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3 構造的失業とミスマッチ - 内閣府経済社会総合研究所
3 構造的失業とミスマッチ 西川正郎 要 旨 本稿では，1980 年代以降の日本の労働市場における構造的失業とミス マッチに関する動向と研究を概観した．構造的失業がどの程度の水準かにつ いて統一的な証左はない．部門間ショックが男子高齢者失業を増加させ，景 気下降局面で失業を増加させていた可能性がある．労働市場におけるマッチ ング機能については情報の非対称性が作用していることがわかった．景気循 環を超えた労働供給需要面での変化が，マッチング効率の低い制度のもとで はミスマッチを増加させている可能性が考えられる．内部労働市場にとどめ られたミスマッチの生産性への影響や若年労働の非正規化・非就業化という ミスマッチの成長力への影響が懸念される．日本における失業について，ミ スマッチによる構造的失業が増加しているとは断定されないが，マッチング が失業に与える影響について明らかになりつつある． 82 労働・所得分配分科会の樋口座長をはじめ委員の各位からの中間報告会やご紹介いただいた文献 などのご教示なくしては本稿はなかった．労働力調査の部門別統計の使用・作成については，経済 社会総合研究所の塩屋公一氏および内閣府（元）計量分析室の浦沢氏からご助力を受けた．同僚各 位からも貴重なコメントを頂いた．横浜国立大学小林正人教授には統計手法についてご助言頂いた． 記して謝したい．ありうべき誤りおよび意見にわたる部分は筆者に帰す． 3 構造的失業とミスマッチ 83 1 はじめに 失業は，その発生する理由によって，分けられることが多い．概念的に分 類すれば 1)， 1） マクロ的な景気後退期に労働需要が減退することによって生ずる需要不 足失業， 2） 転職者や新たな就業機会を求めて職探しを始めた際に，企業や労働者が それぞれもつ情報が不完全なことなどによって生じる摩擦的失業， 3） 労働市場全体としての需給は一致しているにもかかわらず，求人側の求 める人材と求職者の有する属性との間で条件が一致しないたために生じる ミスマッチ失業，とくにそれが固定的な条件で短期的にはミスマッチが解 消できないような場合には構造的失業となる， に分けられる． 日本の失業率は，戦後長く 1％台の低位にあったが，高度成長の終わりと ともに，上昇傾向に入った．円高不況といわれた 1986 年に 2.9％まで高 まった後，バブルの発生にともない 1991 年には 2.0％まで低下した．バブ ルの崩壊後の長引く景気低迷期の間に，2002 年には 5.5％に達した．その後 の景気拡大期末の 2007 年央でも 3.6％までしか回復しなかった．失業率の 変動は，景気変動にとどまらず，労働市場の供給・需要・調整にかかわる多 様な要因によるが，とくに労働市場におけるミスマッチが指摘されるように なった． 70 年代には，二度の原油価格の高騰による相対価格の大幅なショックの 1) たとえば，樋口[2001], p. 32．これら 1) 3)の三者を区分することは容易ではない．とくに構 造的失業と摩擦的失業の区分は明確でなく，本稿でも以下原則として構造的失業に摩擦的失業を 含んで扱う．マクロ経済バランスの観点から，総体としての労働需給が一致しても残る失業とし て，均衡失業率との用語を用いることもある．概念間の関係については玄田[2004], pp. 290 294． 84 もとで，重厚長大から軽薄短小といわれる産業に雇用移動が必要とされた． 雇用のミスマッチに関心が高まったのは，80 年代後半に円高にともなって 日本経済の構造転換が課題とされた時期である．輸出主導型から内需主導型 への経済構造の転換を目指すなかで，構造調整による失業率が上昇しかねな いという懸念が生じた．90 年代には，経済のグローバル化，とくに対外直 接投資と急速な円高から製造業における空洞化が懸念された．その後，不良 債権問題処理が長引き，企業の円滑な退出が停滞した際に，労働力も効率的 でない配分が維持され，新たな産業分野での雇用拡大が見られなかった． 2002 年からの緩やかだが長い景気拡大期においては，地域間の格差が問 題 2) になり，とくに有効求人倍率が景気回復後も 0.7 を超えない 7 道県が 残された（橘川[2006]）．労働市場の現場では，技術革新の進展，長期雇用慣 行の弱まりのもとで，人的資本の技能と企業の要求するそれとの乖離が大き くなったといわれる．また，この間のもっとも顕著な変化は，就業形態の多 様化や非正規就業が拡大したことであろう．高度成長期以降の日本経済につ いては，部門を超えた雇用調整圧力の高まりがうかがわれる． 本稿では，こうした経済雇用動向を念頭に置きながら，ミスマッチによる 構造的失業を中心に検証する．その際，ミスマッチをどうとらえるか，ミク ロ的なミスマッチとマクロ的な景気循環を区別して把握できるのか，そもそ もマッチングはどのようにしてなされているのか，ミスマッチの本源的な原 因を何に帰するのか，などの課題について説明する．第 2 節では，構造的失 業についてのさまざまなアプローチによる研究を概観する．第 3 節では，構 造的失業を説明する仮説の 1 つの大きな柱となっている需要の部門間移動仮 説（sectoral shifts theory）について，その理論的展開と研究を概観すると ともに，地域間の雇用ばらつき指標をもとに検証した．第 4 節では，マクロ 的失業・求人の関係を規定する求職・求人のマッチング機能についての実証 分析を通じて，情報の非対称性の存在を確認する．第 5 節では，構造的失業 をめぐって，労働市場の枠組みやその環境に生じている変化と影響を考察す る．第 6 節において，構造的失業についての議論を整理し，今後を展望する． 2) 景気拡大の最終期と見られる 2007 年の全国の有効求人倍率は，平均 1.04，最大は愛知県 1.95， 最小は青森県 0.47 である．0.7 に至らなかったのは，北海道，青森，秋田，高知，長崎，宮崎， 鹿児島，沖縄の 8 道県． 3 構造的失業とミスマッチ 85 2 労働移動と構造的失業 労働移動と構造的失業の研究を概観すると，構造的失業は UV 分析や自 然失業率を用いたフィリップス曲線によれば 2000 年代初頭まで増大してい たとの試算もできる．フロー分析は，90 年代の労働移動に産業による制約 があったことを示唆する．時系列分析は，ミクロ・ショックによる均衡失業 率の増加を支持する傾向がある．求人求職の分布等に基づくミスマッチ指標 からは，その拡大は見られず，むしろ 90 年代に縮小傾向が見られる．地域 別の雇用情勢のばらつきは 00 年代に拡大している． 2.1 失業欠員分析で見る構造的失業 失業と欠員の関係 構造的失業について，伝統的な分析手法として UV 分析（失業・欠員分 析)3) がある．労働市場における情報の不完全性や労働者の属性に不均一性 がなければ，労働力供給が労働力需要を上回るときは失業だけが存在し，需 要が供給を上回るときには欠員だけが存在するはずである．しかし，現実に は情報の不完全性や属性に差異があるため，供給超過であっても欠員が，需 要超過であっても失業が生じる．失業と欠員の併存関係を 2 次元にプロット したものが，UV 曲線である．欠員と失業は，右下がりの関係にあり，原点 に対して凸であるとされる．UV 分析では，45 度線との交点では失業者数 と欠員数が一致しており，労働需要と供給が総体として均衡していると見な す．またミスマッチを悪化させる要因が UV 曲線を外側にシフトさせる． 日本の UV 曲線を図表 3 1 に，欠員率として職業安定業務統計における 欠員率 4) を横軸に，失業率として労働力調査の雇用失業率 5) を縦軸に描い ている．1986 年まで景気後退にともなって左上方に移動した後，1990 年ま で景気の長期拡大にともない右下方に移動した．1994 年ごろまでバブル崩 壊後の生産縮小にともない左上方に移動した後，1997 年の景気の山の時点 3) Unemployment と Vacancy の頭文字をとっている． 4) 欠員率=(有効求人数−就職件数)／[(有効求人数−求職数)+雇用者数] 5) ここでは，自営業や農業分野の影響を除くため，失業者を，雇用者総数と失業者の和で除した， 雇用失業率で示した． 86 に向かって右上方に移動している．1999 年ごろには左上方に再び移動し， 2002 年からの景気の力強さには欠けたが長期の拡大にともないまた右下に 移動している．この間の UV 曲線は，景気循環に沿って左上方と右下方へ の移動をくり返しながら，同時に経時的に外側にシフトしているように見え る． 欠員率に雇用動向調査を用いた図表 3 2 では，UV 曲線の関係が 23 年間 にわたって安定的である．この場合，均衡にあるとされる 45 度線との交点 では，失業率と欠員率がおよそ 3％程度になっている． 欠員統計の比較 職業安定業務統計と雇用動向調査統計の推移を比較した図表 3 3 によれば， 1988 年と 94 年に両者は交差しており，90 年代末以降では，雇用動向調査に おける欠員率統計が景気にかかわらず低迷している一方，職業安定業務統計 ではバブル期を上回るほど大きく上昇している． 職業安定業務統計は，全国の公共職業安定所（ハローワーク）における職 業紹介業務の実績を集計した業務統計である．求人状況を把握する指標とし て，有効求人倍率などに幅広く用いられている．雇用動向調査は，従業員 5 名以上の常用雇用労働者を雇用する事業所（農林漁業・公務を含む）からの 無作為抽出による 1 万余の事業所を標本とした調査である．労働移動を研究 する際のもっとも基礎的な統計の 1 つとなっている．毎年 6 月末現在の「欠 員（仕事があるにもかかわらず，その仕事に従事する人がいない状態）を補 充するために行っている求人」とされる．両者については，産業別の動向な どから雇用動向調査の欠員の性格が変化している可能性が示唆される（藤井 [2008]）一方，公共職業安定所の景気循環に逆サイクル的な機能発揮（中村 [2002]）や，その他の充足手段の長期的な拡大の指摘（北浦ほか[2003]）があ る． UV 曲線による構造的失業 UV 分析による構造的失業を長期に分析した分析（樋口[2001], p. 35）では， 1984 年から 2000 年までの期間について，需要不足失業率と構造的失業率の 2 つに完全失業率を分解している．失業率水準のかなりの部分は構造的失業 3 図表 3 1 構造的失業とミスマッチ 失業率と欠員率（職業安定業務統計）の推移 7.0 2002年 雇用失業率︵％︶ 6.0 5.0 2007年 4.0 3.0 1997年 1984年 1994年 1990年 1986年 2.0 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0 欠員率（％） 注） 職業安定業務統計，労働力調査により作成． 図表 3 2 失業率と欠員率（雇用動向調査）の推移 7.0 2002年 6.5 雇用失業率 ︵％︶ 6.0 2006年 5.5 5.0 1996年 4.5 1986年 4.0 1989年 3.5 3.0 1993年 2.5 2.0 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 欠員率（％） 注） 雇用動向調査，労働力調査により作成． 図表 3 3 欠員統計の比較 7 雇用動向調査欠員率（%） 6 職業安定業務統計欠員率 （%） 欠員率 ︵％︶ 5 4 3 2 1 0 1984 86 88 90 92 94 96 注） 職業安定業務統計，雇用動向調査により作成． 98 2000 02 04 06（年） 87 88 によってもたらされており，また，失業率上昇の半分程度は構造的失業率の 高まりによると試算された．政府においては，『労働経済白書』（2002, p. 105）などで，ミスマッチによる構造的失業が推計されている．藤井[2008] は， 『労働経済白書』の分析を UV 関係がより安定的な時期に延長して推計 を行い，シフト要因は特定せずに，長期にわたるシフトを推定した（図表 3 4） ．ミスマッチ要因で外側に移動することとマクロ的な景気後退で左上に 移動することとが，同時に発生しているとした．UV 関係は，各時期に右下 がりであり，80 年代以降の多くの時期は需要不足による失業増加があった とされる． 大竹・太田[2002]は，UV 曲線の外側へのシフト要因として，離職率，経 営上の都合による離職の割合，高齢失業者の割合，失業者のうち雇用保険受 給者の割合，トレンド項を取り上げ，推定している．北浦ほか[2003]では， シフト要因を，職業・産業上の要因，性・年齢要因，雇用保険関係の要因の 13 要因 6) と広く取り上げ，シフトを検定している． UV 分析による構造的失業率推計の一覧（図表 3 5）を見ると，2000 年を 前後して 3％弱から 4％弱まで幅のある結果と要約される．なお，91 年ごろ から実績とともに構造的失業率が上昇していることは共通である． 部門 UV 曲線によるミスマッチ推計 マクロでの UV 分析に対して，年齢によって分割された下位（サブ）の 労働市場を想定した UV 分析を佐々木[2004]は行っている．年齢階級ごと の UV 関係を推定して，年齢階級間のミスマッチが 1980 年から 2001 年の 間に UV 曲線をどれほどシフトさせたか推定した．マクロの UV 分析では 90 年代後半からの失業率の急上昇の一因として年齢間の雇用ミスマッチの 拡大があげられているが，この実証研究では年齢階級間でのミスマッチはむ しろ縮小傾向にあり，失業率の上昇は年齢階級間ミスマッチの拡大によるも のではないとしている．年齢間だけでなく，地域間のミスマッチにも拡大し 6) UV 曲線の外側シフト要因として，第 3 次産業就業者比率，離職率，産業別ミスマッチ指数， 産業別の雇用者数の変動，職業別就業者数の変動，高齢者雇用比率，55 歳以上失業者割合，25 歳未満失業者割合，女性労働力率，女性失業者割合，パートタイム労働者比率，雇用保険平均需 給日数，雇主の社会負担を検定対象にしている． 3 構造的失業とミスマッチ 図表 3 4 シフトする UV 曲線 （％） 6.5 2003 2002 6.0 2000 99 5.5 2004 2001 2005 5.0 2006 ④ 2001-06 98 4.5 2007 96 4.0 95 94 3.5 78 3.0 77 97 87 83 84 86 85 88 82 7981 76 93 89 80 2.5 1985 92 75 67 66 2.0 72 64 65 2.0 2.5 1983-89 91 ③ 3.0 1990-93 68 69 0 1.5 ② 90 3.5 74 71 73 ① 70 4.0 4.5 1967-75 5.0 5.5 6.0 6.5 欠員率 （％） 注） 藤井[2008]（p. 24）による．失業率は雇用失業率，欠員率は職業安定業務統計による． いずれも季節調整値． 図表 3 5 UV 曲線に基づく構造的失業率 推計年 完全失業率 （％） 需要不足 構造的 大竹・太田[2002] 樋口[2001] 労働経済白書[2002] 藤井[2008] 1999 2000 2001 2001 2006 4.7 4.7 5.0 5.0 4.1 1.4 1.26 1.1 1.3 0.4 3.2 3.46 3.9 3.5 3.8 北浦ほか[2003] 2003 5.0 2 注） 藤井[2008]（p. 18）および各文献をもとに作成． 実績 2.92 3.25 89 90 た試みもある（藤井[2008]）． UV 分析の限界 UV 分析については，1)上記の欠員統計の問題だけでなく，2)UV 曲線関 数の特定化の根拠が明確でないこと，3)そのシフトの特定化がされていない か恣意性があること（大橋・中村[2004], p. 195），4)45 度線の交点は需要不足 以外の要因による失業の理論的最大値であって現実の失業とは一致しないこ と（玄田[2004], p. 296），あるいは失業率=欠員率となる失業率が均衡失業率 に な る 保 証 が な い こ と（太 田 [2005], p. 76）な ど が 指 摘 さ れ て い る（玄 田 [2004], pp. 294 296） ．UV 分析は，そのわかりやすいアプローチから用いら れてきたが，現在は UV 曲線の位置・形状を規定する大きな要因である マッチング関数に焦点がある． 2.2 地域別等からアプローチした雇用のばらつき 部門ごとの労働需給がどうなっているか，統計上把握しやすいこともあり， 地域別の需給を分析したアプローチがある． 地域別需給・賃金動向 地域ごとの労働需給の推移を全国 10 の地域ブロック別の新規求人倍率ま たは有効求人倍率の変動係数で見ると（図表 3 6），80 年代末から 2000 年代 初めまで一貫して下落傾向にあったが，最近はやや高まりが見られる．完全 失業率を労働力人口でウェイトづけした変動係数（図表 3 7）で見ても，近 時の上昇傾向を確認できる． 地域の雇用情勢格差についての研究を見ると，1980 年からの 20 年間の地 域間の失業率格差については，地域ごとの産業構造の違いや性年齢別の労働 力構造の違いによってかなり説明できるとされる（勇上[2005], p. 33）．地域 の定義を雇用圏に則したものとなるよう，都市雇用圏により失業率統計を作 成した周[2005]では，1980 年から 20 年間の失業率の地域間格差は縮小傾向 にあり，その格差縮小には地域間の労働参加率の格差縮小が貢献していると された． 地域の労働需給を反映する失業率と賃金の格差の動向を見ると（勇上，本 3 図表 3 6 構造的失業とミスマッチ 91 求人倍率で見た地域ブロック別労働需給のばらつき 0.45 0.40 0.35 変動係数 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 新規求人倍率 0.05 有効求人倍率 0.00 1983 85 87 89 91 93 95 97 99 2001 03 05 07（年） 注） 職業安定業務統計により作成．変動係数は，労働力人口でウェイトづけした標準偏差を算術平均 で除したもので，相対的なばらつきの大きさを示す． 図表 3 7 失業率で見た地域ブロック・県別労働需給のばらつき 0.30 0.25 変動係数 0.20 0.15 0.10 地域ブロック別 都道府県別 0.05 0.00 1983 85 87 89 91 93 95 97 99 2001 03 05 07（年） 注） 労働力調査により作成．変動係数は，労働力人口でウェイトづけした標準偏差を算術平均で除し たもので，相対的なばらつきの大きさを示す．地域ブロックは，部門間移動仮説の検定に用いた雇用 者の地域別と同じ． 書第 12 章） ，バブル期から約 10 年間にわたって格差の縮小が続いた後， 2000 年代にはバブル期を凌ぐ，地域間での格差拡大傾向がある．90 年代の 縮小には，公共投資による下支え効果とともに，都道府県間の粗移動率は縮 小に転じているものの労働移動による需給バランスの調整機能が高まったこ とがあるとしている． 92 地域間移動 地域間の労働需給にばらつきがあるもとで，どのように労働移動が生じて いるか，雇用動向調査における，地域ブロックないし都道府県の外から当該 地域ブロックないし都道府県内で職を得た者の，当該地域で職を得た者全体 に対する割合を見ると（図表 3 8），80 年から長期的には下落傾向にあり， 勇上[2005]とあわせて見ると，直接的な転職行動というより産業構造の変化 などが地域間格差を縮小した可能性がある．2000 年代初めにはやはり高ま りが見られる． 時系列統計では，地域別の労働需給のばらつき度合いと地域外からの入職 割合には相関があるように見える．しかし，これをクロスセクションで観察 して見ると，需給の逼迫度と，移動との関係に明確な関係が認められない． 有効求人倍率と県内雇用者に占める県内移動者の比率を 2002 年と 2006 年に ついて見ると（図表 3 9），いずれの年でも明確な関係がない．『経済財政白 書』（2006, p. 242）でも，都道府県別失業率と住民人口の転出入の移動状況 を比較しているが，2002 年と 2005 年のいずれにおいても明確な関係がない としている． 産業の入職・離職 産業ごとの入職・離職の動向を見ると（図表 3 10），90 年代初頭から 2003 年ごろまで，サービス業ではほぼ一貫して入職率と離職率が一致して変動し ている，つまり増減員していないのに対し，製造業ではとくに 2000 年前後 を中心に離職率が入職率を大きく上回っており，失業増加の要因となってい たと見られる．この産業別の雇用増減の失業やミスマッチへの影響について はフロー分析や部門間移動仮説で検討されている． 一時点の産業間ないし職業間の移動状況については，最近の就業構造基本 調査によって把握できる．同調査による産業間移動・産業内移動を比較する と，産業をまたいで転職した場合の方が，賃金が下落しやすくまた離職期間 も長くなる傾向がある（『労働経済白書』2002, pp. 222 227）． 2.3 構造的失業や均衡失業率の分析 構造的失業に接近するその他の手法としては，失業プールをめぐる移動状 3 図表 3 8 93 構造的失業とミスマッチ 地域ブロック外・県外からの移動入職者割合 25 流入率 ︵％︶ 20 15 10 5 地域ブロック外 0 1983 85 87 89 91 93 95 97 99 2001 県外 03 05（年） 注） 雇用動向調査により作成．移動入職者割合=(他地域ブロックないし他県からの入職者数／ 入職者数)． 図表 3 9 有効求人倍率と県内入職/雇用者比率 県内雇用者に占める県内移動者の比 2002年 25.00 2006年 35.00 30.00 20.00 25.00 15.00 20.00 10.00 15.00 10.00 5.00 5.00 0.00 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 0.00 0.00 1.00 1.00 0.50 有効求人倍率 1.50 2.00 有効求人倍率 注） 職業安定業務統計，雇用動向調査，毎月勤労統計調査により作成． 図表 3 10 入職率・離職率（産業別） 25 入職率・離職率︵％︶ 20 15 10 入職率産業計 入職率製造業 入職率サービス業 5 0 1983 85 87 離職率産業計 離職率製造業 離職率サービス業 89 注） 雇用動向調査により作成． 91 93 95 97 99 2001 03 05（年） 94 況をミクロデータを用いて詳細に点検するフロー分析，均衡失業率を時系列 分析の手法でマクロ統計から計測するアプローチ，自然失業率を入れたフィ リップス曲線の計測，ミスマッチ指標の計測がある． 失業をめぐるフロー分析 就業・失業間のフロー分析の枠組みにおいて労働力調査個票 7) をもとに 部門間移動の分析を行い，マッチングやミスマッチの態様を見ると，産業を 超えて移動することの困難さがうかがえ，結果として産業内移動が多くなっ ている． 1988 99 年のフロー分析を行った阿部[2005]（pp. 27 62）では，1990 年代 の失業率変動を産業特性の観点から見て，1)建設業，製造業，サービス業の 失業プールへの参入確率の悪化がマクロ失業率の悪化に大きく影響している． また，雇用者シェアが伸びている産業では同一産業内で転職する者が多い一 方で離職確率が高く，雇用者シェアの縮小している産業では離職確率が低く て産業間移動を余儀なくされている，2)失業プールにおける混雑効果が失業 率の変動を大きく規定している，3)混雑効果が強く影響する理由は，失業者 が同一産業内で職探しをするためであり，産業間移動が難しいからである， 4)1990 年代末期には，低学歴者，無業者，パートタイマーといったグルー プのインフロー確率に改善が見られるが，技術進歩との関係は不明としてい る． 産業間の移動状況を，労働力調査特別調査男子の個票を用いた Abe and Ohta[2001]は，1988 年と 1999 年の間の失業のプールをめぐるフローの労働 力の移動を分析した．失業プールへの流出入，産業ごとの寄与，産業をまた いだ移動，プロビット関数を用いた産業分断の効果などを分析した結果，1) この間の失業率の上昇には建設業が大きく寄与している．90 年代後半には 失業はサービス産業から主に発生している，2)転職の多くは同一産業内で起 きており，各産業の状況が当該産業からの失業確率や当該産業への再就職確 率に大きく影響する．労働市場の産業ごとの分割がどう規定されているかを 7) 労働力調査特別調査の時系列的制約から，大産業分類が用いられており，阿部[2005]は 10 産 業，Abe and Ohta[2001]は 7 産業の分類である．いずれも，製造業，サービス業（狭義）が 1 つ の産業とされている． 3 構造的失業とミスマッチ 95 今後の検討課題としている． この研究は，現実に発生した「失業変動にとって，産業間の再配分よりも， 産業内の労働再配分が，量的に重要であることを示唆する」（太田・玄田・照 山[2008], p. 10）と評価できる．一方，事前の調整については， 「概して労働 者が失業プールに陥る確率が大きい産業ほど求人は減少している」（太田 [2005]）とセクター固有のショックが示唆され， 「そのような産業から生じ た失業者は，全体の求人率が低下するだけでなく当該産業の求人率が低下し た場合にも，失業期間が長期化しがちになる．というのも失業を経験した労 働者でも前に属していた産業にもどることが多いからである」（同上）と， 部門間移動の困難さがうかがわれる． 「これらの結果は，産業別労働市場が 存在しており，それが個々人の失業期間ひいては失業率に影響している可能 性を示唆している」（同上）研究であり，阿部[2005]と同旨である．失業の 因果関係を見るには産業間移動の困難度（失業期間）や態様などさらなる検 証が必要である． 月次データが使用可能な労働力調査の個票を用いた研究（太 田・照 山 [2003]）では，90 年代の失業率上昇の背景としては，失業への流入確率の上 昇と流出確率の低下の双方がある，年齢等の属性にかかわらず失業への流入 確率が上昇している，男性が失業する確率の産業間・規模間格差が拡大して いることがあげられている．ここでの分析だけでは，ミスマッチによる失業 が増加しているかどうか判断しがたく，詳細な労働者属性による推移の分析 や創出喪失分析との関係の検討を必要としている． 産業を超えた移動が困難な背景には，高い転職コスト，とくに転職による 賃金低下がある．産業間の転職による賃金への影響について，1985 92 年の 転職時の賃金変化を雇用動向調査入職票を用いて検定した（阿部[2005], pp. 63 79）結果では，転職者が産業間を移動する場合には産業内で移動するよ りも賃金の低下は大きく，産業特殊的人的資本の損失が見られるとしている． 一方，転職の実態を雇用動向調査の個票（1991 2002 年）を用いて各年ごと の転職から賃金下落率の低い転職例の属性を計測した Bognanno・神林 [2006]では，それまで日本に特徴的だった企業規模・産業をまたぐ高い転職 コストが時系列的に減少しつつあるが，職種間では増加傾向が見られるとし ている．また，この間，高齢の男子ほど転職コストは増加している． 96 時系列データによる均衡失業率 失業や雇用の変動要因を，構造に先験的な制約が小さい時系列分析の手法 に基づいた研究が 90 年代に進んだ．そこでは，ミクロ的な構造についての 直接的な知見は用いずミクロ分析との補完が必要になる．宮川・玄田・出島 [1994]は，集計マッチング関数（AMF: Aggregate Matching Function）を 想定し就職動向の決定要因を分析している．同関数モデルのもとで，競争的 な労働市場で需給が一致しているような想定，つまり供給（求人）関数また は需要（求職）関数のいずれの変動も新規就職数を決める要因となっている 想定と，労働需要の大きさが就職数を決定して割り当て現象が生じているよ うな想定のいずれが，より現実のデータよりよく説明するか，共和分検定に より検証した．この結果，就職者数と求人数が 1 つの共通の確率トレンドに 従う（共和分関係にある）ことが確認され，就職動向は長期的には労働需要 側の要因のみにより規定されるとの示唆を得た．また，誤差修正 VAR モデ ルにより，集計マッチング関数を推定した結果では，常用労働者の就職者数 の均衡からの乖離は 1 年程度で調整されることや，短期的には失業者数（つ まり職がなく求職している者）や転職希望者数（在職しながら求職している 者）が，就職者数動向に逆方向に影響を与えている効果が得られた． 失業率とマクロ産出量の 2 変数構造 VAR モデルをもって，マクロデータ からミクロ的な影響を抽出した分析として，照山・戸田[1997]がある．ここ では，部門間再配分の摩擦によるショックをミクロ的なショックと見なし， ミクロ的なショックは本来的にマクロでは中立的な影響しか与えない，失業 率や生産量には恒常的変動部分と一時的な変動部分があると仮定している． 産出量が一定であっても均衡失業率が恒常的変動部分をもっており，生産量 にかかわらず均衡失業率が一定でなかった可能性を確認している．均衡失業 率の変動要因として，マクロ的ショックと，ミクロ的な再配分ショックの両 者がともに影響しているが，後者の影響が大きいとしている．一時的な失業 率変動についても，両者が影響を与えていることや現実の失業率変動は均衡 失業率の変動による部分が大きいことを確認している．このように失業率変 動に再配分ショックが相当程度影響を与えていることを示唆している．この モデルでは，部門横断的な影響を与えると見なされるミクロ・ショック（た とえば石油危機のような大幅な相対価格変化や，ICT 技術による生産性の 3 構造的失業とミスマッチ 97 広範な急速改善）について，摩擦的移動の要因を除くと，マクロ的ショック によってとらえられていると考えられる． 構造的なショックを，景気循環，部門間，労働供給，合理化の 4 類型で想 定し，より最近時の 2001 年まで，構造 VAR モデルで失業率の変動要因を 分析した鎌田・真木[2003]では，90 年代後半以降の失業率の高止まりを， 負の景気循環ショック，正の部門間移動のショック，正の合理化ショックと いった，複数の要因による結果であるとしている． フィリップス曲線と構造的失業 フィリップス曲線を賃金変化率 - 失業率平面に描くと，1970 年代・80 年 代の 20 年間と，90 年代の 10 年間では，長期的な関係が大きく変わり， フィリップス曲線の傾きがゆるやかになったように見える．しかし，これは フィリップス曲線がフラットになったというより，自然失業率が右にシフト したものと推定されている（大竹・太田[2002]）．具体的には，先の UV 曲線 によって推定した構造的失業率と需要不足失業率をフィリップス曲線に導入 した場合の各種の推計結果の良好度を比較して，構造的失業率が自然失業率 （インフレ率がゼロのときの失業率）にかなり近いものであるとの推測を確 認している． 自然失業率の考え方を取り入れたフィリップス曲線について，デフレー ションや低インフレーションのもとでは，賃金の下方硬直性により短期的だ けでなく長期的にも総需要を減少させ，フィリップス曲線が非線型の L 字 型になるとの指摘がある（Akerlof [1996]）．このモデルに基づく分析 （北浦ほか[2003]）では，90 年代の日本のデフレーションが，柔軟な日本の 労働市場における賃金調整能力を上回っており，通常の垂直な自然失業率曲 線が右シフトしたと考えるより，長期の非線型フィリップスカーブに沿った 動きと解釈した方が適切としている． 他方，バブル崩壊後に，日本のフィリップス曲線が大きくフラット化した 原因として，名目賃金の下方硬直性の顕現化を指摘している分析（山本，本 書第 2 章）がある．賃金硬直性以外に就業意欲喪失効果が働いているとして いる．実質摩擦増加の背景としてマッチング効率の低下を取り上げ考察して いるが，それが 90 年代以降の日本の実質摩擦の増大要因と断定はできない 98 としている． ミスマッチ指標 UV 曲線のシフトを表す指標を陽表的に計測する分析は，Jackman and Roper[1987]の指標 8) を中心として行われている 9)． 『労働経済白書』（2002, pp. 108 112），大橋[2006]などの先行研究や他の指標を踏まえて，太田・玄 田・照山[2008]（pp. 6 9）では，包括的に再推計を行い， 「地域間・年齢階 層間・職業間のミスマッチの程度は，いずれも，90 年代以降の失業率の急 上昇期に，拡大の傾向を示すことなく，逆に多くの場合には，縮小傾向にあ ることが示される」， 「ミスマッチの指標の先行研究が示した結果が，近年ま で延長したデータによっても再確認できた」としている． 3 部門間移動仮説と人的資本の特殊性 3.1 部門間移動の理論と実証 1980 年代のリアル・ビジネス・サイクル理論の一環として，需要の部門 間移動（sectoral shifts across sectors）から生じるミスマッチによる失業の 存在やその規模に注目が高まった．構造的失業率 10) の実証的な基礎を検証 した Lilien[1982a, b]とそれをめぐる議論（Abraham and Katz[1986]など）が ある． Lilien の仮説と反論 Lilien の仮説を要約すると，雇用へのショックは，部門により異なる部門 間ショックと，経済全体に同時に作用するマクロ・ショックがある．部門間 移動に際して労働者は失業のプールを一定期間経るから，より大きな部門間 ショックはより大きな構造的・摩擦的な失業を発生する．部門間ショックは， 部門ごとの雇用需要の伸び率のウェイトづけの標準偏差 σ 11) で説明される， 8) このミスマッチ指標は，部門間の求人と求職の分布の違いを見るもの，具体的には，各セク ターの求職者総数に占める割合と求人者総数に占める割合の差の絶対値の総和に 2 分の 1 を乗じ て算出している． 9) ミスマッチ指標は，部門分割の程度によって影響される． 10) Lilien は，摩擦的ないし自然失業率と呼んだ． 3 構造的失業とミスマッチ 99 というものである．オリジナルの Lilien[1982a]の研究では，戦後の米国失 業率推移のかなりの部分，とくに 70 年代の 2％ポイントの上昇のほとんど が部門間移動により説明されるとされた．自然失業率をめぐるミルトン・フ リードマンの主張に，具体的に需要不足ではない失業の量について裏づけを 与えたとされたため，大きく注目された． これに対し，Abraham and Katz[1986]では，産業間の労働需要の伸び率 のばらつきを表す σ は，マクロ・ショックとも正の相関をとりうることを示 し，混濁した contaminated 指標であることを明らかにした．各部門の雇用 者数の伸び率に差異が生じるのは，部門特有のミクロ・ショックに影響され るだけではなく，各部門においてマクロ・ショックへの感応度に差が存在し たり，あるいは各部門のトレンド成長率に差があるからである． Abraham and Katz[1986]は，同時に部門間ショックとマクロ・ショック は区別されることを認め，むしろ欠員情報を活用して区別することを提言し た．σ がマクロ・ショックをとらえた指標か部門間ショックをとらえた指標 かを区別するために，σ が失業率と正の相関があっても，1)もし σ がマク ロ・ショック指標であれば，UV 曲線に沿った移動であるはずで，欠員率と 負の相関があるはずであり，2)もし σ が部門間ショックをとらえた指標であ れば，UV の外へシフトがもたらされているはずで，欠員率と正の相関があ るはずとした． この反論を嚆矢に，需要の部門間仮説については，その指標の拡張を中心 にさまざまな研究が展開されてきた．米国では，「セクトラルシフト仮説で は，部門間移動が失業の 25 40％を説明していると推計している．ただ，時 期によればより顕著に説明しているかもしれない．たとえば，1973 年の石 油危機から生じている部門間移動は，73 年から 75 年の 3.5％ポイントの失 業率上昇の 6 割を説明しているかもしれない」（Brainerd and Cutler[1993]） との紹介が教科書（Borjas[1999], p. 492）でなされている． ばらつき指標の拡張 Lilien の提唱したばらつき指標を拡張した主な研究は以下である． 11) 以下，ばらつき指標と呼ぶ． 100 純化指標（purged index） Lilien[1982b]，Neelin[1987]12)，Samson[1990]， Mills [1995]らは，ばらつき指標からマクロ変数の影響を除去する方向 で拡張した．マクロ・ショックを期待されない金融政策および期待された金 融政策 13) としてとらえ，σ をマクロ・ショックで説明される部分とそれ以 外に分割した．具体的には，各部門の雇用伸び率の平均からの乖離のうち， マクロ・ショック（期待されない貨幣増加率と期待された貨幣増加率）で説 明しきれない残差によって標準偏差を作成し，純化されたばらつき指標 purged dispersion index としている 14)． 水平指標（horizontal Index） 当該期以前の雇用調整方向との関係でどれほ ど雇用調整が高まっているかを勘案してばらつきを計測する方法（Davis [1987]）が提唱された．ある部門で雇用調整をしているときに，さらにその 部門の雇用に不利なミクロ・ショックがあれば，必要な再配分量を増し構造 的摩擦的な失業を増やすが，有利なミクロ・ショックであれば，雇用調整量 を縮減し構造的摩擦的な失業を抑制するだろうという観点に基づいている． 当期の伸び率と j 期（3 6 四半期程度）前の伸び率をもって標準偏差を計算 した．この場合，j 期前と同じ方向の当期の変化（同符号）がばらつきを増 すことになる． 景気局面効果指標（Stage-of-Business-Cycle effect index） 水平指標の発想 をさらに進め，マクロの景気局面による部門への効果の非対称性に着目した 指標である（Mills [1995], pp. 295,300 301） ．ミクロ・ショックは，不況 期には部門の雇用調整について拡大的に作用する一方，好況期には部門の雇 用調整を抑制するという非対称性が予想される．マクロ指標のトレンドから の下方乖離を 1 それ以外は零とした景気局面ダミーを作成し，σ との交差項 を用いる 15)．さらに全体の雇用調整の方向と同一でそれを上回った雇用調 12) Neelin（カナダ）や Samson（先進 8 カ国）についての研究を除けば，先行研究は米国につい て集中している． 13) 基本的には，バロー型（Barro[1977]）の誘導型の貨幣増加関数を，政策決定関数の議論，あ るいは単位根検定や共和分検定（Johansen[1988]）などを用いて，期待されない貨幣増加率と期 待された貨幣増加率を推定する（Nishikawa[1989]，Mills [1995]および坂田[2003]など）． 14) これに対し Lilien がもともと提唱した指標を生のばらつき指標（raw dispersion index）と呼 ぶことがある． 15) ミクロのマッチング行動から考えると，景気拡大期には失業の機会費用が高まり失業のプー ルにとどまる期間が短くなる傾向があり，逆に景気後退にはとどまる期間が長くなる傾向がある と推測されることと整合的である． 3 構造的失業とミスマッチ 101 整をもってばらつきを計測する方法（Groshen and Potter[2003]）などの提言 がある． 相対価格ショック指標 部門間ショックの原初的な要因が特定できるよう な場合には，そうした要因を直接取り込むというアプローチである．交易条 件 の 変 化 な ど が 考 え ら れ る が，米 国 に つ い て は，Loungani [1986]， Hamilton[1983]が原油価格の相対価格変化を直接失業率の推定に取り込ん でいる． 要素市場情報によるばらつきの把握 要素市場の他の情報をもって，ばらつ きの情報を補足するアプローチである．Loungani [1990]や Brainard and Cutler[1993]では，金融面とくに株式市場における株価のばらつきを もって部門ごとのショックのばらつきを計測した．日本においては，これま で直接金融市場のウェイトが小さかったことや株式持ち合いがあったとこと なども 16) あり，この方向の研究は乏しい． 労働市場については，雇用者数のシェアのトレンドを用いて，トレンドか らの乖離の程度をもって，恒久的シェアと一時的シェアに分解し，恒久的 シェアの変動が失業率を説明する力が高いとの研究がある（Neumann and Topel[1991]，Rissman[1986]） ．同様に資本ストックの伸び率の業種間乖離度 を使用した研究（Toledo and Marquis[1993]）がある． 3.2 日本における部門間移動仮説の検証 日本における先行研究 日本についても，Brunello[1990]は，1970 年から 1988・89 年までの，9 または 12 産業分類・四半期データによるオリジナルの Lilien の指標を用い て検証した．その結果部門間の生のばらつき指標は失業動向を説明しないと して，その理由に新卒採用における調整と出向転籍をあげた． Lilien の指標に対するさまざまな批判を踏まえ，オリジナルの部門間指標 だけでなく，マクロ・ショックの影響を除去した純化された指標，水平指標， 16) 産業部門ごとの融資額伸びのばらつきは，追い貸しとされる貸出行動に見られるように部門 間ショックに「逆行」した動きを大きく含んだ「混濁」した部門間ばららつき指標と見なされる． 才田・関根[2001]では，こうした指標をむしろ資金市場における配分機能低下の証左として用い ている．日本の銀行が自己資本比率規制対応のために，不健全な企業への貸出をバブル崩壊後に 続け，いわゆる「ゾンビ企業」が創出されたことが指摘されている（Cabellero [2006]）． 102 原油の相対価格変化を代表する指標などを用いて，1968 年から 1987 年まで の労働力調査の月次の 16 産業別雇用者の伸び率をもとに，部門間移動の仮 説を総合的に検定した結果（Nishikawa[1989]）では，この間の日本の失業率 のゆるやかな上昇について，需要の部門間移動仮説は棄却された．仮説が棄 却された背景には，労働時間を中心とした雇用調整，労働参加率と雇用の相 関の高さ，失業給付が限定的であること，産業政策による産業支援，あるい は，転籍・出向などの長期雇用を可能にする制度的な要因を指摘した． Prasad[1997]では，雇用者数の業種ごとのシェアを，一時的要素と恒久 的要素に分解し，恒久的要素の業種間乖離を労働の再配分にかかるショック の指標と見なして，生のばらつき指標と，水平的指標を算出した．この結果， 90 年代については労働再配分ショックが拡大したことはないとしている． 藤田[1998]では，事前の需要情報として，日本では長期にわたり利用可能 な職業安定業務統計における求人統計を用いた．90 年代の業種別シェアを HP フイルター（Hodrick and Prescott[1997]）を用いて一時的要素と恒久的要 素に分解した．恒久的要素の変動ウェイトの増大や恒久的要素の業種間乖離 の拡大を確認した．また，労働再配分ショック，失業率，実質 GDP からな る構造 VAR モデルによれば，労働再配分ショックが他の 2 変数へ中長期的 な指標性をもっていること，歴史的要因分解をすると 90 年代前半の失業率 上昇や景気低迷には労働再配分ショックが大きな役割を果たしていたとして いる． 岡村[2005]では，地域別の失業率動向とばらつき指標について検定してい る．京阪神圏，南関東圏の各都府県におけるばらつき指標を 1970 2002 年の 雇用動向調査から作成する際に，Lilien の生のばらつき指標だけでなく，産 業間・地域間をまたいだ移動の難易度が反映されるばらつき指標を，カルマ ンフィルターによる移動コストで難易度を計測することにより算出している． 各圏域 17) の失業率の 1 階の自己回帰モデルに，当期の各種ばらつき指標を 取り込み検定した結果，一部の地域では生のばらつき指標が有意であるが， ほとんどのケースで生のばらつき指標は有意ではなく，移動の難易度を表す ばらつき指標が有意であった．ミスマッチをもたらす移動コストやその時系 17) 県別の失業率はないため京阪神圏，首都圏の失業率を用いている． 3 構造的失業とミスマッチ 103 列的変化が失業に影響している可能性が示唆される． 人的資本蓄積と部門間移動仮説 需要の部門間移動仮説を，単位根検定と多変量時系列モデルにより本格的 に検証した最近の研究は，Sakata[2002]および坂田[2003]である．ばらつき 指標は，労働力調査における産業 13 分類の雇用者数から生のおよび純化さ れた指標と，景気局面効果指標を用いた．日本において支持されない傾向が あった部門間移動仮説について，失業グループに分けることなどにより，支 持する研究となった．Sakata[2002]で，男女別の分析（1975 99 年）を行い， 長期的関係はないものの，部門間ショックは男性失業率に短期的影響を与え るが，女性には短期的にも与えないとの結果を得た．さらに坂田[2003]では， 若年者（15 24 歳層）と高齢層（55 64 歳層）の失業率についても検定し， 長期的な各グループの失業率の動向と，部門間移動のばらつきの指標との間 にはやはり関係が見出されなかった．しかし，短期的には男子高齢層に関し ては部門間移動のショックが失業率を高めるという結果になった．また，内 閣府が景気動向指数研究会の議論を踏まえ設定しているマクロ経済全体の景 気循環日付 18) に従って景気局面効果指標を用い，不況においては，失業全 体やどちらの層にも部門間移動のショックが与える影響の高まりが見られた． こうした結果は，人的資本の特殊性が高い男子高齢層には部門間ショックが 有意に働くことや，不況期においては部門間ショックが高まると結論してい る． 地域別ばらつき指標による部門間仮説の検証 産業別の Lilien 仮説についてはすでに坂田の先行研究があり 19)，2000 年 代には地域別雇用情勢の格差拡大が観察された．筆者は，地域別のばらつき 指標を用いて，部門間移動仮説を 1980 年代半ばから 2007 年の期間について 検証した．被説明変数には，人的資本の特殊性との関係から，全体の失業率 だけでなく，男子高齢者など 5 種類のグループの失業率を用いた．説明変数 18) 2009 年 3 月 1 日 http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/di/di_ken.html 19) 2000 年代の景気拡大と地域間雇用の格差拡大が見られる時期まで産業のばらつき指標を延長 するには，2002 年と 03 年の間の産業分類改訂をまたいだ整合的な時系列データが必要である． 104 には，1)生のばらつき指標とマクロ・ショックの影響を除いて純化されたば らつき指標，2)ばらつき指標に景気局面による非対称性を加味した景気局面 効果指標（労働市場の景気局面効果指標を独自に作成） ，3)国際的なショッ クをとらえる輸入比率を用いた 20)21)． 労働力調査 22) における 10 の各地域の雇用者数 e から，地域別のばらつ き指標を作成した．Lilien の生のばらつき指標 σ は全国の雇用者数を E と して下記のとおりになる． σ = ∑ E ⋅ Δlog ( e ) − Δlog ( E ) e 純化されたばらつき指標を作成するマクロ・ショックを取り出すため，先 行研究と同様に，貨幣増加関数を作成した．変数としては，貨幣供給 m， 実質産出量 y，長期金利 r，物価上昇率 p 23) を取り上げ，各変数について， 単位根検定を行ったところいずれも I ⑴の変数であった．ヨハンセン検定を 行ったところ，共和分関係が少なくとも 1 つあることがわかった．モデルの 次数については，AIC（赤池情報量基準）により，ラグ次数 2 とした．この 結果，図表 3 11 にあるような 2 期前までのラグをもつ誤差修正モデルを推 計した 24)．この推定された貨幣増加関数の残差を，期待されない貨幣増加 率 DMR とし，推定された伸び率を期待された貨幣増加率 DME とした． DMR は I ，DME は I ⑴である． 各地域別雇用者の伸び率を，マクロ・ショックである期待されない貨幣増 加率と期待された貨幣増加率に回帰させた残差を e とすると，純化された ばらつき指標は， 20) 実際には，後述するように輸入比率と失業率との階差 VAR モデルを推定している． 21) 金利を除きすべて季節調整した，四半期値を用いた． 22) 労働力調査では 10 地域別の結果を 1983 年から公表している．北海道，東北，南関東，北関 東・甲信，北陸，東海，近畿，中国，四国，九州・沖縄に分割されている．道州制などの議論に 見られるように，各地域が経済圏としてある程度 1 つの圏域となっているといえる． 23) M2+CD（実額季節調整値を平均値を指数化して対数変換），実質 GDP（2000 年基準季節調 整値実額指数化を対数変換） ，長期利子率（国債 10 年物四半期平均，％），消費者物価上昇率 （季節調整指数化対数変換前期差，％）である． 24) は，貨幣量に，産出量，長期金利，物価変化率を回帰した残差であり，この 4 変数の長 期均衡関係からの乖離を表している． 3 図表 3 11 構造的失業とミスマッチ 105 貨幣増加関数 貨幣増加関数（誤差修正モデル）Δ m 数 t 統計量 0.002 0.625 0.114 0.117 −0.010 0.054 −0.078 −0.331 −0.278 −0.005 2.826* 6.443* 1.248 2.203* 0.186 0.543 0.807 2.539* 3.024* 係 定数項 Δ m Δ m Δ y Δ y Δ r Δ r Δ P Δ P e cm 決定係数 自由度修正済決定係数 残差自乗和 方程式標準誤差 赤池情報量基準 シュバルツ情報量基準 サンプルサイズ 推計期間 共和分方程式 0.827 0.811 0.002 0.004 −8.124 −7.875 108 1981Q1 2007Q4 e cm=m−1.577y+27.5r−115.4 p−0.361 注） 有意水準 5％で有意な係数に＊を付した． s = ∑ E e e と定義される．σ も s も，どちらも明確に I である．いずれも，2000 年代 に限って見ると上昇傾向がうかがえる（図表 3 12)25)． 景気局面効果には，景気下降局面で 1，上昇局面で零とした景気局面ダ ミー変数を用い，それと σ または s との積をもって景気局面効果指標とした． 坂田[2003]と同様にして，内閣府の景気基準日付に基づくマクロ景気局面ダ ミー変数 BM との積で，マクロ景気局面効果指標 BM ⋅σ BM ⋅s を作成した． しかし，景気局面効果は，本来労働市場における雇用調整を中心とした景 気局面に基づくと考えられる．日本のバブル崩壊後の労働市場は長く「氷河 期」とされる厳しい状況にあり，経済全体の在庫循環も含めた景気循環判断 25) σ，s について，失業率全体との相関係数はいずれも−0.15 であり，欠員率（職業安定業務統 計査四半期）との相関係数はそれぞれ 0.17，0.13 と正である． 106 図表 3 12 ばらつき指標と純化されたばらつき指標 0.018 0.016 0.014 0.012 0.010 0.008 0.006 0.004 0.002 1980 1985 1990 1995 PURGSGM 2000 2005 （年） SGM 注） SGM；（生の）ばらつき指標，PURGSGM；純化されたばらつき指標． とは必ずしも一致しないと見られる 26)．このため，労働市場における景気 局面区分を新たに作成した．労働関係の指標（図表 3 13.1 および 2），新卒の 就職率（図表 3 24, pp. 124 125)27) を見ると，1992 年から 2003 年までが労働 市場の長期低迷期であり，雇用人員減が継続的にあった時期である．1998 年を境に雇用調整方法が大きく変化したとの指摘もあることから，1992 97 年を長期低迷期前半，1998 2003 年を長期低迷後半とすることもできる． 1987 1991 年を通じて労働市場では，バブル期と見る 28) ことが可能である． 1983 年から 1986 年までをバブルの前という意味でバブル前期 29) とする． 2003 年からは新規の雇用破壊が止まるが新規の雇用創出に乏しい弱い回復 期であった．各期を，マクロ経済・労働市場の代表的指標とともに図示した （図表 3 14） ．バブル前期 1983 1986 年および長期低迷期 1992 2002 年を 1 と 26) 雇用者数の調整にかかわる指標は，マクロの景気循環指標のなかで主に遅行指標とされてい る． 27) コアの常用雇用の大きな部分を成す新規大卒者の就業率で見ても，人口減少が見込まれるに もかかわらず，1991 年 81.3％をピークとして，2003 年の 55.1％まで長期に一貫して下落してい た． 28) バブルの山は 1991 年の 2 月に付け，1991 年はマクロの景気循環では景気後退期とされるが， 1991 年全体としては，労働市場は引き続きタイトであったこと，景気の量感の高さとしてその 後の景気後退期の谷よりは低かった． 29) 1985 年 6 月を山とすると景気拡大期は，短くまた山が低かったことから，1986 年 11 月の谷 までを，景気が緩慢な時期と見なされる． 3 構造的失業とミスマッチ 107 して，バブル期 1987 1991 年および拡大期 2003 2007 年を零とした労働市場 景気局面ダミー BL を作成した．それと σ または s の指標との積をもって労 働市場景気局面効果指標 BL⋅σ BL⋅s とした． 失業率については，全国の失業率を，男女計 UT，男子 UMT，女子 UFT， それらに加えて，坂田[2003]での結果や高い失業率水準から，男子若年 （15 24 歳層）UMYT と男子高年（55 64 歳層）UMST の五種類を取り上げ た（図表 3 15）．これらの変数は，推計においては Wallis[1987]の提案に従 い，ロジット変換して用いた 30)．いずれの失業率も I ⑴である． 失業率を，部門間移動仮説の先行研究と同じく，バロー型の自己回帰モデ ルを用いて，推定した．外生変数は，ばらつきの指標（σ または s），期待さ れない金融政策，期待された金融政策およびそれらのラグ変数である．失業 率を短期的に変動させる変数として輸入比率を取り上げた 31)32)輸入比率と 失業率は，各 I ⑴でありかつ共和分関係にないため，階差 VAR モデルを推 定した．ラグ次数は，赤池情報量基準により 4 とした．5 種類の失業率につ いて，ばらつきの指標の 2 種類（σ または s）のいずれかと組み合わせた場 合，それらにそれぞれにマクロ景気局面効果指標（BM ⋅σ BM ⋅s）または 労働市場局面効果指標（BL⋅σ BL⋅s）を加えた場合の，30 ケースを同じ推 定式を用い推計した 33)．たとえば，生のばらつき指標にマクロ景気局面効 果指標を加え，推計した失業率関数は以下の形になる． ΔUT = constant + ∑ α ΔUT + ∑ β ΔIMP + ∑ γ σ + ∑ δ BM σ + ∑ η DMR + ∑ ϕ DME + u ばらつきの指標や景気局面効果指標の係数を取り出し比較した．ばらつきの 指標（σ または s）だけと組み合わせた推計結果（図表 3 16，3 17）では，男 30) ロジット変換した方が，対数変換より推定量が望ましい． 31) 輸入比率は，国民経済計算における輸入等の国内総生産に対する比率． 32) 坂田，Mills とも，運転資本との代替の関係で短期金利を取り入れていた．短期金利は，ここ での推定期間の後半ではほぼ零近傍に張りついてしまっており失業率との関係が歪んでいること， 短期金利が I に転じていること，共和分関係をとると符号が予想と反対になることから，取り 入れなかった． 33) 標本数は 95，推計期間は 1984Q2 2007Q4． 108 図表 3 13.1 労働市場の推移――マクロ・供給・需要 国内総 生産対 前年増 減 率 （実質） 2005年=100 2000年=100 ％ 消費者 物価対 前年増 減率 （就業者 ÷ 15 歳 以上人 口）の比 率 （千人） ％ CI 指 数一致 指数 鉱工業 生産指 数 1983 1984 1985 1986 77.0 82.6 84.0 80.8 70.7 77.4 80.2 80.0 1.6 3.1 5.1 3.0 1.9 2.3 2.0 0.6 58,890 59,270 59,630 60,200 62.1 61.7 61.4 61.1 1987 1988 1989 1990 1991 84.0 93.1 98.6 102.2 100.7 82.7 90.7 96.0 99.9 101.6 3.8 6.8 5.3 5.2 3.4 0.1 0.7 2.3 3.1 3.3 60,840 61,660 62,700 63,840 65,050 1992 1993 1994 1995 1996 1997 89.9 82.8 83.4 86.4 90.2 94.3 95.4 91.7 92.6 95.6 97.8 101.3 1.0 0.2 1.1 2.0 2.7 1.6 1.6 1.3 0.7 −0.1 0.1 1.8 1998 1999 2000 2001 2002 86.3 86.8 93.0 88.6 87.5 94.4 94.6 100.0 93.2 92.0 −2.0 −0.1 2.9 0.2 0.3 2003 2004 2005 2006 2007 91.7 97.9 100.0 103.8 104.8 95.0 100.2 101.3 106.2 109.1 81.1 95.7 87.8 88.4 99.7 77.1 94.2 95.7 94.8 102.4 年 1983 1987 1992 1998 2003 86 91 97 2002 07 労働力 人口実 数 有効求 人倍率 新規求 人倍率 2.6 2.7 2.6 2.8 0.6 0.7 0.7 0.6 0.9 1.0 1.0 0.9 60.8 61.0 61.4 61.9 62.4 2.8 2.5 2.3 2.1 2.1 0.7 1.0 1.3 1.4 1.4 1.1 1.5 1.9 2.1 2.1 65,780 66,150 66,450 66,660 67,110 67,870 62.6 62.2 61.8 61.4 61.4 61.5 2.2 2.5 2.9 3.2 3.4 3.4 1.1 0.8 0.6 0.6 0.7 0.7 1.6 1.2 1.1 1.1 1.2 1.2 0.6 −0.3 −0.7 −0.7 −0.9 67,930 67,790 67,660 67,520 66,890 60.7 59.9 59.5 58.9 57.9 4.1 4.7 4.7 5.0 5.4 0.5 0.5 0.6 0.6 0.5 0.9 0.9 1.1 1.0 0.9 1.4 2.7 1.9 2.4 2.1 −0.3 0.0 −0.3 0.3 0.0 66,660 66,420 66,500 66,570 66,690 57.6 57.6 57.7 57.9 58.1 5.3 4.7 4.4 4.1 3.9 0.6 0.8 1.0 1.1 1.0 1.1 1.3 1.5 1.6 1.5 3.2 4.9 1.4 0.3 2.1 1.7 1.9 0.9 −0.4 −0.1 59,498 62,818 66,670 67,558 66,568 61.5 61.5 61.8 59.4 57.8 2.7 2.4 2.9 4.8 4.5 0.6 1.2 0.8 0.5 0.9 0.9 1.7 1.2 1.0 1.4 注） 労働統計要覧（各年）等により作成． ％ 完全失 業率 ％ 3 図表 3 13.2 年 109 構造的失業とミスマッチ 労働市場の推移――雇用量・賃金 所定内労 所定外労 常用雇用 雇用者対 働 時 間 働 時 間 指 数（調 新規求人 前年増減 （調 査 産 （調 査 産 査産業計 数 率 業 計 30 業 計 30 30 以上） 人以上） 人以上） ％ 2005年=100 （千人） 2005年=100 2005年=100 現金給与 総 額（調 査産業計 30 人 以 上）対前年 ％ 実質賃金 （調 査 産 業 計 30 人 以 上） 対前年 ％ 春季賃上 げ（主 要 企 業） 賃 上げ率 ％ 1983 1984 1985 1986 2.7 1.4 1.1 1.5 87.9 88.5 89.5 90.1 363.3 397.5 401.3 380.8 114.0 114.5 113.5 113.3 105.7 112.6 114.6 111.4 2.7 3.6 2.8 2.7 0.8 1.4 0.7 2.3 4.4 4.5 5.0 4.6 1987 1988 1989 1990 1991 1.1 2.5 3.1 3.3 3.5 90.7 92.1 94.5 97.6 100.7 436.9 559.1 618.8 644.6 634.8 113.5 113.0 111.2 110.0 108.0 114.4 123.5 124.6 124.5 116.5 1.9 3.5 4.2 4.7 3.5 2.2 3.0 1.9 1.5 0.2 3.6 4.4 5.2 5.9 5.7 1992 1993 1994 1995 1996 1997 2.3 1.6 0.7 0.5 1.1 1.3 102.9 104.0 104.1 103.5 103.1 103.8 554.0 473.1 455.5 474.5 530.9 558.6 106.4 104.7 104.5 104.6 104.3 102.9 99.5 88.3 86.4 89.7 96.1 99.0 1.7 0.6 1.8 1.8 1.6 2.0 0.1 −0.6 1.3 2.1 1.6 0.4 5.0 3.9 3.1 2.8 2.9 2.9 1998 1999 2000 2001 2002 −0.4 −0.7 0.5 0.2 −0.7 104.3 103.7 102.9 102.0 100.4 492.1 488.5 585.9 594.9 598.5 102.5 101.5 102.0 101.4 100.5 90.3 89.0 94.1 90.5 91.3 −1.4 −1.4 −0.3 −0.9 −2.9 −2.1 −1.0 0.6 0.0 −1.8 2.7 2.2 2.1 2.0 1.7 2003 2004 2005 2006 2007 0.1 0.4 0.7 1.5 0.9 99.2 99.5 100.0 100.7 102.1 670.1 761.8 825.7 860.9 805.6 100.3 100.6 100.0 100.5 100.3 96.6 99.7 100.0 103.3 105.2 −0.1 −0.8 1.0 1.0 −0.3 0.2 −0.9 1.5 0.7 −0.4 1.6 1.7 1.7 1.8 1.9 86 1.7 91 2.7 97 1.3 2002 −0.2 07 0.7 89.0 95.1 103.6 102.7 100.3 385.7 578.8 507.8 552.0 784.8 113.8 111.1 104.6 101.6 100.3 111.0 121.0 93.0 91.0 101.0 3.0 3.6 1.6 −1.4 0.2 1.3 1.8 0.8 −0.9 0.2 4.6 5.0 3.4 2.1 1.7 1983 1987 1992 1998 2003 110 図表 3 14 （%） 6.00 Ⅰ 景気局面の分類 Ⅱ Ⅳ Ⅲ Ⅴ （指数） 120 5.00 100 4.00 80 3.00 60 2.00 40 1.00 20 0.00 1983 85 87 89 91 93 95 97 完全失業率 （逆サイクル） CI指数一致指数 99 2001 03 05 0 07 （年） 有効求人倍率（除学卒） 生産指数（鉱工業） 注） 労働力調査，職業安定業務統計，景気動向指数，鉱工業生産統計により作成．季節調整値． 図表 3 15 失業率の推移 0.12 0.10 UT UMYT UMT UMST UFT 0.08 0.06 0.04 0.02 0.00 1980 85 90 95 2000 05 （年） 注） 労働力調査により作成．UT：失業率（全体） ，UMT：男子失業率，UFT：女子失業率， UMYT：男子若年（15 24 歳）失業率，UMST：男子高齢（55 64 歳）失業率．季節調整値． 3 図表 3 16 σ σ σ σ σ 自由度修正済 R 標本数 説明変数の数 （含む定数項） AI SIC 構造的失業とミスマッチ 111 ばらつき指標係数 UT UMT UFT UMYT UMST 1.018 （0.751） 0.193 （0.136） 1.486 （1.075） −2.372 （1.806） −0.369 （0.273） 0.470 （0.281） 0.874 （0.500） 2.930 （1.692） −2.231 （1.353） −1.570 （0.930） 0.921 （0.455） −0.112 （0.055） 0.443 （0.222） −2.255 （1.184） 0.761 （0.395） 1.249 （0.437） −0.562 （0.192） −2.984 （1.018） 1.287 （0.450） 0.402 （0.141） 4.065 （1.564） 1.272 （0.457） 6.226* （2.291） −3.321 （1.286） −6.580* （2.466） 0.290 95 24 −4.017 −3.372 0.214 95 24 −3.579 −2.943 0.095 95 24 −3.276 −2.631 0.038 95 24 −2.530 −1.885 0.253 95 24 −2.743 −2.098 注） 図表 3 16 から 3 21 まで筆者作成．有意水準 5％で有意な係数に＊を付した．（ ）内は t 統計量の 絶対値．図表 3 21 まで同様． 図表 3 17 純化されたばらつき指標係数 UT S S S S S 自由度修正済 R 標本数 説明変数の数 （含む定数項） AIC SIC UFT UMYT UMST 0.177 −0.263 （0.134） （0.161） 0.198 0.172 （0.149） （0.104） 1.865 3.815* （1.391） （2.288） −2.477 −2.507 （1.898） （−1.517） 0.697 −0.205 （0.512） （0.121） UMT 0.387 （0.198） 0.405 （0.210） −0.236 （0.121） −2.255 （1.203） 1.594 （0.819） 2.101 （0.735） −0.509 （0.177） −3.092 （1.056） 0.981 （0.345） 1.601 （0.554） 2.921 （1.133） 0.025 （0.010） 6.686* （2.556） −3.812 （1.446） −3.985 （1.449） 0.295 95 24 −4.024 −3.379 0.099 95 24 −3.281 −2.635 0.042 95 24 −2.534 −1.889 0.227 95 24 −2.709 −2.064 0.229 95 24 −3.599 −2.953 112 子高齢者の σ および s ケース，ならびに男子の s のケースの 3 つのケースで， 2 期前のばらつきの指標が正で有意である．2 期前のばらつきの指標の係数 は，男子高齢者失業率関数では男子失業率関数の倍になっている． さらに，マクロ景気局面効果指標 BM ⋅σ BM ⋅s または労働市場局面効果 指標 BL⋅σ BL⋅s を，ばらつきの指標に加えた場合の係数（図表 3 18，3 19 および図表 3 20，3 21）を見ると，まず符号について，各表の係数に関する 部分において上段より下段の方が負の推定値が少ない．上段全体では負の推 定値が 53 ある一方，下段の係数で負値をとるものは 39 と少なくなっている． つまり景気局面を加味した場合の方が期待された符号に近い 34)．4 つの表を 通して，有意な係数は，男子高齢者失業率の 2 期前に 5 つ，女子失業率の 1 期前に 4 つ，全体の失業率の 1 期前に 3 つ 35)，男子失業率の 2 期前に 1 つ となっている．男子高齢者は，ばらつきの指標とマクロ景気局面効果指標が 同時に有意である．女子失業率および全体失業率は景気局面効果指標として とらえたときのみばらつきの指標が有意になる．女子労働は，非基幹正社員 の割合が高く，景気局面が厳しくなったときに早く雇用調整の対象になりや すいということと整合的である．失業率の種類を通じて有意な係数がある場 合に着目すると，生のまたは純化されたばらつき指標にマクロ景気局面効果 指標を加えた場合に，マクロ景気局面効果指標の指標 2 期前が，男子高齢， 女子，全体の失業率とも有意であり，その大きさは，男子高齢者が全体の 2 倍の大きさになっており，女子が中間にある．若年失業率には景気局面効果 指標を加えても依然有意な係数がまったくない．また図表 3 16 から 3 21 を 通じて，男子若年の失業率関数の決定係数が低い．女子失業率は，ばらつき の指標だけでは決定係数が低いが，景気局面効果指標（マクロまたは労働） を加えると決定係数が改善している 36)． 以上，地域別に見たばらつきの指標をもとに，マクロ景気局面効果指標に 加えて労働市場景気局面効果指標をも作成し，部門間移動仮説を試した 34) 生のばらつき指標 σ を用い，労働景気局面効果指標を入れた，男子高齢者失業率関数の場合 には，有意な係数は 1 個にとどまるが，正符号係数が多く，係数のばらつきが小さい． 35) 10％水準では全体の失業率の有意な係数は 5 つになる． 36) 情報量基準を見ると，AIC では景気局面効果指標の追加によりすべて改善している．SIC （シュバルツ情報量基準）では純化されたばらつき指標に景気局面効果指標を追加した場合だけ 改善している． 3 構造的失業とミスマッチ 113 2007 年までの推定結果をまとめると，男子高齢者失業ほど部門間ショック の影響を受けている可能性が高くまたその程度が全体の倍近く大きいと見ら れる．女子失業率やおそらくそれを反映した全体失業率については，マクロ 景気局面が厳しい局面では部門間ショックが作用している可能性がある．男 子若年失業率は部門間ショックの影響が見られない．坂田[2003]（p. 22）と 同じく，人的資本の特殊性との関係を考慮して検証してみると，部門間移動 仮説は男子若年層には当てはまらないが，男子高年齢層には部門間ショック が失業率を高める効果があることや，景気の下降局面には女子を通じて失業 率に影響を与えることがわかった． 部門間移動仮説の限界 先述の部門間ショック把握の問題のほかに，Lilien の提唱から始まったば らつきの指標の手法の限界についての指摘があるので，まとめておく． 1） 現実の統計上，どのような詳細度で部門分類を用いるかで結論が変 わってくるという実証上の問題がある．分類が詳しくなるほどより敏感に移 動を捕捉できると考えられる． 2） 部門ごとの雇用変動は需要だけでなく供給側の行動変化にもよる．ば らつきの指標は，結果であって必ずしも需要を現していない．部門への ショックでなく，労働供給行動側の変化が特定部門に顕現化している場合も ありうる． 3） 部門を先験的に決める手がかりは十分にない．移動する際に 1 回失業 のプールを経なければならないような顕著な移動障壁が存在する就業の場が 「部門（セクト）」を成すと見なしているが，どのような場が部門となるか先 験的な情報は必ずしも十分でない 37)．たとえば，失業を経ない子会社間の 出向・転職という移動で働く産業が変わるケースに対し，解雇されて失業し 再就職した場合に同一産業に移動するとのケースもある． 4） 各労働者が有する技能がどれほど部門固有の技能か，あるいは各部門 側がどれほど固有の技能を要求する就業機会であるかによって，同じ部門 37) たとえば，雇用の地域的な固定性は経済圏としての地域において生じると見られ，米国では 経済圏としての性格が濃いメトロポリタンエリアの統計を用いた研究が進んでいる．日本では， 周燕飛[2005]が都市雇用圏の失業統計を作成している． 114 図表 3 18 生のばらつき指標とマクロ景気局面効果指標の係数 UT UMT UFT UMYT UMST σ σ σ σ σ 0.288（0.207) −0.621（0.350) −0.827（0.396) −0.295（0.096) 3.228（1.144) −0.353（0.244) 0.266（0.143) −1.598（0.778) −1.535（0.483) −0.984（0.327) 1.981（1.374) 3.155（1.689) 0.774（0.373) −3.308（1.024) 8.367*（2.790) −2.423（1.711) −1.631（0.901) −3.860（1.898) 1.186（0.366) −4.743（1.619) −0.103（0.072) −1.321（0.731) 0.715（0.345) 0.349（0.108) −6.555*（2.134) BM σ BM σ BM σ BM σ BM σ 1.416（1.191) 1.975（1.284) 0.958（0.564) 2.421（0.913) −1.329（0.554) 3.252*（2.231) 2.570（1.355) 4.732*（2.286) 2.671（0.832) 6.930*（2.380) −1.056（0.712) 0.080（0.043) −1.995（0.930) 0.098（0.030) −3.223（1.083) −0.573（0.393) −0.881（0.478) 1.308（0.631) −0.973（0.311) −0.615（0.203) −0.381（0.346) −0.763（0.552) 0.786（0.504) 0.247（0.106) 1.299（0.593) 自由度修正済R 標本数 説明変数の数 （含む定数項) AIC SIC 0.363 95 29 29 −4.092 −3.313 図表 3 19 0.256 95 −3.603 −2.823 0.181 95 29 −3.345 −2.565 0.027 95 29 −2.486 −1.706 0.268 95 29 −2.731 −1.951 生のばらつき指標と労働景気局面効果指標の係数 UT UMT UFT UMYT UMST σ σ σ σ σ 1.266（0.857) −0.630（0.335) 2.215（1.011) 2.944（0.895) 2.198（0.743) −1.251（0.750) 1.270（0.600) −3.235（1.322) −2.439（0.665) 0.455（0.134) −0.143（0.086) 1.583（0.756) −0.028（0.012) −4.352（1.160) 7.085*（2.105) −0.077（0.050) 0.809（0.417) −1.116（0.503) 3.499（0.980) 1.458（0.451) 1.092（0.725) −0.514（0.266) 2.705（1.248) 0.471（0.135) −4.590（1.457) BL σ BL σ BL σ BL σ BL σ −0.114（0.079) 2.974（1.647) −2.154（1.015) −1.341（0.424) 3.840（1.355) 2.292（1.428) −0.112（0.053) 5.495*（2.331) 4.003（1.103) 3.285（1.012) 3.928*（2.302) 3.807（1.780) 2.630（1.057) 3.693（0.962) 1.663（0.494) −1.418（0.877) −2.454（1.208) 1.372（0.592) −1.500（0.419) −0.594（0.191) −0.918（0.625) 0.827（0.455) −1.819（0.863) 1.950（0.609) 2.036（0.738) 自由度修正済R 標本数 説明変数の数 （含む定数項) AIC SIC 0.407 95 29 −4.164 −3.385 0.317 95 29 −3.687 −2.908 0.267 95 29 −3.456 −2.676 0.112 95 29 −2.577 −1.798 0.341 95 29 −2.837 −2.057 ショックであっても失業に及ぼす効果が異なってくることが考慮されていな い（Abe and Ohta[2001], pp. 440 442，太田[2005], p. 79）． 5） 失業期間の長さなど摩擦の態様については陽表的には考慮されておら ず，失業プールの混雑や失業への参入退出行動の変化が明示的には考慮され ない． 3 図表 3 20 構造的失業とミスマッチ 115 純化されたばらつき指標とマクロ景気局面効果指標の係数 UT UMT s s s s s −0.574（0.422) −0.486（0.362) 2.011（1.481) −2.430（1.762) 0.667（0.478) −1.205（0.694) −0.609（0.351) 3.793*（2.177) −1.813（1.022) −0.109（0.062) BM s BM s BM s BM s BM s 1.363（1.178) 1.877（1.272) 1.155（0.706) 2.492（0.984) −1.321（0.558) 3.068*（2.100) 2.461（1.315) 4.502*（2.175) 2.844（0.887) 6.520*（2.205) −1.003（0.685) 0.165（0.090) −1.976（0.940) −1.101（0.347) −2.891（0.967) −0.832（0.572) −1.133（0.621) 1.105（0.538) −0.276（0.089) −0.232（0.077) 0.175（0.158) −0.416（0.301) 1.304（0.850) 0.033（0.015) 0.889（0.401) 自由度修正済R 標本数 説明変数の数 （含む定数項) AIC SIC 0.360 95 0.268 95 29 −4.089 −3.309 図表 3 21 29 −3.618 −2.839 UFT UMYT UMST −1.577（0.794) 0.559（0.180) 1.844（0.659) −0.967（0.504) −1.311（0.424) −1.377(−0.494) −0.416（0.214) −3.196（1.028) 7.703*（2.780) −3.749（1.937) 0.613（0.198) −4.866（1.700) 1.002（0.497) 1.656（0.529) −3.762（1.246) 0.188 95 29 −3.353 −2.573 0.032 95 29 −2.490 −1.711 0.232 95 29 −2.684 −1.904 純化されたばらつき指標と労働景気局面効果指標の係数 UT UMT UFT UMYT UMST s s s s s 0.640（0.437) −0.818（0.433) 1.888（0.872) 3.822（1.142) 2.559（0.848) −1.576（1.006) 0.277（0.137) −2.909（1.258) −2.666（0.749) −1.216（0.375) 0.327（0.206) 2.049（1.016) −0.482（0.206) −4.375（1.198) 6.272（1.917) −0.319（0.215) 0.245（0.129) −1.666（0.775) 3.585（1.034) −0.501（0.155) 1.331（0.890) 0.113（0.059) 2.793（1.296) 0.372（0.109) −2.637（0.821) BL s BL s BL s BL s BL s −0.350（0.253) 2.229（1.288) −2.049（0.994) −0.703（0.232) 2.044（0.725) 2.922（1.919) 0.255（0.130) 5.822*（2.605) 4.078（1.194) 2.809（0.88 ) 3.291（1.976) 3.378（1.631) 2.075（0.846) 2.809（0.761) 2.151（0.637) −2.158（1.391) −2.784（1.419) 0.388（0.173) −2.985（0.868) −0.230（0.073) −0.249（0.168) 1.430（0.778) −1.233（0.580) 3.579（1.118) 1.933（0.671) 自由度修正済R 標本数 説明変数の数 （含む定数項) AIC SIC 0.420 95 0.325 95 29 −4.186 −3.407 29 −3.700 −2.920 0.268 95 29 −3.456 −2.677 0.127 95 29 −2.594 −1.814 0.300 95 29 −2.776 −1.996 6） 新卒採用での需給調整とは無関係である（坂田[2003]）．日本では雇用 人員数を新卒採用で調整している面が大きいので，部門間ショックを十分と らえていない可能性がある． 7） 部門間ショックをマクロ・ショックから分離して集計量変動を説明す るという方向の研究は「大きな潜在力をもつ」（Davis[1987]）とされたが， 116 これまでの実証分析の結果から見ても，需要の部門間の配分がマクロ的 ショックに波及し，また，逆にマクロ・ショックが部門間に不均衡なショッ クを与える問題は，需要の部門間移動仮説に付随することは避けえない．よ り動態的にミスマッチを考察するべきと玄田（[2004], pp. 297 298）はしてい る． 4 マッチング機能 UV 曲線の背後にある失業と求人のマッチング過程に焦点を当て失業や求 人についてのマクロ的帰結を導く分析が，Blanchard and Diamond[1989]以 降，展開されている．UV 関数の形状位置を決めるマッチング関数を計測し， 求人数や求職数について規模の利益があるか，混雑にともなってどのような 外部性が発生するか，短期失業者が優先的に採用される場合にフローとス トックの失業にどのような影響があるかなど，仮説と検証が蓄積されつつあ る（Petrongolo and Pissarides[2001]）． 日本での研究では，求人と求職のマッチングにおいて，公共職業紹介は一 定の役割を果たしてきているが，その効率性についての指摘がある．長期雇 用関係を重視してきた日本では，労働者と企業間の情報伝達機能が未発達で， 両者間の情報の非対称性がマッチング効率を減じている．人口密度が稠密で ある地域ほどマッチング効率が高い可能性がある． 4.1 マッチングの経路 求職方法 日本における求職方法（図表 3 22）は，労働力調査特別調査・労働力調査 による失業者の求職方法調査と，雇用動向調査における入職者の入職経路に 関する調査から把握できる．失業者の求職方法では，民間職業紹介ビジネス は 2％前後にとどまり，この間にその他の項目が増加している．公共職業安 定所は，雇用動向調査における入職者全体（失業を経ないで入職した者を含 む）に占める割合はほぼ安定して 2 割前後となっているほか，失業者の求職 方法としてもおおむね 3 割台で推移している．雇用情勢の厳しい時期ほど割 合が高まる傾向がうかがえる．民間職業紹介事業は，複合・総合的なマッチ 3 図表 3 22 完全失業者（万人） 公共職業安定所に申込み 民間職業紹介所などに申込み 労働者派遣事業所に登録 求人広告・求人情報誌 学校・知人などに紹介依頼 事業所求人に直接応募 事業開始の準備 その他 入職者に占める職業安定所経由割合 117 構造的失業とミスマッチ 失業者の求職方法構成比 （％) 1984 86 1987 91 1992 99 2000 01 2002 07 100（157） 36.6 ― ― 32.9 18.6 6.5 2.9 2.1 100（163） 32.1 ― ― 36.0 17.1 5.0 2.1 7.1 100 （190） 31.3 ― ― 41.8 13.2 5.7 2.3 5.5 100（319） 37.2 2.6 ― 37.4 10.5 3.4 2.5 6.0 100（318） 39.3 1.7 2.8 33.1 8.0 4.2 1.1 8.7 20.2 18.2 19.4 20.8 21.3 注） 労働力調査特別調査および労働力調査により作成．ただし， 「入職者に占める職業安定所経由」は雇 用動向調査により作成． ング機能を派遣・紹介・仲介・委託・アウトプレースメント・出向・採用な どのさまざまな経路で発揮（鈴木[1999]）しているとされ，1999 年・2003 年 に紹介事業や派遣事業の規制緩和が行われた． 構造的失業への政策手段の 1 つである公共職業紹介の機能についての分析 が 2000 年代になって進められている．公共職業紹介事業は，景気が悪化す ると求人開拓努力がより行われるなどの可能性があるほか，保険・訓練・紹 介の 3 事業が複合された効果があり，その評価は複雑である．これまでの研 究でみると，中村[2002]では，景気下降時には公的職業紹介の失業抑制の役 割が相対的に高まり実効性があるとし，転職後賃金はいったん大きく低下す るがその後他の転職者と有意な差がないとした．混雑によって就職成立の逓 減が見られるとした．またマイクロデータにより市場における評価が低い求 職者の利用が多いことを明らかにしている． 一方，黒澤[2005]では首都圏の公共職業安定所では，転職後収入への効果 は有意に低下させているとされ，混雑にともなう収穫への影響については逓 減の可能性を指摘している．失業期間や賃金変化をもとに，他の入職経路と の比較（児玉・阿部・樋口・松浦・砂田[2005]）や国際的な比較（児玉・樋口・ 阿部・橋本・ファール・シュナイダー[2005]）を行った分析でも，日本の公共 職業紹介事業のマッチング効率が他の入職経路に比べ低いことが示唆されて いる．公共職業紹介では，すべての求職者に対しサービスを供給する義務が あり，求職意欲などで利用者に偏りがあることが影響している（児玉・阿 118 部・樋口・松浦・砂田[2005], p. 127）さらに，佐々木[2007]は，ハローワーク のマッチング機能を，求職者が応募する段階と応募者が求人企業とマッチす る段階にわけて分析することによって，求職する人の増加や，適切な求人求 職の組合せが必要という政策含意を導き出している． 4.2 マッチング機能と情報 マッチング機能を規定する要因として，求人側の求める技能や，求職側の 有する能力だけでなく，そうした条件に関する情報の不確実性や流通が大き な役割を果たす．長期雇用を前提とした企業内部での教育訓練が大勢を占め てきたわが国においては，労働市場で労働者と企業間の情報伝達機能が未発 達である可能性が高い（黒澤[2003]）． 求人側と求職側の情報の非対称性 阿部・神林・李[1999]は，スキルとスペックを区別する．スキルは，ある 仕事を遂行するために必要な一要素であり，「話す能力」などがある．さま ざまな能力を総合したものが人的資本になる．しかし，スキルそのものはう まく言語化されていないため，スキルを言語化・指標化したスペックが用い られている．スペックの好例が「英語検定 2 級」などの公的資格である．民 間職業紹介事業における求人企業・求職者・応募履歴を分析して，求人企業 側はスペックだけを重視して募集と採用を行っていないが，求職側はスペッ クに頼りがちであるとした．背景には，求めるスキルを 1 つのスペックで語 ることの難しさや求職者側が自分のもつ人柄を含めた特性を社会共通の言語 で示すことの難しさを指摘し，具体的な現場でのマッチングの解明が必要と している． 中途採用市場の雇用主と労働者とのマッチングの状況を，90 年代末の中 小企業 4,000 余社への面接調査や中途中採用された従業員 3,600 名へのアン ケート調査に基づき行った調査（黒澤[2003]）では，入社前のキャリアや訓 練経験のなかで，専門学校の教育訓練など労働市場で認識されやすい訓練経 験をもつ者の場合，入社直後の生産性が他の従業員と変わらないにもかかわ らず，賃金が高く設定される傾向があり，入社 2 3 年後まで継続する傾向が 確認された．他方，業界特殊な研修を受けた者や関連した仕事を外部企業で 3 構造的失業とミスマッチ 119 すでに経験した者の場合，入社直後の生産性が高いあるいは訓練費用が有意 に低くなるにもかかわらず，少なくとも入社 2 3 年までの間は，そうした従 業員の優位性が給与には反映されない傾向が見られた．以前の勤務先での経 験など転職後の職場で生産性を有意に高めているのにより高い生産性に見合 うほどの給与を支払う必要がないのは，外部での訓練や経験を積んだ労働者 の能力情報を得るコストが大きく，そのような技能が市場で過少評価される 傾向があるからだと推論している．より長期にわたる観察の必要もあるが， 労働市場における情報の非対称性が労働者個人の人的資本投資を過少にし， 労働力の再配分機能を鈍化させる可能性を指摘している． 阿部[2005]（pp. 81 121）は，企業がどのような採用基準を用いて，また それらをどの程度重視して採用に当たったか，約 500 社の回答をもとに，情 報の非対称性のもとでどのようなマッチングが生じているか求人・求職両面 から分析している．採用段階以前に求職者が応募に躊躇して求人企業への応 募者数を抑制していること，さらには，企業の採用基準の把握可能性に問題 があって，採用決定段階にあっても情報が有効に利用されていない．企業が 重視する採用基準ほど把握可能性が低く，採用が的確に行われている状況に ほど遠いことを見出している．企業の重視する採用基準や求職者のスキルレ ベルが，私的情報になっており，それを公開すること，職務（job description）を企業が明確化することが必要だとしている． マッチング効率と情報 情報収集と転職の成果の関係について，黒澤[2003]と同じ調査から転職者 の転職後の評価アンケートをもとに求職側から分析した大木[2003]では，事 前情報が多いほど成果が高いこと，事前情報の入手可能性は相互に高い相関 をもっていること，個人の特性のなかでは最終学歴，転職理由，利用した媒 体が，これまでの職業経験では外部教育関連機関での教育研修，勤務先での 最高職位が，事前情報の入手程度に影響を与えていた． 雇用動向調査による離職期間や転職前後の賃金変化情報を，民間調査（リ クルートワークス「ワーキングパーソン調査」）による満足度で補完した分析 （児玉・阿部・樋口・松浦・砂田[2005], pp. 87 143）では，公共・民間だけでな く，広告，縁故，前職企業からの紹介などさまざまな入職経路のマッチング 120 効率の違いを比較したところ，たとえば，前職企業や縁故によるインフォー マルな入職経路がマッチング効率に対して比較的高い効果をあげていること が確認されている． ICT 技術の発達によって，マッチングがより効率的になるかどうかにつ いて考察した大竹[2005]（pp. 182 184）では，求人・求職費用の縮減から膨 大な応募が発生しその処理のためにシグナリングの果たす役割が，適正かど うかにかかわらず高まりうること，ICT では伝えられない情報があり，技 能情報の標準化やそうした情報を仲介する機関が不可欠としている． 4.3 マッチング機能と相互依存 マッチング関数の形状を具体的に検証した分析の蓄積が進みつつある． 求人や求職の相互依存関係 労働需要側の行動，とくに需要の分布密度が，労働供給側（求職応募）行 動に影響すると考えられる．これを，都道府県別労働市場のパネルデータ （1996 2001 年）を職業安定業務統計および雇用動向調査から作成し，求人 市場の集中度指数を外生変数とした対数線型関数における有意性について検 定した（神林・上野[2006]）．その結果，需要側市場集中度が高い（求人口数 が偏る）ほど，観察できない市場特有の要因を除いてもマッチング効率が高 いとの理論どおりの結果が得られている．マッチング関数は，規模に関して 緩やかに収穫逓増であることが確認されている． 県別の公共職業安定所経由のマッチングパネルデータ（1972 99 年）を用 いた Kano and Ohta[2005]では，マッチング関数はゆるやかに収穫逓減であ るとされ，マッチング効率は人口密度と所得水準と負の相関があるとされた． 人口密度に対し負の相関があることは，職業安定紹介所に登録しても民間職 業紹介など他のルートによるマッチングが人口密度により高まるのであれば， ありうると推論されている． マッチングへの影響 マッチングが単に情報伝達速度などの外生的条件によって決まるわけでな く，求人求職双方の相互依存関係で決まってくる．上野・神林[2005]は，市 3 121 構造的失業とミスマッチ 場のもっとも基本情報である求人側からの提示賃金および求人規模が，求職 者求人者の行動にどのように影響しているか検証した．1993 95 年の雇用動 向調査の個票データにより推定した結果，非熟練職種では，求人規模のばら つきが賃金のばらつきを説明し，求人求職の相互依存からくるフリクション の存在と矛盾しない．このため，非熟練職種では，マッチング関数の技術効 率をあげるだけでなく，求人・求職者の相互依存関係をコントロールし，フ リクションが発生しない方向に導くことが重要であるとの政策的含意を提示 している． 5 構造的失業・ミスマッチをめぐる変化 マクロ経済動向をとらえたものとして GDP ギャップを取り上げると 38)， これと失業率の間に 2000 年ごろまでは安定的な関係があった（図表 3 23）． オーカン法則である．しかし，2003 年からの景気拡大期には失業率の回復 テンポが鈍い．90 年代以降の景気・雇用情勢の厳しい時期を経てマクロ経 済との関係で基調的な失業率が上昇したかも知れない． 図表 3 23 失業率と GDP ギャップ （％） 4.0 （％） 0.0 3.0 1.0 GDPギャップ 2.0 1.0 2.0 0.0 3.0 −1.0 −2.0 4.0 完全失業率 （目盛右，軸反転） −3.0 −4.0 5.0 −5.0 −6.0 1980 82 84 86 88 90 92 94 96 98 2000 02 04 06 6.0 08（年） 注） 労働力調査，内閣府推計値により作成．季節調整値． 38) GDP ギャップは，マクロ・ショックだけでなく，ミクロ・ショックにも影響され，かつ結果 であり原因ではない． 122 景気循環を超えて失業率を上昇させるという意味で，構造的失業の背景と なりうる要因についてどのようなものがあるか．たとえば，UV 曲線をシフ トさせるとされた要因がある．構造的失業やミスマッチとの関係で，労働市 場の内外で景気循環を超えて顕現化している変化を考察する 39)(図表 3 24， 一部は図表 3 13） ．女子労働や高齢者労働の比率の高まりといった供給要因 や，減員により偏った雇用調整の加速，技術革新の影響などの需要要因が変 化し，柔軟性や透明性に欠けマッチング効率の低い労働市場制度のもとでは， 部門間のミスマッチを増加させている可能性が考えられる．外部労働市場に 顕現化せず内部労働市場にとどめられたミスマッチは生産性を低めたと見ら れる．人口減少化で，これからキャリアを蓄積する若年労働が非正規労働に とどまったり非就業化していることは，今後の成長力を損なうミスマッチで ある． 5.1 労働供給と構造的失業 バブル・デフレ期を通じて，供給面で大きな変化が見られたのは，女子労 働参加の拡大と，少子高齢化の労働人口構成への反映である． 女子労働供給 女子労働力が，25 34 歳を中心に拡大した．これには晩婚化の影響もある と見られる．就業意欲喪失効果は後退傾向にあり，景気低迷にともない失業 率を高める効果がある．就業率と失業率の動向を分析すると（『労働経済白 書』2002, pp. 88 97），第 1 次石油危機後に比してバブル崩壊後の景気後退局 面では，就業率の低下傾向が弱まっているのに対し失業率の上昇傾向が強 まっており，景気後退時に失業率が上昇しやすくなっている．同時に，女性 の高学歴化が進み，高学歴の女子労働力供給が高まっているが，それに見 合った就業機会がとくに出産後の復帰にともない不足している（樋口[2001], pp. 185 187） ．結局，女子労働力は，離職率の高い非正規労働力を中心に増 39) こうした変化については，当分科会の他の報告でより掘り下げた分析が行われている．また， 90 年代の失業展望の一環として，阿部[2005]（pp. 3 25）および太田・玄田・照山[2008]（pp. 33 71）において労働需要・供給両面から，構造変化の議論と実証分析のサーベイが各々なされ ている． 3 構造的失業とミスマッチ 123 加している．柔軟な就業形態を欠いたり，同一労働同一賃金といったルール が明確でなかったりするためにマッチング効率が悪い労働市場制度のもとで は，女子の高まる労働参加は，ミスマッチを増加させる圧力になっているお それがある． 高齢者労働の増加 高齢者の労働力率が（65 歳以上全体を除けば）この間に高まるとともに 母数も増えたため，55 歳以上の労働力が労働力人口に占める割合が，27％ と 20 年前から 10％ポイント増加している．高齢者の失業者に占める割合は ほぼ 2 割で横ばいにある．高齢者は，その雇用調整にコストがかかり賃金抑 制にも限界があるなかで，いったん解雇されれば，技能対応力や転職する力， 再就業への低い緊急性から再就職が難しい 40)．景気後退期には高齢者の失 業率は相対的に高まり，長期失業者の割合が高いなどの特徴がある．高齢者 労働力の増加は，調整コストを介して高齢者が若年雇用を抑制する代替効果， 高齢者自身の部門ショックに対するマッチングの困難性から，ミスマッチを 拡大する効果があった可能性がある 41)． 若年労働 大学卒業後の就職率は，1991 年の 81％から 2003 年の 55％まで急落・低 迷している．若年失業率が，2003 年に 10％近くまで高まった後，高止まり している．他方，労働力率が 20 24 歳層では 75％（1991 年）まで高まった あと，07 年の 70％まで低下した．若年層での非正規就業や長期失業，非労 働力化が進んだ．太田[1999]は，若年失業の増加は，若者の意識変化ではな く，若年労働需要が不足しているためであること，新規学卒者として就業し た時期が不況期であると不満な仕事に就く人が増えその後の離職率を高める という世代効果が若年失業率を高めていることを，UV 分析とマッチング関 数から明らかにしている．本来，サービス産業化の進展や急速な技術革新， 人口減少のもとでは，若年雇用者には強みとなっているはずである（三谷 40) 高齢者の転職については玄田[2002]が詳しい． 41) 若年雇用と高齢者雇用との代替など関係については，玄田[2004]の第 4 章が，高齢者雇用と 全体の雇用との関係については同第 5 章が詳しい． 124 図表 3 24 構造的失業・ 女子 高齢 女子労働 労働力の55 力率 歳以上割合 （％） （％） 年 非正規 非正規若年 新卒 雇用者に 占める非 正規の職 員・従 業 員比 （％） その内若 年（15 34 歳）非 正 規 の 職 員・従 業 員比（％） 就職率の 推移 4 年 制大学卒 業者の入 職割合 （％） 特調・労調 学校基本調査 労調 労調 特調・労調 雇 失業者の 内非自発 的な離職 割合 （％） 労調 58 59 60 61 1983 1984 1985 1986 49.0 48.9 48.7 48.6 17.3 17.6 18.0 18.4 ― 15.3 16.4 16.6 ― ― ― ― 76.4 76.7 77.2 77.5 ― 34.4 30.1 31.1 62 63 平成 1 2 3 1987 1988 1989 1990 1991 48.6 48.9 49.5 50.1 50.7 18.9 19.3 19.7 20.2 20.9 17.6 18.3 19.1 20.2 19.8 ― 4.8 5.2 5.4 5.3 77.1 77.8 79.6 81.0 81.3 33.5 28.4 25.4 24.6 22.8 4 5 6 7 8 9 1992 1993 1994 1995 1996 1997 50.7 50.3 50.2 50.0 50.0 50.4 21.3 21.5 21.6 21.9 22.2 22.7 20.5 20.8 20.3 20.9 21.5 23.2 5.6 5.9 5.8 6.4 6.8 7.5 79.9 76.2 70.5 67.1 65.9 66.6 22.5 24.7 26.0 26.2 26.2 23.5 10 11 12 13 14 1998 1999 2000 2001 2002 50.1 49.6 49.3 49.2 48.5 23.1 23.6 23.4 23.0 23.5 23.6 24.9 26.0 27.2 29.4 7.9 8.3 8.6 9.4 9.9 65.6 60.1 55.8 57.3 56.9 30.5 32.2 31.9 31.2 42.1 15 16 17 18 19 2003 2004 2005 2006 2007 48.3 48.3 48.4 48.5 48.5 24.4 25.4 26.2 26.8 27.6 30.4 31.4 32.6 33.0 33.5 10.1 10.5 10.8 10.7 10.4 55.1 55.8 59.7 63.7 67.6 41.7 37.7 34.0 32.0 32.3 48.8 49.6 50.3 49.3 48.4 17.8 19.8 21.9 23.3 26.1 ― 5.0 6.0 9.0 10.0 77.0 79.4 71.0 59.1 60.4 各期平均 1983 1987 1992 1998 2003 86 91 97 2002 07 （注 1） 1988 91 年の平均 （注 4） 1984 87 年の平均 16.1 19.0 21.2 26.2 32.2 （注 4） （注 2） 2003 07 年の平均 （注 5） 1986 87 年の平均 （注 1） （注 3） 2003 05 年の平均 31.9 26.9 24.9 33.6 35.5 （注 4） 3 構造的失業とミスマッチ ミスマッチをめぐる変化 用調整 長期失業 離職者の中 の経営上の 都合の割合 （％） 除く出 向・出 向 か らの復帰 離職者の 失業者の 内出向+ 内長期失 出向から 業の割合 の復帰の （％） 割合 （％） 1 年以上 イノヴェーション 設備投資 に占める ICT投 資 の 割 合・ 実質 （％） 雇用動向調査 雇用動向調査 特調・労調 JIP 資産統計 開業率 （％） グローバル化 廃業率 （％） 雇用保険事業統計 海外への 移転海外 売り上げ 比率全産 業（％） 海外事業活 動基本調査 7.3 6.3 （含む出向）6.8 （含む出向）8.8 ― ― ― ― ― 15.5 13.5 16.8 7.2 8.3 10.0 10.5 6.1 5.9 5.8 6.0 4.3 4.2 4.2 4.1 ― ― 3.0 3.2 8.1 6.0 5.0 4.2 2.7 ― 2.1 1.8 1.9 1.7 20.2 22.6 19.7 20.1 17.6 10.6 11.4 12.0 11.3 11.9 6.8 7.4 6.7 6.3 5.8 3.7 3.4 3.2 3.0 3.3 4.0 4.9 5.7 6.4 6.0 3.7 4.7 5.1 5.9 4.0 4.6 1.5 2.3 2.4 2.8 2.8 2.8 14.8 14.5 16.7 17.1 19.6 20.9 12.1 12.1 12.4 13.9 16.2 17.4 5.1 4.6 4.8 4.6 4.7 4.2 3.3 3.4 3.4 3.6 2.5 2.8 6.2 7.4 7.9 8.3 10.4 11.0 7.3 7.9 6.9 9.4 9.1 2.7 3.2 2.4 2.7 3.2 18.3 22.1 25.6 24.4 29.2 18.4 19.8 21.0 22.7 21.8 3.9 4.4 4.9 4.4 4.1 3.1 4.0 4.0 4.4 4.6 11.6 11.4 11.8 14.3 14.6 7.1 5.9 4.9 5.7 ― 2.7 2.2 1.9 1.6 ― 33.7 33.9 32.7 32.7 32.3 22.8 23.9 25.4 ― ― 4.0 4.1 4.4 4.8 ― 4.8 4.5 4.4 4.3 ― 15.6 16.2 16.7 18.1 18.3 15.3 20.1 17.2 23.9 33.1 9.0 11.4 14.0 20.7 （注 3） 24.0 6.0 6.6 4.7 4.3 （注 2）4.3 4.2 3.3 3.2 4.0 （注 2）4.5 （含む出向） （含む出向） （含む出向） 7.3 4.5 4.7 8.1 （注 2） 5.9 （注 1） ― 1.9 2.4 2.8 （注 2）2.1 （注 1） （注 4） 3.1 5.4 8.5 12.7 17.0 （注 5） 125 126 [2001]）．しかし，現実には若年の雇用が抑制されており，90 年代から 00 年 代当初までの景気の低迷期に新卒であった世代は，入り口において就業経験 に乏しい履歴になった． （高齢）正社員と若年非正規雇用者の間で同一労働 同一賃金になっているかという問題もある． そもそも人口が減っているのに，労働参加意欲を考慮した労働力人口比率 だけでなく，15 歳以上人口に占める実際の就業者比率でも 2005 年ごろまで は低下傾向にあった．労働力と非労働力の区別が曖昧になっているなかで， 人が稼働されない状況が進んでいるのはなぜかという観点から，玄田[2001, 2004]は 90 年代の労働市場の就業機会喪失を検証している．自発的失業かど うかを問わず，広く人口全体をマクロ的に見たときに，若年者に「希望する 仕事がない」というミスマッチが生じていることを指摘している．若年者が やむなく長期に非正規労働に従事したり，失業や労働市場からの退出により 長期非就業化するというミスマッチは，履歴効果を通じ失業を増加させると ともに，人的資本蓄積を損ない成長力低下につながりかねない． 5.2 労働需要と構造的失業 雇用調整速度 雇用調整速度が早くなっているかどうかについては，確立した見解はない が，樋口[2001]（pp. 51 100）や『労働経済白書』（2002, p. 116）では，調整 速度が速まっている可能性を指摘している．企業行動や雇用形態の変化を反 映して雇用調整速度が速まっていると仮定した場合，マクロ・ショックのも とでは，景気循環ごとに失業率の振幅が大きくなると見られる．マクロの雇 用変化量は変わらず部門間の雇用再配分だけが必要になる純粋な部門間 ショックでは，一部門の労働需要減少と他部門の労働需要増加が同時に発生 しているはずであるから，構造的失業には影響しないと見られる．しかし， 雇用減員に迫られた企業に偏って雇用調整速度のテンポが速まるという非対 称性があれば，純粋な部門間ショックでも構造的失業が増加する． 企業統治 終身雇用制の神話に対し，日本企業も継続的な厳しい環境， （2 期連続の 赤字企業など）では，解雇を実施することが知られている（村松[1995]，駿 3 構造的失業とミスマッチ 127 河[2002]）．近時，企業統治構造の変化との関係で雇用調整についての知見 が大きく蓄積されている．久保[2008]（pp. 166 167）では，企業のガバナン ス構造の変化と，雇用調整や労働削減の方法についてサーベイしている．富 山[2001]ではメインバンク関係の変数が雇用調整を遅くする効果があること を示している．ここから，メインバンク制の弱体化が，雇用調整を早くして いるかもしれないと考えることはできる．阿部[1999]（pp. 75 102）は，産 業によっては企業カバナンス構造が雇用削減の意思決定に影響しており，銀 行が株をもっていると雇用削減確率を低め，危機になるとメインバンク制が 倒産確率を高める影響を与えることを確認している．野田[2008]では，製造 業の内部昇進型の企業で，メインバンクのこうした効果が確認されている． また，2 期連続経常赤字が続けば，日本企業であっても無配化と雇用の大幅 削減が同時になされることも確認されている（松浦[2001]）．資本市場重視の 企業行動が雇用調整を早めるかもしれない． 出向 企業統治構造の変化にともなって，系列は弱体化したとされる．出向の雇 用調整手段や入職経路としての全体における割合についてはあまり変化が見 られない（『労働経済白書』2002, pp. 136 88）とされていたが，離職全体に占 める出向+出向からの復帰の割合は，バブル期とほぼ同じ水準まで低下して いる（図表 3 24）．中年（45 59 歳）の経営上の離職理由に占める出向の割 合は，90 年代初めまで 20％以上の水準を占めていたが，97 年の 29.3％を ピークに 99 年に 15.3％下落したが，最近は 2006 年に 19.5％まで回復して いる．依然内部労働市場経由の移動経路がいくらか残っているが，グループ 内長期取引関係の希薄化や雇用調整対象者との衡平の問題などから内部労働 市場の機能が弱まっていく可能性は高い（玄田[2004], pp. 272 273）． グローバル化 海外での生産や財の輸入浸透度の拡大など，この間の日本経済のグローバ ル化は顕著であった．同時に，サービス雇用におけるアウトソーシングは拡 大したものの，米国と比べれば低い水準にある．直接的な効果を見ると，輸 入競争により，輸入浸透度が高いほど雇用減につながりやすいが，同じ業種 128 内でも企業によって差異が生じている（冨浦，本シリーズ第 3 巻第 1 章所収）． 低生産性製造部門からの雇用喪失があったのかどうかについては，直接投資 や輸出など経済全体のリンケージのなかで考察する必要がある（樋口[2001], pp. 241 310） ． 技術革新 日本の企業において，先進的な取り組みもあるのの，全体として急速な ICT 技術革新の成果を，業務の再構築と一体化して発揮させる余地がある， とくに規模の利益が十分に発揮されていないおそれがある．一方，そうした 技術革新が雇用にどのような影響を与えるかは研究途上で，米国では単純労 働と高度技能の雇用シェアが増加する効果があるとされている（Goldin and Katz[2007]） ．日本でも，高スキル業務と低スキル業務が増加する傾向が見 られる（池永[2009]）．求められる職務の技能の特殊性や代替される労働力の 他部門での雇用可能性など部門間の障壁を規定する要因が技術革新の影響を 受けていると見込まれる． 労働保蔵 ミスマッチの議論は，産業，地域，職種などの範疇ごとに通常は外部労働 市場における移動の状況を見て議論されることが多い．しかし，企業の内部 労働市場における雇用調整圧力や職場のなかのミスマッチについては観察さ れにくい．日本では，企業の売り上げ低迷により，企業のなかで，雇用が最 適生産水準に比し過剰に保蔵されているおそれが強い．企業内のミスマッチ は，外部市場における調整に部分的に反映されているが，直接には計測され ない．むしろ，マクロ的な最適生産量や個別企業の分析から保蔵量が推計さ れている（『労働経済白書』2002, pp. 178 89）．あるいは，価格（賃金）の面か ら見ると，年功制の賃金制度が弱まっているとされるが，依然，企業内での 中高年労働者の賃金がその生産性に比し高いといわれる．大卒ホワイトカ ラーの雇用問題とは，賃金が調整される合理的なプロセスのことであり，企 業内賃金体系の変化は，企業内ミスマッチを反映した動きといえる． 3 構造的失業とミスマッチ 129 要素配分と生産性 塩路悦朗は，部門間や企業間の資源再配分機能の低下がマクロ的な全要素 生産性低下に与えるインパクトへの関心が高まっているとしている（日本経 済学会 2006 年度秋季大会パネルデイスカッションにおける議論，市村ほか[2007], pp. 220 221）．宮川[2003]は，Lilien のばらつき指標をむしろ生産要素の流動 性を示す指標ととらえ，資金面も含め 90 年代にその低下が見られ，そうし た不適正な資源配分が生産性上昇の停滞につながった可能性を主張している． 生産要素の配分効果も含めた労働生産性上昇率についても，最近の労働生産 性低下の要因には労働市場での資源配分のゆがみが寄与していると整理して いる 42)． 5.3 労働市場調整と構造的失業 長期失業 長期失業者（1 年以上の失業期間）の失業者に占める割合は，32％に届い ている．増加への寄与は，年齢構成では若年労働力が，学歴では高卒者が大 きい．また，理由別では倒産・解雇による失業者は失業期間が長期化する傾 向がある（篠崎[2004]，『労働経済白書』2002, pp. 165 170）．中高年労働者では， 失業期間が長期化するとともに，就職活動の非活発化がみられるほか，転職 後賃金の低下が生じる（玄田[2004], pp. 276 281）．失業者側では就労意欲の 低下や能力低下のおそれがある一方，採用側へ負のシグナリングとなる．長 期失業が，履歴現象を通して構造的失業につながる可能性がある． 非正規労働の増加 非正規雇用者の割合は，労働力調査で見ると 32％まで増加している．そ の背景には，企業が直面する需要変動の拡大，企業側の人件費抑制，労働者 の就業選好の変化などがあると見られる（太田・玄田・照山[2008], p. 61）．不 安定な雇用関係にあるため定着率が低いこと，好況期には長時間労働化する 一方不況期には正規社員に優先して解雇されること，男性若年では消極的理 由から就業が選択されており，勤続年数にともない男性の賃金では格差が拡 42) 米国では，90 年代の生性上昇の分析をサーベイして，その大きな部分が雇用者の再配分に帰 することができるとしている（Bartelsman and Doms[2000]）． 130 大していくこと，また，知識・技能の習得や訓練において差があることが指 摘される（『経済財政白書』2007, p. 243，太田・玄田・照山[2008], p. 62）．部門 間ショックの観点だけから見ると，就業先への特殊性（specificity）が小さ いだけ，本来構造ショックからの影響は受けにくいはずである．しかし，技 能の蓄積が小さいだけに，グローバル化による輸入代替の影響を被りやすく， また，各企業へのショックに対しても雇用調整の対象となりやすいと見られ る． 6 結び 構造的失業の動向 構造的失業については，マクロの景気動向と明確に分離しがたいという問 題やモデルに先験的な前提の制約があるなかで研究が進められてきたが，構 造的失業の水準がどの程度かについて統一的な証左はない．概観すると，構 造的失業は UV 分析や自然失業率を用いたフィリップス曲線によれば 2000 年代初頭まで増大していたとの試算もできる．フロー分析は，90 年代の労 働移動に産業による制約があったことを示唆する．時系列分析は，ミクロ・ ショックによる均衡失業率の増加を支持する傾向がある． 部門間移動仮説については，部門間ショックが，人的資本特殊性の強い男 子高齢労働者の失業を増加させたり，景気下降局面で失業を増加させていた 可能性がある．求人求職の分布等に基づくミスマッチ指標からは，その拡大 は見られずむしろ 90 年代に縮小傾向がある．地域別の雇用情勢のばらつき は 2000 年代に拡大している．求人と求職のマッチングは，情報の非対称性 が効率を減じている．柔軟性や透明性に欠きマッチング効率の低い制度のも とでは，景気循環を超えた労働供給や需要面での変化が，部門間のミスマッ チを増加させている可能性が考えられる．外部労働市場に顕現化せず内部労 働市場にとどめられたミスマッチは生産性を低めた．労働力不足の展望のも とで，若年労働が，非正規労働に長くとどまっていたり非就業化しているミ スマッチは，今後の成長力を損なうおそれがある．日本における失業につい て，ミスマッチによる構造的失業が増加していると断定されないが，マッチ ングが失業に与える影響について明らかになりつつある 3 構造的失業とミスマッチ 131 政策への含意 雇用対策には，本稿で見たような産業別・地域別・企業別のショックから 生じる構造的失業への対策を考える立場と，名目賃金の硬直性による非自発 的失業に重きを置いて総需要管理政策を考える立場とがある（大竹[2003]）． 総需要不足失業とともに構造的失業がかなり存在するという前提のもと，大 竹・太田[2002]は，構造的失業対策として，失業保険制度改革，職業訓練制 度改革，マッチング機能強化，ワークシェアリング，公的サービスによる雇 用創出，労働移動促進，解雇法制の点検を提言している．樋口・阿部・児玉 [2005]（pp. 407 421）は，マッチング機能から見て，情報の非対称性，人的 資本の蓄積可能性，求人求職の交渉上の地歩の差に注目した外部労働市場の 強化が必要だとしている．ミクロ的労働市場の効率改革を通じ，若年者をは じめとした人的資本の質の改善と事業における活用のマッチングを同時に進 めていくことが日本経済にとって重要である． 今後の研究 今後の構造的失業やミスマッチに関する研究の発展としては，3 つの分野 が考えられる．1 つは，パネルやフロー・データを用いた，個別の労働者の マッチング態様や移動行動の分析によりマッチング機能がどのように作用し ているかをより明らかにすることである．その際，労働市場の内外で起きて いる変化がどのようにマッチング効率に影響しているか明らかになることが 望ましい．2 つに，投入要素の 1 つである労働力の特殊性がどうして発生し ているか，資本や技術などの特殊性 specificity との関係を明らかにしながら， 部門ごとの仕事の発生や消失がどのように生じているか分析することであ る 43)．これは，部門の意味をより明確化させることになる．3 つに，マッチ ングにはやはり需給のさまざまな要因が影響している．労働市場全体の同時 決定的な枠組みのなかでマッチングを位置づけることである 44)． 43) Caballero[2007]は，関係特殊性と技術特殊性に特殊性を分けたうえで，ミクロ的なリストラ クチャリングとマクロ景気循環の関係をモデルにより説明している． 44) Shimer[2007]は，ミスマッチを陽表的に失業発生の原因としてとらえて，個別市場における 労働需給（失業・欠員）の動向を説明するモデルを設け，米国の失業や欠員に関する実証研究と 定量的に整合的な結果を得ている． 132 参考文献 阿部正浩[1999]， 「企業ガバナンス構造と雇用削減意思決定――企業財務データを利用し た実証分析」，中村二朗・中村恵編『日本経済の構造調整と労働市場』日本評論社． 阿部正浩[2005]，『日本経済の環境変化と労働市場』東洋経済新報社． 阿部正浩・神林龍・李昇烈[1999]， 「スキル・ミスマッチとスペック・ミスマッチ―ジョ ブ・ミスマッチングに関する実証研究」『Works』Oct-Nov, pp. 24 29． 池永肇恵[2009]， 「労働市場の二極化――IT の導入と業務内容の変化について」『日本労 働研究雑誌』584，pp. 73 90． 市村英彦・伊藤秀史・小川一夫・二神孝一[2007]， 『現代経済学の潮流 2007』東洋経済新 報社． 上野有子・神林龍[2005]，「求人規模と提示賃金の関係――日本におけるサーチフリク ションの源泉」『ESRI Discussion Paper Series』156． 大木栄一[2003]，「転機と情報――成功した転職者にみる情報収集」 ，佐藤博樹・玄田有史 編『成長と人材――伸びる企業の人材戦略』勁草書房，pp. 86 104． 太田聰一[1999]， 「若年失業の再検討――その経済的背景」 ，玄田有史・中田善文編『リス トラと転職のメカニズム』東洋経済新報社，pp. 25 49． 太田聰一[2005]， 「フローから失業を考える」 ，太田聡一編『応用経済学への誘い』日本評 論社，pp. 55 89． 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