を通しての動きはともかく、短期的な変動を十分に追跡し得ない。

3. 誤差分布の裾が正規分布に比べて非常に広い。

4．真の関係が非線形であるときに線形のモデルを当てはめている。

このうち 1 は式の特定化に起因した外れ値であり、2～4 は推定法に起因した外れ値である。そして 1、2 については被説明変数、説明変数のデータの動きを現実の経済の動きに照らし合わせて検討することによってある程度把握することが可能である。また 3 は残差に対して裾の長さに着目した誤差項の正規性の検定を行うことによって把握できる。4 については一般的な方法はないが、実際に非線形推定を行って残差の変化を調べれば把握できる。しかし現実にはこれと 2 の原因との区別は必ずしも明確ではないと考えられる。

以下上記の 1～4 に分けてそれぞれの原因による外れ値の存在を検討する。

## (２) 外れ値の検出

外れ値の検出方法は数多く提案されているが、ここではhat matrixを用いたスチューデント化された残差（RSTUDENTi）を用いる $ ^{注23、24} $ 。

図9 - 3が各式のスチューデント化された残差のプロット、表9 - 11がその値である。

（注23）hat matrix を用いたスチューデント化された残差（RSTUDENTi）は次のように定義される。

$$ \begin{aligned}RSTUDENT i&=\frac{r i}{S(i)\sqrt{(1-h i)}(i=1,2,\ldots,n)}\\ r i&=Y i-\hat{Y}i\\ S(i)&:i 番目の観測値を除いて計算 \\& した推定標準偏差 \\ hi&:hat matrix と呼ばれ、次のように定義される。\end{aligned} $$

$$ \mathrm{~h~i~}=\mathrm{~x~}\mathrm{~i~}\left(\mathrm{X}^{\prime}\quad\mathrm{X}\right)^{\cdot\mathrm{~1~}}\mathrm{~x~}\mathrm{~i~}^{\prime} $$

ただし Yi は i 番目の被説明変数の実績値の行ベクトル、 $ \hat{Y}_{i} $ はその推定値の行ベクトル、X は $ n \times k $ の説明変数行列、 $ x_{i} $ は i 番目の観測値のみからなる行ベクトルである。

(注 24) Belsley et al. [1980] は特定の観測値が推定結果に過大な影響を及ぼしているとき、そうした観測値を取り除くことを提案している。そもそも外れ値が問題になるのはそれが推定結果に与える影響が大きくて推定結果に偏よりが生ずるからである。したがって推定結果に与える影響の大きさで外れ値を評価する方法は合理的である。しかし実際に彼らが提案した統計量を計算してみると実用上いくつかの問題が生じたので、それらは今回は一応参考にとどめることとした（補論 4 参照）。
（縦軸が RSTUDENTi，横軸が年期，RSTUDENTi=0，±2 のところに横線を引いてある）

式 3

式 5

式 6
式 7

式 9

式 11

式 8
V - 2 - 2図 為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 - つづき -

(13) 民間企業在庫デフレータ (PIIP)

(14) 財貨輸出デフレータ (PXG)
V-2-2図為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 -つづき-

(15) 1 人当り雇用者所得 (W)

(16) 失業率 (UR)
V - 2 - 2図 為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 - つづき -

(17) 有効求人求職倍率（VA）

(18) コール・レート (RC)
V-2-2図為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 -つづき-

(19) 現先レート (RBRA)

(20) 金融債利回り（RSEC）
V - 2 - 2図 為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 - つづき -

(21) マネー・サプライ（M1）残高

(22) マネー・サプライ（M2）残高
V-2-2図為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較-つづき-

(23) 民間部門対外長期資産残高（KLPA）

(24) 民間部門対外長期負債残高（KLPL）
(26) 為銀部門對外短期資產残高（KSBA）

(25) 民間部門對外短期純負債残高（KSNN）

V - 2 - 2図 為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 - つづき -
(27) 為銀部門對外短期負債残高（KSBL）

(28) 外貨準備高 ( GFX )
V - 2 - 2図為替レート，資本勘定を内生化した場合の推計値と実績値の比較 - おわり -

(29) 直物為替レート
# 特定個人情報保護評価書(全項目評価書)

評価書番号	評価書名
1	情報提供ネットワークシステムの運営に関する事務全項目評価書

[平成26年4月 様式4]