少子高齢化時代における雇用構造の 変化に関する調査研究報告書

日機連15高度化−20
平成15年度
少子高齢化時代における雇用構造の
変化に関する調査研究報告書
平成16年 3 月
社団法人
日本機械工業連合会
社団法人
日本経済研究センター
序
戦 後 の わ が 国 の 経 済 成 長 に 果 た し た 機 械 工 業 の 役 割 は 大 き く 、ま た 機 械 工 業
の 発 展 を 支 え た の は 技 術 開 発 で あ っ た と 云 っ て も 過 言 で は あ り ま せ ん 。 ま た、
そ の 後 の 公 害 問 題 、石 油 危 機 な ど の 深 刻 な 課 題 の 克 服 に 対 し て も 、機 械 工 業 に
お け る 技 術 開 発 の 果 た し た 役 割 は 多 大 な も の で あ り ま し た 。し か し 、近 年 の 東
ア ジ ア の 諸 国 を 始 め と す る 新 興 工 業 国 の 発 展 は め ざ ま し く 、一 方 、わ が 国 の 機
械 産 業 は 、国 内 需 要 の 停 滞 や 生 産 の 海 外 移 転 の 進 展 に 伴 い 、勢 い を 失 っ て き つ
つあり、将来に対する懸念が台頭しております。
こ れ ら の 国 内 外 の 動 向 に 起 因 す る 諸 課 題 に 加 え 、環 境 問 題 、少 子 高 齢 化 社 会
対 策 等 、今 後 解 決 を 迫 ら れ る 課 題 が 山 積 し て い る の が 現 状 で あ り ま す 。こ れ ら
の課題の解決に向けて従来にもましてますます技術開発に対する期待は高ま
っ て お り 、機 械 業 界 あ げ て 取 り 組 む 必 要 に 迫 ら れ て お り ま す 。わ が 国 機 械 工 業
に お け る 技 術 開 発 は 、 戦 後 、 既 存 技 術 の 改 良 改 善 に 注 力 す る こ と か ら 始 ま り、
や が て 独 自 の 技 術・製 品 開 発 へ と 進 化 し 、近 年 で は 、科 学 分 野 に も 多 大 な 実 績
をあげるまでになってきております。
こ れ か ら の グ ロ ー バ ル な 技 術 開 発 競 争 の 中 で 、わ が 国 が 勝 ち 残 っ て ゆ く に は
こ の 力 を さ ら に 発 展 さ せ て 、新 し い コ ン セ プ ト の 提 唱 や ブ レ ー ク ス ル ー に つ な
が る 独 創 的 な 成 果 を 挙 げ 、世 界 を リ ー ド す る 技 術 大 国 を 目 指 し て ゆ く 必 要 が 高
ま っ て お リ ま す 。幸 い 機 械 工 業 の 各 企 業 に お け る 研 究 開 発 、技 術 開 発 に か け る
意 気 込 み に か げ り は な く 、方 向 を 見 極 め 、ね ら い を 定 め た 開 発 に よ り 、今 後 大
きな成果につながるものと確信いたしております。
こ う し た 背 景 に 鑑 み 、当 会 で は 機 械 工 業 に 係 わ る 技 術 開 発 動 向 等 の 補 助 事 業
の テ ー マ の 一 つ と し て 社 団 法 人 日 本 経 済 研 究 セ ン タ ー に「 少 子 高 齢 化 時 代 に お
け る 雇 用 構 造 の 変 化 に 関 す る 調 査 研 究 」を 調 査 委 託 い た し ま し た 。本 報 告 書 は 、
この研究成果であり、関係各位のご参考に寄与すれば幸甚であります。
平成１６年３月
社団法人
会
長
日本機械工業連合会
相 川 賢 太 郎
序
1 9 9 0 年 以 降 景 気 低 迷 が 長 引 く 中 で わ が 国 の 雇 用 情 勢 は 悪 化 し 、失 業
率 は 5 ％ を 超 え て い ま す 。戦 後 の 復 興 期 か ら 1 9 8 0 年 代 ま で の 高 い 成 長
期 に は 、 わ が 国 の 雇 用 シ ス テ ム は 良 好 な 成 果 を あ げ て き ま し た が 、 90
年代以降の低成長期のなかで、働き方の多様化に対応した形での見直
しが進められています。過去の高成長期には、企業が雇用を保障しつ
つ、子会社も含めた企業内部の労働市場において失業なき産業構造の
転換に成功してきました。しかし、バブル崩壊以降の低い経済成長の
下では、企業内部での調整機能は破綻し、外部労働市場を通じた調整
プロセスが必要となっています。
労働市場を通じた雇用システムを有効に機能させるためには、従来
の大企業を中心とした固定的な雇用保障から、多様な働き方を可能と
する雇用契約を普及させることで幅広い雇用機会を確保することが重
要です。
中長期的にも、日本は少子高齢化、国際競争の激化、等の大きな環
境変化に直面しています。その中で、既婚女性や高年齢者を活用する
働き方の多様化は、人口減少下での新たな労働資源の活用、労働需要
の変動への柔軟な対応、生産性上昇等の課題に対処していく要となり
ます。また、日本経済を長期的に展望するにあたり、こうした環境変
化の下での労働投入の動向を考慮することが欠かせません。近年議論
さ れ て い る 育 児 支 援 策 や 社会保険の適用拡大、高齢者の雇用義務付け、規
制改革などが企業の人事管理や労働者の就業行動に及ぼす影響も無視できま
せん。
こ う し た 問 題 意 識 か ら 日 本 経 済 研 究 セ ン タ ー は 、日 本 機 械 工 業 連 合 会 か ら の
平 成 15 年 度 受 託 事 業 と し て 「 少 子 高 齢 化 時 代 に お け る 雇 用 構 造 の 変 化 に 関 す
る 調 査 研 究 」報 告 書 を ま と め ま し た 。本 報 告 書 が 、わ が 国 に お け る 新 し い 雇 用
システム構築の一助となれば幸いに存じます。
平成１６年３月
社団法人
理事長
日本経済研究センター
八
代
尚
宏
目
序
社団法人 日本機械工業連合会
次
会 長
社団法人 日本経済研究センター 理事長
相川 賢太郎
八代 尚宏
はじめに ･･････････････････････････････････････････････････････････
1
第 1 章 少子高齢化社会の到来と労働力 ･･････････････････････････････ 5
1.1 人口見通しと年齢構成 ･･････････････････････････････････････････ 5
1.2 労働力不足の試算 ･･････････････････････････････････････････････ 6
1.3 経済成長と労働投入 ････････････････････････････････････････････ 9
付録 1：将来推計人口 ･･･････････････････････････････････････････････ 12
第 2 章 労働力供給 ････････････････････････････････････････････････ 15
･････････････････････････････････････････････････ 15
2.1 労働力モデル
2.2 短時間労働者比率
付録 2：労働力モデル
･･････････････････････････････････････････････ 32
･･･････････････････････････････････････････････ 42
第 3 章 雇用の多様化と産業別雇用構造
3.1 雇用多様化のインパクト
3.2 雇用多様化の進展状況
3.3 産業別動向
･･････････････････････････････ 69
･････････････････････････････････････････ 69
･･････････････････････････････････････････ 71
･･･････････････････････････････････････････････････ 75
3.4 労働時間への影響
･･････････････････････････････････････････････ 80
3.5 雇用多様化の背景
･･････････････････････････････････････････････ 83
付録 3：産業別・雇用形態別雇用者数、労働時間データの作成方法
･････････････ 90
第４章 まとめと課題 ･･････････････････････････････････････････････ 95
参考文献 ･･････････････････････････････････････････････････････････ 99
資料集 ･･･････････････････････････････････････････････････････････ 101
はじめに
少子高齢化の進展を背景として生産年齢人口は中長期的に減少すると見込まれている。
人々の働き方が今後も変化しなければ労働力人口は減少し、将来の我が国の経済成長を制
約する大きな要因となる。
しかし、その制約を打破できる可能性もある。働く時間や場所の柔軟化が進めば、これ
まで何らかの理由で非労働力人口にとどまっていた人も労働市場に加わりやすくなる。実
際に、中長期的な経済社会の変化に伴いすでに働き方は多様化し、女性や高齢者の労働市
場参加は進みつつある。働き方の多様化の促進により、労働力率がどの程度上昇するかは、
将来の我が国の経済成長を考えるうえで大きなポイントである。
しかし、雇用形態の多様化は労働市場への参加を促す一方、労働力増加の効果を割り引
く要因ともなる。新たに労働力に加わる既婚女性や高齢者は短時間就業に向かうことが多
く、それを反映して労働者全体の平均労働時間は短縮されるからである。
将来の経済社会を展望する際、労働市場の動向が重要なファクターとなるが、このよう
に労働力率も労働時間も固定的なものではない。労働市場は短期的には景気循環の影響を
大きく受けることが多いが、中長期的には経済環境や政策の変化を織り込んだうえで労働
市場の変化を予測することが重要である。そして、持続的な経済成長を図るためには、働
き方の変化をも考慮した労働供給の動向を把握し、経済政策・雇用政策・社会保障制度改
革等の立案に活用することが必要である。こうした観点から、本調査研究では 2025 年まで
の労働投入の変化を経済環境や年金制度・育児支援策の効果を踏まえて展望する。雇用形
態の多様化は性別・年齢階級別労働供給のほか労働時間にも影響することから、年齢階級
別労働力率に加えて短時間労働者比率も予測する。また、雇用形態の多様化は、マクロ経
済面では、①労働投入のほかに、②幅広い雇用機会の提供という点で失業に影響し、また
③不確実性の増大や新技術に適した人材需要への対応という点で重要である。そこで、雇
用多様化の進展の背景および産業別の動向を分析した。
働き方の多様化を考慮して長期的な労働市場の予測を行った先行研究として、八代・日
本経済研究センター[1995]、八代他[1997]、日本経済研究センター[1999]、労働省[2000]、
厚生労働省[2002]、リクルートワークス研究所[2001]がある。労働供給行動を分析する際に
は、性別、年齢構成、雇用者と自営業者等従業上の地位の違い等に十分注意を払う必要が
ある。特に高齢者と既婚女性の労働供給行動の特色を把握することは、今後の少子高齢化
社会において重要である。この点に関し、八代・日本経済研究センター[1995]は、就業者を
男女別、年齢階級別、自営業・雇用者別に分類し、集計時系列データを使って労働力率関
数を推定している。労働力率に影響を与える要因として大学進学率や年金制度、育児支援
策等を採用して、政策シミュレーションを行っているが、こうした予測方法は、先に挙げ
た文献のうちリクルートワークス研究所[2001]を除いて共通している。
働き方の多様化に焦点をあてて分析しているのは、日本経済研究センター[1999]、労働省
[2000]、厚生労働省[2002]、リクルートワークス研究所[2001]である。日本経済研究センタ
1
ー[1999]は、自営業主・家族従業者・雇用者別就業者数のほか、既婚女性の中で平均週間就
業時間が 35 時間未満の短時間雇用者の比率や年齢階級別労働時間についての予測をしてい
る。さらに、新しい働き方にも注目し、テレワーク人口や高齢者の任意就業者数、ボラン
ティア活動者数の予測を試みている。労働省[2000]と厚生労働省[2002]は、職業別就業者数
の予測に加え、産業構造の変化による産業内・産業間移動者数を求めているのが特徴的だ。
これら３つの研究ではいずれも、何らかの労働供給の決定要因を検討し、それに基づいて
集計データを用いて関数を推計して予測値を求めている。リクルートワークス研究所[2001]
は、自営業主・家族従業者・雇用者別、雇用形態別（正規の職員・従業員、パート、アル
バイト、派遣社員等）、職業別、産業別の各面から就業者数の予測を示しており、経済社会
全体のイメージがつかみやすい。しかし、その予測は従来のトレンドを先延ばししたもの
で、将来の経済社会環境の変化を十分に反映したものではないうえ、政策の効果を測るこ
とができない。
本報告書の構成は以下のとおりである。第 1 章では人口構造の変化が労働力や経済成長
へ及ぼす影響について考察する。第 2 章では、将来の労働力率と労働時間について供給面
から予測する。そこでは、年金制度変更と育児支援という政策の変更が労働力率にどのよ
うな影響を与えるか、また産業構造の変化や雇用形態の多様化が女性や高齢者の労働力率
と労働時間にどう作用するかを明らかにする。第 3 章では、雇用の多様化の実態を明らか
にするとともに、近年のパートタイム労働者や派遣労働者等の非正規雇用者増加の労働時
間への影響とその背景を分析する。雇用形態の多様化は、同一産業内での多様化が進展す
る面と、多様化が先行している産業の経済全体におけるウエイトが増大するという面があ
り、産業構造の変化とも密接に結びついていることも考慮している。最後の第 4 章で、以
上の分析をまとめ、労使ともに雇用多様化のメリットを享受するための課題を検討する。
主な分析結果を要約すると、第 1 章では、まず 2025 年まで生産年齢（15∼64 歳）人口
が減少するうえ、人口の年齢構成が変化し、労働力率の高い層の人口が減少し、労働力率
の低い層で増大することを示す。このとき男女別・年齢階級別の労働力率が 2003 年の水準
のまま推移すると労働力人口は減少する。この労働力人口を前提に、1980∼2002 年の平均
とほぼ同程度の 1 人当たり経済成長率を見込んで試算すると、2010 年代には労働力不足が
生じる。それを回避するための方策として、①労働力率の上昇、②労働時間の拡大、③労
働生産性上昇率の向上を検討した。このうち労働力率と労働時間については、雇用形態の
多様化の進展が重要なファクターとなる。また、多様化はこの 2 つの経路を通じてさらに
経済成長率を左右する。過去の経済成長率と労働投入の関係をみると、1990 年代には労働
時間の変動の成長への影響は無視できない。
第 2 章では、2025 年までの労働供給を予測した。①保育所整備が進まず、経済のサービ
ス化の進展が緩やかな「放置」ケースと、②保育所が拡充され、サービス化が現在の 70％
から 80％まで進展する「改革」ケースの 2 種類の予測をした。それによると、労働力率は
2003 年の 60.8％が、2025 年には放置ケースでは 57.8％に、改革ケースでは 59.3％まで低
2
下する。どちらのケースにおいても、年齢階級別にみた労働力率はそれぞれの年齢層で現
在よりも上昇するが、人口が減少するうえ、人口構成が労働力率の低い高年齢層にシフト
するため、全年齢でみた平均労働力率は現在よりも低水準となるのである。
年齢階級別労働力率が上昇するのは、放置ケースでは公的年金の支給開始年齢の引き上
げと未婚率の高まりを背景に、改革ケースではこれに加えて育児支援策、サービス化、雇
用形態の多様化の進展により高齢層と女性の労働力率が上昇するためである。
新たに労働市場へ参加するのは高齢者や既婚女性が中心で、その多くは短時間就労へ向
かう。その結果、労働時間が週 35 時間未満の短時間労働者比率は、2003 年の 25.9％から
2025 年の 31.7％まで上昇する見込みだ（改革ケース）
。
第 3 章では、雇用多様化の実態と背景を分析した。非正規雇用者比率は女性を中心に長
期的に上昇しており、2002 年には女性雇用者の半数が非正規という形で働いている。産業
別にみるとその比率の水準は様々で、農林水産業、卸売・小売業、サービス業、食料品製
造業、繊維製造業等で高い。非正規雇用者比率の上昇が労働時間へ及ぼす影響は大きく、
90 年代の労働時間短縮のおよそ 70％がこの比率が高まったことで説明される。雇用形態の
多様化は、労働需要側と供給側の双方からニーズがあるが、近年パートタイム労働者や派
遣労働者を雇用する理由として人件費の削減をあげる企業が増えている。非正規雇用者の
賃金や社会保険料、退職金等の労働費用が、正規雇用者に比べて低いからである。
第 4 章で、以上の分析結果をまとめ、労使双方が雇用形態の多様化のメリットを享受す
るための課題として正規雇用者と非正規雇用者との雇用コストや能力開発について検討し
た。
3
第1章
少子高齢化社会の到来と労働力
1.1 人口見通しと年齢構成
労働投入量の変化については、人口変動の影響が大きい。国立社会保障・人口問題研究
所『日本の将来推計人口』
（2002 年１月）の中位推計値の伸び率に基づくと、人口は 2006
年の 1 億 2791 万人でピークをうった後、2025 年の 1 億 2129 万人まで減少する1。生産年
齢（15∼64 歳）人口はすでに 1996 年以降減少に転じているが、2000 年代後半からそのス
ピードが加速し、2025 年には 2002 年よりも 1334 万人少ない 7237 万人となる。生産年齢
人口の減少は、そのままでは労働力人口を大幅に減らすことになる。
図 1-1
人口の見直し
万 14,000
人
12,000
2007年から減少
10,000
8,000
1996年から減少
6,000
4,000
2,000
0
1970
75
80
85
90
95
2000
5
10
15
20
25
年
総人口
65歳以上人口
15～64歳
（資料） 総務省『人口推計』、国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口
−2002 年 1 月推計−』
人口の減少だけでなく、年齢構成の変化も労働投入を低下させる要因となる。年齢階級
別に労働力率をみると、男子は 60 歳を超えると低下し、女子も 50 歳代から低下する。人
口構成は高齢化が進展して、65 歳以上人口比率は 2002 年の 18.5％から 2025 年の 28.8％
まで上昇する。
これに対して、労働力の中心である 15∼64 歳人口の比率は 2002 年より 7.6％
ポイント低い 59.7％まで低下する。このように労働力率の高い年齢層の人口が減少し、労
働力率の低い高齢層の人口が増加することにより、労働力人口は減少することになる。
1 総務省『人口推計』の 2003 年 10 月 1 日現在概算値に『日本の将来推計人口』中位推計の伸び率を乗じ
て 2025 年まで延長した。
5
図 1-2
％
人口の構成比
80
60
1993年から低下
40
20
0
1970
75
80
85
90
95
65歳以上人口比率
2000
5
10
15
20
25
年
15～64歳比率
（資料） 総務省『人口推計』、国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口
−2002 年 1 月推計−』
1.2
労働力不足の試算
生産年齢人口が減少し高齢化が進展するなかで、人々の働き方が今後も変化しなければ
労働力人口は大幅に減少し、経済成長は制約される。ここでは、働き方が今後も現在のま
まと仮定した場合、一定の経済成長率を維持するために必要な労働力が不足するのはいつ
かを試算する。
（働き方が現在と同じ場合の労働力人口）
まず、男女別・年齢階級別労働力率は、2003 年の水準2のまま今後も推移すると想定する。
男子の労働力率は、15∼19 歳は 20％以下であるが 20∼24 歳には約 70％まで上昇し、25
∼59 歳では 100％近くである。60 歳を超えると再び低下し、65∼69 歳で約 50％、70 歳以
上は約 20％まで低下する。女子の労働力率は、学校卒業後就業すると男子と同様に約 70％
まで高まる。しかし、育児期の 30 歳代を中心にいったん低下し、その後再び上昇した後 50
歳を超えると低下する M 字型カーブを描いている3。
この男女別・年齢階級別労働力率に人口を乗じて労働力人口を算出する。労働力人口は
すでに 1999 年から減少しているが、2025 年には 5906 万人と 2003 年の 6666 万人と比べ
て 760 万人減少することとなる。
2
3
2003 年 1∼9 月の平均労働力率を用いている。
年齢階級別労働力率は、女子は図 1-6、男子は図 2-1 を参照されたい。
6
図 1-3
万
人
働き方が現在と同じ場合の労働力人口
7,000
1999年から減少
6,500
5,906万人
5,927万人
6,000
5,500
5,000
1975
80
85
90
95
2000
5
10
15
20
25
年
（資料）総務省『人口推計』『労働力調査』、国立社会保障・人口問題研究所『日本の
将来推計人口−2002 年 1 月推計−』
（労働力不足の時期）
ここで 2002∼25 年の 1 人当たり経済成長率を年平均 2.1％、労働生産性上昇率（マン・
パワー・ベース）を 2.1％と想定する。この 1 人当たり経済成長率は 1980∼2002 年の実績
値に相当し、過去 20 年間の平均とほぼ同程度の所得の向上を今後も見込んでいることにな
る（表 1-1）
。労働生産性上昇率は過去 20 年間の平均は 1.8％と低いが、今後は 1980 年代
前半の水準まで上昇するという想定である。
表 1-1
労働力、GDP、生産性の年平均伸び率
（％）
総人口伸び
率
15歳以上人
労働力人口
口
伸び率
伸び率
就業者数
伸び率
平均労働力
率
平均完全
失業率
総労働時間
伸び率
実質GDP
伸び率
人口１人当た 労働生産性 労働生産性
りGDP
上昇率
上昇率
（マンパワーベース） （マンアワーベース）
伸び率
1980-85
1985-90
1990-95
1995-2000
2000-02
0.7
0.4
0.3
0.2
0.2
1.2
1.2
0.9
0.6
0.4
1.1
1.4
0.9
0.3
-0.6
1.0
1.5
0.7
-0.0
-0.9
63.4
62.8
63.7
63.2
61.6
2.5
2.5
2.6
4.1
5.2
0.0
-0.5
-1.4
-0.5
-0.6
3.1
4.8
1.5
1.4
0.0
2.4
4.4
1.2
1.2
-0.2
2.1
3.3
0.9
1.4
1.0
2.1
3.8
2.3
2.0
1.5
1980-90
1990-2000
0.5
0.3
1.2
0.7
1.2
0.6
1.2
0.3
63.1
63.4
2.5
3.3
-0.3
-1.0
3.9
1.5
3.4
1.2
2.7
1.1
3.0
2.1
1980-2002
0.4
0.9
0.8
0.6
63.1
3.1
-0.6
2.4
2.1
1.8
2.4
（注）労働生産性（マン・パワー・ベース）＝実質 GDP／就業者数
労働生産性（マン・アワー・ベース）＝実質 GDP／（労働時間×就業者数）
（資料）総務省『人口推計』
『労働力調査』
、厚生労働省『毎月勤労統計調査』
、内閣府『国民経済計算
年報』
以上の想定から労働力人口と就業者数の推移をみると、労働力人口の減少とともに労働
力需給は逼迫していく。2008 年に失業率は 3％を切り、2015 年には労働力不足が生じる（図
1-4）
。
7
図 1-4
労働力需給の試算
万 7,000
人
30 ％
2015年に
労働力不足
6,500
20
6,000
10
2008年に
失業率３％未満
5,500
0
5,000
-10
2000
2005
2010
2015
2020
2025
年
失業率(右目盛)
労働力人口
就業者数
（資料）総務省『人口推計』
『労働力調査』
、国立社会保障・人口問題研究所『日本
の将来推計人口−2002 年 1 月推計−』、内閣府『国民経済計算年報』
（労働力不足を回避する方策）
労働力不足を回避するためには、①労働力率の上昇、②労働時間の拡大、③労働生産性
上昇率の向上のいずれかが必要である。
まず労働力率については、国際的にみると女性の労働力率はなお上昇する余地がある。
例えばフィンランドでは 90％近くの女性が労働市場に参加している年齢層もある
（図 2-5）
。
また、現在働いていない非労働力の女性の中にも就業を希望する女性は多い。図 1-5 は、非
労働力人口の中の就業希望者を労働力人口に加えて人口に対する比率を潜在労働力率とし
て示している。今後育児支援策などの方策がとられた場合、現在は就業を希望しているも
のの何らかの理由から労働市場に参加していない女性が新たに労働市場に参加する可能性
がある。仮に女性の労働力率が上昇するならば、ここでの試算よりも労働力人口は増加し、
労働力不足となる時期を遅らせる要因となる。
次に、労働時間は、法定労働時間の短縮や休日取得日数の増加、短時間労働者の増加等
を背景に過去 20 年短縮傾向にある。しかも、1980 年以降の総労働時間の伸び率をみると、
90 年代に入って労働時間の短縮は加速している（表 1-1）
。今後労働市場へ新規に参加する
のは高齢者や女性であり、その多くは短時間労働へ向かうこと考えると、労働時間は今後
も短縮すると予想され、労働力不足の時期をこの試算値よりも早めることになる。
女性の労働力率が上昇しても労働時間の短縮が労働力増加の効果を相殺してしまうとす
ると、労働力不足を回避するためには、生産性上昇率の向上が重要となる。労働需給が逼
迫しない程度の生産性上昇はどの程度か。労働力率と一人あたり経済成長率の想定は上記
のままとして、失業率が 3.0％未満にならないような労働生産性上昇率（マン・パワー・ベー
ス）を試算すると、2002∼25 年に当初の想定 2.1％よりも 0.2％ポイント高い 2.3％となる。
8
図 1-5
％
女子の潜在的労働力率（2002 年）
100
80
60
40
20
0
15～19 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～6465歳以上
2003年の労働力率
潜在的労働力率
（注）潜在的労働力率＝(労働力人口＋非労働力人口のうち就業希望者)／人口×100
（資料）総務省『労働力調査』
この節では、労働力率について現状のまま変化しないと仮定して簡単な試算を行った。
しかし、労働力率や労働時間は、2025 年まで不変ということはありえない。中長期的な経
済社会環境や制度の変化が将来の労働力率と労働時間にどのように影響するかについては
第 2 章で詳細に検討する。
1.3 経済成長と労働投入
労働投入は経済成長の源泉である。経済成長率は 1970 年代に年平均 4.4％、80 年代に
3.9％を維持したが、90∼2002 年は 1.2％と低迷した。それを就業者数伸び率と労働生産性
上昇率に分解すると、就業者数の伸びは 70 年代から 90 年代にかけて徐々に低下し、経済
成長率への寄与は縮小していった（図 1-6）
。90 年代にその寄与度は微々たるものとなり、
98 年以降マイナスに転じた。一方、労働生産性上昇率は、概して経済成長にプラスに寄与
しているものの、90 年以降は 70∼80 年代の年平均 3％台から 1％程度に低迷している4。
マン・パワー・ベースでみると、労働生産性上昇率がマイナスであった年が、1970 年以降 4 回ある。こ
れは、後でみるように労働時間が短縮したことの影響が生産性上昇に反映されたためである。
4
9
図 1-6
％
経済成長率の分解（マン・パワー・ベース）
10
8
6
4
2
0
-2
-4
1971
73
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
95
97
99 2001
年
就業者数変動要因
労働生産性要因
経済成長率
（注）1.労働投入＝労働時間×就業者数
2.労働生産性（マン・パワー・ベース）＝実質 GDP/就業者数
3.1979 年以前の実質 GDP と 1989 年以前の就業者数は、68SNA の増減率を用
いて算出した。
4.労働時間は、総実労働時間指数（規模 30 人以上事業所）。
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、厚生労働省『毎月勤労統計調査』
労働投入を労働時間の変化を考慮したマン・アワー・ベースでみると、労働時間の変化
の経済成長への影響が大きいことは明らかだ。図 1-7 は、労働投入を就業者数伸び率と労働
時間変化率に分解し、労働生産性上昇率をマン・アワー・ベースで算出している。労働時
間の短縮が経済成長に大きく影響したのは 70 年以降 3 回あった。第 1 は石油危機後の景気
後退期、第 2 に週 40 時間労働時間制が定められた 1980 年代後半、そして 1990 年代であ
る。90 年代は不況という状況や週 40 時間制の完全適用に加え、雇用の多様化の進展の影響
も大きい。労働生産性上昇率は労働時間短縮を反映した分、マン・パワー・ベースでみる
よりも上回っているが、90 年代から生産性が停滞していることは同様である。
10
図 1-7
経済成長率の分解（マン・アワー・ベース）
％ 10
8
6
4
2
0
-2
-4
1971 73
75
77
79
81
83
85
87
89
91
93
95
97
99
2001
年
就業者数変動要因
労働時間変動要因
労働生産性要因
経済成長率
（注）労働投入＝労働時間×就業者数
労働生産性（マン・アワー・ベース）＝実質 GDP/（労働時間×就業者数）
1979 年以前の実質 GDP と 1989 年以前の就業者数は、68SNA の増減率を用い
て算出した。
労働時間は、総実労働時間指数（規模 30 人以上事業所）。
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、厚生労働省『毎月勤労統計調査』
11
〔付録 1〕将来推計人口
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口』は、出生率の仮定の違いにより、
低位・中位・高位と 3 種類の推計をしている。従来、実際の人口は『日本の将来推計人口』
の中位推計を下回って推移し、
『将来推計人口』は上方にバイアスがあると批判されてきた
（付図 1-1）
。
2002 年 1 月に発表された『将来推計人口』は、従来と異なり、出生率の回復に対して慎
重な見方をとるようになった。出生率の仮定の違いにより、低位・中位・高位と 3 種類の
推計を出しているが、中位推計においても、出生率の回復はわずかにとどまると仮定した
（付図 1-2）
。低位推計では、2025 年まで出生率は下げ止まらない。
こうした仮定とした背景には、これまでの晩婚化、非婚化の進展に加え、1990 年以降夫
婦の出生行動に変化がみられるようになったことがある。従来結婚した夫婦は平均して 2.2
人の子供を産んできたが、1960 年代以降生まれた世代については、この平均出生児数自体
が減少している。
低位推計によれば、総人口は 2004 年に 1 億 2748 万人でピークを打った後、2025 年の 1
億 1776 万人まで減少し続ける。中位推計では、総人口のピ−クは 2006 年（1 億 2774 万人）
と 2 年後れ、2025 年の総人口は 1 億 2114 万人まで減少するが、これは低位推計よりも 338
万人多い水準である。65 歳以上人口比率は、2025 年に低位推計では 29.5％、中位推計で
は 28.6％に達する。
しかし、労働力に影響する 15∼64 歳人口は、低位推計と中位推計との差が 2025 年に 80
万人と小さい（付表 1-1）
。これは、予測期間の 2025 年には、これから生まれてくる子供た
ちの大半がまだ労働力人口に流入していないためである。
付図 1-1
過去の人口推計における合計特殊出生率の仮定と実績
2.2
2.0
1.8
1.6
1.4
1.2
1.0
1970
75
80
85
90
95
2000
5
10
15
20
25
年
実績
1992年9月推計
1981年11月推計
1997年1月推計
1986年12月推計
2002年1月推計
（資料）国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口』
、厚生労働省『人口動態調査』
12
付図 1-2
人
合計特殊出生率の見通し
1.7
1.6
1.5
1.4
1.3
1.2
1.1
2000
2005
2010
1997推計中位
2002推計高位
2015
2020
1997推計低位
2002推計低位
2002推計中位
2025
年
（資料）国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口』
付表 1-1
低位
総人口（万人）
中位
高位
2000
2005
2010
2015
2020
2025
2050
12,693
12,748
12,667
12,466
12,161
11,776
9,753
12,693
12,771
12,747
12,627
12,411
12,114
10,496
12,693
12,789
12,815
12,764
12,625
12,404
11,151
人口のピーク
2004年
12,748
2006年
12,774
2010年
12,815
低位・中位・高位推計の比較
15～64歳以上人口（万人）
低位
中位
高位
8,638
8,459
8,166
7,730
7,423
7,153
4,868
8,638
8,459
8,166
7,730
7,445
7,233
5,389
8,638
8,459
8,166
7,730
7,464
7,299
5,838
65歳以上人口比率（％）
低位
中位
高位
17.4
20.0
22.7
26.3
28.4
29.5
37.3
17.4
19.8
22.5
26.0
27.8
28.6
34.7
（資料）国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口』、厚生労働省『人口動態調査』
13
17.4
19.8
22.5
25.6
27.4
28.0
32.7
第2章
労働力供給
2.1 労働力モデル
2.1.1
問題意識
第 1 章でも述べたとおり、労働力率が今後上昇しなければ、少子高齢化の進展に伴い、
2025 年の労働力人口は、2003 年よりも 760 万人減少する。人々の働き方の選択は、もち
ろん個人の意思決定によるものであり、国の制度は国民の意志決定に基本的には中立であ
ることが望ましいが、労働力不足を考慮すれば制度によって労働供給促進のインセンティ
ブを与えることも検討すべきだ。したがって、仮に既存の制度が特定の性あるいは年齢階
層の個人の就業意欲を損なうような影響を与えているならば、制度変更や新しい制度の導
入など政策的な対応が必要と考えられる。OECD[2003]では、OECD 諸国の労働力人口増
加率は過去 30 年間平均の 1.3％から今後 30 年間は 0.3％へと大幅に低下すると予測し、適
切な対策の必要性を強調している。我が国で今後労働供給を増加させる可能性があるのは、
現在は非労働力人口である女性や高齢者である。こうした女性や高齢者の就業意欲を後退
させる可能性がある制度や環境としては、
• 年金制度：日本では他国に比べもともと高齢者の就業意欲が高いにも関わらず、年金
制度がそれを阻んでいる
• 保育所整備：既婚女性の就業意欲の高まりから潜在的な保育需要は増加しているにも
関わらず、公的規制が保育サービスの供給増加を阻んでいる
• 労働時間：多くの正規雇用者では長時間労働が常態化しているため、長時間労働が難
しい高齢者や既婚女性の労働参加を阻んでいる
などが考えられる。今必要なのはこうした制度や環境が労働供給に与える影響を定量的に
計測することであり、それによってはじめて具体的な政策対応を考えることが可能となる。
そこで本章では、労働力率の上昇に必要な政策や経済社会環境の変化を議論するために、
公的年金制度の変更、育児支援等の政策効果と労働時間の短縮等の経済環境の変化の影響
をとりいれた計量経済モデルを用いたシミュレーション分析を行う。本章で用いるモデル
(以下「労働力モデル」という)の特徴は次の 4 点である。
• 雇用者の就業継続に重大な影響を与えると考えられる厚生年金改革の効果を定量的に
把握するために、労働力人口を農林就業者、非農林就業者、雇用者の 3 ブロックに分
類したうえで、雇用者への影響に焦点をあてて分析する。
• 晩婚化や少子化の影響を把握するために、女子労働力を未婚・既婚別に分類し、それ
ぞれに影響を与える要因を峻別して分析する。
• 高齢者の就業行動を詳細に把握するために、年齢階層を従来の 10 歳階級から 5 歳階
級とし、65 歳以上については、65∼69 歳、70 歳以上と細分化する。
• 労働供給側からみた労働時間推計のために、労働力人口とリンクした短時間就業者比
率を明示的に取り入れて推定する。
15
なお厚生労働省[2002]では性別年齢階級別の労働力率を推定することにより、労働力人口
の予測を行っている。労働力モデルも性別年齢階級別に労働力率を推定しているという点
は同じだが、厚生労働省[2002]では、農林・自営業・雇用者別、女子の未婚・既婚別の分析
は行っていない(表 2-1、表 2-2)。さらに労働力モデルは、別に作業されている「マクロモ
デル」や「産業連関表モデル」とのリンクをはかり、経済環境が変化した場合の労働供給
量を推定できるという利点を持つ。労働供給側に対する政策の在り方を議論するために、
モデル内の政策変数の操作により、
「放置」と「改革」の 2 ケースを想定したシミュレーシ
ョンを行うのも労働力モデルの特色である。ここで放置ケースとは保育所整備が進まず、
経済のサービス化の進展が緩やかなケースを想定し、一方、改革ケースとは、保育所が拡
充され、サービス化が放置ケースよりもさらに進展するケースを想定している。改革ケー
スでサービス化が進展するのは、少子高齢化時代の消費行動や産業の国際競争力を反映し
た産業構造へ転換することを想定している。なお、2002 年の公的年金制度の変更(定額部分
と部分年金の支給開始年齢引き上げ)の効果は、どちらのケースにも織り込まれている。
表 2-1
労働力モデルと厚生労働省モデル[2002]との主な相違点
厚生労働省モデル[2002]
労働力モデル[2004]
男女別年齢階級別に分析
男女別年齢階級別を更に、
①農林業・非農林業・自営業・雇用者別に分析
⇒雇用者をターゲットとした厚生年金改革の影響を把握
②女子については未婚・既婚別に分析
⇒晩婚化、少子化の影響を把握
③高齢者は65－69歳、70歳以上に分けて分析
⇒高齢者労働の行方をより詳細に把握
想定するケースは１つ
放置ケースと改革ケースを想定
⇒制度改革(年金、保育等)の効果を定量的に把握可能
労働力供給側のみを分析
産業構造の変化なども考慮
⇒経済・産業構造の変化(労働生産性、労働時間、
サービス化等)の影響を分析可能
16
表 2-2
説明変数の比較
厚生労働省モデル[2002]
労働力モデル[2004]
男子
若年層　(～24歳)
進学率、短時間雇用者比率、等
・進学率は現状よりやや上昇
・短時間雇用者比率はやや上昇
進学率、労働時間、等
中堅層　(25～59歳)
過去の平均値
過去の平均値
高齢層　(60歳～)
年金支給額と現金給与総額の比率、
自営・家族従業者比率、短時間雇用者比率、コーホート要因
・公的年金：平成12年改正を反映
･自営･家族従業者比率は現状より低下
年金支給額、支給開始年齢、労働時間、サービス化、等
・公的年金については、平成12年改正に加え、
給付水準や支給開始年齢の更なる見直しも検討
(全年齢階級を１本の式で推定)
有配偶率、進学率、短時間雇用者比率、保育所在所児数
年金支給額と現金給与総額の比率、コーホート要因、等
･有配偶率は、39歳までは現状より低下、
40～64歳はやや上昇、65歳以上は変化なし
･進学率は現状よりやや上昇
・短時間雇用者比率は上昇
・保育所在所児数は増加
(未婚率を推定した上で、未婚・既婚者を年齢別に推定)
～中堅層・未婚者　(～54歳)
進学率、労働時間、サービス化
女子
～中堅層・既婚者　(～54歳)
保育所入所率、労働時間、サービス化、子ども数
高齢層　(55歳～)
年金支給額、支給開始年齢、サービス化、
労働時間、等
（注）コーホート要因：ある年におけるある年齢層に属しているものを 1 つの集団＝コーホートとし
てとらえ、世代ごとの加齢に伴う変化を考慮するもの。
2.1.2
性別年齢階級別労働力率の現状
我が国の男子の年齢階級別の労働力率は、25∼54 歳ではほぼ 100％近く、15∼19 歳は
24 歳以下と 60 歳以下については低いという台形の形状をしている(図 2-1)。25∼54 歳の労
働力率は 1970 年と 2002 年を比べても大きな違いはないのに対し、24 歳以下と 60 歳以上
の労働力率は 1970 年より 2002 年では 10％ポイント程度低下している。一方女子の労働力
率はいわゆるＭ字型となっている(図 2-2)。20∼24 歳で上昇し、子育て期にあたる 25∼39
歳は低下した後、40 歳以上では再び上昇するのである。Ｍ字型の形状については 1970 年
よりも 25∼39 歳のＭ字の底をなす部分が年々高まっており、1970 年には 5 割を切ってい
た 30∼34 歳の労働力率は 2003 年には 6 割を超えている。
17
図 2-1
％
年齢階級別労働力率(男子)
100
80
60
40
20
0
15～19歳20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～6465歳以上
1970
1980
1990
2003
（資料）総務省『労働力調査』
図 2-2
％
年齢階級別労働力率(女子)
100
80
60
40
20
0
15～19歳20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～6465歳以上
1970
1980
1990
2003
（資料）総務省『労働力調査』
年齢階級別の女子の労働力率にみられるＭ字型カーブは、実は、労働力率の水準の異な
る未婚者と既婚者を合成したものとなっている(図 2-3)。未婚者の労働力率はどちらかとい
うと男性に近い台形をなしているのに対し、既婚女性の労働力率は 20 歳代と 30 歳代前半
の水準が低く 30 歳代の後半から徐々に高まり 40 歳代後半を頂点とする山型をしている。
よって女性の労働力率の今後を考えるには、未婚率の動向も踏まえる必要がある(既婚率と
既婚女子の非農林雇用労働力率については、2.2.1 節を参照)。
18
図 2-3
配偶関係別女子労働力率：2003 年
％
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
15-19歳 20-24歳 25-29歳 30-34歳 35-39歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳 55-64歳 65歳以上
未婚女子
既婚女子
女子労働力率
（資料）総務省『労働力調査』
こうした我が国の性別労働力率の特徴は他国にも当てはまるものではない。OECD のデ
ータにより国際比較をすると、まず男子については中年期(25∼49 歳)は各国とも概ね 90％
以上である点は共通しているが、日本では高齢期(50 歳以上)の男子の労働力率が高い(図
2-4)。日本では特に 55∼59 歳の労働力率が 9 割を超えている一方、アメリカ、イタリア、
オランダは 7 割台、イタリアは 5 割台に低下する。日本の 60∼64 歳は 7 割台とメキシコが
日本を上回るものの、アメリカは 6 割弱、イタリア、フィンランド、オランダは 3 割台ま
で低下し、70 歳以上では日本は 3 割、アメリカを含む欧米は 1 割程度となっている。また
日本では 15∼19 歳の労働力率が、アメリカとヨーロッパの一部に比べて低い1。
女子については、全般的に見て日本の女子の労働力率のレベル自体が他国よりも低いこ
と、また日本以外ではＭ字型は観察されず、フィンランドでは 25∼54 歳の労働力率が 8 割
台と日本の男子の台形に近い形状をしている (図 2-5)。オランダ、アメリカ、イタリア、メ
キシコでも同様の台形がみられる。
1
女子同様、15∼19 歳の労働力率が他国に比べ低めである点については、高等学校への進学率が日本は
94.3％であり、アメリカ(同 88.6％)、フランス(同 71.4％)、ドイツ(同 83.8％)と比べ高い水準であることが
背景にあるものと見られる。
19
図 2-4
％
年齢階級別労働力率の国際比較(男子)
100
80
60
40
20
0
15-19
20-24
25-29
オランダ
30-34 35-39
メキシコ
40-44
日本
45-49
イタリア
50-54
55-59
60-64
フィンランド
65-69
年齢
アメリカ
（資料）OECD, “Employment Outlook 2003”
図 2-5
％
年齢階級別労働力率の国際比較(女子)
100
80
60
40
20
0
15-19
20-24
オランダ
25-29
30-34
メキシコ
35-39
40-44
日本
45-49
イタリア
50-54
55-59
フィンランド
60-64
65-69
年齢
アメリカ
（資料）OECD, “Employment Outlook 2003”
以上の簡単な国際比較から、日本では男子高齢者の労働力率が比較的高く、女子ではＭ
字型という固有の形状をしていることがわかる。将来の労働力率の上昇という点から可能
性があるのは、高齢者と 30 歳代を中心とする既婚女性であろうが、それらの層は正規労働
者(男性・未婚女性)に比べ、長時間労働が難しい、残業が難しい、本人や家族の健康不安な
どの理由で休暇を取らざるを得ない場合があるなど提供しうる労働条件が不利である。し
20
たがって、彼らの労働力率を上昇させるためには、それらのハンディキャップにどのよう
な対応を社会的に行うかという点が議論されるべきであろう。
2.1.3
労働力モデルの基本構造
（１）モデル体系
労働力モデルは就業者を農業就業者、非農林自営業者2、非農林雇用者の 3 つのブロック
に大別し、各々について性別年齢階級別に予測する(モデルの大まかな体系は図 2-6、モデ
ル式は付録 2 を参照)。暦年ベースである。各々のブロックについて性別年齢階級別に足し
上げた就業者数に、失業者数を加えることにより、男女計の労働力人口を算出する。
農業就業者と非農業自営業者の予測にあたっては、まず男子については、年齢階級別就
業者数の人口に対する比率(ある年齢階級の農業就業者数・非農業自営業者数が当該年齢階
級の人口に占める比率)は予測期間中に変動がないものと想定した。農業就業者と非農林自
営業者について 2002 年時点の年齢階級別就業者数の当該人口に対する比率(図 2-7)を予測
各年の人口に掛け合わせることにより、予測期間中の農業就業者と非農林自営業者の人数
を算出した。放置・改革ケースとも、農林就業者・非農林自営業者について、予測期間中
に特に政策による増加促進策等の対応はなされないものと考えたので、予測期間中につい
ては、2 ケースともほぼ同水準で推移する。
図 2-7
％
年齢階級別就業者数の当該人口に対する比率：2002 年
16.0
14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
農林就業者
70歳以上
65-69歳
60-64歳
55-59歳
50-54歳
45-49歳
40-44歳
35-39歳
30-34歳
25-29歳
20-24歳
0.0
15-19歳
2.0
非農林自営業者
（資料）総務省『労働力調査』
2
農林就業者は、自営業者、家族従業者、雇用者の合計。非農林自営業者には自営業者に加えて家族従業
者も含む。
21
図 2-6
労働力モデルの予測フローチャート
22
女子の農林就業者と非農林自営業者の予測については、同じ年齢階級の男子の人数との
比率(以下「男女比率」という)にリンクするものと考えた。農林就業者、非農林自営業者と
も、90 年代の男女比率は 80 年代に比べ低下している(表 2-3)。労働力モデルではこの男女
比率を 2002 年の水準で固定していることから、低下傾向に歯止めがかかるものと想定して
いることになる。
表 2-3
男女比率
農林就業者
年平均
81-90
91-99
2002年
合計
1.00
0.91
0.81
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 65-69歳
0.25
0.00
0.00
0.38
0.35
0.33
0.77
0.54
0.40
1.09
0.87
0.50
1.16
1.05
0.80
1.32
1.05
0.86
1.33
1.10
1.00
1.24
1.22
1.00
1.14
1.25
1.08
0.99
0.98
1.06
0.82
0.83
0.85
70歳
以上
0.60
0.68
0.65
非農林自営業者
年平均
81-90
91-99
2002年
合計
1.00
0.88
0.85
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 65-69歳
0.73
0.76
0.67
0.75
0.66
0.73
0.95
0.73
0.57
1.14
0.91
0.90
1.17
0.97
0.94
1.12
0.95
0.94
1.02
0.93
0.91
0.94
0.96
0.94
0.95
0.89
0.89
0.97
0.79
0.78
0.88
0.79
0.70
70歳
以上
0.73
0.82
0.82
(注)男子を１とした場合の女子の比率。
雇用者については、男子、54 歳以下の未婚女子、54 歳以下の既婚女子、55 歳以上の女
子の各々について、雇用労働力率(雇用者数が当該人口に占める比率)を推定する。25∼59
歳の男子雇用者については、現状の労働力率の水準を維持するものと想定した。第 1 章 1.2
節でも述べたとおり、男子の 25∼54 歳の労働力率はほぼ 100％に近いが、この傾向は今後
も続くと考え、予測期間中も労働力率は 2002 年時点の程度で推移するものとした。男子の
60∼69 歳の雇用労働力率は、労働時間の短縮と 2002 年の公的年金制度改正の影響を織り
こむために推計式によって予測を行った。公的年金制度の説明変数としては１人当たり年
金支給額と年金支給開始年齢引き上げを反映したダミー変数を用いて、支給開始年齢引き
上げスケジュールが反映される定式化とした。15∼54 歳の未婚女子については、経済のサ
ービス化の進展と労働時間の短縮が雇用労働力率を高めることを明示的に推計式の中に取
り込んでいる。15∼54 歳の既婚女子に関しては、就学前児童の子育て期にあたる 39 歳以
下については保育サービスの整備状況の進展と労働時間の短縮、40 歳以上については子育
て費用を反映するための子供数と労働時間の短縮を説明変数とした。女子の高齢層につい
てはサービス化と労働時間を説明変数としたが、特に 60∼64 歳については男子同様、年金
制度改正の影響を織り込むこととした3。
（２）外生変数の想定
外生変数については、放置ケースと改革ケースの 2 つを考えた(表 2-4)。放置ケースでは
保育所整備といった政策がなされず、経済のサービス化の進展も遅く、労働時間の短縮も
進まないのに対し、改革ケースでは保育所整備が進められサービス化も放置ケースより進
展する。なお、公的年金定額部分と部分年金の支給開始年齢引き上げの効果は、どちらの
3
女子の 65∼69 歳についても年金制度を入れた定式化を試みたが、符号条件が有意でなかった。
23
ケースにも織り込まれている。
表 2-4
外生変数の想定
放置ケース
改革ケース
人口
国立社会保障・人口問題研究所『中位推計』
国立社会保障・人口問題研究所『中位推計』
年金制度改革
2002年度改正を反映
支給開始年齢65歳に、部分年金制度あり
2002年度改正を反映
支給開始年齢65歳に、部分年金制度あり
保育所の整備状況
2005年度以降施策対応なし
保育所入所児童割合は2005年以降上昇せず
潜在的待機児童解消まで拡充
保育所入所児童割合は2025年に4割に
労働時間
長時間労働は男性・未婚女子中心
労働時間(月)は2025年に155時間に
既婚女性・高齢者も労働参加
労働時間(月)は2025年に152時間に
サービス化
-
現在70％程度⇒2025年に78％程度
失業率
女子４大進学率
構造問題変わらず
2002年5.4％⇒2025年3.8％に
現在70％程度⇒2025年に80％程度
ミスマッチ・若年失業解消
2002年5.4％⇒2025年3.2％に
-
現在34.4％⇒2025年に40％
現在34.4％⇒2025年に40％
（人口・合計特殊出生率）
人口と合計特殊出生率は、国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成
14 年 1 月推計）』の中位推計を用いた。同推計では 2000 年を実績値としているため、2001
年と 2002 年については、総務省統計局『人口推計』10 月１日現在の数値を実績値とし、
2003 年以降については中位推計の伸び率を用いて先伸ばしした。
（公的年金制度）
公的年金制度は 2002 年改正が放置・改革ケース共にそのまま実行されるものと想定した。
すなわち厚生年金の報酬比例部分(いわゆる部分年金)の支給開始年齢が従来 60 歳であった
ものが男子では 2013 年以降(女子では 2018 年から)、 2025 年までに(女子では 2030 年ま
でに) 段階的に引き上げられ、また 2001 年度以降支給開始年齢の引上げが開始された老齢
厚生年金・老齢基礎年金(定額部分)についても男子では 2014 年までに、女子では 2019 年
までに 65 歳に引き上げられる予定である。満額の 1 人当たり年金支給額(厚生年金１人当
たり受給新規裁定分、厚生労働省『社会保障統計年報』)については、まずマクロモデルに
より厚生労働省の 18％標準ケースの財政見通しをベースに賃金上昇率と物価上昇率の影響
を加味してマクロの年金給付額が推定されるので、それを 65 歳以上人口の比率の平均値
(1.5％)により 1 人当たりの年金額を先伸ばしした(図 2-8)。
24
図 2-8
％
公的年金の支給額に関するデータ
35
30
25
20
15
10
5
0
-5
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
年金給付 伸び率
年金給付／65歳以上人口 伸び率
年金給付／65歳以上人口
2015
2017
2019
2021
2023
2025
年
年金給付 伸び率
65歳以上人口比率
（資料）厚生労働省『社会保障統計年報』など
（保
育）
保育所への入所児童が 0∼5 歳人口に占める割合を保育所整備の代理変数と考えた。同比
率は 90 年代半ばまでは、保育所の定員が減少しており 22％程度と横ばいの状態であったが、
90 年代後半から少子化対策としてのエンジェルプラン等による施策対応もあり、2003 年に
は 29.3％まで上昇している。厚生労働省では新エンジェルプラン以降も、待機児童の増加
が社会問題化したことを受け、待機児童ゼロ作戦として、保育所受け入れ児童を平成 15 年
予算と平成 16 年予算では約 5 万人増やすなど 2005 年までの整備を予定している。放置ケ
ースでは、こうした現状の待機児童(2003 年 4 月で約 4 万 3 千人)の解消をターゲットとし
た保育所整備政策が 2005 年限りで停止するのに対し、改革ケースでは、いわゆる潜在的待
機児童4の解消に向け 2025 年まで保育所拡充政策が継続されるものと想定した。経済産業
省[2001]が女性の潜在的就業希望割合から推定した潜在的待機児童数 84 万人、2003 年 4
月現在の待機児童数 4 万人と在所者数 201 万人の合計は 2002 年 10 月時点の 0∼5 歳人口
の約 40％にあたることから、保育所入所児童割合が 2025 年に 40％まで上昇するものと想
定した。つまり 2025 年時点では働きたい希望を持つ女性が働ける環境整備がなされること
を意味する。
（労働時間）
労働時間は、厚生労働省『毎月勤労統計調査』の総実労働時間を用いている。予測値に
ついては、マクロモデルで現状の年齢別の短時間労働者比率をもとに今後の高齢化によっ
て所定内労働時間の短縮が進むとの前提から推計された所定内労働時間と、ＧＤＰギャッ
4
潜在的待機児童とは、現状では保育サービスの供給量が需要を下回っているため、保育所への入所希望
があっても入所申請をあきらめている世帯の就学前児童を指す。
25
プから推計された所定外労働時間により想定されている。2002 年 153.4 時間であるのが、
放置ケースでは 2025 年 155.1 時間、改革ケースでは 151.6 時間とされている。
（サービス化）
経済のサービス化は、実質 GDP に占める第 3 次産業シェアとした。具体的には産業連関
表モデルから求められた 1995 年価格国内生産額に占める第 3 次産業の比率の予測値である。
ただし産業連関表モデルでは 5 年おきの公表である総務省『産業連関表』が用いられてい
るが、労働力モデルの推計には 70 年代後半以降の時系列データが必要なことから、内閣府
『国民経済計算』の経済活動別国内総生産(生産者価格表示、実質値)5の伸び率を、産業連
関表モデルの予測値を参考に、放置・改革ケースについて先伸ばしした。
（失業率）
男女計の失業率の予測値についてはマクロモデルにより構造的・摩擦的失業率と需要不
足失業率との和として求められている。具体的には構造的・摩擦的失業率は外生とされ、
放置ケースでは予測期間中、4.1％(2002 年)で固定、改革ケースでは 4.1％が 2010 年に 1980
∼2002 年度平均の 2.65％に低下、2011 年以降は一定とされている。需要不足失業率は、
マクロモデルの生産関数から推計される潜在ＧＤＰと需要サイドから求められるＧＤＰと
の比(ＧＤＰギャップ)から推計されている。労働力モデルは性別年齢階級別ベースでの予測
であるので、先の方法により想定されたマクロの失業率を放置・改革ケースの各々につい
て性別年齢階級別に分解する必要がある。そこでまず、放置ケースでは足元の構造問題(特
に 90 年代後半にみられるようになった若年層の失業、ミスマッチ失業)が 2025 年まで続く
一方、改革ケースではそうした問題が政策対応等により解消されるとの想定をおいた。次
に放置ケースは「ミスマッチ指標」が最大値であった 1998 年の構成比を、改革ケースは同
指標が最低値であった 1991 年の構成比を各年の男女計の失業者数に掛け合わせることによ
り、性別年齢階級別の失業率を求めた。
＊ミスマッチ指標について
ミスマッチ指標とは、年齢による求人と求職のミスマッチから発生する程度を表す指標
で、『労働白書平成 11 年版』で試算されているものである。その定義は
ミスマッチ指標＝
U i Vi
1
−
∑
U V
2
U i ：年齢階級ｉの求職者数
U ：求職者総数
Vi ：年齢階級ｉの求人数
V ：求人総数
である。もっともミスマッチ指標は 98 年以降算出されていないので、99 年以降についても
ＳＮＡ経済活動別国際総生産は 68SNA から 93SNA に基準改定が行われている。68SNA ベースは 1970
年∼1998 年まで、93SNA ベースは 1990 年∼2002 年までの公表であることから、93SNA の 90 年値をベ
ンチマークとして、68SNA の 70∼89 年値を接続した。
5
26
算出することを試みたが、同指標を算出するに当たって必要な年齢別の求職者数、求人数
が公表されていないため、算出することはできなかった。そこでミスマッチ指標と有効求
人倍率との動きをみると、両者には負の相関関係にあるものと思われることから(図 2-9)、
ミスマッチ指標の代理変数として有効求人倍率を考えた。有効求人倍率は 99 年以降、横ば
いとなっており、ミスマッチ指標にもあまり変動がないものと思われる。確認のため、ミ
スマッチ指標について有効求人倍率を説明変数とした回帰分析により係数を求めた上で、
99 年以降のミスマッチ指標の推定をしたが、99 年以降は横ばいの状況であった。
図 2-9
ミスマッチ指標と有効求人倍率の推移
3
0.3
2.5
0.25
2
0.2
ミ
ス
マ
ッ
有
効
求
人
倍
率
1.5
0.15
1
0.1
0.5
チ
指
標
0.05
0
0
1972
1977
1982
1987
一般職業　有効求人倍率
1992
1997
年
ミスマッチ指標(右目盛)
（資料）厚生労働省『毎月勤労統計調査』
（女子大学進学率）
女子の大学進学率は、
80 年代半ばまで 12％程度であったのが特に 90 年代に上昇し、
2003
年で 34.4％となった(図 2-10)。一方短大への進学率は大学とは逆に低下傾向にある。女子
の短大・大学をあわせた進学率は 90 年代半ばから 5 割弱の水準まで達しており、89 年以
降、男子を上回る水準が続いていたが、2000 年代に入ってから女子は伸び悩み、2003 年に
女子は 48.3％、男子 49.6％と男子が女子をわずかならが上回る水準である。女子の大学進
学率の想定については、今後も緩やかな上昇傾向が続き、放置・改革ケース共に、2025 年
に 4 割程度となるとした。
27
図 2-10
％
大学・短大進学率
60
50
40
30
20
10
0
1968
1973
1978
1983
1988
1993
1998
2003
年
大学進学率 女子
短大進学率 女子
大学短大進学率 女子
大学進学率 男子
大学短大進学率 男子
（資料）文部省『学校基本調査』
以上の通り想定した外生変数については、図 2-11 を参照されたい。
28
7
5
3
2
0
29
サービス化率：実質GDPに占める第３次産業シェア
女子四大進学率
50
6
40
4
30
20
1
10
0
2014
2011
2008
2005
2002
1999
1996
1993
1990
2023
50
2023
60
2023
160
2020
70
2020
80
2020
改革ケース
放置ケース
2017
サービス化率
2017
2014
2011
2008
2005
保育所入所児童割合＝保育所入所児童数÷０－５歳人口
2017
2014
改革ケース
放置ケース
2011
％
60
2008
失業率
2005
年
2002
150
2002
％
90
1999
総実労働時間
1999
0
1996
200000
1996
10
1987
％
60
1993
700000
2023
2020
2017
2014
2011
2008
2005
2002
1999
1996
1993
1990
1987
1984
1981
15歳以上人口
1993
20
1990
1200000
1990
30
1987
2200000
1987
50
1984
2700000
1984
厚生年金一人当たり受給額新規裁定分
1984
年額、円
1978
1.2
1981
1.3
4,000
1981
年
1975
1.4
5,000
1981
1.5
6,000
1978
7,000
1978
1700000
1975
2023
2020
2017
2014
男女計
男子
女子
1975
2023
2020
2017
2011
2008
2005
2002
11,000
1978
1975
2023
2020
2017
2014
2011
2008
2005
社人研「人口推計2002年」中位推計による。
2025
2022
8
2019
9
2014
2011
2008
170
2016
2013
2010
2005
1999
1996
8,000
2002
1999
1993
1990
1987
1984
1981
1978
1975
9,000
2002
1999
1996
1993
1990
1987
1984
1981
1978
1975
10,000
2007
2004
％
10
1996
時間
180
2001
1993
1990
1987
1984
1981
1978
1975
万人
12,000
1998
1995
1992
1989
1986
1983
1980
図 2-11
外生値の想定
2.0
合計特殊出生率
1.9
1.8
1.7
1.6
社人研「人口推計2002年」中位推計による。
保育所入所児童割合
改革ケース
放置ケース
40
年
（資料）国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口−2002 年１月推計』
、厚生労働省『社会保
障統計年報』
、
『社会福祉施設等調査』
、
『毎月勤労統計調査』
、
『労働力調査』内閣府『国民経済計算』など
2.1.4
労働力モデルによる労働力人口の将来推定
（１）概
要
2025 年の労働力人口6は、放置ケースの場合は 6181 万人となり、2003 年(6666 万人)よ
り 485 万人減少するのに対し、改革ケースの場合は 6341 万人となり、325 万人の減少にと
どまる(表 2-5)。改革ケースでは、保育所整備という施策の効果により女性の労働力率が上
昇することに加え、労働時間の短縮やサービス化の進展といった環境変化があるからであ
る(年度ベースの予測値は巻末の資料集を参照)。
表 2-5
労働力人口、労働力率の推定
労働力人
口
1985
1995
2000
2003
5, 963
6, 666
6, 766
6, 666
( 万人、 ％)
労働力人 労働力率
口( 年度) ( 年度)
労働力率
男子
女子
3, 596
2, 367
3, 966
2, 701
4, 014
2, 753
5, 308
5, 654
63. 0
63. 4
62. 4
60. 8
男子
女子
78. 1
48. 7
77. 6
50. 0
76. 4
49. 3
74. 1
48. 3
5, 975
6, 672
6, 772
62. 9
63. 4
62. 4
6, 677
61. 1
放置ケース(予測)
2015
2020
2025
6,648
6,403
6,181
3,857
3,707
3,577
2,791
2,697
2,604
60.4
58.8
57.8
73.2
71.3
70.4
48.7
47.3
46.3
6,666
6,413
6,194
60.5
58.9
57.9
3,896
3,748
3,620
2,843
2,769
2,721
61.3
59.8
59.3
73.9
72.1
71.3
49.6
48.6
48.4
6,746
6,526
6,352
61.3
59.9
59.4
改革ケース(予測)
2015
2020
2025
6,739
6,517
6,341
(注)年度の 2003 年値(斜体字)は 2002 年度の数値である。以下の表でも同様。
（２）就業者・失業者
放置ケースの就業者数は 2025 年で 5945 万人と 2003 年(6316 万人)よりも 371 万人減少
するのに対し、2025 年の改革ケースでは 6138 万人と 178 万人の減少となる(表 2-6)。改革
ケースの非農林雇用者が 2003 年よりも 9 万人の減少にとどまる一方、放置ケースで 2003
年より 195 万人減少する。農林就業者と非農林自営業者に関しては放置ケース・改革ケー
スともほぼ同水準と想定している一方、改革ケースでは既婚女子を中心とした非農林雇用
者が保育所拡充策と労働時間短縮の影響を受けることから、放置ケースよりも減少数が少
ない。放置ケースの失業率(男女計)は前述の通り 2025 年で 3.8％、改革ケースでは 3.2％程
度と想定されている。以上より、
非農林雇用者の構成比は 2003 年 83.9％であったのが、
2025
年には放置ケースが 85.8％、改革ケースは 86.1％となり、改革ケースでは雇用労働力化が
より進むこととなる(表 2-7)。
6 労働力モデルは、
労働力調査(総務省)の暦年データを利用しているが、マクロモデルとの接合を図るため、
年度データの予測値(労働力人口、就業者数等)も推定している。
30
表 2-6
就業者・失業者の推定
( 万人、 ％)
労働力人口
就業者
1985
1990
1995
2000
2003
5, 963
6, 384
6, 666
6, 766
6, 666
5, 807
6, 250
6, 456
6, 446
6, 316
失業者
失業率
156
134
210
320
350
2. 6
2. 1
3. 2
4. 7
5. 3
農林就業 非農林自 非農林雇
者
営業者
用者
464
1, 058
4, 286
411
1, 035
4, 808
340
884
5, 232
297
832
5, 322
266
753
5, 296
就業者
( 年度)
失業率
( 年度)
5, 817
6, 280
6, 456
6, 453
2. 6
2. 1
3. 2
4. 7
6, 318
5. 4
放置ケース(予測)
2015
2020
2025
6,648
6,403
6,181
6,352
6,145
5,945
263
253
238
699
651
606
5,390
5,242
5,101
295
258
236
4.4
4.0
3.8
6,371
6,155
5,958
4.4
4.0
3.8
6,491
6,299
6,138
262
252
238
703
656
612
5,526
5,391
5,287
248
218
203
3.7
3.3
3.2
6,497
6,308
6,148
3.7
3.3
3.2
改革ケース(予測)
2015
2020
2025
6,739
6,517
6,341
(資料)総務省『労働力調査』
表 2-7
就業者の構成比
( 万人、 ％)
就業者
1985
1990
1995
2000
2003
100. 0
100. 0
100. 0
100. 0
100. 0
農林就業 非農林自 非農林雇
者
営業者
用者
8. 0
18. 2
73. 8
6. 6
16. 6
76. 9
5. 3
13. 7
81. 0
4. 6
12. 9
82. 6
4. 2
11. 9
83. 9
放置ケース(予測)
2015
2020
2025
100.0
100.0
100.0
4.1
4.1
4.0
11.0
10.6
10.2
84.9
85.3
85.8
4.0
4.0
3.9
10.8
10.4
10.0
85.1
85.6
86.1
改革ケース(予測)
2015
2020
2025
100.0
100.0
100.0
(資料)総務省『労働力調査』
（３）性別年齢階級別労働力率
男子では労働時間の短縮を受け、60∼64 歳の労働力率が 2003 年 71.2％であったのが放
置ケースでは 83.2％に上昇する(表 2-8、図 2-12)。これは年金制度の変更による効果が大き
い。改革ケースでは年金制度の変更による効果に加え、労働時間が放置ケースよりもさら
31
に短縮されることから 84.1％に上昇する。65 歳以上に関しても、65∼69 歳が 2003 年に
46.7％であったのが、放置ケースでは年金制度の変更により 50.3％に、改革ケースでは年
金制度変更に加えて時短の効果により 51.3％に上昇する。
表 2-8
性別年齢階級別労働力率の推定
( ％)
男子
2003年
総　数
15～19
20～24
25～29
30～34
35～39
40～44
45～49
50～54
55～59
60～64
65歳以上
74. 1
16. 6
70. 8
94. 4
96. 7
96. 9
97. 5
97. 2
96. 0
93. 5
71. 2
29. 9
65～69
70歳以上
46. 7
21. 2
女子
厚生労働 放置ケ ース 改革ケ ース
省[ 2002]
( 予測)
( 予測)
2025年
71. 4
20. 1
77. 6
95. 9
97. 6
97. 8
97. 8
97. 5
96. 9
94. 4
85. 0
29. 5
2003年
2025年
70. 4
20. 5
71. 7
95. 0
96. 7
97. 2
97. 7
96. 4
95. 4
94. 6
83. 2
28. 9
2025年
71. 3
20. 5
75. 0
94. 7
96. 7
97. 2
97. 7
96. 4
95. 4
94. 6
84. 1
31. 0
総 数
15～19
20～24
25～29
30～34
35～39
40～44
45～49
50～54
55～59
60～64
65歳以上
48. 3
16. 6
69. 4
73. 4
60. 3
63. 1
70. 3
72. 5
68. 1
58. 9
39. 4
13. 0
50. 3
22. 5
51. 3
25. 0
65～69
70歳以上
23. 8
8. 8
厚生労働 放置ケ ース 改革ケ ース
省[ 2002]
( 予測)
( 予測)
2025年
47. 4
17. 8
73. 7
75. 3
65. 0
67. 4
75. 2
77. 0
73. 5
67. 5
60. 5
13. 0
2025年
46. 3
17. 0
73. 3
78. 0
66. 3
69. 3
74. 6
74. 3
71. 5
64. 7
58. 2
11. 2
2025年
48. 4
17. 0
75. 0
81. 5
72. 5
75. 7
77. 1
76. 7
73. 7
68. 8
60. 4
11. 4
23. 7
8. 4
24. 4
8. 6
(資料)総務省『労働力調査』
図 2-12
％
労働力率（男子）の推定
100
80
60
40
20
0
15～19 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～6465歳以上
2003年
放置ケース 2025年(予測)
65～6970歳以上
厚生労働省[2002] 2025年
改革ケース 2025年(予測)
(資料)総務省『労働力調査』
女子ではいわゆるＭ字型カーブの解消が進む(図 2-13)。2003 年の女子 30∼34 歳の労働
力率は 60.3％であったのが、放置ケースでは 66.3％、改革ケースでは 72.5％まで高まる。
32
25∼29 歳、35∼39 歳に関しても同様の傾向である。これは保育所整備といった改革の成果
により既婚女性の労働力化が進むことに加え、特に 30∼39 歳の未婚率が上昇し(表 2-9)、
既婚者よりも相対的に労働力率の高い未婚者の雇用者数が増加するからである(図 2-14、図
2-15)。女子の 60∼64 歳の労働力率も労働時間の短縮の影響を受け、2003 年 39.4％であっ
たのが 2025 年の放置ケースでは 58.2％、改革ケースでは 60.4％に上昇することとなる7。
図 2-13
％
労働力率（女子）の推定
100
80
60
40
20
0
15～19 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～6465歳以上
2003年
放置ケース 2025年(予測)
65～6970歳以上
厚生労働省[2002] 2025年
改革ケース 2025年(予測)
(資料)総務省『労働力調査』
表 2-9
1995
2000
2003
2015
2020
2025
未婚率(女子)の推定
（ ％）
20-24歳 25-29歳 30-34歳 35-39歳
88. 1
49. 8
21. 7
14. 0
88. 4
54. 6
28. 8
18. 0
89. 4
59. 0
32. 4
22. 1
88. 1
57. 6
36. 8
28. 5
88. 2
57. 8
36. 0
29. 1
88. 4
58. 2
36. 1
28. 5
(資料)総務省『労働力調査』
7
なお、65 歳以上女子の雇用労働力率についても、男子同様、年金額を入れた定式化を試みたが、符号条
件が合わなかったので、年金額をいれない定式化とした。
33
図 2-14
労働力率の推定(既婚女子)
、
80
労
働
力
70
率
％
60
50
40
30
20-24歳
25-29歳
30-34歳
放置ケース2025年（予測)
35-39歳
2002年
40-44歳
45-49歳
50-54歳
年齢
改革ケース2025年(予測)
(資料)総務省『労働力調査』
図 2-15
労働力率の推定(未婚女子)
、
100
労
働
力 90
率
％
80
70
60
50
20-24歳
25-29歳
30-34歳
35-39歳
40-44歳
45-49歳
50-54歳
年齢
放置ケース2025年(予測)
2002年
(資料)総務省『労働力調査』
34
改革ケース2025年(予測)
2.2 短時間労働者比率
2.2.1
性別年齢階級別にみた労働時間の動向
本節では供給側からみた労働時間の将来推定を行う。具体的には短時間労働者比率(就業
時間が週 35 時間未満の就業者数が就業者全体に占める割合)の予測である。まず総務省『労
働力調査』を用いて労働時間の動向を把握すると共に、短時間労働を考える上で重要な女
子の配偶関係別雇用者比率の動向等も把握する。次に短時間労働者比率の推定を行った上
で、先に予測された労働力モデルの推定結果を用いた短時間労働者比率の将来予測を行う。
短時間労働者比率(全産業、男女計)8は、1975 年で 15.7％だったのが 2003 年で 25.9％と
上昇している(図 2-16)。性別に短時間労働者比率をみると、男子は 1975 年 9.0％だったの
が 2003 年には 14.9％、女子は 1975 年 26.8％だったのが 2003 年には 41.7％と女子の就業
者の４割が短時間労働者となった。男女とも、90 年代に入ってからの上昇度合いが急であ
る。1975∼80 年代後半までの期間については、男子では約 3％ポイント程度、女子では約
5％ポイントの上昇であった。それが 90 年代以降については、男子では 90 年 9.9％だった
のが、2003 年には 14.9％と５％ポイントの上昇、女子では 90 年 33.3％だったのが 2003
年には 41.7％と 8.4％ポイントの上昇である。短時間労働者比率が上昇するに伴い、男女合
計の短時間労働者数は、1998 年には 1400 万人を超えた。男子１に対し、女子は２の比率
であり、この傾向は 70 年代以降でみても大きな変化はない。こうした短時間労働者比率上
昇の背景をみるために、性別の平均就業時間と短時間労働者比率の動向をみてみよう。
図 2-16
％
短時間雇用者比率
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
1975
1980
1985
1990
男子
女子
1995
2000
年
男女計
(資料) 総務省『労働力調査』
8 『労働力調査』では、毎月の月末１週間における就業・不就業の状態を調査する（2002 年の 12 月は 20
日から 26 日までの１週間）
。よって、ある月の月末の１週間に土曜が入ると就業時間は減少することにな
る。調査対象期間に含まれる日数については、同調査速報の記述等を参照されたい。
35
(1)男子
男子の平均週間就業時間は、全体的な傾向として、特に 90 年代以降、農林就業者も非農
林就業者9も徐々に減少傾向が見られる(図 2-17)。特に低下幅が大きいのは農林就業者と、
非農林業就業者の 60∼64 歳、65 歳以上の高齢層と 15∼19 歳、20∼24 歳の若年層である。
一方、非農林業就業者の 25∼59 歳以下については若干の低下傾向は見られるものの、高齢・
若年層ほど低下していない。
図 2-17
時
間
平均週間就業時間（男子）
55
50
45
非農林65歳以上
40
非農林60～64歳
農林
35
非農林15～
19歳
30
1975
1980
農林
非農林 ３０～３４歳
非農林 ５０～５４歳
1985
1990
非農林 １５～１９歳
非農林 ３５～３９歳
非農林 ５５～５９歳
1995
非農林 ２０～２４歳
非農林 ４０～４４歳
非農林 ６０～６４歳
2000
年
非農林 ２５～２９歳
非農林 ４５～４９歳
非農林 ６５歳以上
(資料) 総務省『労働力調査』
男子の短時間労働者は、80 年代後半まで 300 万人台であったのが 90 年以降増加し、97
年には 500 万人を超えた10。年齢階級別に短時間労働者比率をみると、若年層と高齢層11で
大きく上昇していることがわかる(図 2-18)。反対に中年層の比率はほとんど横ばい状態であ
る。非農林就業者全体で見ると、70 年代前半は５％台だったのが 90 年代以降 10％を超え
る水準まで上昇している。
9
ここで言う非農林就業者は、非農林自営業者と非農林雇用者を合わせたものである。
95 年と 2000 年に 35 時間未満の就業者数が減ったのは、20 歳代後半から 50 歳代にかけて 35 時間以上
就業する者の数が大きく増加したことによる。これは、95 年と 2000 年の調査対象期間に含まれる平日数
が他の調査年よりも多く、したがって 35 時間以上の就業者数が増えたことが主な原因である。
11 60 歳定年制が義務化されたのは 1998 年 4 月、
週 48 時間労働制から週 46 時間労働制に移行したのは改
正労働基準法が施行された 1988 年４月である。
10
36
図 2-18
％
短時間労働者比率(男子、全産業)
60.0
50.0
40.0
30.0
20.0
10.0
0.0
1975
1980
1985
1990
1995
2000
年
１５～１９歳
４５～４９歳
２０～２４歳
５０～５４歳
２５～２９歳
５５～５９歳
３０～３４歳
６０～６４歳
３５～３９歳
６５歳以上
４０～４４歳
(資料) 総務省『労働力調査』
(2)女子
女子の平均週間就業時間についても、農林就業者も非農林業就業者とも、特に 90 年代以
降、徐々に減少傾向が見られる(図 2-19)。特に低下幅が大きいのは農林就業者と、非農林業
就業者の 65 歳以上の高齢層と 15∼19 歳、20∼24 歳の若年層である。非農林業就業者では
25∼59 歳以下までの年齢層でも低下傾向が見られる。
図 2-19
平均週間就業時間（女子）
時 50.0
間
非農林20～24歳
45.0
非農林25～29歳
40.0
35.0
農林
非農林65歳以上
30.0
非農林15～19歳
25.0
1975
1980
農林
非農林 ３０～３４歳
非農林 ５０～５４歳
1985
1990
非農林 １５～１９歳
非農林 ３５～３９歳
非農林 ５５～５９歳
(資料) 総務省『労働力調査』
37
1995
非農林 ２０～２４歳
非農林 ４０～４４歳
非農林 ６０～６４歳
2000
年
非農林 ２５～２９歳
非農林 ４５～４９歳
非農林 ６５歳以上
女子の短時間労働者比率は、80 年代後半まで 700 万人台であったのが 90 年代に増加し、
97 年には 1000 万人を超えた。特に若年層と 65 歳以上の高齢層の寄与が大きい。そこで年
齢階級別に 35 時間未満就業者比率をみると、これらの年齢層で大きく上昇していることが
わかる(図 2-20)。20 歳代後半から 50 歳代までの比率も上昇傾向である。非農林就業者全
体で見ると、70 年代前半は 25％程度だったのが 2000 年代以降 40％を超える水準まで上昇
している。
図 2-20
短時間労働者比率（女子、全産業）
％
70
15～19歳
60
65歳以上
50
60～64歳
40
30
30～34歳
20
25～29歳
10
20～24歳
0
1975
1980
１５～１９歳
４５～４９歳
２０～２４歳
５０～５４歳
1985
1990
２５～２９歳
５５～５９歳
1995
３０～３４歳
６０～６４歳
2000
３５～３９歳
６５歳以上
年
４０～４４歳
(資料) 総務省『労働力調査』
女子の短時間労働者比率の水準が男子に比べて高いのは、特に既婚女性ではパート等の
働き方が多いとの要因が考えられる。そこで女子については、特に既婚女子の家族累計別
に見た労働時間の傾向をみる必要があろう。
まず総務省『労働力調査』により女子の既婚率(既婚者が 15 歳以上人口に占める割合)を
確認しておくと、特に低下傾向が見られるのは 20 歳代と 30 歳代である。20∼24 歳は 70
年代半ばに 30％台であったのが、80 年代半ばに 20％台、90 年代に入り 10％前半となって
いる(図 2-21)。25∼29 歳は現状で 40％台前半、30∼34 歳代は 60％台後半、35∼39 歳代
は 8 割を切る水準である。
38
図 2-21
％
既婚率(女子)の推移
100
80
60
40
20
0
1975
1980
1985
1990
1995
15-19歳
40-44歳
20-24歳
45-49歳
25-29歳
50-54歳
30-34歳
55-64歳
2000
年
35-39歳
65歳以上
(資料) 総務省『労働力調査』
既婚女子の非農林雇用労働力率は、水準は未婚者には及ばないものの、上昇傾向は勝っ
ている。特に 45∼49 歳女子では未婚女子の非農林雇用労働力率が 65.8％であるのに対し、
既婚女子では 58.6％まで上昇してきた(図 2-22、図 2-23)。
図 2-22
％
非農林雇用労働力率(未婚女子)
100
80
60
40
20
0
1975
1980
15-19歳
35-39歳
1985
1990
20-24歳
40-44歳
(資料) 総務省『労働力調査』
39
1995
25-29歳
45-49歳
2000
30-34歳
50-54歳
年
図 2-23
非農林雇用労働力率(既婚女子)
％ 80
60
40
20
0
1975
1980
1985
15-19歳
35-39歳
1990
20-24歳
40-44歳
1995
25-29歳
45-49歳
2000
年
30-34歳
50-54歳
(資料) 総務省『労働力調査』
家族類型別に既婚女子の短時間労働者比率をみると、３世代同居世帯(夫婦、子供と親か
らなる世帯)の方が、核家族世帯(夫婦と子供からなる世帯)よりも低い(図 2-24)。特に子育て
期にあたる妻 35∼44 歳の３世代同居では短時間労働者比率が 36.2％であるのに対し、核家
族世帯では 52.6％と 16.4％ポイントも低い。家庭内の育児の手のある３世代同居世帯の既
婚女子の方が核家族世帯よりも労働供給時間が多い可能性を示している。
図 2-24
％
家族類型別既婚女子の短時間労働者比率
60
50
40
30
家
族
類
型
20
10
0
夫婦のみの
世帯
総数
夫婦と親から
なる世帯
妻35～44歳
妻45～54歳
夫婦と子供から
なる世帯
妻55～64歳
夫婦，子供と親
からなる世帯
妻65歳以上
(資料) 総務省『労働力調査 詳細結果（平成 14 年平均）』
40
2.2.2
短時間労働者比率の将来推定
短時間労働者比率の推定に当たっては、労働供給側の要因を考えた。具体的には、男子
の場合には高齢(60∼69 歳)の労働力人口増加と経済のサービス化とし、女子の場合も同様
に労働力人口の高齢化と経済のサービス化の進行に加え、労働時間の短縮と保育所整備の
進展の程度を反映した既婚女性の労働力化12を説明変数とした。推定によると、2003 年に
25.9％であった短時間労働者比率は 2025 年に改革ケースでは 29.4％、放置ケースでは
31.7％まで上昇する(表 2-10)。女子の短時間労働者比率の上昇が目覚しく、2003 年の女子
の短時間労働者比率は 40.8％であったのが放置ケースでは 47.2％、改革ケースでは更に
51.3％と上昇し、女子就業者の過半数を短時間労働者が占める。男子は 2003 年 16.0％であ
ったのが放置ケースでは 2025 年に 16.3％と微増であるのに対し、改革ケースでは 17.2％
まで緩やかに上昇する。
男女計の短時間労働者比率は性別短時間雇用者比率を性別の就業者数でウェート付けす
ることにより求められる。男女計で 2003 年 25.9％である短時間雇用者比率は、2025 年に
は放置ケースで 29.4％、
改革ケースで 31.7％まで上昇する。2003 年 4 分の１であったのが、
2025 年には就業者全体の約３分の１を短時間労働者が占めることとなる。
表 2-10
短時間労働者比率の推定 (%)
総計
1980
1985
1990
1995
2003
16.0
16.8
19.4
20.0
25.9
男子
8.0
8.0
9.9
10.2
16.0
女子
28.6
30.0
33.3
34.4
40.8
18.8
16.7
16.3
48.2
48.1
47.2
19.3
17.2
17.2
50.2
50.9
51.3
放置ケース(予測)
2015
2020
2025
31.2
30.0
29.4
改革ケース(予測)
2015
2020
2025
32.2
31.4
31.7
(資料) 総務省『労働力調査』
12
既婚女性の労働力率を入れた定式化を行ったものの符号条件が有意でなかったことから、代理変数とし
て、保育所入所比率を利用した。
41
〔付録２〕労働力モデル
○変数表
変数名
内生／
外生
内容
単位
出典
CH0
外生 人口
0歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
CH04
外生 人口
0-4歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
CH1014
外生 人口
10-14歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
CH1519
外生 人口
15-19歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
CH1564
外生 人口
15-64歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
CH59
外生 人口
5-9歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
CHILD3
内生 ～19歳人口／15～54歳既婚女性数
人
総務省統計局『労働力調査』
CHILDT
外生 人口
19歳以下
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
総務省統計局『人口推計資料』
D60F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D60M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D61F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D61M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D62F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D62M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D63F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D63M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D64F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D64M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D65F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D65M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D66F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D66M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D67F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D67M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D68F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D68M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
D69F
外生 厚生年金支給ダミー
女子
D69M
外生 厚生年金支給ダミー
男子
DEP1519M
外生 非農林雇用者ダミー
男子15-19歳
DEP2024M
外生 非農林雇用者ダミー
男子20-24歳
DEP2529M
外生 非農林雇用者ダミー
男子25-29歳
DEP3034M
外生 非農林雇用者ダミー
男子30-34歳
DEP3539M
外生 非農林雇用者ダミー
男子35-39歳
DEP4044M
外生 非農林雇用者ダミー
男子40-44歳
DEP4549M
外生 非農林雇用者ダミー
男子45-49歳
DEP5054M
外生 非農林雇用者ダミー
男子50-54歳
DEP5559M
外生 非農林雇用者ダミー
男子55-59歳
DJA1519F
外生 農林就業者ダミー
女子15-19歳
DJA1519M
外生 農林就業者ダミー
男子15-19歳
DJA2024F
外生 農林就業者ダミー
女子20-24歳
42
内生／
内容
外生
DJA2024M 外生 農林就業者ダミー
男子20-24歳
変数名
DJA2529F
外生 農林就業者ダミー
女子25-29歳
DJA2529M
外生 農林就業者ダミー
男子25-29歳
DJA3034F
外生 農林就業者ダミー
女子30-34歳
DJA3034M
外生 農林就業者ダミー
男子30-34歳
DJA3539F
外生 農林就業者ダミー
女子35-39歳
DJA3539M
外生 農林就業者ダミー
男子35-39歳
DJA4044F
外生 農林就業者ダミー
女子40-44歳
DJA4044M
外生 農林就業者ダミー
男子40-44歳
DJA4549F
外生 農林就業者ダミー
女子45-49歳
DJA4549M
外生 農林就業者ダミー
男子45-49歳
DJA5054F
外生 農林就業者ダミー
女子50-54歳
DJA5054M
外生 農林就業者ダミー
男子50-54歳
DJA5559F
外生 農林就業者ダミー
女子55-59歳
DJA5559M
外生 農林就業者ダミー
男子55-59歳
DJA6064F
外生 農林就業者ダミー
女子60-64歳
DJA6064M
外生 農林就業者ダミー
男子60-64歳
DJA6569F
外生 農林就業者ダミー
女子65-69歳
DJA6569M
外生 農林就業者ダミー
男子65-69歳
DJA70OVF 外生 農林就業者ダミー
女子70歳以上
DJA70OVM 外生 農林就業者ダミー
男子70歳以上
DJC1519F
外生 非農林自営業ダミー
女子15-19歳
DJC1519M
外生 非農林自営業ダミー
男子15-19歳
DJC2024F
外生 非農林自営業ダミー
女子20-24歳
DJC2024M
外生 非農林自営業ダミー
男子20-24歳
DJC2529F
外生 非農林自営業ダミー
女子25-29歳
DJC2529M
外生 非農林自営業ダミー
男子25-29歳
DJC3034F
外生 非農林自営業ダミー
女子30-34歳
DJC3034M
外生 非農林自営業ダミー
男子30-34歳
DJC3539F
外生 非農林自営業ダミー
女子35-39歳
DJC3539M
外生 非農林自営業ダミー
男子35-39歳
DJC4044F
外生 非農林自営業ダミー
女子40-44歳
DJC4044M
外生 非農林自営業ダミー
男子40-44歳
DJC4549F
外生 非農林自営業ダミー
女子45-49歳
DJC4549M
外生 非農林自営業ダミー
男子45-49歳
DJC5054F
外生 非農林自営業ダミー
女子50-54歳
DJC5054M
外生 非農林自営業ダミー
男子50-54歳
DJC5559F
外生 非農林自営業ダミー
女子55-59歳
DJC5559M
外生 非農林自営業ダミー
男子55-59歳
DJC6064F
外生 非農林自営業ダミー
女子60-64歳
DJC6064M
外生 非農林自営業ダミー
男子60-64歳
DJC6569F
外生 非農林自営業ダミー
女子65-69歳
DJC6569M
外生 非農林自営業ダミー
単位
出典
男子65-69歳
DJC70OVF 外生 非農林自営業ダミー
女子70歳以上
DJC70OVM 外生 非農林自営業ダミー
男子70歳以上
43
内生／
内容
外生
DMEP2024 外生 雇用労働力率ダミー 既婚女子20-24歳
変数名
単位
出典
E1519F
内生 非農林雇用者数
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E1519M
内生 非農林雇用者数
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E2024F
内生 非農林雇用者数
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E2024M
内生 非農林雇用者数
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E2529F
内生 非農林雇用者数
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E2529M
内生 非農林雇用者数
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E3034F
内生 非農林雇用者数
女子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E3034M
内生 非農林雇用者数
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E3539F
内生 非農林雇用者数
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E3539M
内生 非農林雇用者数
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E4044F
内生 非農林雇用者数
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E4044M
内生 非農林雇用者数
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E4549F
内生 非農林雇用者数
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E4549M
内生 非農林雇用者数
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E5054F
内生 非農林雇用者数
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E5054M
内生 非農林雇用者数
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E5559F
内生 非農林雇用者数
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E5559M
内生 非農林雇用者数
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E6064F
内生 非農林雇用者数
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E6064M
内生 非農林雇用者数
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E6569F
内生 非農林雇用者数
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E6569M
内生 非農林雇用者数
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
E70OVF
内生 非農林雇用者数
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
E70OVM
内生 非農林雇用者数
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
EP1519F
内生 非農林雇用労働力率 女子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP1519M
内生 非農林雇用労働力率 男子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP2024F
内生 非農林雇用労働力率 女子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP2024M
内生 非農林雇用労働力率 男子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP2529F
内生 非農林雇用労働力率 女子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP2529M
内生 非農林雇用労働力率 男子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP3034F
内生 非農林雇用労働力率 女子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP3034M
内生 非農林雇用労働力率 男子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP3539F
内生 非農林雇用労働力率 女子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP3539M
内生 非農林雇用労働力率 男子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP4044F
内生 非農林雇用労働力率 女子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP4044M
内生 非農林雇用労働力率 男子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP4549F
内生 非農林雇用労働力率 女子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP4549M
内生 非農林雇用労働力率 男子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP5054F
内生 非農林雇用労働力率 女子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP5054M
内生 非農林雇用労働力率 男子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP5559F
内生 非農林雇用労働力率 女子55-59歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP5559M
内生 非農林雇用労働力率 男子55-59歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP6064F
内生 非農林雇用労働力率 女子60-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP6064M
内生 非農林雇用労働力率 男子60-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
44
EP6569F
内生／
内容
外生
内生 非農林雇用労働力率 女子65-69歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP6569M
内生 非農林雇用労働力率 男子65-69歳
％
総務省統計局『労働力調査』
EP70OVF
内生 非農林雇用労働力率 女子70歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
EP70OVM
内生 非農林雇用労働力率 男子70歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
EPF
内生 非農林雇用労働力率 女子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
EPM
内生 非農林雇用労働力率 男子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
EPTOT
内生 非農林雇用労働力率 男女計
％
総務省統計局『労働力調査』
ETOT
内生 非農林雇用者数
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
ETOTF
内生 非農林雇用者数
女子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
ETOTM
内生 非農林雇用者数
男子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
HOIKUPM
外生 保育所入所児童割合
％
厚生労働省『社会福祉施設調査』
HOURJ
外生 総実労働時間
30人以上事業所
時間／月 厚生労働省『毎月勤労統計調査』
JA1519F
内生 農林就業者数
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA1519M
外生 農林就業者数
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA2024F
内生 農林就業者数
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA2024M
内生 農林就業者数
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA2529F
内生 農林就業者数
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA2529M
内生 農林就業者数
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA3034F
内生 農林就業者数
女子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA3034M
内生 農林就業者数
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA3539F
内生 農林就業者数
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA3539M
内生 農林就業者数
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA4044F
内生 農林就業者数
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA4044M
内生 農林就業者数
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA4549F
内生 農林就業者数
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA4549M
内生 農林就業者数
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA5054F
内生 農林就業者数
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA5054M
内生 農林就業者数
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA5559F
内生 農林就業者数
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA5559M
内生 農林就業者数
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA6064F
内生 農林就業者数
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA6064M
内生 農林就業者数
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA6569F
内生 農林就業者数
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA6569M
内生 農林就業者数
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA70OVF
内生 農林就業者数
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
JA70OVM
内生 農林就業者数
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
JATOT
内生 農林就業者数
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
JATOTF
内生 農林就業者数
女子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
JATOTM
内生 農林就業者数
男子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC1519F
内生 非農林自営業者数
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC1519M
外生 非農林自営業者数
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC2024F
内生 非農林自営業者数
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC2024M
内生 非農林自営業者数
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC2529F
内生 非農林自営業者数
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC2529M
内生 非農林自営業者数
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
変数名
単位
出典
45
変数名
JC3034F
内生／
内容
外生
内生 非農林自営業者数
女子30-34歳
単位
出典
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC3034M
内生 非農林自営業者数
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC3539F
内生 非農林自営業者数
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC3539M
内生 非農林自営業者数
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC4044F
内生 非農林自営業者数
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC4044M
内生 非農林自営業者数
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC4549F
内生 非農林自営業者数
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC4549M
内生 非農林自営業者数
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC5054F
内生 非農林自営業者数
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC5054M
内生 非農林自営業者数
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC5559F
内生 非農林自営業者数
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC5559M
内生 非農林自営業者数
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC6064F
内生 非農林自営業者数
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC6064M
内生 非農林自営業者数
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC6569F
内生 非農林自営業者数
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC6569M
内生 非農林自営業者数
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC70OVF
内生 非農林自営業者数
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
JC70OVM
内生 非農林自営業者数
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
JCTOT
内生 非農林自営業者数
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
JCTOTF
内生 非農林自営業者数
女子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
JCTOTM
内生 非農林自営業者数
男子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
L1519F
内生 労働力人口
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L1519M
内生 労働力人口
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L2024F
内生 労働力人口
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L2024M
内生 労働力人口
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L2529F
内生 労働力人口
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L2529M
内生 労働力人口
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L3034F
内生 労働力人口
女子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L3034M
内生 労働力人口
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L3539F
内生 労働力人口
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L3539M
内生 労働力人口
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L4044F
内生 労働力人口
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L4044M
内生 労働力人口
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L4549F
内生 労働力人口
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L4549M
内生 労働力人口
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L5054F
内生 労働力人口
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L5054M
内生 労働力人口
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L5559F
内生 労働力人口
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L5559M
内生 労働力人口
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L6064F
内生 労働力人口
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L6064M
内生 労働力人口
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L6569F
内生 労働力人口
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L6569M
内生 労働力人口
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
L65OVF
内生 労働力人口
女子65歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
L65OVM
内生 労働力人口
男子65歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
46
L70OVF
内生／
外生
内生 労働力人口
L70OVM
LP1519F
変数名
内容
単位
出典
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
内生 労働力人口
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
内生 労働力率
女子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP1519M
内生 労働力率
男子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP2024F
内生 労働力率
女子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP2024M
内生 労働力率
男子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP2529F
内生 労働力率
女子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP2529M
内生 労働力率
男子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP3034F
内生 労働力率
女子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP3034M
内生 労働力率
男子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP3539F
内生 労働力率
女子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP3539M
内生 労働力率
男子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP4044F
内生 労働力率
女子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP4044M
内生 労働力率
男子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP4549F
内生 労働力率
女子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP4549M
内生 労働力率
男子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP5054F
内生 労働力率
女子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP5054M
内生 労働力率
男子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP5559F
内生 労働力率
女子55-59歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP5559M
内生 労働力率
男子55-59歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP6064F
内生 労働力率
女子60-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP6064M
内生 労働力率
男子60-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP6569F
内生 労働力率
女子65-69歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP6569M
内生 労働力率
男子65-69歳
％
総務省統計局『労働力調査』
LP65OVF
内生 労働力率
女子65歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
LP65OVM
内生 労働力率
男子65歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
LP70OVF
内生 労働力率
女子70歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
LP70OVM
内生 労働力率
男子70歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
LPF
内生 労働力率
女子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
LPM
内生 労働力率
男子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
LPTOT
内生 労働力率
男女計
％
総務省統計局『労働力調査』
LPTOTFA
内生 労働力率(年度)
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
LTOT
内生 労働力人口
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
LTOTF
内生 労働力人口
女子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
LTOTFA
内生 労働力人口(年度)
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
LTOTM
内生 労働力人口
男子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
MARAGEF
外生 初婚年齢
女子
歳
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
MEP1519
外生 非農林雇用労働力率 既婚女子15-19歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP2024
外生 非農林雇用労働力率 既婚女子20-24歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP2529
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子25-29歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP3034
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子30-34歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP3539
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子35-39歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP4044
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子40-44歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP4549
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子45-49歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
MEP5054
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子50-54歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
47
内生／
内容
外生
内生 非農林雇用労働力率 既婚女子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
MP1519
外生 非未婚率(100-未婚率) 女子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP2024
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP2529
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP3034
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP3539
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP4044
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP4549
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP5054
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP5564
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子55-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
MP65OV
内生 非未婚率(100-未婚率) 女子65歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
MPT
内生 15-54有配偶／15-54女性数
P1519F
外生 人口
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P1519M
外生 人口
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P15OV
外生 人口
15歳以上総数
万人
総務省統計局『労働力調査』
P15OVF
外生 人口
女子15歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
P15OVM
外生 人口
男子15歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
P2024F
外生 人口
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P2024M
外生 人口
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P2529F
外生 人口
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P2529M
外生 人口
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P3034F
外生 人口
女子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P3034M
外生 人口
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P3539F
外生 人口
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P3539M
外生 人口
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P4044F
外生 人口
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P4044M
外生 人口
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P4549F
外生 人口
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P4549M
外生 人口
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P5054F
外生 人口
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P5054M
外生 人口
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P5559F
外生 人口
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P5559M
外生 人口
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P6064F
外生 人口
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P6064M
外生 人口
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
変数名
MEPT
単位
出典
P60F
外生 人口
女子60歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P60M
外生 人口
男子60歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P61F
外生 人口
女子61歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P61M
外生 人口
男子61歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P62F
外生 人口
女子62歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P62M
外生 人口
男子62歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P63F
外生 人口
女子63歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P63M
外生 人口
男子63歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P64F
外生 人口
女子64歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P64M
外生 人口
男子64歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
48
P6569F
内生／
外生
外生 人口
P6569M
変数名
内容
単位
出典
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
外生 人口
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
P65F
外生 人口
女子65歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P65M
外生 人口
男子65歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P66F
外生 人口
女子66歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P66M
外生 人口
男子66歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P67F
外生 人口
女子67歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P67M
外生 人口
男子67歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P68F
外生 人口
女子68歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P68M
外生 人口
男子68歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P69F
外生 人口
女子69歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P69M
外生 人口
男子69歳
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
P70OVF
外生 人口
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
P70OVM
外生 人口
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
POP
外生 人口
総数
万人
国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口（平成１４年１月推計）』
Q60F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q60M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q61F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q61M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q62F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q62M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q63F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q63M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q64F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q64M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q65F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q65M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q66F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q66M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q67F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q67M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q68F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q68M
外生 部分年金支給ダミー
男子
Q69F
外生 部分年金支給ダミー
女子
Q69M
外生 部分年金支給ダミー
男子
RSHINKIF
外生 厚生年金一人当たり受給額新規裁定分
年額、円
総理府『社会保障統計年報』
SERVICE1
外生 実質GDPに占める第３次産業シェア
％
経済企画庁『国民経済計算年報』
SHPＦ
外生 短時間雇用者比率
％
総務省統計局『労働力調査』
SHPF
内生 女子短時間雇用者比率(全産業)
総務省統計局『労働力調査』
SHPM
内生 男子短時間雇用者比率(全産業)
総務省統計局『労働力調査』
TIME
外生 タイムトレンド
1970年＝1
UERF
外生 四年制大学進学率
女子
UMEP1519
外生 非農林雇用労働力率 未婚女子15-19歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
UMEP2024
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子20-24歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
UMEP2529
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子25-29歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
女子
％
文部省『文部統計要覧』
49
内生／
内容
単位
外生
UMEP3034 内生 非農林雇用労働力率 未婚女子30-34歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
変数名
UMEP3539
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子35-39歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
UMEP4044
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子40-44歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
UMEP4549
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子45-49歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
UMEP5054
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子50-54歳 ％
総務省統計局『労働力調査』
UMEPT
内生 非農林雇用労働力率 未婚女子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP1519
内生 未婚率
女子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP2024
内生 未婚率
女子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP2529
内生 未婚率
女子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP3034
内生 未婚率
女子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP3539
内生 未婚率
女子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP4044
内生 未婚率
女子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP4549
内生 未婚率
女子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP5054
内生 未婚率
女子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP5564
内生 未婚率
女子55-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UMP65OV
内生 未婚率
女子65歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
UW1519F
外生 完全失業率
女子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW1519F
外生 完全失業者
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW1519M
外生 完全失業率
男子15-19歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW1519M
外生 完全失業者
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW2024F
外生 完全失業率
女子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW2024F
外生 完全失業者
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW2024M
外生 完全失業率
男子20-24歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW2024M
外生 完全失業者
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW2529F
外生 完全失業率
女子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW2529F
外生 完全失業者
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW2529M
外生 完全失業率
男子25-29歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW2529M
外生 完全失業者
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW3034F
外生 完全失業率
女子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW3034F
外生 完全失業者
女子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW3034M
外生 完全失業率
男子30-34歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW3034M
外生 完全失業者
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW3539F
外生 完全失業率
女子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW3539F
外生 完全失業者
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW3539M
外生 完全失業率
男子35-39歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW3539M
外生 完全失業者
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW4044F
外生 完全失業率
女子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW4044F
外生 完全失業者
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW4044M
外生 完全失業率
男子40-44歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW4044M
外生 完全失業者
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW4549F
外生 完全失業率
女子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW4549F
外生 完全失業者
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW4549M
外生 完全失業率
男子45-49歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW4549M
外生 完全失業者
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW5054F
外生 完全失業率
女子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
50
出典
UW5054F
内生／
外生
外生 完全失業者
UW5054M
変数名
内容
単位
出典
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
外生 完全失業率
男子50-54歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW5054M
外生 完全失業者
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW5559F
外生 完全失業率
女子55-59歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW5559F
外生 完全失業者
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW5559M
外生 完全失業率
男子55-59歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW5559M
外生 完全失業者
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW6064F
外生 完全失業率
女子60-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW6064F
外生 完全失業者
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW6064M
外生 完全失業率
男子60-64歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW6064M
外生 完全失業者
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW6569F
外生 完全失業率
女子65-69歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW6569F
外生 完全失業者
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW6569M
外生 完全失業率
男子65-69歳
％
総務省統計局『労働力調査』
UW6569M
外生 完全失業者
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW70OVF
外生 完全失業率
女子70歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
UW70OVF
外生 完全失業者
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
UW70OVM
外生 完全失業率
男子70歳以上
％
総務省統計局『労働力調査』
UW70OVM
外生 完全失業者
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
UWPF
外生 完全失業率
女子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
UWPFA
外生 完全失業率(年度)
男女計
％
総務省統計局『労働力調査』
UWPHFA
外生 完全失業率(年度)改革 男女計
％
総務省統計局『労働力調査』
UWPLFA
外生 完全失業率(年度)放置 男女計
％
総務省統計局『労働力調査』
UWPM
外生 完全失業率
男子合計
％
総務省統計局『労働力調査』
UWTOT
外生 完全失業者
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
UWTOTF
外生 完全失業者
女子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
UWTOTFA
内生 失業者数(年度)
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
UWTOTM
外生 完全失業者
男子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
W1519F
内生 就業者数
女子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W1519M
内生 就業者数
男子15-19歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W2024F
内生 就業者数
女子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W2024M
内生 就業者数
男子20-24歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W2529F
内生 就業者数
女子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W2529M
内生 就業者数
男子25-29歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W3034F
内生 就業者数
女子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W3034M
内生 就業者数
男子30-34歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W3539F
内生 就業者数
女子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W3539M
内生 就業者数
男子35-39歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W4044F
内生 就業者数
女子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W4044M
内生 就業者数
男子40-44歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W4549F
内生 就業者数
女子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W4549M
内生 就業者数
男子45-49歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W5054F
内生 就業者数
女子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W5054M
内生 就業者数
男子50-54歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W5559F
内生 就業者数
女子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
51
W5559M
内生／
外生
内生 就業者数
W6064F
変数名
内容
単位
出典
男子55-59歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
内生 就業者数
女子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W6064M
内生 就業者数
男子60-64歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W6569F
内生 就業者数
女子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W6569M
内生 就業者数
男子65-69歳
万人
総務省統計局『労働力調査』
W70OVF
内生 就業者数
女子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
W70OVM
内生 就業者数
男子70歳以上
万人
総務省統計局『労働力調査』
WTOT
内生 就業者数
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
WTOTF
内生 就業者数
女子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
WTOTFA
内生 就業者数(年度)
男女計
万人
総務省統計局『労働力調査』
WTOTM
内生 就業者数
男子合計
万人
総務省統計局『労働力調査』
52
○モデル式
１．農林就業者
（１）男子
JA1519M = P1519M * DJA1519M
JA2024M = P2024M * DJA2024M
JA2529M = P2529M * DJA2529M
JA3034M = P3034M * DJA3034M
JA3539M = P3539M * DJA3539M
JA4044M = P4044M * DJA4044M
JA4549M = P4549M * DJA4549M
JA5054M = P5054M * DJA5054M
JA5559M = P5559M * DJA5559M
JA6064M = P6064M * DJA6064M
JA6569M = P6569M * DJA6569M
JA70OVM = P70OVM * DJA70OVM
JATOTM = JA1519M + JA2024M + JA2529M + JA3034M + JA3539M + JA4044M + JA4549M +
JA5054M + JA5559M + JA6064M + JA6569M + JA70OVM
（２）女子
JA1519F = JA1519M * DJA1519F
JA2024F = JA2024M * DJA2024F
JA2529F = JA2529M * DJA2529F
JA3034F = JA3034M * DJA3034F
JA3539F = JA3539M * DJA3539F
JA4044F = JA4044M * DJA4044F
JA4549F = JA4549M * DJA4549F
JA5054F = JA5054M * DJA5054F
JA5559F = JA5559M * DJA5559F
JA6064F = JA6064M * DJA6064F
JA6569F = JA6569M * DJA6569F
JA70OVF = JA70OVM * DJA70OVF
JATOTF = JA1519F + JA2024F + JA2529F + JA3034F + JA3539F + JA4044F + JA4549F +
JA5054F + JA5559F + JA6064F + JA6569F + JA70OVF
（３）男女計
JATOT = JATOTM + JATOTF
53
２．非農林自営業者
（１）男子
JC1519M = P1519M * DJC1519M
JC2024M = P2024M * DJC2024M
JC2529M = P2529M * DJC2529M
JC3034M = P3034M * DJC3034M
JC3539M = P3539M * DJC3539M
JC4044M = P4044M * DJC4044M
JC4549M = P4549M * DJC4549M
JC5054M = P5054M * DJC5054M
JC5559M = P5559M * DJC5559M
JC6064M = P6064M * DJC6064M
JC6569M = P6569M * DJC6569M
JC70OVM = P70OVM * DJC70OVM
JCTOTM = JC1519M + JC2024M + JC2529M + JC3034M + JC3539M + JC4044M + JC4549M
+ JC5054M + JC5559M + JC6064M + JC6569M + JC70OVM
（２）女子
JC1519F = JC1519M * DJC1519F
JC2024F = JC2024M * DJC2024F
JC2529F = JC2529M * DJC2529F
JC3034F = JC3034M * DJC3034F
JC3539F = JC3539M * DJC3539F
JC4044F = JC4044M * DJC4044F
JC4549F = JC4549M * DJC4549F
JC5054F = JC5054M * DJC5054F
JC5559F = JC5559M * DJC5559F
JC6064F = JC6064M * DJC6064F
JC6569F = JC6569M * DJC6569F
JC70OVF = JC70OVM * DJC70OVF
JCTOTF = JC1519F + JC2024F + JC2529F + JC3034F + JC3539F + JC4044F + JC4549F +
JC5054F + JC5559F + JC6064F + JC6569F + JC70OVF
（３）男女計
JCTOT = JCTOTM + JCTOTF
54
３．男子雇用者
（１）60歳未満雇用労働力率
EP1519M = DEP1519M - ((JA1519M_0 + JC1519M_0 + UW1519M_0 ) / P1519M * 100)
EP2024M = DEP2024M - ((JA2024M_0 + JC2024M_0 + UW2024M_0 ) / P2024M * 100)
EP2529M = DEP2529M - ((JA2529M_0 + JC2529M_0 + UW2529M_0 ) / P2529M * 100)
EP3034M = DEP3034M - ((JA3034M_0 + JC3034M_0 + UW3034M_0 ) / P3034M * 100)
EP3539M = DEP3539M - ((JA3539M_0 + JC3539M_0 + UW3539M_0 ) / P3539M * 100)
EP4044M = DEP4044M - ((JA4044M_0 + JC4044M_0 + UW4044M_0 ) / P4044M * 100)
EP4549M = DEP4549M - ((JA4549M_0 + JC4549M_0 + UW4549M_0 ) / P4549M * 100)
EP5054M = DEP5054M - ((JA5054M_0 + JC5054M_0 + UW5054M_0 ) / P5054M * 100)
EP5559M = DEP5559M - ((JA5559M_0 + JC5559M_0 + UW5559M_0 ) / P5559M * 100)
（２）60歳以上雇用労働力率
EP6064M = - 5.860482653 * LOG(RSHINKIF) - 33.8397992 * LOG(HOURJ) + 4.957336281 *
DUM90 + 295.8082159
EP6064M
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1980～ 2002
係数
ｔ値
LOG(RSHINKIF)
-5.8548
-(2.4739)
LOG(HOURJ)
-33.8870
-(3.4622)
DUM90
4.9529
(5.1990)
C
295.9725
(4.0729)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9293
0.9181
1.0187
1.6104
EP6569M = - 5.264875832 * LOG(RSHINKIF) - 17.06518002 * LOG(HOURJ) + 3.315606163 *
DUM90 + 186.1148706
EP6569M
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(RSHINKIF)
-5.2649
-(6.8160)
LOG(HOURJ)
-17.0652
-(2.2604)
DUM90
3.3156
(3.9361)
C
186.1149
(4.4985)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.8117
0.7881
0.9052
1.1976
EP70OVM = - 3.270618258 * LOG(RSHINKIF) - 1.817253135 * LOG(HOURJ) + 0.9747640892
* DUM90 + 64.23393777
EP70OVM
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(RSHINKIF)
-3.2706
-(9.4087)
LOG(HOURJ)
-1.8173
-(0.5349)
DUM90
0.9748
(2.5714)
C
64.2339
(3.4500)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.7962
0.7707
0.4074
0.7532
55
＜年金制度＞
EP6064MF = - 5.860482653 * LOG(RSHINKIF) - 33.8397992 * LOG(HOURJ) + 4.957336281 *
DUM90 + 295.8082159
EP6569MF = - 5.264875832 * LOG(RSHINKIF) - 17.06518002 * LOG(HOURJ) + 3.315606163 *
DUM90 + 186.1148706
EP6064MP = - 5.860482653 * LOG(RSHINKIP_0) - 33.8397992 * LOG(HOURJ) + 4.957336281
* DUM90 + 295.8082159
EP6569MP = - 5.264875832 * LOG(RSHINKIF) - 17.06518002 * LOG(HOURJ) + 3.315606163 *
DUM90 + 186.1148706
E60M = P60M * EP6064MF_0 / 100 * D60M_0 + P60M * EP6064MP_0 / 100 * Q60M_0
E61M = P61M * EP6064MF_0 / 100 * D61M_0 + P61M * EP6064MP_0 / 100 * Q61M_0
E62M = P62M * EP6064MF_0 / 100 * D62M_0 + P62M * EP6064MP_0 / 100 * Q62M_0
E63M = P63M * EP6064MF_0 / 100 * D63M_0 + P63M * EP6064MP_0 / 100 * Q63M_0
E64M = P64M * EP6064MF_0 / 100 * D64M_0 + P64M * EP6064MP_0 / 100 * Q64M_0
E65M = P65M * EP6569MF_0 / 100 * D65M_0 + P65M * EP6569MP_0 / 100 * Q65M_0
E66M = P66M * EP6569MF_0 / 100 * D66M_0 + P66M * EP6569MP_0 / 100 * Q66M_0
E67M = P67M * EP6569MF_0 / 100 * D67M_0 + P67M * EP6569MP_0 / 100 * Q67M_0
E68M = P68M * EP6569MF_0 / 100 * D68M_0 + P68M * EP6569MP_0 / 100 * Q68M_0
E69M = P69M * EP6569MF_0 / 100 * D69M_0 + P69M * EP6569MP_0 / 100 * Q69M_0
E6064M = E60M_0 + E61M_0 + E62M_0 + E63M_0 + E64M_0
E6569M = E65M_0 + E66M_0 + E67M_0 + E68M_0 + E69M_0
EP6064M = E6064M_0 / P6064M * 100
EP6569M = E6569M_0 / P6569M * 100
（３）雇用者数
E1519M = P1519M * EP1519M_0 / 100
E2024M = P2024M * EP2024M_0 / 100
E2529M = P2529M * EP2529M_0 / 100
E3034M = P3034M * EP3034M_0 / 100
E3539M = P3539M * EP3539M_0 / 100
E4044M = P4044M * EP4044M_0 / 100
E4549M = P4549M * EP4549M_0 / 100
E5054M = P5054M * EP5054M_0 / 100
E5559M = P5559M * EP5559M_0 / 100
E70OVM = P70OVM * EP70OVM_0 / 100
ETOTM = E1519M_0 + E2024M_0 + E2529M_0 + E3034M_0 + E3539M_0 + E4044M_0 + E4549M_0
+ E5054M_0 + E5559M_0 + E6064M_0 + E6569M_0 + E70OVM_0
EPM = ETOTM_0 / P15OVM * 100
56
４．女子雇用者
（１）未婚率
MARAGEF = - 1.993360078 * TFRM + 0.05188813668 * UERF + 28.13550322
MARAGEF
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
TFRM
-1.9934
-(4.2879)
UERF
0.0519
(4.3159)
C
28.1355
(29.6453)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9401
0.9353
0.1920
0.4886
UMP2024 = 4.068570442 * MARAGEF + 4.772856569 * UMP1519(-5) - 493.8392263
UMP2024
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1978～2002
係数
ｔ値
MARAGEF
4.0686
(7.5575)
UMP1519(-5)
4.7729
(4.0585)
C
-493.8392
-(4.4035)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.8342
0.8191
1.7263
0.6165
UMP2529 = 6.928363258 * MARAGEF + 1.04541049 * UMP2024(-5) - 224.753296
UMP2529
最小二乗法（時系列）　年次（暦年）(adjusted): 1978～2002
係数
ｔ値
MARAGEF
6.9284
(6.6797)
UMP2024(-5)
1.0454
(9.4793)
C
-224.7533 -(11.3714)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9777
0.9757
1.7950
0.5596
UMP3034 = 0.6210035079 * UMP2529(-5) - 2.597226874
UMP3034
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1978～2002
係数
ｔ値
UMP2529(-5)
0.6210
(31.1285)
C
-2.5972
-(3.7063)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9768
0.9758
1.0497
0.5568
UMP3539 = 0.726220794 * UMP3034(-5) + 2.370938142
UMP3539
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1978～2002
係数
ｔ値
UMP3034(-5)
0.7262
(43.7272)
C
2.3709
(9.4437)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9881
0.9876
0.3757
1.2598
57
UMP4044 = 0.9056971491 * UMP3539(-5) + 2.086054313
UMP4044
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1978～2002
係数
ｔ値
UMP3539(-5)
0.9057
(28.0887)
C
2.0861
(5.8172)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9717
0.9704
0.3263
1.5519
UMP4549 = 0.8898022297 * UMP4044(-5) + 1.067403934 * DUM86 + 3.185519251
UMP4549
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1978～2002
係数
ｔ値
UMP4044(-5)
0.8898
(20.4310)
DUM86
1.0674
(4.2716)
C
3.1855
(6.5114)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9501
0.9455
0.2362
1.8345
UMP5054 = 0.8094073567 * UMP4549(-5) - 1.041261531 * DUM91 + 5.333390694
UMP5054
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1980～2002
係数
ｔ値
UMP4549(-5)
0.8094
(7.4987)
DUM91
-1.0413
-(2.5985)
C
5.3334
(3.8305)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.7596
0.7355
0.3919
1.3677
UMP5564 = 1.248603935 * UMP5054(-7) + 4.199347356 * DUM86 + 2.317846576
UMP5564
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1980～2002
係数
ｔ値
UMP5054(-7)
1.2486
(27.8673)
DUM86
4.1993
(8.5137)
C
2.3178
(3.0527)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9752
0.9727
0.4724
1.8906
UMP65OV = 0.8208331807 * UMP5564(-7) + 36.33556398
UMP65OV
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1980～2002
係数
ｔ値
UMP5564(-7)
0.8208
(20.1037)
C
36.3356
(32.3453)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9506
0.9483
0.9334
0.4507
58
（２）既婚女子雇用労働力率
MEP2024 = DMEP2024 * MEP2024(-1)
MEP2529 = 1.398347995 * HOIKUPM - 16.90894546 * LOG(HOURJ) + 86.92189674
MEP2529
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
HOIKUPM
1.3983
(11.1325)
LOG(HOURJ)
-16.9090
-(1.9933)
C
86.9219
(1.9028)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9535
0.9498
1.3349
0.3438
MEP3034 = 1.363087536 * HOIKUPM - 8.401309997 * LOG(HOURJ) + 44.17560856
MEP3034
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
HOIKUPM
1.3631
(9.6556)
LOG(HOURJ)
-8.4013
-(0.8812)
C
44.1756
(0.8604)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9309
0.9254
1.5003
0.3164
MEP3539 = 1.54346105 * HOIKUPM - 13.66846686 * LOG(HOURJ) + 75.45928246
MEP3539
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
HOIKUPM
1.5435
(7.0361)
LOG(HOURJ)
-13.6685
-(0.9226)
C
75.4593
(0.9459)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.8840
0.8747
2.3313
0.1347
MEP4044 = 14.29399381 * LOG(TIME) - 51.51087885 * LOG(HOURJ) + 18.6491481 * CHILD3
+ 247.7373065
MEP4044
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(TIME)
14.2940
(34.9060)
LOG(HOURJ)
-51.5109
-(6.6357)
CHILD3
18.6492
(3.5283)
C
247.7373
(6.9665)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9952
0.9946
0.6187
1.2385
59
MEP4549 = 15.21612044 * LOG(TIME) - 69.35124665 * LOG(HOURJ) + 23.79138501 * CHILD3
+ 330.4566735
MEP4549
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(TIME)
15.2161
(27.4593)
LOG(HOURJ)
-69.3513
-(6.6021)
CHILD3
23.7914
(3.3264)
C
330.4567
(6.8671)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9931
0.9922
0.8372
1.0380
MEP5054 = 13.48532763 * LOG(TIME) - 86.04574596 * LOG(HOURJ) + 20.08860011 * CHILD3
+ 418.1030268
MEP5054
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(TIME)
13.4853
(23.6345)
LOG(HOURJ)
-86.0458
-(7.9552)
CHILD3
20.0886
(2.7277)
C
418.1030
(8.4381)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9928
0.9919
0.8620
0.9376
M1519 = P1519F * (1 - umP1519 / 100)
M2024 = P2024F * (1 - UMP2024_0 / 100)
M2529 = P2529F * (1 - UMP2529_0 / 100)
M3034 = P3034F * (1 - UMP3034_0 / 100)
M3539 = P3539F * (1 - UMP3539_0 / 100)
M4044 = P4044F * (1 - UMP4044_0 / 100)
M4549 = P4549F * (1 - UMP4549_0 / 100)
M5054 = P5054F * (1 - UMP5054_0 / 100)
'19歳以下人口総計(万人)
CHILDT = (CH04 + CH59 + CH1014 + CH1519)
'子ども人数比率=(19歳以下人口総計／10)/女性の15-54歳既婚者数合計
CHILD3 = (CHILDT_0) / M1554_0
（３）未婚女子雇用労働力率
UMEP2024 = 0.4884415144 * SERVICE1 - 34.49556373 * LOG(HOURJ) - 0.6131665677 *
UERF + 227.981992
UMEP2024
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
0.4884
(1.9812)
LOG(HOURJ)
-34.4956
-(1.9282)
UERF
-0.6132
-(4.3914)
C
227.9820
(2.3198)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.6122
0.5638
1.4606
0.5778
60
UMEP2529 = 1.373894323 * SERVICE1 - 82.86652218 * LOG(HOURJ_0) - 0.6082946299 *
UERF + 424.2021766
UMEP2529
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
1.3739
(2.2976)
LOG(HOURJ)
-82.8665
-(1.9097)
UERF
-0.6083
-(1.7962)
C
424.2022
(1.7796)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.5822
0.5300
3.5425
0.4572
UMEP3034 = 0.7496644131 * SERVICE1 - 134.2461267 * LOG(HOURJ) - 0.4764202175 *
UERF + 718.0264055
UMEP3034
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
0.7497
(1.3708)
LOG(HOURJ)
-134.2461
-(3.3829)
UERF
-0.4764
-(1.5382)
C
718.0264
(3.2938)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.7833
0.7562
3.2398
0.4532
UMEP3539 = - 54.67004633 * LOG(HOURJ) + 1.056045484 * SERVICE1 + 277.8590784)
UMEP3539
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(HOURJ)
-54.6701
-(2.9226)
SERVICE1
1.0560
(2.8733)
C
277.8591
(2.3617)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.8597
0.8485
2.3668
0.7539
UMEP4044 = 0.7685755079 * SERVICE1 - 47.31910434 * LOG(HOURJ) + 255.8065981
UMEP4044
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
0.7686
(2.4092)
LOG(HOURJ)
-47.3191
-(2.9144)
C
255.8066
(2.5050)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.8380
0.8250
2.0543
1.0821
61
UMEP4549 = - 58.96756189 * LOG(HOURJ) + 0.2511284841 * SERVICE1 + 347.524629
UMEP4549
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(HOURJ)
-58.9676
-(2.9628)
SERVICE1
0.2511
(0.6422)
C
347.5246
(2.7762)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.7082
0.6849
2.5182
0.7303
UMEP5054 = - 44.63944664 * LOG(HOURJ) + 1.160787962 * SERVICE1 + 207.8421358
UMP5054
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1980～2002
係数
ｔ値
UMP4549(-5)
0.8094
(7.4987)
DUM91
-1.0413
-(2.5985)
C
5.3334
(3.8305)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.7596
0.7355
0.3919
1.3677
（４）55歳以上雇用労働力率
EP5559F = 1.062879713*SERVICE1 - 97.97849578*LOG(HOURJ) + 462.6823333
EP5559F
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2001
係数
ｔ値
SERVICE1
1.0629
(3.5111)
LOG(HOURJ)
-97.9785
-(6.3005)
C
462.6823
(4.7474)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9433
0.9386
1.9490
0.6433
EP6064F = - 50.8434478 * LOG(HOURJ) + 2.38437871 * LOG(RSHINKIF) + 0.6934691884 *
DUM90 + 243.3899188
EP6064F
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(HOURJ)
-50.84345 -(13.3491)
LOG(RSHINKIF)
2.3843787
(6.1188)
DUM90
0.6934692
(1.6319)
C
243.38992 (11.6612)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9860107
0.9842621
0.4566554
1.6745738
62
＜年金制度＞
EP6064FF = - 50.8434478 * LOG(HOURJ) + 2.38437871 * LOG(RSHINKIF) + 0.6934691884 *
DUM90 + 243.3899188
EP6064FP = - 50.8434478 * LOG(HOURJ) + 2.38437871 * LOG(RSHINKIF) + 0.6934691884 *
DUM90 + 243.3899188
E60F = P60F * EP6064F_0 / 100 * D60F_0 + P60F * EP6064FP_0 / 100 * Q60F_0
E61F = P61F * EP6064F_0 / 100 * D61F_0 + P61F * EP6064FP_0 / 100 * Q61F_0
E62F = P62F * EP6064F_0 / 100 * D62F_0 + P62F * EP6064FP_0 / 100 * Q62F_0
E63F = P63F * EP6064F_0 / 100 * D63F_0 + P63F * EP6064FP_0 / 100 * Q63F_0
E64F = P64F * EP6064F_0 / 100 * D64F_0 + P64F * EP6064FP_0 / 100 * Q64F_0
E6064F = ( E60F_0 + E61F_0 + E62F_0 + E63F_0 + E64F_0) * 2.0
EP6064F = E6064F_0 / P6064F * 100
EP6569F = 0.1409717868 * SERVICE1 - 19.29258404 * LOG(HOURJ) + 98.34338433
EP6569F
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LOG(HOURJ)
-19.2926
-(5.1444)
SERVICE1
0.1410
(1.9132)
C
98.3434
(4.1693)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9019
0.8941
0.4745
1.0642
EP70OVF = 0.02997731202 * SERVICE1 + 0.4630412695 * DUM90 + 0.1535200941
EP70OVF
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1976～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
0.0300
(2.0397)
DUM90
0.4630
(6.0735)
C
0.1535
(0.1644)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.8555
0.8435
0.1285
2.3960
（５）雇用者数
E1519F = P1519F * (1 - umP1519 / 100) * MEP1519 / 100 + P1519F * umP1519 / 100 *
UMEP1519 / 100
E2024F = P2024F * (1 - UMP2024_0 / 100) * MEP2024 / 100 + P2024F * UMP2024_0 / 100
* UMEP2024_0 / 100
E2529F = P2529F * (1 - UMP2529_0 / 100) * MEP2529_0 / 100 + P2529F * UMP2529_0 /
100 * UMEP2529_0 / 100
E3034F = P3034F * (1 - UMP3034_0 / 100) * MEP3034_0 / 100 + P3034F * UMP3034_0 /
100 * UMEP3034_0 / 100
E3539F = P3539F * (1 - UMP3539_0 / 100) * MEP3539_0 / 100 + P3539F * UMP3539_0 /
100 * UMEP3539_0 / 100
E4044F = P4044F * (1 - UMP4044_0 / 100) * MEP4044_0 / 100 + P4044F * UMP4044_0 /
100 * UMEP4044_0 / 100
E4549F = P4549F * (1 - UMP4549_0 / 100) * MEP4549_0 / 100 + P4549F * UMP4549_0 /
100 * UMEP4549_0 / 100
63
E5054F = P5054F * (1 - UMP5054_0 / 100) * MEP5054_0 / 100 + P5054F * UMP5054_0 /
100 * UMEP5054_0 / 100
E5559F = P5559F * EP5559F_0 / 100
E6064F = P6064F * EP6064F_0 / 100
E6569F = P6569F * EP6569F_0 / 100
E70OVF = P70OVF * EP70OVF_0 / 100
ETOTF = E1519F_0 + E2024F_0 + E2529F_0 + E3034F_0 + E3539F_0 + E4044F_0 + E4549F_0 +
E5054F_0 + E5559F_0 + E6064F_0 + E6569F_0 + E70OVF_0
EPF = ETOTF_0 / P15OVF * 100
（６）男女計
ETOT = ETOTM_0 + ETOTF_0
64
５．労働力人口
（１）男子
L1519M = JA1519M_0 + JC1519M_0 + E1519M_0 + UW1519M
L2024M = JA2024M_0 + JC2024M_0 + E2024M_0 + UW2024M
L2529M = JA2529M_0 + JC2529M_0 + E2529M_0 + UW2529M
L3034M = JA3034M_0 + JC3034M_0 + E3034M_0 + UW3034M
L3539M = JA3539M_0 + JC3539M_0 + E3539M_0 + UW3539M
L4044M = JA4044M_0 + JC4044M_0 + E4044M_0 + UW4044M
L4549M = JA4549M_0 + JC4549M_0 + E4549M_0 + UW4549M
L5054M = JA5054M_0 + JC5054M_0 + E5054M_0 + UW5054M
L5559M = JA5559M_0 + JC5559M_0 + E5559M_0 + UW5559M
L6064M = JA6064M_0 + JC6064M_0 + E6064M_0 + UW6064M
L6569M = JA6569M_0 + JC6569M_0 + E6569M_0 + UW6569M
L70OVM = JA70OVM_0 + JC70OVM_0 + E70OVM_0 + UW70OVM
L65OVM = L6569M_0 + L70OVM_0
LTOTM = L1519M_0 + L2024M_0 + L2529M_0 + L3034M_0 + L3539M_0 + L4044M_0 + L4549M_0
+ L5054M_0 + L5559M_0 + L6064M_0 + L6569M_0 + L70OVM_0
（２）女子
L1519F = JA1519F_0 + JC1519F_0 + E1519F_0 + UW1519F
L2024F = JA2024F_0 + JC2024F_0 + E2024F_0 + UW2024F
L2529F = JA2529F_0 + JC2529F_0 + E2529F_0 + UW2529F
L3034F = JA3034F_0 + JC3034F_0 + E3034F_0 + UW3034F
L3539F = JA3539F_0 + JC3539F_0 + E3539F_0 + UW3539F
L4044F = JA4044F_0 + JC4044F_0 + E4044F_0 + UW4044F
L4549F = JA4549F_0 + JC4549F_0 + E4549F_0 + UW4549F
L5054F = JA5054F_0 + JC5054F_0 + E5054F_0 + UW5054F
L5559F = JA5559F_0 + JC5559F_0 + E5559F_0 + UW5559F
L6064F = JA6064F_0 + JC6064F_0 + E6064F_0 + UW6064F
L6569F = JA6569F_0 + JC6569F_0 + E6569F_0 + UW6569F
L70OVF = JA70OVF_0 + JC70OVF_0 + E70OVF_0 + UW70OVF
L65OVF = L6569F_0 + L70OVF_0
LTOTF = L1519F_0 + L2024F_0 + L2529F_0 + L3034F_0 + L3539F_0 + L4044F_0 + L4549F_0 +
L5054F_0 + L5559F_0 + L6064F_0 + L6569F_0 + L70OVF_0
（３）男女計
LTOT = LTOTM_0 + LTOTF_0
65
６．労働力率
（１）男子
LP1519M = L1519M_0 / P1519M * 100
LP2024M = L2024M_0 / P2024M * 100
LP2529M = L2529M_0 / P2529M * 100
LP3034M = L3034M_0 / P3034M * 100
LP3539M = L3539M_0 / P3539M * 100
LP4044M = L4044M_0 / P4044M * 100
LP4549M = L4549M_0 / P4549M * 100
LP5054M = L5054M_0 / P5054M * 100
LP5559M = L5559M_0 / P5559M * 100
LP6064M = L6064M_0 / P6064M * 100
LP6569M = L6569M_0 / P6569M * 100
LP70OVM = L70OVM_0 / P70OVM * 100
LP65OVM = ((L6569M_0 + L70OVM_0) / (P6569M + P70OVM)) * 100
LPM = LTOTM_0 / P15OVM * 100
（２）女子
LP1519F = L1519F_0 / P1519F * 100
LP2024F = L2024F_0 / P2024F * 100
LP2529F = L2529F_0 / P2529F * 100
LP3034F = L3034F_0 / P3034F * 100
LP3539F = L3539F_0 / P3539F * 100
LP4044F = L4044F_0 / P4044F * 100
LP4549F = L4549F_0 / P4549F * 100
LP5054F = L5054F_0 / P5054F * 100
LP5559F = L5559F_0 / P5559F * 100
LP6064F = L6064F_0 / P6064F * 100
LP6569F = L6569F_0 / P6569F * 100
LP70OVF = L70OVF_0 / P70OVF * 100
LP65OVF = ((L6569F_0 + L70OVF_0) / (P6569F + P70OVF)) * 100
LPF = LTOTF_0 / P15OVF * 100
（３）男女計
LPTOT = LTOT_0 / P15OV * 100
66
７．年度ベース
LTOTFA = 0.9892919968 * LTOT_0 + 78.99208824
LTOTFA
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
LTOT
0.9893 (227.5539)
C
78.9921
(2.9246)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9995
0.9995
11.3654
1.2662
LPTOTFA = LTOTFA_0 / P15OV * 100
UWTOTFA = LTOTFA_0 * (UWPFA / 100)
WTOTFA = LTOTFA_0 - UWTOTFA
67
８．短時間労働者比率
（１）男子
SHPM = 0.2430648036*SERVICE1 + 145.9575826*((L6064M+L6569M)/P15OVM) 2.40285574*DUM1995 - 0.9860867414*DUM2000 - 16.20806688
SHPM
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
0.2431
(3.1706)
(L6064M+L6569M)/P15OVM 145.9576
(8.1637)
DUM1995
-2.4029
-(3.9354)
DUM2000
-0.9861
-(1.6093)
C
-16.2081
-(4.0313)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9436
0.9338
0.5818
0.9691
（２）女子
SHPF = 0.3530192295*SERVICE1 + 487.1964143*((L6569F+L70OVF)/P15OVF) 2.103758537*DUM1995 - 0.5933813684*DUM2000 + 0.3171700923*HOIKUPM - 9.930923666
SHPF
最小二乗法（時系列）　年次（暦年） 1975～2002
係数
ｔ値
SERVICE1
0.3530
(1.8136)
(L6569F+L70OVF)/P15OVF
487.1964
(4.5405)
DUM1995
-2.1038
-(2.0761)
DUM2000
-0.5934
-(0.5933)
HOIKUPM
0.3172
(1.8142)
C
-9.9309
-(0.9991)
決定係数
自由度調整済決定係数
標準誤差
ダービンワトソン比
0.9656
0.9578
0.9341
0.5827
68
第3章
雇用の多様化と産業別雇用構造
3.1 雇用多様化のインパクト
（雇用多様化のインパクト）
第 3 章では、近年の雇用形態多様化の進展状況とその背景について分析する。雇用形態
の多様化は、労働需要側からも供給側からもニーズがあり今後もその傾向は続く1と考えら
れるが、これを詳しく分析することはマクロ経済面において 3 つの点で重要である。
第 1 に、雇用形態の多様化は、労働力率と労働時間への影響を通じて労働投入量を決定
し、それは将来の経済成長を左右することになる。労働力人口が減少する少子高齢化社会
を視野において、新たな人的資源を活用できるかどうかという意味で雇用多様化は決め手
となる。
第 2 は、失業への影響である。1980 年代までの高成長期には、企業が雇用を保障しつつ
子会社を含めた企業内部で産業構造を転換させることで、失業率は低水準にとどまってい
た。しかし、バブル崩壊以降の長期停滞期に企業内部での調整機能は破綻し、失業率は 5％
を超えるにいたった。いまや産業構造の転換には、企業外部の労働市場を通じた調整プロ
セスが必要となっている。雇用システムを有効に機能させるためには、従来の正規雇用者
を中心とした固定的な雇用保障から、多様な働き方を可能とすることで雇用機会を拡大す
ることが重要である。
第 3 は、グローバリゼーションや技術革新への対応である。国際競争の激化を背景に製
品需要の不確実性が高まり、それに対応するため労働力の活用を柔軟に行う必要はますま
す高まっている。また、情報技術にみられるように技術革新のスピードが速い時代には、
新技術に適した人材が迅速に求められる。こうした人材需要に対応し、生産性を向上させ
ていくためにも、雇用の多様化は重要である。
（雇用多様化とは）
働き方の多様化は、労働時間（短時間労働と長時間労働）
、従業上の地位（自営業主、家
族従業者、雇用者）、雇用形態（正規の職員・従業員、パート、アルバイト、派遣社員等）、
職業と様々な面から捉えることができる。また、短時間正社員のように、正規雇用者の中
での多様化もありえよう。
ここでは、雇用形態に注目し、正規の職員・従業員以外の雇用形態が拡大することを雇
用形態の多様化と捉える。すなわち、雇用契約上、一般職員や正社員、フルタイム労働者
と呼ばれる「正規の職員・従業者」ではない者を非正規雇用者とする。非正規雇用者の呼
称や分類は統計によって異なるが、総務省『就業構造基本調査』に従うと「パート」
「アル
1
リクルートワークス研究所「人材ニーズ調査」では、全国の企業に将来の人材ニーズを問う調査を行っ
ているが、正規社員へのニーズよりも非正規社員のニーズが高く、現在必要とされている人材においても
非正規化が進んでいる。
69
バイト」
「労働者派遣事業所の派遣社員」
「契約社員・嘱託」
「その他」の 6 つに分けられる。
労働者のうち非正規の者がどの部分にあたるか確認しておこう。図 3-1 は、15 歳以上人
口の労働状況を図示したものである。各項目の後の括弧内の数値は、それぞれの人数であ
る。また、各項目の縦幅はそれぞれの人数の比率に従っている2。有業者の中で雇用者がも
っとも多く、男子は 3215 万人、女子は 2251 万人である3。雇用者のうち、正規の職員・従
業員と役員を除いた部分が、非正規の雇用者にあたりパート、アルバイト、派遣社員、契
約社員・嘱託、その他に分類されている。男子は、雇用者のうち正規の職員・従業員が 2441
万人と大半を占める。非正規の中では、アルバイトが 210 万人、次いで契約社員・嘱託が
131 万人と多く、両者で非正規雇用者全体の 71.2％を占める。女子は、役員を除く雇用者
の 53％が非正規雇用である。そのうち 63.0％がパートで、アルバイト、契約社員・嘱託は
それぞれ 18.7％、10.2％とそれに続く。近年規制緩和を背景に増加している派遣社員は男
女あわせて 72 万人である。
図 3-1
15 歳以上人口のうちわけ
男 （5283）
その他の無職者
(813)
１
４
７
９
通学者
(408)
（
無
業
者
女 （5635）
その他の無職者
(2244)
（
）
無
業
者
求職者(258)
）
自営業主・家族従業者
(575)
１
５
歳
以
上
人
口
２
９
３
７
役員(296)
通学者
(356)
求職者
(337)
（
有
業
者
（
）
１
０
９
１
７
雇
用
者
（
正規の職員・従業員
(2441)
有
業
者
雇
用
者
）
２
２
５
１
）
パート(63)
正規の職員・従業員
(1014)
（
２
６
９
８
）
３
２
１
５
役員(94)
（
）
３
８
０
３
自営業主・家族従業者
(440)
パート
(720)
アルバイト(210)
アルバイト(214)
契約社員・嘱託(131)
契約社員・嘱託(117)
派遣社員(52)
その他
派遣社員(20)
その他
（注）各項目の後の( )内の数値は人数（万人）を示す。
（資料）総務省『就業構造基本調査』
例えば男子の有業者（3803 万人）と無業者（1479 万人）の縦の長さは約 2.6 対 1 となっている。
図 3-1 は『就業構造基本調査』に基づいているため、有業者とはふだん仕事をしており、調査日以降も
仕事をする者である。これに対し、総務省『労働力調査』では調査時点月末 1 週間に仕事をした者を従業
者としている。
2
3
70
3.2 雇用多様化の進展状況
（非正規雇用者数の推移）
表 3-1 に、1987 年以降の有業者数の年平均伸び率を示した。1987 年以降非正規雇用は一
貫して増加傾向にある。97∼2002 年には、正規の職員・従業員は減少しているのとは対照
的に非正規雇用者の上昇率は加速している。なかでも派遣社員と契約社員は 2 ケタの伸び
率だ。
表 3-2 は雇用者の構成比をみたものである。非正規雇用者の比率は男女ともに増大傾向に
あり、役員を除くと 1987 年の 19.7％から 2002 年の 31.9％に達した。女性は元々男性と比
べパートを中心に非正規雇用者の比率は高かったが、2002 年についに 5 割を上回った。
表 3-1
有業者数の年平均伸び率
（％）
総数
男
女
1987-92 1992-97 97-2002 1987-92 1992-97 97-2002 1987-92 1992-97 97-2002
有業者
自営業主
家族従業者
雇用者
役員
役員を除く雇用者
正規の職員・従業員
パート
アルバイト
派遣社員
契約社員・嘱託
その他
1.7
-1.4
-2.2
2.6
5.1
2.5
1.9
5.0
5.9
13.4
3.8
-2.1
0.4
-1.2
-3.0
0.9
-0.6
1.0
0.3
3.2
5.9
9.5
1.9
0.3
-0.6
-2.4
-5.1
-0.1
0.2
-0.1
-2.2
2.3
4.8
22.9
20.7
-1.6
1.3
-1.3
-2.2
1.9
4.5
1.7
1.5
8.8
6.1
5.2
3.9
-3.5
0.4
-0.9
-2.2
0.7
-0.7
0.8
0.5
5.9
5.2
1.6
0.9
-0.4
-0.8
-1.7
-4.6
-0.6
-0.1
-0.6
-1.8
7.6
4.9
30.9
16.7
-2.3
2.3
-1.8
-2.1
3.8
7.7
3.7
3.0
4.8
5.7
18.4
3.6
0.5
0.4
-2.1
-3.1
1.3
-0.4
1.3
-0.3
3.1
6.6
12.3
3.7
1.4
-0.4
-4.1
-5.2
0.6
1.4
0.6
-2.9
1.9
4.8
20.4
26.5
-0.5
（資料）総務省『就業構造基本調査』
表 3-2
雇用者の構成
（％）
1987
雇用者
役員
正規の職員・従業員
非正規雇用者
パート
アルバイト
派遣社員
契約社員・嘱託
その他
非正規／役員を除く雇用者比率
総数
1992 1997
2002
1987
男
1992 1997
2002
1987
女
1992 1997
2002
100.0
6.7
74.9
18.4
10.1
4.1
0.2
1.6
2.4
100.0
7.6
72.4
20.0
11.3
4.8
0.3
1.7
1.9
100.0
7.0
70.1
22.9
12.7
6.1
0.5
1.8
1.9
100.0
7.1
63.1
29.6
14.3
7.7
1.3
4.5
1.7
100.0
8.5
83.2
8.3
0.7
3.3
0.1
1.6
2.5
100.0
9.6
81.4
8.9
1.0
4.0
0.2
1.8
1.9
100.0
9.0
80.9
10.1
1.3
5.0
0.2
1.8
1.8
100.0
9.2
75.8
14.8
2.0
6.5
0.6
4.1
1.7
100.0
3.6
60.6
35.7
26.3
5.5
0.3
1.5
2.2
100.0
4.4
58.3
37.4
27.5
6.0
0.6
1.5
1.9
100.0
4.0
53.8
42.2
30.0
7.7
0.9
1.7
1.9
100.0
4.2
45.0
50.7
31.9
9.5
2.3
5.2
1.8
19.7
21.7
24.6
31.9
9.1
9.9
11.1
16.4
37.1
39.1
44.0
53.0
（資料）総務省『就業構造基本調査』
（非正規雇用者の特徴）
非正規雇用の特徴をいくつかみていこう。
年齢階級別にみると、若年層と高齢層及び女性で非正規雇用の比率が高い（図 3-2）
。24
歳以下と 60 歳以上では男女とも役員を除く雇用者のうち 60％前後が非正規雇用である。女
性は、30∼59 歳層も 60％近くが非正規という形態で働いている。さらに、非正規の中の雇
71
用形態の詳細をみると、アルバイトは高齢者の割合が比較的大きい。契約社員・嘱託の 86％、
派遣社員とパートの約 80％は 25∼59 歳層の比率が高い。
図 3-2
年齢階級別にみた非正規雇用者比率
(a) 男
％
80
60
40
20
0
総数 15～19歳20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～7475歳以上
(b) 女
％ 80
60
40
20
0
総数 15～19歳20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～7475歳以上
（資料）総務省『就業構造基本調査』
職種別には、サービス職業従事者と農林漁業作業者で非正規雇用比率が高くそれぞれ
60％、48％である（図 3-3）。事務従事者、販売従事者、生産工程・労務作業者は 30％程度
である。サービス職業従事者と農林漁業作業者ではパートの比率が高い。契約社員・嘱託
は、外勤事務従事者や家庭生活支援サービス職業従事者、居住施設･ビル等管理人、文芸家
等芸術家が多い。
72
図 3-3
％
職種別にみた非正規雇用比率
80
60
40
20
生 産 工 程 ・労 務
作 業 者　運 輸 ・通 信 従 事 者
農林漁業作業者
保安職業従事者
サ ー ビ ス職 業 従 事 者
販売従事者
事務従事者
管理的職業従事者
専 門 的 ・技 術 的
職 業 従 事 者　総数
0
（資料）総務省『就業構造基本調査』
（働き方の違いによる差異）
雇用形態が異なると、賃金、労働時間、社会保障、処遇、雇用保障、能力開発等におい
て差異が生じる。
非正規雇用者の労働時間は、正規の職員・従業員に比べて短い（図 3-4）
。しかし、パー
ト・アルバイトの約 30％、派遣社員と契約社員・嘱託の約 70％が週 35 時間以上就業して
いる。欧米では一般的にパートタイム労働者は労働時間が通常よりも短い労働者のことを
さすが、日本では必ずしもそういうわけではないのである。
非正規雇用者の中では、パート・アルバイトが労働時間が短く、派遣社員、契約社員、
嘱託の順に高い。正規職員・従業員は 83％が 40 時間以上、49 時間以上も 33％を占め、や
はり正規雇用者は長時間労働が中心である。
図 3-4
0%
週労働時間別にみた労働者の構成
20%
40%
60%
80%
100%
正規の職員・従業員
パート・アルバイト
派遣社員
契約社員・嘱託
自営業主
1-14時間
15-29時間
30-34時間
35-39時間
（資料）総務省『就業構造基本調査』
73
40-48時間
49時間以上
非正規雇用者の年収は、正規雇用者に比べて低い（図 3-5）
。正規の職員・従業員の 67.2％
が年収 300 万円以上、85.2％が 200 万円以上である。それに対し、パート・アルバイトは
9 割が 200 万円未満、派遣社員の 8 割と契約社員・嘱託の 7 割が 300 万円未満である。し
かし、契約社員・嘱託と派遣社員は、パート・アルバイトと比較すると年収は高く、非正
規雇用者の中でも 2 極化している。
既婚女性のパートの場合、年収や労働時間の水準によって、社会保険料や扶養手当が異
なるため、収入や労働時間を一定に抑えるための就業調整を行う者も多い。
図 3-5
0%
20%
年収による労働者の構成
40%
60%
80%
100%
正規の職員・従業員
パート・アルバイト
派遣社員
契約社員・嘱託
自営業主
100万円未満
500～699万円
100～199万円
700～999万円
200～299万円
1,000万円以上
300～499万円
（注）年収とは、毎月の給料、賃金、残業手当、チップ、期末手当、ボーナスを含め
たこの 1 年間における仕事からの収入総額（税込み）のことである。
（資料）総務省『労働力調査』
雇用保障に関しても、雇用形態別に大きな差異がある。表 3-3 は、一般常雇、臨時雇、日
雇別の雇用者比率である。臨時雇は雇用契約期間が 1 ヵ月以上 1 年以内の者、日雇は 1 ヵ
月未満の者、一般常雇はそれ以外の者である。正規の職員・従業員の 99.4％が一般常雇で
あるのに対し、非正規雇用者は臨時雇や日雇の比率が高い。一般常雇という形態では、労
働需要の変化に柔軟に対応できず、企業に過大な負担ともなりうるため、雇用保障を伴う
一般常雇という形ではない非正規雇用へシフトしてきている。
74
表 3-3
雇用契約別にみた雇用者の構成
（％）
総数
一般常雇
臨時雇
日雇
総数
正規の職員・従業員
パート
アルバイト
派遣社員
契約社員・嘱託
その他
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
100.0
84.5
99.4
58.3
39.5
57.4
63.4
41.4
12.4
0.3
34.7
47.7
37.6
33.1
35.9
3.1
0.3
7.0
12.8
5.1
3.5
22.7
総数
正規の職員・従業員
パート
アルバイト
派遣社員
契約社員・嘱託
その他
100.0
68.1
15.4
8.3
1.4
4.9
1.9
100.0
80.0
10.6
3.9
1.0
3.7
0.9
100.0
1.5
43.4
32.3
4.3
13.1
5.4
100.0
7.8
35.3
35.0
2.4
5.6
13.9
（注）臨時雇は雇用契約期間が 1 ヵ月以上 1 年以内の者、日雇は 1 ヵ月未満の
者、一般常雇はその他の者である。
（資料）総務省『就業構造基本調査』
3.3 産業別動向
雇用形態の多様化の進展状況は産業ごとに異なり、産業構造の変化と密接に結びついて
いる。この節では、産業別就業者、労働時間、雇用形態の多様化の動向を概観する4。
（就業者数）
就業者数は 1985∼2002 年に年平均 0.5％で増加した（表 3-4）
。5 年ごとに期間を区切っ
てみると、80 年代後半は 1.5％増であったが 90 年代に入って 0.7％増と鈍り、95 年以降は
減少している。第 1 次産業は全期間を通じて減少する一方、サービス業を中心に第 3 次産
業が増加している。従来雇用の受け皿となってきた製造業と建設業はそれぞれ 90 年代と 90
年代後半に雇用減少に転じた。
その結果、85 年に 1 割を占めていた第 1 次産業の構成比は 2002 年の 6％まで低下した
（表 3-5）
。第 2 次産業は 2000 年以降 3 割をきった。製造業の就業者数が減少しているた
めである。建設業の就業者数はなお 85 年よりも高水準を保っている。第 3 次産業の伸長は
著しく、85 年から約 10％ポイント増大し、66.3％を占めるに至った。特にサービス業の拡
大が著しい。
第 3.3 節で用いている産業別就業者数、雇用形態別雇用者数、雇用形態別労働時間のデータ系列の推計
方法については、付録 3 を参照されたい。
4
75
表 3-4
産業別就業者数の年平均変化率
（％）
1990/85
産業計
1995/90
2000/95
2002/00
2002/85
1.5
0.7
0.0
-1.1
0.5
農林水産業
鉱業
製造業
建設
電力・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
サービス業
公務
-2.7
-3.6
1.3
2.9
2.4
0.5
2.3
5.5
1.2
3.5
-0.1
-3.3
-3.5
-1.7
2.3
1.8
1.2
-0.4
0.9
1.4
2.8
0.5
-2.4
-2.1
-1.9
-0.3
-0.2
0.5
-1.0
-0.5
0.8
1.7
-0.1
-3.9
-4.8
-3.7
-2.8
-1.1
-1.2
-1.6
-1.4
-1.7
1.9
-1.4
-3.0
-3.3
-1.1
1.1
1.0
0.5
0.1
1.5
0.8
2.5
-0.1
第1次産業
第2次産業
第3次産業
-2.7
1.7
2.1
-3.3
-0.5
1.8
-2.4
-1.3
1.0
-3.9
-3.4
0.3
-3.0
-0.4
1.4
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、総務省『労働力調査』『産業連関表』
『就業構造基本調査』
表 3-5
就業者数と産業別構成比
（万人、％）
就業者数
〔構成比〕
農林水産業
鉱業
製造業
建設
電力・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
サービス業
公務
第1次産業
第2次産業
第3次産業
1985
1990
1995
2000
2002
5,807
6,249
6,457
6,466
6,330
10.9
0.2
23.3
9.0
0.8
18.0
3.2
1.2
5.7
24.1
3.6
8.8
0.2
23.2
9.6
0.8
17.2
3.3
1.5
5.6
26.5
3.3
7.2
0.1
20.6
10.4
0.9
17.6
3.2
1.5
5.8
29.4
3.3
6.4
0.1
18.7
10.2
0.9
18.0
3.0
1.4
6.0
31.9
3.3
6.0
0.1
17.7
9.9
0.9
18.0
3.0
1.4
5.9
33.8
3.3
10.9
32.5
56.6
8.8
33.0
58.2
7.2
31.2
61.6
6.4
29.1
64.5
6.0
27.7
66.3
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、総務省『労働力調査』『産業連関表』
『就業構造基本調査』
（非正規雇用者比率）
役員を除く雇用者にしめる非正規雇用者比率は、85 年の 18.7％から 2002 年の 32.1％ま
で増大した（図 3-6）
。非正規雇用者比率が高いのは、農林水産業、卸売・小売、サービス、
食料品製造業、繊維製造業である。多くの産業でこの比率は上昇しているが、85∼2002 年
に特に大きく伸びているのは、農林水産業、第 3 次産業（電気・ガス・水道、公務を除く）
、
食料品製造業である。
非正規雇用者比率の変化幅を 5 年ごとにみると、第 3 次産業では 80 年代後半から増大の
動きがみられていたが、90 年代後半にはそれが加速するとともに広範囲の産業に広がった。
製造業では、80 年代後半に食料品、繊維、化学、石油・石炭製品、輸送機械等で非正規雇
76
用者比率の上昇がみられた後、90 年代前半には食料品、繊維を除きその動きは止まった。
90 年代後半には再び広範囲にわたって上昇がみられる。
図 3-6
％ 50
産業別非正規雇用者比率
(a) 全産業
40
30
20
10
公務
1990年
2002年
サー ビ ス
運 輸 ・通 信
1985年
2000年
不動産
金 融 ・保 険
卸 売 ・小 売
電 気 ・ガ ス ・水 道
建設業
製造業
鉱業
農林水産業
産業計
0
1995年
(b) 製造業
％ 50
40
30
20
10
そ の他 の 製 造 業
精密機械
1990年
2002年
輸送機械
電気機械
1985年
2000年
一般機械
金属製品
非鉄金属
鉄鋼
窯 業 ・土 石 製 品
石 油 ・石 炭 製 品
化学
パ ル プ ・紙
繊維
食料品
製造業計
0
1995年
（注）非正規雇用者比率＝非正規雇用者/役員を除く雇用者×100
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、総務省『労働力調査』『産業連関表』
『就業構造基本調査』
（労働時間）
雇用者の労働時間は、1985∼2002 年に年平均 0.8％で減少した（表 3-6）
。特に 90 年代
前半に低下が著しい。バブル崩壊後景気が低迷したことのほか、雇用の多様化が進み短時
間労働者の比率が増加したためである5。産業別には、卸売・小売やサービス業における低
下が大きい。
5
短時間労働者の増大と労働時間の関係については第 3.4 節で詳しく分析する。
77
表 3-6
雇用者の労働時間の年平均変化率
1990/85
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維
パルプ・紙
化学
石油・石炭
窯業・土石製品
一次金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送用機械
精密機械
その他製造業
建設
電気・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
サービス業
公務
1995/90
-0.4
-0.5
-0.8
-0.2
-0.6
-0.9
-0.5
-0.4
-0.1
-0.3
0.4
0.0
-0.0
-0.1
0.2
-0.2
-0.6
-0.4
-0.3
-0.6
-1.3
-0.6
-0.1
-0.2
-0.7
-1.5
-1.5
-0.7
-1.4
-1.6
-0.9
-0.8
-0.7
-0.5
-1.3
-1.9
-1.5
-1.6
-1.3
-2.0
-1.7
-1.2
-1.2
-0.9
-1.7
-0.1
-1.3
-1.5
-1.7
-0.9
2000/95
-0.5
-1.1
-0.9
-0.1
-0.1
-0.5
-0.6
-0.2
-0.7
-0.1
0.5
0.1
0.2
-0.0
0.2
0.4
-0.2
-0.4
-0.3
-0.9
-0.3
-0.5
-0.4
-0.6
-0.2
2002/00
（％）
2002/85
-0.3
0.2
-0.7
-0.5
-0.4
0.1
0.1
-0.1
0.1
-1.6
-1.0
-0.5
-0.8
-0.9
0.3
-1.3
-0.0
-0.4
-0.4
-1.5
-0.4
-0.1
-0.4
-0.7
-0.7
-0.8
-0.9
-0.8
-0.6
-0.7
-0.7
-0.6
-0.4
-0.3
-0.7
-0.4
-0.4
-0.5
-0.5
-0.5
-0.6
-0.6
-0.6
-0.5
-1.1
-0.5
-0.7
-0.6
-0.9
-0.6
（資料）内閣府『国民経済計算年報』
、総務省『労働力調査』
『産業連関表』
『就業構
造基本調査』
全産業平均の労働時間を雇用形態別にみると、正規雇用者の労働時間は、85 年に非正規
雇用者の 3.4 倍だったのが、2002 年の 2.9 倍へ縮小した。しかし、個々の産業における動
きは必ずしも同様ではない。
図 3-7 は、産業別に横軸に正規雇用者の労働時間、縦軸に非正規雇用者の労働時間をプロ
ットしたものである。白丸は 1990 年の数値で、その先の矢印の終点にある黒丸は 2002 年
の数値である。丸の面積は、非正規雇用者比率の相対的な規模を表している。例えば、農
林水産業は、白丸から黒丸の面積がやや拡大しているが、非正規雇用比率は 1990 年の
38.1％から 2002 年の 49.1％に増大したことを反映している。労働時間は、正規雇用者につ
いては 2795 時間から 2639 時間に 156 時間短縮した一方、非正規雇用者は 839 時間から
929 時間へ 90 時間長期化したため、矢印は斜め左に引かれている。
非製造業では全産業で非正規雇用者比率は増大した。特にこの比率が高いのは、農林水
産業、卸売・小売、サービスだ。労働時間は、鉱業、金融・保険、不動産を除いて、正規
雇用者の労働時間が短縮する一方、非正規雇用者の労働時間は長期化している。
製造業でも、すべての産業で非正規雇用者比率が増大した。特に食料品、繊維製品で非
正規雇用者比率は高い。製造業では労働時間のパターンは二つに分かれている。第 1 は、
正規雇用者の労働時間が減少する一方、非正規雇用者の労働時間が増加した産業である。
食料品、繊維、化学、石油・石炭、窯業・土石、電気機械、輸送機械がこのグループであ
る。第２のグループは、正規も非正規も労働時間を減少させている産業で、パルプ・紙、
一次金属、金属製品、一般機械、精密機械、その他製造業である。
78
図 3-7
産業別にみた雇用形態別労働時間
(a-1) 非製造業（その１）
1,200
1,000
800
鉱業
商業
農林水産
公務
600
（
非
正
規
雇
用
者
の
労
働
時
間
不動産
400
時
間 200
建設
）
電気・ガス・水道
金融・保険
0
1,500
2,000
2,500
3,000
正規雇用者の労働時間（時間）
(a-2) 非製造業（その２）
1,200
非
正 1,000
規
雇
用 800
者
の
労 600
働
時
間 400
サービス
（
）
時
間
200
運輸・通信
0
1,500
2,000
2,500
正規雇用者の労働時間（時間）
79
3,000
(b-1) 製造業（その１）
1,200
非
正
1,000
規
雇
用
800
者
の
労
600
働
時
間
400
精密機械
一次金属
食料品
繊維製品
化学
電気機械
輸送機械
（
時
間
その他の製造業
窯業・土石
）
200
石油・石炭
0
1,500
2,000
2,500
3,000
正規雇用者の労働時間（時間）
(b-2) 製造業（その２）
1,200
1,000
（
非
正
規
雇
用
者
の
労
働
時
間
金属製品
800
パルプ・紙
600
一般機械
400
）
時
間 200
0
1,500
2,000
2,500
3,000
正規雇用者の労働時間（時間）
（注）1.○は 1990 年、●は 2002 年を示す。
2.○の面積は、非正規雇用者比率をあらわしている。
（資料）総務省『労働力調査』
『産業連関表』
『就業構造基本調査』
、内閣府『国民経済計算年報』
、
厚生労働省『毎月勤労統計調査』
3.4 労働時間への影響
非正規雇用者は、正規雇用者より平均労働時間が短いが、非正規雇用者比率の増大は、
経済全体の労働時間にどのように影響しているだろうか。
まず、
労働時間の長期的な推移をみると、総実労働時間は 1970 年以降短縮傾向にあるが、
全体を大きく 4 期間に分けることができよう（図 3-8）。第 1 は石油危機後の景気後退期で
急速に労働時間が短縮した時期である。71 年から 75 年の間に年平均 39 時間短縮した。と
80
りわけ、所定外労働時間の低下は年平均 8.3％減と著しい。第 2 期はその後 80 年代半ばま
でで、総実労働時間は 2100 時間程度で安定して推移した。80 年代後半に再び急激に労働
時間は短縮する。88∼93 年の 5 年で年平均 40 時間減少した。88 年は週 40 時間労働制を
定めた改正労働基準法が施行され、これが所定内労働時間の短縮に貢献している6。90 年代
は、所定内労働時間を中心に労働時間は引き続き短縮している。98 年度に法定労働時間週
40 時間適用の猶予が外れたこともあるが、非正規雇用者比率が上昇した時期でもある。
図 3-8
年間労働時間の推移
2,300
1,000
第1次石油危機
後景気後退
2,200
1997 法定労働時間週
の40時間完全適用
900
800
2,100
700
1988 改正労働
基準法施行
2,000
600
時
1,900
間
500
時
間
400
1,800
300
1,700
200
1,600
100
1,500
0
1971
76
81
86
91
96
2001
年
総実労働時間
所定内労働時間
所定外労働時間（右目盛り）
（注）事業所規模 30 人以上
（資料）厚生労働省『毎月勤労統計調査』
厚生労働省『毎月勤労統計調査』では、1993 年以降常用労働者を一般労働者とパートタ
イム労働者に分けた産業別労働時間のデータを発表している7。そこで、93∼2002 年の産業
別労働時間の動向とパートタイム労働者比率の変化との関係をみてみよう。労働時間短縮
の要因として、①一般労働者の労働時間の短縮、②パートタイム労働者の労働時間の短縮、
③パートタイム労働者の構成の上昇、が考えられる。
1994 年度に週 40 時間制となるまで段階的に短縮された。一定の規模や業種の事業場については、1997
年度までの猶予措置が設けられた。
7 『毎月勤労統計調査』における定義は次のとおりである。
常用労働者：①期間を定めず、または 1 ヵ月を超える期間を定めて雇われているもの、または②日々ま
たは 1 ヵ月以内の期間を限って雇われている者のうち、前 2 ヵ月にそれぞれ 18 日以上雇われ
た者
パートタイム労働者：①1 日の所定労働時間が一般の労働者より短い者、または②1 日の所定労働時間が
一般の労働者と同じで１週の所定労働日数が一般の労働者よりも短い者
一般労働者：常用労働者のうち、パートタイム労働者を除いた労働者
6
81
産業計では、93∼2002 年に労働時間は 5.0％低下した（図 3-9）8。パートタイム労働者
の割合が増加したことの寄与がマイナス 3.4％と大きい。次いで、一般労働者の労働時間の
寄与はマイナス 1.2％と大きい。パートタイム労働者の労働時間の変化の寄与は相対的に小
さい。
非製造業では、運輸、通信、卸売・小売、金融・保険、不動産、サービスでは、パート
タイム労働者比率が増大し、全体の労働時間が短縮している。通信では一般労働者もパー
トタイム労働者も労働時間は増えているが、それをパートタイム労働者の増加による効果
が上回った。鉱業、電気・ガス・熱供給・水道では一般労働者の労働時間減少の影響が大
きい。
製造業では、食料品・たばこは、パートタイム労働者の労働時間は増加しているものの、
構成比が高まったため、全体の労働時間は大きく減少した。繊維、パルプ・紙、石油・石
炭、窯業・土石では、パートタイム労働者比率の増大も労働時間短縮に寄与しているもの
の、一般労働者の労働時間短縮の寄与が大きい。機械産業の動きは他産業と異なり、一般
労働者の労働時間の増加により、全体の労働時間が増加した。パートタイム労働者の労働
時間も寄与は小さいものの増加している。
図 3-9
産業別年間労働時間変化率の要因分解
(a) 全産業
％
4
0
-4
-8
サー ビ ス
不動産
金 融 ・保 険
卸 売 ・小 売
8
通信
一般労働者の労働時間の寄与
パートタイム労働者の構成比の寄与
運輸
電 気 ・ガ ス ・
熱 供 給 ・水 道
製造業
建設
鉱業
産業計
-12
パートタイム労働者の労働時間の寄与
全常用労働者労働時間変化率
図 3-9 で用いた雇用形態別・産業形態別労働者数、労働時間のデータは巻末の資料集に掲載した。
82
(b) 製造業
％
4
2
0
-2
そ の他 製 造 業
精密機器
輸送用機器
電気機器
一般機器
金属製品
非鉄金属
一般労働者の労働時間の寄与
パートタイム労働者の構成比の寄与
鉄鋼
窯 業 ・土 石
石 油 ・石 炭
化学
パ ル プ ・紙
繊維
食 料 品 、た ば こ
製造業
-4
パートタイム労働者の労働時間の寄与
全常用労働者労働時間変化率
（注）1.次式により要因分解をした。右辺第１項目が一般労働者の労働時間の寄与、第２項
目がパートタイム労働者の労働時間の寄与、第３項目がパートタイム労働者構成比
の寄与である。
ΔH/H＝[ΔHo{(1−r)＋(1−r−Δr)}/2]/H
＋[ΔHp{r＋(r＋Δr)}/2]/H
＋[Δr{Hp＋(Hp＋ΔHp)−Ho−(Ho＋ΔHo)}]/H
H:総労働時間、r:パートタイム労働者比率
添字は、o:一般労働者、p：パートタイム労働者
Δ：1993∼2003 年の増減
2.事業所規模 5 人以上。
（資料）厚生労働省『毎月勤労統計調査』
3.5 雇用多様化の背景
雇用多様化が進展してきた背景には、労働者と企業側の双方のニーズがある。
（供給側の理由）
労働者にとって非正規の働き方は、自由度の大きさが魅力となっている。パートを選ん
だ理由として、自分の都合のよい時間(日)に働けること、勤務時間・日数が短いこと、仕事
の内容が挙げられている（図 3-10）9。特に、家事・育児など家庭生活との両立を図る既婚
女性にとって、時間や場所の利便性からパート就労を自発的に選択する女性は多い。特に
30 歳以上の女性が今後もパートという働き方を望む人が多い（図 3-11）
。
他方、正社員として働く雇用機会がないためにパートとして働いている女性も 20.8％い
る。配偶者のいない女性ではその割合は 28.2％と高く、近年の景気低迷の中でパートとし
ての働き方を余儀なくされている者も多い。
9
ここでは、厚生労働省『パートタイム労働者総合実態調査』のデータを用いている。同調査における定
義は次のとおりである。
正社員：いわゆる正規型の労働者。パートタイム労働法にいう通常の労働者
パート：短時間労働者。正社員以外の労働者でパートタイマー、アルバイト、準社員、嘱託、臨時社員
などの名称にかかわらず、１週間の所定労働時間が正社員よりも短い労働者。
83
図 3-10
％
パートを選んだ理由（女性、2001 年）
60
50
40
30
20
10
友 人 ・知 人 が パ ー ト 等
で 働 い て い る か ら　体 力 的 に正 社 員 と し て
働 け な い か ら　病 人 ・老 人 等 の 介 護 で
正 社 員 と し て働 け な い
か ら　配偶者あり
家 事 ・育 児 の 事 情 で 正
社 員 と し て働 け な い か
ら　正 社 員 と し て働 け る
会 社 が な い か ら　年齢計
す ぐ辞 め ら れ る か ら
仕 事 の内 容 に興 味 が
持 て た か ら　賃 金 ・待 遇 が
良 い か ら　勤 務 時 間 ・日 数 が
短 い か ら　自 分 の 都 合 の 良 い時 間
（日 ）に 働 き た い か ら
0
配偶者なし
（資料）厚生労働省『パートタイム労働者総合実態調査』
派遣労働者は、専門的技術や資格、自分の能力を生かすために、派遣の働き方を選ぶ傾
向がある（図 3-12）
。特にその傾向は男性で強い。女性には、パートの場合と同様に、仕事
の内容を選べることや、働く曜日や日時を選ぶことができることも重要だ。
一方、パートと同様に正社員を希望するものの、雇用機会がないため派遣の働き方を余儀
なくされているも者も男性で 30％以上、女性で 20％以上いる。
今後希望する働き方をみると、派遣労働という形を希望する者も女性で 30％以上、男性で
20％以上いるものの、正社員を希望している者が多い(図 3-14)。
図 3-11
パートの今後希望する働き方（女性、2001 年）
％ 100
80
60
40
20
0
年齢計
15～19
20～24
25～29
30～34
35～39
40～44
45～49
50～54
55～59
60～64
65歳以上
年齢
パート等で仕事を続けたい
正社員になりたい
（資料）厚生労働省『パートタイム労働者総合実態調査』
84
そ の他
正 社 員 と し て の就 職 先 が見 つ
か る ま で の つ な ぎ と し て　正 社 員 と し て働 き た い が就 職
先 が み つ か ら な か った た め　いろ いろ な 働 き 方 を し た い
自 分 で企 業 を 経 営 し た い
パー トタ イ ム や ア ルバ イ ト
と し て 働 き た い　家 庭 の条 件 が整 え ば 正 社 員
と し て 働 き た い　85
男性
女性
男性
女性
働 く 年 齢 に制 限 が な い か ら
仕 事 がす ぐ に み つかる から
会 社 の人 間 関 係 に
煩 わ さ れ な いから
働 く 企 業 や職 場 を
選 べ る か ら　働 く 期 間 を 限 って
働 け る か ら　残 業 ・休 日 出 勤 を し な く て
す む か ら　働 き た い曜 日 や 時 間 を
選 べ る か ら　働 き た い仕 事 内 容 を
選 べ る か ら　賃 金 水 準 が高 い か ら
で き る だ け 早 い時 期　に 正 社 員 と し て働 き た い
今 後 も派 遣 労 働 者
と し て 続 け た い　0
派遣労働者の今後希望する働き方（2002 年）
図 3-13
自 分 の能 力 を 生 か せ る か ら
0
専 門 的 な 技 術 や資 格 を
生 か せ る か ら　会 社 への 忠 誠 心 を 求 め
ら れ な い か ら　仕 事 の範 囲 や 責 任 が
明 確 だ か ら　40
％
50
％
登録型派遣を選んだ理由（2002 年）
図 3-12
40
30
20
10
（資料）厚生労働省『労働者派遣事業実態調査』
30
20
10
（資料）厚生労働省『労働者派遣事業実態調査』
（需要側の理由）
需要側がパートを雇用する理由は、人件費削減、経済変動への対応、仕事の繁忙時間・
時期への対処などがある（図 3-14）
。景気低迷が長引くなか、1995 年から 2001 年に人件費
削減という理由を挙げる企業の割合は、38.3％から 65.3％まで上昇した。
こうした理由は、派遣労働者の雇用にも共通している。しかし、派遣労働者には専門的
知識・技術があり、教育訓練の必要がないための需要もある（図 3-15）
。このように、非正
規の中でも、雇用形態別に雇用する理由は異なっている。
70
％
そ の他
退 職 した女 性 正 社 員 の
再 雇 用 に 役 立 つ か ら　常 用 労 働 者 の活 性 化 を
は か る た め　雇 用 調 整 が容 易 な た め
常 用 労 働 者 ／ パ ー ト等 の
数 を 抑 制 す る た め　勤 務 形 態 が異 な る 業 務
の た め　雇 用 管 理 の負 担 が軽 減
さ れ る た め　（資料）厚生労働省『労働者派遣事業実態調査』
学 卒 等 一 般 の 正 社 員 の　採 用 、確 保 が 困 難 だ か ら
定 年 社 員 の 再 雇 用 ・勤 務
延 長 策 と し て　経 験 ・知 識 ・技 能 の あ る 人
を 採 用 し た い か ら　コス ト が割 安 な た め
教 育 訓 練 の必 要 が な い た め
特 別 な 知 識 ・技 術 を 必 要
と す る た め　新 規 事 業 で 、即 戦 力 が
必 要 と な った た め　欠 員 補 充 等 必 要 な人 員 を
迅 速 に 確 保 で き る た め　通 常 業 務 の一 時 的 な 補 充
の た め　86
パート・アルバイト等
常用労働者
2001
1995
仕 事 量 が 減 った と き に
雇 用 調 整 が容 易 だ か ら
業 務 が増 加 し た か ら
人 が集 め や す い か ら
派遣労働者を雇用する理由（2002 年）
図 3-15
一 時 的 な 繁 忙 に対 処
す る た め　簡 単 な仕 事 内 容 だ から
1 日 の 忙 し い時 間 帯 に
対 処 す る た め　一 時 的 ・季 節 的 な 業 務 量
の 増 大 に 対 処 す る た め　0
人 件 費 が割 安 だ か ら
0
パートを雇用する理由（複数回答）
図 3-14
60
50
40
30
20
10
（資料）厚生労働省『パートタイム労働者総合実態調査』
％ 50
40
30
20
10
人件費が割安であるというのは、賃金体系が正規雇用者と非正規雇用者で異なっている
ためである。一般労働者とパートタイム労働者の勤続年数別賃金カーブをみると、一般労
働者は勤続年数とともに賃金が上昇していくのに対し、パートタイム労働者の賃金の上昇
は緩やかである（図 3-16）。
図 3-16
一般労働者とパートタイム労働者の勤続年数別賃金カーブ
（勤続０年＝100）
350
300
250
200
150
100
0年
１～2
3～4
5～9
10～14
15～19
20～24
25～29
30年以上
（勤続年数）
1990年(パート)
1990年(一般)
1995年(パート)
1995年(一般)
2001年(パート)
2001年(一般)
（注）1.賞与を含む年間賃金額を実労働時間で割って求めた時間当たり賃金から計算した。
2.女性労働者についての値。
（資料）厚生労働省『賃金構造基本統計調査』を厚生労働省労働政策担当参事官室で特別
集計。
（出所）厚生労働省『平成 15 年版労働経済白書』
しかも、企業の負担する雇用コストが正規労働者と非正規労働者で異なるのは賃金だけ
にとどまらない。各種手当や退職金、年金・健康保険・雇用保険等社会保険料、教育訓練
費等で格差がある。社会保険料は、労働時間や収入によって加入要件が決められているが、
加入率は低い。特に、配偶者のいる女性の加入率が低い（図 3-17）
。派遣労働者はパートよ
りも加入率は高く 80％前後である（図 3-18）
。
図 3-17
％
パートの公的年金と雇用保険加入率(2001 年)
50
40
30
20
10
0
男性
女性
厚生年金・共済年金に加入
女性（配偶者有り） 女性（配偶者無し）
国民年金に加入
雇用保険に加入
（資料）厚生労働省『パートタイム労働者総合実態調査』
87
図 3-18
％
派遣労働者の社会保険・労働保険加入率（2002 年）
100
80
60
40
20
0
総数
登録型派遣労働者
自己名義の厚生年金
常用労働者
自己名義の健康保険
雇用保険
（資料）厚生労働省『労働者派遣事業実態調査』
このように、非正規雇用者の雇用コストは相対的に低い。非正規雇用者比率と平均労働
費用の関係を産業別にみると、非正規雇用者比率が高いほど平均労働費用は低いという関
係がみられる（図 3-19）。
図 3-19
産業別非正規雇用者比率と労働費用（2002 年）
90
電気・ガス等
石油・石炭
80
化学製品
70
鉄鋼
60
鉱業
窯業・土石 精密
50
製造業計
パルプ・紙
金属
）
万
円
輸送機器 金融・保険
電気機器
建設
非鉄
一般機械
（
平
均
労
働
費
用
不動産
産業計
運輸・通信
40
その他製造業
30
繊維製品
サービス業
食料品
卸売・小売業
20
0
10
20
30
40
50
60
非正規雇用者比率（％）
（注）労働費用とは、使用者が労働者を雇用することによって生ずる一切の費
用。現金給与のほか現物給与、退職金、法定福利費、法定外福利費、教
育訓練費、募集費、その他の労働費用を含む。
（資料）厚生労働省『就労条件総合調査』
88
図 3-20 は、労働分配率と非正規雇用者比率の関係を産業別にみたものである。労働分配
率が高い産業ほど非正規雇用者比率が高いという関係がみられる。正規雇用者の高齢化を
背景とした労働分配率の高まりに対し、企業は人件費削減の一策として非正規雇用者比率
を上昇させた。それを反映して、1985 年から 2001 年にかけて非正規雇用者比率が高まる
一方、労働分配率が低下している。
図 3-20
産業別正規雇用者比率と労働分配率
(b) 2001年
(a) 1985年
50
50
40
40
農林水産業
食料品
卸売・小売
農林水産業
食料品
繊維
卸売・小売
（
電気
精密
化学
10
パルプ・紙
金属製品
窯業・土石
30
その他製造業
運輸・通信
精密機械
20
パルプ・紙
電気
％
化学
一次金属
10
輸送機械
運輸・通信
一般機械
鉱業
一次金属
電力・ガス・水道
サービス
繊維
）
）
％
サービス
建設
その他製造業
非
正
規
雇
用
者
比
率
（
非
正
規
雇 30
用
者
比
率 20
電力・ガス・水道
建設
金属製品
窯業・土石
輸送機械
一般機械
鉱業
0
0
20
30
40
50
60
70
80
90
20
100
30
40
50
60
70
80
労働分配率（％）
労働分配率（％）
（注）労働分配率＝(雇用者報酬+家計営業余剰)/(資本コスト×資本ストック+雇用者報酬+
家計営業余剰)×100
（資料）内閣府『国民経済計算年報』
89
90
100
〔付録 3〕産業別・雇用形態別雇用者数、労働時間データの作成方法
1．産業別就業者数・雇用者数
就業者数および雇用者数の合計は、総務省『労働力調査』をベースとしている。産業は
付表 3-1 のとおり 28 産業に分類した。産業ごとの就業者数と雇用者数の推計に際しては、
内閣府『国民経済計算年報』と総務省『産業連関表』のデータを利用した。
（産業分割の方法）
• 各年データを発表している『国民経済計算年報』の就業者数・雇用者数の産業別構成比
を用いて産業分割した。93SNA ベースにおいて数値が発表されていない 1989 年以前
については、68SNA ベースの数値の伸び率を用いて延長した。
• 『国民経済計算年報』の産業分類よりも細かく分割する必要のある場合（電力・ガス・
熱供給/水道・廃棄物処理、運輸/通信・放送、鉄鋼/非鉄金属、教育/医療/サービス）は、
『産業連関表』の構成比を用いて按分した。
『産業連関表』には 1985、90、95 年のデ
ータしかないため、その間の産業別構成比は線形で補完し、96 年以降は 85∼95 年のト
レンドを延長して推計した。
• 『国民経済計算経済年報』と『産業連関表』で定義の異なる繊維、紙・パルプ、その他
製造業については、
『産業連関表』の分類に基づき部門分割・統合を行った。
2．雇用形態別産業別雇用者数
産業別雇用者を総務省『就業構造基本調査』の①有給の役員、②正規労働者、③その他
の労働者の構成比を用いて雇用形態別に分割した。
（雇用形態別分割の方法）
• 総務省『就業構造基本調査』の産業別・雇用形態別構成比を上記で推計した産業別雇用
者数に乗じて、産業別・雇用形態別雇用者数を算出した。
• 『就業構造基本調査』は５年おきの調査であるため、1982、87、92、97、2002 年以外
の間の年の構成比は線形で補完した。
• 「化学」
「石油石炭」は、1997 年以前はまとめて一つの産業分類で発表されていたため、
2002 年調査の両者の比率を用いて分割している。
3．産業別労働時間
産業別労働時間は、内閣府『国民経済計算年報』をベースとした。産業分類は、付表 3-1
にある 23 産業である。
90
（
『農林水産業』
『公務』以外の産業）
• 1990∼2002 年は、
『国民経済計算年報』の数値を用いた。
• 1989 年以前は、厚生労働省『毎月勤労統計調査』
（30 人以上事業所）の産業別データ
の伸び率から推計した。
（
『農林水産業』
『公務』以外の産業）
• 1990∼2002 年は、
『国民経済計算年報』の数値を用いた。
• 1989 年以前は、『労働力調査』のデータの伸び率から推計した。
4．雇用形態別産業別労働時間
厚生労働省『毎月勤労統計』の一般労働者とパートタイム労働者の産業別労働時間デー
タを用いて雇用形態別・産業別労働時間を推計した。
（
『農林水産業』
『公務』以外の産業）
• 1995 年以降は、
『毎月勤労統計』（5 人以上事業所）の一般労働者とパートタイム労働
者の総労働投入量（＝労働者数×労働時間）の比率を求め、先に求めた産業別総労働投
入量（労働時間×労働者数）に乗じて、正規雇用者・非正規雇用者別総労働投入量を求
めた。こうして求めた雇用形態別総労働投入量を雇用形態別労働者数で割って、労働時
間を算出した。
• 1990 年の総労働投入量の雇用形態別比率は、1995∼2002 年の年平均変化率を用いて
95 年から逆算した。1985 年の比率は、95 年の比率と同様とした。
（
『農林水産業』
『公務』
）
• 製造業平均の正規雇用者と非正規雇用者の労働時間格差をあてはめて計算した。
91
付表 3-1
就業者数・雇用者数と労働時間データの産業分類
就業者数・雇用者数
農林水産業
鉱業
食料品
繊維製品
パルプ・紙・木製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機器
輸送機器
精密機械
その他の製造工業製品
建設
電力・ガス・熱供給
水道・廃棄物処理
商業
金融・保険
不動産
運輸
通信・放送
公務
教育・研究
医療・保健・社会保障・介護
サービス
労働時間
農林水産業
鉱業
食料品
繊維製品
パルプ・紙・木製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
一次金属
金属製品
一般機械
電気機器
輸送機器
精密機械
その他の製造工業製品
建設
電気・ガス・水道業
商業
金融・保険
不動産
運輸・通信業
公務
サービス
92
付表 3-2
総務省「産業連関表」
農林水産業
鉱業
食料品
繊維製品
パルプ・紙・木製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機器
輸送機器
精密機械
その他の製造工業製品
各統計の産業分類
総務省「労働力調査」 内閣府「国民経済計算年報」
農業
農林水産業
林業
漁業
鉱業
鉱業
食料品、飲料・たばこ・飼料 食料品
製造業
繊維工業
繊維
衣服・身回品
その他の製造業(1)
パルプ・紙
製材・木製品
家具
化学工業、石油製品・石炭 化学
石油・石炭製品
製品製造業
窯業・土石製品
鉄鋼業、非鉄金属製造業 一次金属
金属製品製造業
金属製品
一般機械・精密機械・武器 一般機械
製造業(1)
電気機械器具製造業
電気機械
輸送用機械器具製造業
一般機械・精密機械・武器
製造業(2)
その他の化学諸工業
その他の製造業(2)
一般機械・精密機械・武器
製造業(3)
輸送用機械
精密機械
印刷・出版
皮革・皮革製品
ゴム製品
その他の製造業
建設
電力・ガス・熱供給
建設
建設
電気・ガス・熱供給・水道業 電気・ガス・水道業
(1)
水道・廃棄物処理
電気・ガス・熱供給・水道業(
専門サービス業(1)
卸売業、小売業
卸売・小売
金融・保険業
金融・保険
不動産
不動産
運輸・通信業
運輸・通信業
商業
金融・保険
不動産
運輸
通信・放送
公務
教育・研究
公務
専門サービス業(2)
サービス
医療・保健・社会保障・介護 その他のサービス業(1)
専門サービス業(3)
飲食店
サービス
対個人サービス業
娯楽業
対事業所サービス業
専門サービス業(4)
その他のサービス業(2)
総務省「就業構造基本調査」
農業
林業
漁業
鉱業
食料品製造業
飲料・たばこ・飼料製造業
繊維工業（衣服，その他の繊維製品を除く）
衣服・その他の繊維製品製造業
木材・木製品製造業（家具を除く）
家具・装備品製造業
パルプ・紙・紙加工品製造業
化学工業
石油製品・石炭製品製造業
窯業・土石製品製造業
鉄鋼業
非鉄金属製造業
金属製品製造業
一般機械器具製造業
電気機械器具製造業
情報通信機械器具製造業
電子部品・デバイス製造業
輸送用機械器具製造業
精密機械器具製造業
印刷・同関連業
プラスチック製品製造業
ゴム製品製造業
なめし革・同製品・毛皮製造業
その他の製造業
建設業
電気業
ガス業
熱供給業
水道業
廃棄物処理業
卸売・小売業
金融・保険業
不動産業
運輸業
通信業
放送業
郵便局
公務（他に分類されないもの）
教育，学習支援業
学術・開発研究機関
医療，福祉
情報サービス業
インターネット附随サービス業
映像・音声・文字情報制作業
飲食店，宿泊業
協同組合（他に分類されないもの）
専門サービス業（他に分類されないもの）
洗濯・理容・美容・浴場業
その他の生活関連サービス業
娯楽業
自動車整備業
機械等修理業
物品賃貸業
広告業
その他の事業サービス業
政治・経済・文化団体
宗教
その他のサービス業
外国公務
分類不能の産業
93
第4章
まとめと課題
本報告書では、少子高齢化を背景として生産年齢人口が減少する中での労働投入の変化
を、経済環境や政策の変化を織り込んで展望した。労働供給は、①保育所整備が進まず、
経済のサービス化の進展が緩やかな放置ケースと、②保育所が拡充され、サービス化が現
在の 70％から 80％まで進展する改革ケースの 2 種類の予測をした。改革ケースでサービス
化が進展するのは、少子高齢化時代の消費行動や産業の国際競争力を反映した産業構造へ
転換することを想定している。なお、公的年金の支給開始年齢引き上げの効果は、どちら
のケースにも織り込まれている。
予測結果は、労働力率は 2003 年の 60.8％が、2025 年には放置ケースでは 57.8％に、改
革ケースでは 59.3％まで低下する。どちらのケースにおいても、年齢階級別にみた労働力
率はそれぞれの年齢層で現在よりも上昇している。それにもかかわらず、年齢計でみた労
働力率が現在よりも低水準となるのは、人口が減少するうえ、人口構成が労働力率の低い
高年齢層にシフトするためである。
放置ケースにおいて、年齢階級別にみた労働力率が上昇するのは、公的年金の支給開始
年齢が引き上げられることにより高齢層の労働力率が上昇することのほか、既婚女性より
も労働力率の高い未婚女性の比率が高まるためである。これに加えて、改革ケースでは、
育児支援策を実施して潜在的待機児童が解消するまで保育所を整備し、サービス化や雇用
形態の多様化が進展することから労働市場へ参加する者が増加する。
男女別に改革ケースの結果をみると、男子の労働力率は 2003 年の 74.1％から 2025 年の
71.3％へやや低下するが、女子は 2003 年の 48.3％であったのが 2025 年には 48.4％とほぼ
同水準を維持することになる。
以上の結果、2025 年の労働力人口は、公的年金の支給開始年齢を引き上げても 6181 万
人と 2003 年より 485 万人減少する（放置ケース）が、保育所整備やサービス化が進展する
と 6341 万人と 325 万人の減少にとどまる（改革ケース）。この水準は、働き方が今後も現
在と変わらないと仮定した場合の労働力人口1よりも 435 万人多く、1990 年の労働力人口
の水準にほぼ等しい。
こうした年金支給開始年齢引き上げ、育児支援策、サービス化を背景として新たに労働
市場へ参入するのは高齢者や既婚女性が中心で、その多くは短時間就労へ向かうと考えら
れる。その結果、労働時間が週 35 時間未満の短時間労働者比率は、2003 年の 25.9％から
2025 年の 31.7％まで上昇する見込みだ（改革ケース）
。男女別にみると、2025 年に男子は
2003 年より 1.2％ポイント上昇して 17.2％にとどまるのに対し、
女子は 2003 年より 10.5％
ポイント高い 51.3％と上昇が著しい（改革ケース）
。
短時間労働者比率の増加は、年金制度や育児支援策等による労働力増加の効果を割り引
1
第 1 章 1.2 節の労働力不足の試算をした際の労働力人口の水準（2025 年に 5906 万人）。
95
く要因となる。しかし、雇用形態の多様化を背景とする短時間就労は、女性や高齢者の積
極的な労働市場への参加の条件であると同時に、産業構造のサービス化の流れに沿うもの
である。また、逆に短時間就労という形が認められなければ、改革ケースで予測した労働
力率の水準は達成できないのである。
このように、雇用形態の多様化は労働供給行動に大きく影響するが、マクロ経済の視点
からも３つの点で重要である。第１に、雇用形態の多様化は、労働供給というチャネルを
通じて経済成長に影響する。第２は失業への影響である。従来大企業を中心に企業内部で
産業転換を図りつつ正規従業員の雇用を保障してきた機能は、バブル崩壊後、長期にわた
って経済が停滞する中で破綻し、失業率は 5％を上回った。いまや産業構造の転換は、企業
外部の労働市場を通じて行わなければならなくなっている。それに伴い、雇用システムも、
正規従業員を中心とする固定的な雇用保障から、多様な働き方を可能とすることで幅広い
雇用機会を提供する方向へ変貌する必要がある。第 3 に、国際競争の激化に伴う需要の不
確実性の増大や、新技術に対応した人材需要に迅速に対応し、生産性を向上させるため、
雇用形態の多様化は重要である。
第 3 章でみたように、雇用形態の多様化には、労働需要側と供給側の双方のニーズがあ
る。企業は、雇用の多様化を通じて経営を効率化し、利潤率を高めることができる。一方、
労働者も就業機会が多様化し、生活時間に余裕が出てくる。近年は、企業側がパートタイ
ム労働者や派遣労働者を雇用する理由として人件費の削減のウエイトが高まっているが、
経済が停滞している時期には、労働者側には雇用形態の選択の余地は小さい。その際、非
正規雇用者の割安なコスト面だけが優先されると、雇用の不安定化、賃金の低下等問題が
生じる可能性もあろう。
労働者と企業の双方が、雇用形態の多様化のメリットを享受するためには、いくつか検
討すべき課題がある。第 1 は、正規雇用者と非正規雇用者との間の賃金や処遇の格差であ
る。正規雇用者と非正規雇用者の賃金体系は異なり、勤続年数とともに両者の格差は拡大
している。労働者が、どの雇用形態を選んでも賃金や処遇面で不利にならない仕組みの確
立が重要である。特に、非正規雇用の形で働く者が今後増加する中では、透明性や客観性
が求められるであろう。
第 2 に社会保障負担のあり方である。企業が労働者を雇用する際、正規従業員として雇
用するか非正規という形態で雇用するかで、社会保険料に大きな違いがある。雇用形態の
多様化や労働移動の活発化、個人のライフスタイルの多様化に伴い、社会保障制度の中立
性の確立も重要な課題である。ただし、第 3 章でみたように非正規雇用者比率は産業別に
異なっており、特にその比率の高い農林水産業、卸売・小売業、サービス業、食料品製造
業、繊維製造業等への影響は大きい。現在議論されているパートタイム労働者への社会保
険適用拡大は、導入にあたって個別産業や企業への影響を考慮する必要があろう。
最後に、人材育成面の問題である。従来は、企業が正規雇用者に対し人材育成の役割を
担ってきた。非正規雇用者が増大する中で、雇用形態に関わりなく能力開発の機会を提供
96
するシステムの構築が重要だ。人材育成システムは、個々の労働者間の格差に関して問題
となるだけでなく、経済全体の人的資源蓄積に直接結びつく問題で、長期的には経済成長
へ影響する。
雇用をめぐる施策に関して、現在も多くの議論がある。2004 年 3 月には改正労働者派遣
法が施行され、製造業務への派遣の解禁や派遣期間の大幅な緩和がなされた。そのほか 65
歳までの雇用延長やパート労働者への社会保険適用拡大、介護保険料徴収対象の拡大等が
検討されている。こうした施策は、労働供給行動供給および企業の雇用行動に影響を及ぼ
すため、その効果について逐次定量的な分析をする必要がある。
97
参考文献
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八代尚宏・日本経済研究センター[1995] 『2020 年の日本経済』日本経済新聞社
八代尚宏・小塩隆士・井伊雅子・松谷萬太郎・寺﨑泰弘・山岸祐一・宮本正幸・五十嵐義
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労働省[2000]『雇用レポート 2000』労務行政研究所
ワークシェアリング研究会編[2001]『ワークシェアリング』社会経済生産本部
脇坂明[2002]『日本型ワークシェアリング』PHP 研究所
OECD[2003]”Employment Outlook: towards more and better jobs 2003”
99
資料集
目次
性別年齢階級別人口推計
労働力モデルのバックデータ
年度ベースの予測値（労働力人口、就業者、短時間労働者比率）
産業別就業者数
産業別雇用者数（役員を除く）
産業別雇用者（役員を除く）の構成
産業別雇用者数（役員を除く）の年平均伸び率
産業別労働時間（雇用者）
産業別労働時間（正規雇用者）
産業別労働時間（非正規雇用者）
雇用形態別・産業別労働者数（『毎月勤労統計調査』）
雇用形態別・産業別労働者構成比（『毎月勤労統計調査』）
雇用形態別・産業別総労働時間（『毎月勤労統計調査』）
101
性別年齢階級別人口推計
推計
推計
推計
（万人、％）
暦年
項目
総
０
15
人
～
14
～
64
65歳～
15 歳 以 上 人
男
15 ～ 19
20 ～ 24
25 ～ 29
30 ～ 34
35 ～ 39
40 ～ 44
45 ～ 49
50 ～ 54
55 ～ 59
60 ～ 64
65 ～ 69
70歳～
（再）65歳～
女
15 ～ 19
20 ～ 24
25 ～ 29
30 ～ 34
35 ～ 39
40 ～ 44
45 ～ 49
50 ～ 54
55 ～ 59
60 ～ 64
65 ～ 69
70歳～
（再）65歳～
口
歳
歳
口
性
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
性
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
歳
1975
1985
1995
2002
2005
2015
2025
11,194
2,723
7,584
887
8,471
4,114
404
457
543
463
422
413
366
262
207
194
157
227
384
4,357
391
451
537
462
421
410
371
317
260
235
188
315
503
12,105
2,603
8,251
1,247
9,498
4,613
460
417
395
456
540
455
409
393
341
238
178
332
510
4,885
438
404
388
450
534
458
415
401
359
303
241
496
737
12,557
2,001
8,716
1,826
10,542
5,124
439
504
445
411
395
453
533
442
391
361
300
451
750
5,419
417
485
434
401
388
448
529
450
405
386
340
736
1,076
12,744
1,810
8,571
2,363
10,934
5,298
369
410
479
479
416
392
409
529
426
393
349
646
996
5,636
351
391
465
470
410
388
406
532
439
417
388
979
1,367
12,787
1,769
8,470
2,548
11,018
5,326
337
387
435
498
443
407
388
438
505
411
351
727
1,077
5,692
321
371
416
488
437
403
387
442
517
438
388
1,083
1,471
12,643
1,616
7,737
3,290
11,027
5,284
304
315
346
393
436
491
433
393
367
405
454
949
1,402
5,743
289
302
330
379
424
489
435
398
379
430
497
1,391
1,888
12,129
1,405
7,237
3,488
10,725
5,090
278
303
314
324
348
389
426
475
410
365
331
1,127
1,458
5,634
264
289
301
312
338
381
422
483
427
389
366
1,664
2,029
1985/1975
0.8
-0.4
0.8
3.5
1.2
1.2
1.3
-0.9
-3.1
-0.2
2.5
1.0
1.1
4.1
5.1
2.1
1.3
3.9
2.9
1.1
1.1
-1.1
-3.2
-0.3
2.4
1.1
1.1
2.4
3.3
2.6
2.5
4.6
3.9
（注）推計値は国立社会保障・人口問題研究所の中位推計値の伸び率で延長した。
（出所）総務庁『人口推計資料』、国立社会保障・人口問題研究所『日本の将来推計人口－2002年１月推計－』
102
年 平 均 伸 び 率
1995/1985 2005/1995 2015/2005 2025/2015
0.4
0.2
-0.1
-0.4
-2.6
-1.2
-0.9
-1.4
0.6
-0.3
-0.9
-0.7
3.9
3.4
2.6
0.6
1.0
0.4
0.0
-0.3
1.1
0.4
-0.1
-0.4
-0.5
-2.6
-1.0
-0.9
1.9
-2.6
-2.0
-0.4
1.2
-0.2
-2.3
-0.9
-1.0
1.9
-2.3
-1.9
-3.1
1.2
-0.2
-2.2
-0.1
-1.1
1.9
-2.3
2.7
-3.1
1.1
-0.2
1.2
-0.1
-1.1
1.9
1.4
2.6
-3.1
1.1
4.3
1.3
-0.1
-1.0
5.3
1.6
2.6
-3.1
3.1
4.9
2.7
1.7
3.9
3.7
2.7
0.4
1.0
0.5
0.1
-0.2
-0.5
-2.6
-1.0
-0.9
1.9
-2.7
-2.0
-0.4
1.1
-0.4
-2.3
-0.9
-1.1
2.0
-2.5
-1.9
-3.2
1.2
-0.3
-2.2
-0.2
-1.0
1.9
-2.5
2.5
-3.1
1.2
-0.3
1.2
-0.2
-1.0
1.9
1.2
2.5
-3.1
1.2
2.5
1.3
-0.2
-1.0
3.5
1.3
2.5
-3.0
4.0
3.9
2.5
1.8
3.9
3.2
2.5
0.7
構
1975
100.0
24.3
67.7
7.9
75.7
36.7
3.6
4.1
4.8
4.1
3.8
3.7
3.3
2.3
1.9
1.7
1.4
2.0
3.4
38.9
3.5
4.0
4.8
4.1
3.8
3.7
3.3
2.8
2.3
2.1
1.7
2.8
4.5
1985
100.0
21.5
68.2
10.3
78.5
38.1
3.8
3.4
3.3
3.8
4.5
3.8
3.4
3.2
2.8
2.0
1.5
2.7
4.2
40.4
3.6
3.3
3.2
3.7
4.4
3.8
3.4
3.3
3.0
2.5
2.0
4.1
6.1
成
1995
100.0
15.9
69.4
14.5
84.0
40.8
3.5
4.0
3.5
3.3
3.1
3.6
4.2
3.5
3.1
2.9
2.4
3.6
6.0
43.2
3.3
3.9
3.5
3.2
3.1
3.6
4.2
3.6
3.2
3.1
2.7
5.9
8.6
比
2005
100.0
13.8
66.2
19.9
86.2
41.7
2.6
3.0
3.4
3.9
3.5
3.2
3.0
3.4
3.9
3.2
2.7
5.7
8.4
44.5
2.5
2.9
3.3
3.8
3.4
3.2
3.0
3.5
4.0
3.4
3.0
8.5
11.5
2015
100.0
12.8
61.2
26.0
87.2
41.8
2.4
2.5
2.7
3.1
3.4
3.9
3.4
3.1
2.9
3.2
3.6
7.5
11.1
45.4
2.3
2.4
2.6
3.0
3.4
3.9
3.4
3.1
3.0
3.4
3.9
11.0
14.9
2025
100.0
11.6
59.7
28.8
88.4
42.0
2.3
2.5
2.6
2.7
2.9
3.2
3.5
3.9
3.4
3.0
2.7
9.3
12.0
46.5
2.2
2.4
2.5
2.6
2.8
3.1
3.5
4.0
3.5
3.2
3.0
13.7
16.7
労働力モデルのバックデータ
15歳以上人口
内容
男女計
男子
合計
単位
万人
変数名
P15OV
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
8,443
8,540
8,631
8,726
8,824
8,932
9,017
9,116
9,232
9,347
9,465
9,587
9,720
9,849
9,974
10,089
10,199
10,283
10,370
10,444
10,510
10,571
10,661
10,728
10,783
10,836
10,886
10,927
10,962
万人
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 65-69歳 70歳以上
万人
P15OVM P1519M
4,099
4,147
4,193
4,239
4,288
4,341
4,384
4,430
4,486
4,544
4,602
4,662
4,726
4,790
4,854
4,911
4,965
5,002
5,044
5,078
5,108
5,136
5,180
5,209
5,232
5,253
5,273
5,294
5,308
405
403
405
409
411
420
419
426
439
450
456
478
495
505
512
514
509
496
479
459
442
425
413
402
394
386
379
371
361
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
P2024M
P2529M
P3034M
P3539M
P4044M
P4549M
P5054M
P5559M
P6064M
459
438
420
409
405
401
400
399
403
407
418
418
422
435
448
456
478
487
499
509
512
507
492
477
459
443
427
412
404
536
568
555
522
485
457
435
417
404
399
395
393
394
397
401
412
414
414
426
437
446
468
480
491
501
506
504
482
466
463
442
452
480
503
534
564
555
523
487
457
434
419
406
401
394
392
393
396
398
406
405
414
426
437
443
464
478
487
420
426
438
446
465
461
439
450
479
503
535
566
554
522
487
458
436
418
405
399
393
389
393
396
398
407
405
412
424
411
418
421
422
416
417
422
433
442
461
458
437
446
475
500
531
562
551
519
484
455
433
417
404
398
392
388
391
394
363
374
383
393
398
405
411
413
414
409
410
416
426
435
455
451
431
441
470
494
524
554
546
515
480
451
429
412
399
260
281
303
324
343
354
365
373
381
386
392
400
402
403
399
400
407
418
427
445
441
420
433
461
485
516
546
534
504
206
208
212
220
234
250
271
291
311
328
340
349
357
366
371
378
385
389
390
386
387
392
407
415
433
429
409
420
447
194
195
195
194
192
194
196
200
207
221
236
255
276
294
311
321
330
340
348
352
358
365
372
373
370
372
378
392
399
103
万人
万人
P6569M P70OVM
155
164
165
168
171
178
181
176
176
174
178
180
184
191
204
218
236
255
273
287
297
305
315
323
327
333
341
349
351
225
229
241
253
264
271
281
296
307
318
328
337
351
360
366
377
387
399
411
428
448
472
497
524
550
576
605
641
670
15歳以上人口
内容
女子
合計
15-19歳 20-24歳 25-29歳 30-34歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳 55-59歳 60-64歳 65-69歳 70歳以上
単位
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
変数名
P15OVF
P1519F
P2024F
P2529F
P3034F
P4044F
P4549F
P5054F
P5559F
P6064F
P6569F
P70OVF
4,344
4,392
4,438
4,487
4,536
4,591
4,634
4,687
4,746
4,804
4,863
4,925
4,995
5,059
5,120
5,178
5,233
5,281
5,326
5,366
5,402
5,435
5,481
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万人
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 65-69歳 70歳以上
万人
万人
万人
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万人
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M
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変数名
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2001
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万人
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万人
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34
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F
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万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
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単位
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
変数名
WTOTF
W1519F
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W5054F
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202
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309
332
327
310
294
277
261
252
240
236
227
226
233
233
230
235
236
238
248
242
248
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261
262
264
270
280
294
309
307
295
298
315
336
360
385
378
355
328
307
291
286
272
265
261
261
261
263
224
228
236
247
251
258
264
270
274
272
277
281
289
300
320
322
308
314
332
344
365
388
385
362
334
315
302
286
279
181
188
195
202
209
213
216
221
231
234
240
246
249
257
258
264
272
284
287
301
296
282
292
309
322
343
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352
335
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131
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178
178
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190
197
208
219
222
226
222
225
231
242
247
257
253
240
244
261
88
88
91
93
93
96
97
102
108
110
114
118
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126
131
136
143
146
147
146
149
149
154
155
152
150
152
156
159
46
50
52
56
57
58
61
62
62
62
63
64
68
71
75
80
86
91
90
90
91
92
96
95
95
94
92
92
91
29
29
31
33
35
37
38
42
46
48
49
50
54
57
59
62
66
68
68
73
75
77
80
85
87
88
88
86
89
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
110
外生
内容
厚生年金一人
当たり受給額新
規裁定分
保育所入所
児童割合
総実労働
時間
実質GDPに占
める第３次産業
シェア
30人以上事業
所
1995年価格
四年制大学
進学率
合計特殊
出生率
女子
中位推計
単位
年額、円
％
時間／月
1995年価格,%
％
変数名
RSHINKIF
HOIKUPH
HOURJ
SERVICE2
UERF
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
532,098
667,638
752,208
834,472
903,429
979,744
1,062,778
1,136,134
1,187,061
1,224,227
1,269,600
1,364,108
1,413,776
1,442,891
1,476,979
1,490,384
1,480,227
1,501,463
1,525,056
1,571,066
1,648,157
1,667,073
1,663,810
1,692,032
1,724,361
1,777,844
1,820,273
1,863,620
13.7
14.7
15.8
16.9
18.1
19.1
19.7
20.1
20.3
20.3
20.4
20.5
20.6
20.9
21.2
21.7
22.1
22.5
22.8
22.9
23.2
23.7
24.3
25.0
25.8
26.7
27.5
28.4
29.3
172.0
174.6
174.7
175.3
176.1
175.7
175.0
174.6
174.8
176.3
175.7
175.3
175.9
175.9
174.0
171.0
168.0
164.3
159.4
158.7
159.1
159.8
158.3
156.5
153.5
154.9
154.1
153.2
153.8
61.0
60.9
61.9
62.1
62.2
63.4
63.4
63.7
64.7
64.6
64.3
65.2
64.7
64.1
63.8
63.4
63.9
65.1
66.3
67.4
68.0
68.0
68.2
69.6
69.9
68.5
69.9
70.5
71.2
TFRM
12.7
13.0
12.6
12.5
12.2
12.3
12.2
12.2
12.2
12.7
13.7
12.5
13.6
14.4
14.7
15.2
16.1
17.3
19.0
21.0
22.9
24.6
26.0
27.5
29.4
31.5
32.7
33.8
34.4
1.9
1.9
1.8
1.8
1.8
1.8
1.7
1.8
1.8
1.8
1.8
1.7
1.7
1.7
1.6
1.5
1.5
1.5
1.5
1.5
1.4
1.4
1.4
1.4
1.3
1.4
1.3
1.3
1.3
111
農林就業者数
内容
男女計
男子
合計
単位
万人
変数名
JATOT
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
613
602
589
591
568
531
510
504
484
471
464
452
446
434
418
411
392
376
350
345
340
330
324
317
307
297
286
268
266
万人
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 65-69歳 70歳以上
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
JATOTM JA1519M JA2024M JA2529M JA3034M JA3539M JA4044M JA4549M JA5054M JA5559M JA6064M JA6569M
293
293
289
289
275
260
252
247
241
234
233
226
224
219
210
207
199
195
183
181
178
174
171
166
164
160
155
148
147
4
4
3
4
3
3
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
12
11
10
9
8
8
7
6
6
5
5
4
4
4
4
3
3
3
2
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
15
18
18
17
15
13
12
10
10
9
8
6
6
6
5
5
4
4
4
4
4
4
4
3
4
4
4
5
5
15
13
14
15
14
15
17
15
14
13
12
11
9
9
8
8
7
7
5
5
5
5
5
4
4
4
5
4
5
22
20
20
19
16
13
11
11
12
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16
15
15
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11
9
9
7
7
7
7
6
6
5
5
5
5
34
31
28
28
23
20
17
17
14
13
12
11
12
12
12
13
14
15
13
13
12
10
9
8
8
7
8
7
7
38
39
38
36
34
31
28
26
23
21
19
16
16
14
13
12
10
10
11
11
12
13
13
13
13
12
10
9
9
112
35
36
39
40
40
38
36
36
32
31
29
26
24
22
20
18
15
15
13
13
11
10
9
11
11
13
14
13
13
33
33
32
33
35
33
35
37
38
38
37
36
35
34
32
28
25
23
20
18
17
16
15
13
13
12
11
12
12
34
35
34
34
32
32
32
31
32
32
35
37
40
41
40
41
39
37
34
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31
28
27
25
23
21
19
17
18
26
28
27
28
28
27
28
28
28
27
28
29
30
29
29
31
35
36
36
37
36
34
34
33
32
29
28
26
25
万人
JA70OV
M
25
25
26
26
27
27
27
28
30
30
31
32
32
32
33
34
35
35
35
38
39
42
44
45
47
48
47
46
45
農林就業者数
内容
女子
合計
単位
変数名
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
万人
15-19歳 20-24歳 25-29歳 30-34歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳 55-59歳 60-64歳 65-69歳 70歳以上
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
JATOTF JA1519F JA2024F JA2529F JA3034F JA4044F JA4549F JA5054F JA5559F JA6064F JA6569F JA70OVF
320
309
300
302
293
271
258
257
243
237
231
226
222
215
208
204
193
181
167
164
162
157
153
151
143
137
131
120
119
2
2
1
1
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1
1
1
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1
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1
1
17
17
17
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10
9
8
7
7
5
5
4
3
3
3
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
22
19
18
19
19
17
18
17
14
14
14
12
10
10
9
8
7
6
5
5
5
4
4
3
3
3
3
2
2
43
39
38
37
33
27
25
23
20
19
17
15
15
14
14
15
15
14
12
13
12
11
10
9
9
8
7
6
6
50
49
46
46
43
40
36
33
30
28
25
23
20
18
18
17
14
13
13
12
12
14
14
13
13
11
10
9
9
48
47
47
48
47
44
43
41
39
37
34
32
31
29
27
23
21
18
16
15
15
13
12
12
12
13
14
13
12
38
38
38
40
43
42
41
43
42
41
41
41
40
38
36
35
31
29
25
22
21
20
19
17
16
15
13
13
13
113
30
30
30
31
30
30
30
32
33
33
35
36
38
40
39
39
38
36
32
30
30
28
27
26
23
20
20
18
17
17
19
20
20
21
20
21
23
22
21
22
23
25
25
26
28
28
29
27
30
30
29
29
28
27
25
24
22
21
12
11
12
12
13
14
14
17
17
18
18
19
20
21
21
22
24
23
23
27
27
28
30
32
32
33
33
30
31
非農林自営業者数
内容
男女計
男子
合計
単位
万人
変数名
JCTOT
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
990
987
1,017
1,048
1,065
1,061
1,061
1,065
1,071
1,061
1,058
1,054
1,063
1,070
1,064
1,031
1,003
973
932
905
888
867
875
862
859
827
795
770
753
万人
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 65-69歳 70歳以上
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
JCTOTM JC1519M JC2024M JC2529M JC3034M JC3539M JC4044M JC4549M JC5054M JC5559M JC6064M JC6569M
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514
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537
541
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527
523
525
524
532
535
534
522
512
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484
477
470
466
476
467
471
460
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5
4
5
6
6
6
5
4
5
4
5
4
5
5
5
5
4
4
3
3
3
3
4
3
3
3
2
2
2
28
31
31
29
26
23
24
20
21
21
20
19
18
19
19
19
17
17
18
15
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13
14
14
14
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10
10
9
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24
24
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21
20
21
23
23
22
24
22
22
19
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62
60
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30
30
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33
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64
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46
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70
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64
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64
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69
74
71
65
36
36
37
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40
42
42
44
47
47
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56
59
59
59
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35
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26
26
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29
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26
26
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32
32
34
35
36
36
40
41
42
43
42
44
42
万人
JC70OV
M
20
19
20
21
22
21
25
25
28
27
27
29
30
32
31
31
32
32
33
34
34
34
37
38
40
40
40
39
42
非農林自営業者数
内容
女子
合計
単位
変数名
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
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1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
万人
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 65-69歳 70歳以上
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
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473
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530
531
535
530
509
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476
448
428
418
401
399
395
388
367
347
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318
2
2
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2
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1
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16
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13
13
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9
9
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23
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19
19
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16
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15
16
15
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14
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68
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30
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16
17
18
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20
20
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27
27
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27
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29
29
29
28
28
11
12
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15
15
17
20
20
20
21
22
25
25
25
26
27
28
27
29
29
29
30
32
32
31
30
31
非農林雇用者数
内容
男女計
男子
男子合計 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 65-69歳 70歳以上
単位
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
変数名
ETOT
ETOTM
E1519M
E2024M
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E3034M
E3539M
E4044M
E4549M
E5054M
E5559M
E6064M
E6569M
E70OVM
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2,487
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2,660
2,701
2,728
2,745
2,776
2,795
2,848
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3,125
3,173
3,181
3,195
3,218
3,245
3,225
3,196
3,197
3,180
3,147
3,137
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65
61
60
61
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65
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69
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72
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74
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85
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67
66
66
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57
56
54
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243
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240
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429
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385
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336
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301
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297
297
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115
115
117
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200
206
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48
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25
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28
28
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28
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49
50
51
50
53
53
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
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1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
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5,322
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116
非農林雇用者数
内容
女子
合計
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 65-69歳 70歳以上
単位
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
万人
変数名
ETOTF
E1519F
E2024F
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E3034F
E3539F
E4044F
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E5054F
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E6569F
E70OVF
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319
328
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1975
1976
1977
1978
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1995
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1998
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2000
2001
2002
2003
117
労働力率
内容
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男子
変数名
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1976
1977
1978
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1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
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合計
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78.0
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77.6
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18.1
19.1
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17.3
18.0
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17.0
18.3
19.1
19.4
19.0
18.3
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71.0
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M
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26.2
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25.3
24.3
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21.8
21.2
労働力率
内容
女子
変数名
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
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1987
1988
1989
1990
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1992
1993
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1995
1996
1997
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1999
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2001
2002
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合計
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19.1
19.8
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58.7
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58.1
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40.7
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40.1
39.7
39.5
39.5
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39.4
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25.5
25.8
26.1
25.8
26.1
26.6
27.4
27.0
26.8
26.3
26.5
26.5
26.7
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28.0
27.5
27.2
27.0
27.2
26.5
26.2
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24.0
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9.0
9.2
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9.6
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10.3
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10.6
10.7
10.1
10.4
10.3
10.1
10.2
10.4
10.1
9.8
9.4
9.0
8.8
非農林雇用労働力率
内容
男女計
男子
変数名
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
EPTOT
42.9
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43.2
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非農林雇用労働力率
内容
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変数名
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1992
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1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
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15-19歳
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33.3
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33.3
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30.5
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26.9
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28.8
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30.4
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36.0
35.9
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37.0
36.5
36.1
36.5
36.8
36.8
36.8
123
完全失業率
内容
男女計
男子
合計
変数名
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
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 65-69歳 70歳以上
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2.1
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4.7
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2.1
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2.2
2.0
2.3
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2.7
2.6
2.7
2.8
2.5
2.2
2.0
2.0
2.1
2.4
2.8
3.1
3.4
3.4
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4.8
4.9
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5.5
5.5
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5.4
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10.3
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15.2
13.3
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2.4
2.4
2.6
2.4
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2.0
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1.9
2.2
2.5
2.7
2.7
2.6
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UW70OV
M
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3.0
3.0
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0.9
0.9
0.8
0.8
0.8
1.4
1.4
1.4
0.7
1.4
完全失業率
内容
女子
合計
変数名
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1976
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1982
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1987
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1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
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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 65-69歳 70歳以上
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1.7
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2.8
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3.2
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4.5
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2.7
2.7
4.2
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5.1
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5.8
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6.3
6.8
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9.1
7.6
9.1
9.5
9.8
11.1
10.2
10.5
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6.1
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8.3
8.2
2.7
2.8
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3.3
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4.8
4.8
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4.4
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3.7
4.0
3.5
4.5
5.4
5.2
5.5
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6.7
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2.0
2.0
2.4
2.6
2.5
2.4
2.6
2.6
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2.5
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1.8
1.9
1.9
1.9
2.4
2.7
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2.3
2.4
2.2
2.0
2.1
2.2
1.9
2.4
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3.0
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4.1
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1.5
1.5
1.5
1.5
1.7
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1.9
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2.2
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2.1
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4.0
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1.5
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1.8
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2.1
2.0
2.0
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1.1
1.0
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1.6
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1.9
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2.1
2.0
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125
1.6
1.5
1.5
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1.9
1.8
2.3
2.2
2.2
2.2
2.1
2.1
2.0
1.4
1.8
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1.3
1.8
1.7
2.1
2.0
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3.2
3.3
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.0
1.0
1.0
1.8
1.8
1.7
1.7
2.4
1.6
1.5
1.4
1.4
1.4
2.0
2.0
2.6
2.6
2.5
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4.2
1.6
1.6
1.6
1.1
1.1
1.1
1.1
1.0
1.0
1.0
1.1
1.1
1.1
2.2
UW70OV
F
-
内容
～19歳人口
初婚年齢 ／15～54歳
既婚女性数
女子
未婚率
女子
15-19歳 20-24歳 25-29歳 30-34歳 35-39歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳 55-64歳 65歳以上
単位
歳
人
変数名
MARAGEF
CHILD3
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
24.7
24.9
25.0
25.1
25.2
25.2
25.3
25.3
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25.4
25.5
25.6
25.7
25.8
25.8
25.9
25.9
26.0
26.1
26.2
26.3
26.4
26.6
26.7
26.8
27.0
27.2
27.8
27.8
％
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.2
1.2
1.2
1.1
1.1
1.1
1.1
1.1
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
％
％
％
％
％
％
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％
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20.8
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15.5
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15.4
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29.1
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23.3
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22.1
22.0
21.3
21.7
22.0
21.7
21.1
20.9
20.7
20.7
21.0
20.9
20.2
19.9
％
UMP65O
V
66.0
65.7
64.8
64.2
64.6
64.6
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63.9
63.7
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60.9
60.1
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57.2
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55.7
55.5
54.5
53.9
53.6
53.7
53.0
51.7
51.4
非未婚率(100-未婚率)
内容
非未婚率(100-未婚率)
女子
短時間雇用者比率
女子
15-19歳 20-24歳 25-29歳 30-34歳 35-39歳 40-44歳 45-49歳 50-54歳 55-64歳 65歳以上
単位
％
％
％
％
％
％
％
％
変数名
MP1519
MP2024
MP2529
MP3034
MP3539
MP4044
MP4549
MP5054
1.0
1.0
0.8
0.8
1.0
0.7
1.0
1.0
1.0
0.9
0.9
0.9
0.9
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0.6
0.4
0.4
0.6
0.9
1.1
1.0
1.0
1.0
0.8
1.1
0.8
0.8
1.1
0.9
30.6
28.5
25.8
23.8
22.5
20.8
20.9
20.2
19.7
18.6
17.9
16.8
15.5
14.4
13.8
12.9
13.2
12.8
12.3
12.0
11.9
12.3
11.9
11.6
11.6
11.6
11.1
11.2
10.6
78.9
78.5
77.6
77.1
76.6
75.9
74.4
73.3
72.6
69.5
68.6
67.0
64.4
62.4
61.4
58.9
56.6
55.6
53.7
52.3
50.2
49.6
48.5
46.8
46.0
45.4
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43.4
41.0
90.2
90.3
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88.2
88.2
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90.8
90.9
91.3
91.0
91.1
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89.8
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88.5
88.6
88.8
88.5
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82.0
80.4
79.6
77.9
89.5
89.9
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89.9
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86.1
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85.8
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82.7
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84.5
84.7
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84.8
85.3
85.4
85.3
84.8
84.2
84.6
84.5
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83.8
83.5
83.6
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1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
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1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
％
％
MP5564 MP65OV
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66.6
67.0
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69.2
70.1
70.9
72.0
73.1
74.0
74.5
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77.9
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79.3
79.3
79.0
79.1
79.8
80.1
127
34.0
34.3
35.2
35.8
35.4
35.4
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36.1
36.3
37.4
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38.2
39.1
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41.3
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42.8
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44.5
45.5
46.1
46.4
46.3
47.0
48.3
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男子
女子
全産業
全産業
％
％
SHPM
SHPＦ
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7.7
7.5
7.5
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8.0
7.8
7.8
7.8
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8.0
8.1
7.9
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8.5
9.9
10.5
10.8
11.6
11.7
10.2
11.8
13.0
13.1
13.5
11.7
13.9
14.1
14.9
26.8
26.1
26.2
26.5
27.8
28.6
28.5
29.0
29.7
30.3
30.0
30.1
30.5
30.8
31.7
33.3
34.1
34.6
34.8
35.3
34.4
36.2
37.9
38.5
39.2
38.1
40.5
40.8
41.7
年度ベースの予測値
放置
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
6,772
6,737
6,677
6,664
6,663
6,663
6,663
6,662
6,662
6,662
6,661
6,661
6,661
6,660
6,660
6,656
6,631
6,576
6,520
6,460
6,414
6,370
6,320
6,279
6,239
6,194
労働力人口
改革
前年比
6,772
-0.5
6,737
-0.9
6,677
-0.2
6,664
-0.0
6,670
-0.0
6,677
-0.0
6,684
-0.0
6,690
-0.0
6,697
-0.0
6,704
-0.0
6,710
-0.0
6,717
-0.0
6,724
-0.0
6,731
-0.0
6,737
-0.1
6,746
-0.4
6,721
-0.8
6,669
-0.8
6,620
-0.9
6,563
-0.7
6,526
-0.7
6,495
-0.8
6,459
-0.6
6,427
-0.6
6,390
-0.7
6,352
放置
前年比
-0.5
-0.9
-0.2
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
0.1
-0.4
-0.8
-0.7
-0.9
-0.6
-0.5
-0.6
-0.5
-0.6
-0.6
6,453
6,389
6,318
6,316
6,314
6,314
6,316
6,320
6,324
6,328
6,333
6,337
6,344
6,352
6,359
6,361
6,341
6,294
6,246
6,195
6,156
6,117
6,072
6,036
5,999
5,958
就業者
改革
前年比
6,453
-1.0
6,389
-1.1
6,318
-0.0
6,316
-0.0
6,333
-0.0
6,349
0.0
6,369
0.1
6,392
0.1
6,411
0.1
6,430
0.1
6,447
0.1
6,455
0.1
6,464
0.1
6,471
0.1
6,484
0.0
6,497
-0.3
6,476
-0.7
6,431
-0.8
6,389
-0.8
6,339
-0.6
6,308
-0.6
6,281
-0.7
6,248
-0.6
6,219
-0.6
6,184
-0.7
6,148
短時間労働者比率
放置
改革
前年比
4.7
5.2
5.4
5.2
5.2
5.2
5.2
5.1
5.1
5.0
4.9
4.9
4.7
4.6
4.5
4.4
4.4
4.3
4.2
4.1
4.0
4.0
3.9
3.9
3.8
3.8
-1.0
-1.1
-0.0
0.3
0.2
0.3
0.3
0.3
0.3
0.3
0.1
0.1
0.1
0.2
0.2
-0.3
-0.7
-0.6
-0.8
-0.5
-0.4
-0.5
-0.5
-0.6
-0.6
128
4.7
5.2
5.4
5.2
5.1
4.9
4.7
4.5
4.3
4.1
3.9
3.9
3.9
3.8
3.8
3.7
3.7
3.6
3.5
3.4
3.3
3.3
3.3
3.2
3.2
3.2
産業別就業者数
（万人、％）
1985
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維製品
パルプ・紙・木製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機器
輸送機器
精密機械
その他の製造工業製品
建設
電力・ガス・水道
電力・ガス・熱供給
水道・廃棄物処理
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
運輸
通信・放送
サービス業
教育・研究
医療・保健・社会保障・介護
サービス
公務
5,807
631
12
1,354
150
173
93
45
4
58
46
18
104
135
208
108
31
181
524
46
17
29
1,048
186
70
329
269
61
1,397
286
252
859
210
1990
6,249
549
10
1,447
155
160
113
47
4
59
42
18
117
151
229
112
31
209
603
51
20
32
1,074
208
91
350
285
65
1,656
342
299
1,015
209
1995
6,457
464
8
1,331
159
118
97
45
4
54
38
17
110
137
207
110
24
211
674
56
21
35
1,138
203
95
375
312
64
1,897
392
371
1,134
215
2000
6,466
411
7
1,212
157
80
70
46
3
49
33
13
100
134
190
104
22
210
662
56
20
35
1,166
194
93
390
336
54
2,062
422
461
1,179
213
2002
6330
379
7
1,123
152
63
56
42
3
43
32
12
95
126
178
102
21
199
626
54
19
35
1,137
187
90
377
330
46
2,142
436
511
1,195
207
1990/85
年平均伸び率
1995/90 2000/95
1.5
-2.7
-3.6
1.3
0.7
-1.5
3.8
0.7
-1.8
0.2
-1.8
1.0
2.5
2.2
1.9
0.7
0.1
2.9
2.9
2.4
3.3
1.9
0.5
2.3
5.5
1.2
1.2
1.4
3.5
3.7
3.4
3.4
-0.1
0.7
-3.3
-3.5
-1.7
0.6
-5.9
-2.9
-0.7
-0.6
-1.8
-2.0
-1.8
-1.3
-1.9
-2.0
-0.5
-4.5
0.2
2.3
1.8
1.7
1.8
1.2
-0.4
0.9
1.4
1.8
-0.4
2.8
2.7
4.4
2.2
0.5
（注）『労働力調査』の就業者数・雇用者数を『国民経済計算年報』『産業連関表』を用いて産業別に分割した。
（資料）総務省『労働力調査』『産業連関表』『就業構造基本調査』、内閣府『国民経済計算年報』
129
0.0
-2.4
-2.1
-1.9
-0.4
-7.5
-6.2
0.3
-2.0
-2.0
-2.7
-4.7
-1.9
-0.4
-1.6
-1.1
-2.3
-0.1
-0.3
-0.2
-1.0
0.3
0.5
-1.0
-0.5
0.8
1.5
-3.2
1.7
1.5
4.5
0.8
-0.1
2002/00 2002/85
-1.1
-3.9
-4.8
-3.7
-1.4
-11.0
-11.0
-5.0
-5.8
-6.5
-2.0
-5.6
-2.8
-2.7
-3.4
-0.9
-2.3
-2.7
-2.8
-1.1
-2.5
-0.4
-1.2
-1.6
-1.4
-1.7
-0.8
-7.7
1.9
1.6
5.2
0.7
-1.4
0.5
-3.0
-3.3
-1.1
0.1
-5.7
-3.0
-0.5
-2.0
-1.8
-2.1
-2.3
-0.5
-0.4
-0.9
-0.4
-2.2
0.6
1.1
1.0
0.9
1.1
0.5
0.1
1.5
0.8
1.2
-1.6
2.5
2.5
4.2
2.0
-0.1
産業別雇用者数(役員を除く）
（万人）
雇用者(役員を除く）
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維製品
パルプ・紙・木製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機器
輸送機器
精密機械
その他の製造工業製品
建設
電力・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
運輸
通信・放送
サービス業
教育・研究
医療・保健・社会保障・介護
サービス
公務
1985
1990
1995
2000
2002
4,029
101
10
1,085
121
114
72
41
4
46
41
16
76
110
187
97
26
134
369
43
720
170
30
285
232
53
1,016
208
182
626
201
4,461
84
8
1,167
128
119
86
43
4
47
38
16
85
123
207
102
26
144
415
48
762
191
41
301
245
56
1,243
256
224
763
201
4,884
75
7
1,126
139
94
77
43
4
44
35
16
86
117
194
102
22
153
475
54
863
192
45
329
275
54
1,507
310
293
904
212
4,975
67
6
1,035
138
59
56
44
3
40
31
12
78
114
179
98
19
163
460
54
909
183
43
340
295
45
1,668
341
371
955
211
4,951
68
6
975
135
44
46
40
3
36
30
11
75
110
168
97
19
162
429
53
900
178
42
332
292
39
1,763
360
419
984
206
正規雇用者
1985
3,275
66
10
903
83
86
61
36
4
41
39
14
65
101
153
89
22
108
291
39
552
156
25
264
214
50
787
185
153
449
183
1990
1995
2000
2002
3,539
52
8
960
84
88
73
36
3
41
36
15
73
112
170
91
22
115
337
45
554
172
33
271
220
51
924
222
184
519
182
3,745
46
7
922
86
69
65
38
3
39
34
14
73
107
162
91
18
122
411
51
572
171
35
288
241
47
1,050
268
234
548
192
3,531
37
6
814
76
40
46
39
3
35
29
11
64
101
145
85
15
125
386
50
533
150
31
275
238
37
1,062
263
272
527
188
3,362
34
5
746
71
29
36
34
3
30
27
9
61
94
134
83
15
121
344
48
503
138
28
256
224
31
1,078
253
292
533
182
（注）1.『労働力調査』の就業者数・雇用者数を『国民経済計算年報』『産業連関表』を用いて産業別に分割した。
2.従業形態別には、『就業構造基本調査』を利用して分割した。
（資料）総務省『労働力調査』『産業連関表』『就業構造基本調査』、内閣府『国民経済計算年報』
130
非正規雇用者
1985
754
35
1
182
38
28
11
5
0
5
2
2
11
9
34
8
4
26
78
3
168
14
5
21
18
3
229
23
29
177
18
1990
1995
2000
2002
922
32
1
208
44
31
13
6
1
6
1
2
12
11
37
11
4
29
77
3
208
19
7
30
24
5
318
34
40
244
19
1,139
29
1
204
53
26
12
5
0
5
1
1
12
10
32
11
4
31
64
3
291
21
9
41
34
7
457
42
59
356
20
1,444
30
1
221
62
19
10
5
0
6
2
2
13
14
33
12
4
38
74
4
376
33
12
65
57
8
606
79
99
428
22
1,588
33
1
229
65
15
10
6
0
6
2
2
14
15
34
14
4
41
85
5
398
40
14
76
68
8
685
107
126
452
24
産業別雇用者(役員を除く）の構成
（％）
正規雇用者
1985
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維
パルプ・紙
化学
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送機械
精密機械
その他の製造業
建設業
電気・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信
運輸
通信・放送
サービス
教育・研究
医療・保健・社会保障・介護
サービス
公務
81.3
65.2
93.1
83.2
68.5
75.8
84.9
88.6
88.6
88.8
96.2
89.3
85.9
91.9
81.6
91.8
84.0
80.8
78.8
91.8
76.6
91.9
83.4
92.6
92.2
94.1
77.4
88.8
84.1
71.7
91.3
1990
79.3
61.9
93.7
82.2
65.5
74.1
84.5
85.8
85.8
87.9
96.4
89.1
85.7
91.2
82.2
89.2
83.9
80.1
81.3
92.9
72.7
90.0
82.1
90.1
90.0
90.5
74.4
86.5
82.1
68.0
90.4
1995
76.7
61.4
92.8
81.9
61.8
72.9
84.8
89.1
89.1
88.6
95.9
90.5
85.6
91.1
83.6
89.3
83.0
79.7
86.5
93.6
66.3
89.2
79.5
87.5
87.6
87.3
69.7
86.4
79.9
60.6
90.7
2000
71.0
55.3
91.0
78.7
55.1
68.4
81.4
88.0
92.0
85.7
93.5
86.8
82.7
88.1
81.3
87.4
79.7
76.7
83.8
92.3
58.6
82.2
71.7
80.9
80.7
82.3
63.7
76.9
73.4
55.1
89.4
2002
67.9
50.9
90.3
76.5
52.2
65.8
79.0
85.6
92.3
83.3
92.0
83.8
80.8
86.0
79.6
85.5
78.1
74.7
80.2
91.2
55.8
77.7
67.5
77.1
76.7
79.7
61.2
70.3
69.8
54.1
88.3
非正規雇用者
1985
1990
18.7
34.8
6.9
16.8
31.5
24.2
15.1
11.4
11.4
11.2
3.8
10.7
14.1
8.1
18.4
8.2
16.0
19.2
21.2
8.2
23.4
8.1
16.6
7.4
7.8
5.9
22.6
11.2
15.9
28.3
8.7
20.7
38.1
6.3
17.8
34.5
25.9
15.5
14.2
14.2
12.1
3.6
10.9
14.3
8.8
17.8
10.8
16.1
19.9
18.7
7.1
27.3
10.0
17.9
9.9
10.0
9.5
25.6
13.5
17.9
32.0
9.6
（注）1.『労働力調査』の就業者数・雇用者数を『国民経済計算年報』『産業連関表』を用いて産業別に分割した。
2.従業形態別には、『就業構造基本調査』を利用して分割した。
（資料）総務省『労働力調査』『産業連関表』『就業構造基本調査』、内閣府『国民経済計算年報』
131
1995
23.3
38.6
7.2
18.1
38.2
27.1
15.2
10.9
10.9
11.4
4.1
9.5
14.4
8.9
16.4
10.7
17.0
20.3
13.5
6.4
33.7
10.8
20.5
12.5
12.4
12.7
30.3
13.6
20.1
39.4
9.3
2000
29.0
44.7
9.0
21.3
44.9
31.6
18.6
12.0
8.0
14.3
6.5
13.2
17.3
11.9
18.7
12.6
20.3
23.3
16.2
7.7
41.4
17.8
28.3
19.1
19.3
17.7
36.3
23.1
26.6
44.9
10.6
2002
32.1
49.1
9.7
23.5
47.8
34.2
21.0
14.4
7.7
16.7
8.0
16.2
19.2
14.0
20.4
14.5
21.9
25.3
19.8
8.8
44.2
22.3
32.5
22.9
23.3
20.3
38.8
29.7
30.2
45.9
11.7
産業別雇用者数(役員を除く）の年平均伸び率
（％）
雇用者(役員を除く）
1990/85
産業計
農林水産業
鉱業
食料品
繊維製品
パルプ・紙・木製品
化学製品
石油・石炭製品
窯業・土石製品
鉄鋼
非鉄金属
金属製品
一般機械
電気機器
輸送機器
精密機械
その他の製造工業製品
建設
電気・ガス・熱供給、水道・
廃棄物処理
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸
通信・放送
公務
教育・研究
医療・保健・社会保障・介護
サービス
1995/90
2000/95
2002/00
2.1
-3.5
-4.4
1.3
0.8
3.6
0.8
-2.2
0.3
-1.4
1.2
2.4
2.1
2.1
0.9
0.2
1.4
2.3
1.8
-2.2
-3.1
1.6
-4.6
-2.2
0.1
0.1
-1.0
-1.4
-1.2
0.1
-0.9
-1.3
0.2
-3.8
1.3
2.7
0.4
-2.3
-2.7
-0.2
-8.9
-6.0
0.5
-1.9
-1.9
-2.7
-4.6
-1.9
-0.4
-1.6
-0.9
-2.3
1.2
-0.6
-0.2
0.4
-5.0
-1.0
-14.0
-9.9
-4.7
-5.5
-5.8
-1.5
-5.0
-1.9
-2.2
-3.0
-0.3
-1.4
-0.3
-3.5
2.6
2.3
-0.2
1.1
2.5
6.6
1.1
1.2
0.0
4.2
4.2
4.0
2.5
0.1
1.8
2.3
-0.6
1.0
3.9
5.6
3.4
1.0
-1.0
-0.7
1.4
-3.5
-0.1
1.9
4.8
1.1
正規雇用者
1990/85 1995/90
1.6
-4.4
-4.2
0.4
0.4
3.4
0.1
-2.8
0.1
-1.4
1.1
2.3
2.0
2.2
0.3
0.1
1.2
3.0
1.1
-2.4
-3.2
0.5
-4.9
-2.2
0.9
0.9
-0.9
-1.5
-0.9
0.0
-1.0
-1.0
0.2
-4.0
1.2
4.0
-0.8
2.8
-0.5
-1.3
-1.1
-0.4
-6.9
-1.1
2.7
6.2
1.5
0.1
2.0
6.2
0.6
0.4
-0.2
3.7
3.7
2.9
2000/95
2002/00
非正規雇用者
1990/85 1995/90
-2.4
-3.6
-5.4
-3.7
-15.6
-11.2
-6.0
-5.3
-7.2
-2.3
-6.7
-3.0
-3.3
-4.1
-1.4
-2.4
-1.6
-5.6
4.1
-1.7
-6.1
3.1
2.3
4.2
5.4
2.3
1.9
-2.3
1.5
2.6
3.9
1.4
6.8
0.2
2.0
-0.2
2.5
-0.5
-1.4
-0.3
0.2
3.7
6.1
0.6
-0.1
1.2
1.8
-1.3
1.1
3.8
5.0
1.1
-1.4
-2.6
-2.7
-0.2
-4.7
-0.4
-0.4
3.1
-0.8
-2.9
-4.1
-4.0
-2.9
-8.4
-1.8
-1.8
3.6
0.6
4.3
6.9
8.3
6.2
11.1
1.8
8.2
6.6
6.6
7.0
1.7
4.6
7.0
5.5
0.6
4.1
8.1
7.8
5.3
9.3
5.9
10.8
3.0
2.4
13.2
10.9
3.8
2.9
10.6
6.0
9.3
-0.3
4.1
16.5
13.0
2.7
132
4.9
0.6
1.7
3.1
-6.1
-2.2
2.5
-7.8
2.7
6.7
1.8
1.8
5.6
1.0
2.3
1.2
4.1
3.1
2002/00
-1.2
-4.4
-3.1
-2.4
-10.1
-6.8
0.2
-1.3
-2.5
-3.2
-5.4
-2.6
-1.1
-2.1
-1.4
-3.1
0.4
-1.2
（注）1.『労働力調査』の就業者数・雇用者数を『国民経済計算年報』『産業連関表』を用いて産業別に分割した。
2.従業形態別には、『就業構造基本調査』を利用して分割した。
（資料）総務省『労働力調査』『産業連関表』『就業構造基本調査』、内閣府『国民経済計算年報』
4.3
-1.9
-0.4
3.7
-3.7
-2.6
-5.1
-5.1
-2.2
1.1
-3.9
0.2
-0.8
-3.0
-0.1
-2.7
1.7
-3.7
2000/95
4.9
5.1
-1.2
2.2
-10.5
-4.3
4.1
-7.6
1.7
8.9
5.1
3.3
6.1
1.5
7.0
2.4
3.8
6.8
産業別労働時間（雇用者）
（時間、％）
1985
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維
パルプ・紙
化学
石油・石炭
窯業・土石製品
一次金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送用機械
精密機械
その他製造業
建設
電気・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
サービス業
公務
2,100
2,098
2,348
2,142
2,107
2,177
2,149
2,003
2,084
2,200
2,107
2,155
2,198
2,088
2,205
2,123
2,167
2,265
2,009
2,018
1,963
2,127
2,244
2,045
2,055
1990
2,057
2,050
2,255
2,117
2,043
2,078
2,092
1,965
2,078
2,170
2,147
2,160
2,194
2,075
2,223
2,097
2,103
2,215
1,976
1,955
1,843
2,066
2,237
2,019
1,984
1995
1,909
1,897
2,176
1,970
1,882
1,983
2,008
1,897
2,030
2,036
1,953
2,006
2,020
1,948
2,008
1,921
1,981
2,082
1,889
1,790
1,834
1,934
2,079
1,850
1,892
2000
1,859
1,792
2,085
1,964
1,871
1,930
1,951
1,876
1,960
2,022
2,006
2,019
2,044
1,945
2,030
1,962
1,959
2,045
1,859
1,713
1,809
1,883
2,036
1,791
1,871
2002
1,829
1,800
2,055
1,946
1,856
1,934
1,953
1,873
1,964
1,959
1,966
1,998
2,013
1,910
2,042
1,911
1,958
2,031
1,843
1,661
1,796
1,878
2,020
1,764
1,846
1990/85
-0.4
-0.5
-0.8
-0.2
-0.6
-0.9
-0.5
-0.4
-0.1
-0.3
0.4
0.0
-0.0
-0.1
0.2
-0.2
-0.6
-0.4
-0.3
-0.6
-1.3
-0.6
-0.1
-0.2
-0.7
年平均伸び率
1995/90 2000/95
-1.5
-1.5
-0.7
-1.4
-1.6
-0.9
-0.8
-0.7
-0.5
-1.3
-1.9
-1.5
-1.6
-1.3
-2.0
-1.7
-1.2
-1.2
-0.9
-1.7
-0.1
-1.3
-1.5
-1.7
-0.9
-0.5
-1.1
-0.9
-0.1
-0.1
-0.5
-0.6
-0.2
-0.7
-0.1
0.5
0.1
0.2
-0.0
0.2
0.4
-0.2
-0.4
-0.3
-0.9
-0.3
-0.5
-0.4
-0.6
-0.2
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、厚生労働省『毎月勤労統計』、総務省『労働力調査』『就業構造基本調査』
133
2002/00
-0.3
0.2
-0.7
-0.5
-0.4
0.1
0.1
-0.1
0.1
-1.6
-1.0
-0.5
-0.8
-0.9
0.3
-1.3
-0.0
-0.4
-0.4
-1.5
-0.4
-0.1
-0.4
-0.7
-0.7
2002/85
-0.8
-0.9
-0.8
-0.6
-0.7
-0.7
-0.6
-0.4
-0.3
-0.7
-0.4
-0.4
-0.5
-0.5
-0.5
-0.6
-0.6
-0.6
-0.5
-1.1
-0.5
-0.7
-0.6
-0.9
-0.6
産業別労働時間（正規雇用者）
（時間、％）
1985
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維
パルプ・紙
化学
石油・石炭
窯業・土石製品
一次金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送用機械
精密機械
その他製造業
建設
電気・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
サービス業
公務
2,418
2,743
2,467
2,417
2,634
2,633
2,390
2,207
2,342
2,437
2,182
2,380
2,327
2,419
2,349
2,342
2,450
2,820
2,170
2,356
2,128
2,417
2,414
2,412
2,184
1990
2,427
2,795
2,353
2,412
2,672
2,573
2,338
2,237
2,413
2,428
2,226
2,388
2,342
2,385
2,438
2,314
2,397
2,673
2,110
2,405
2,040
2,388
2,471
2,480
2,127
1995
2,249
2,496
2,299
2,219
2,426
2,417
2,218
2,055
2,256
2,232
2,007
2,209
2,146
2,175
2,190
2,132
2,257
2,356
1,997
2,194
2,010
2,259
2,286
2,335
2,009
2000
2,275
2,456
2,256
2,255
2,516
2,384
2,208
2,025
2,092
2,258
2,124
2,279
2,225
2,200
2,231
2,251
2,280
2,367
1,991
2,160
2,109
2,395
2,345
2,371
1,999
2002
2,311
2,639
2,241
2,297
2,565
2,497
2,284
2,079
2,089
2,245
2,097
2,314
2,249
2,203
2,313
2,235
2,365
2,469
1,993
2,114
2,198
2,509
2,406
2,407
1,998
1990/85
0.1
0.4
-0.9
-0.0
0.3
-0.5
-0.4
0.3
0.6
-0.1
0.4
0.1
0.1
-0.3
0.8
-0.2
-0.4
-1.1
-0.6
0.4
-0.8
-0.2
0.5
0.6
-0.5
年平均伸び率
1995/90 2000/95
-1.5
-2.2
-0.5
-1.6
-1.9
-1.2
-1.1
-1.7
-1.3
-1.7
-2.1
-1.5
-1.7
-1.8
-2.1
-1.6
-1.2
-2.5
-1.1
-1.8
-0.3
-1.1
-1.5
-1.2
-1.1
0.2
-0.3
-0.4
0.3
0.7
-0.3
-0.1
-0.3
-1.5
0.2
1.1
0.6
0.7
0.2
0.4
1.1
0.2
0.1
-0.1
-0.3
1.0
1.2
0.5
0.3
-0.1
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、厚生労働省『毎月勤労統計』、総務省『労働力調査』『就業構造基本調査』
134
2002/00
0.3
3.6
-0.3
0.9
1.0
2.4
1.7
1.3
-0.1
-0.3
-0.6
0.8
0.5
0.1
1.8
-0.4
1.8
2.1
0.0
-1.1
2.1
2.4
1.3
0.7
-0.0
2002/85
-0.3
-0.2
-0.6
-0.3
-0.2
-0.3
-0.3
-0.4
-0.7
-0.5
-0.2
-0.2
-0.2
-0.5
-0.1
-0.3
-0.2
-0.8
-0.5
-0.6
0.2
0.2
-0.0
-0.0
-0.5
産業別労働時間（非正規雇用者）
（時間、％）
1985
産業計
農林水産業
鉱業
製造業
食料品
繊維
パルプ・紙
化学
石油・石炭
窯業・土石製品
一次金属
金属製品
一般機械
電気機械
輸送用機械
精密機械
その他製造業
建設
電気・ガス・水道
卸売・小売
金融・保険
不動産
運輸・通信業
サービス業
公務
719
890
751
784
962
747
792
417
72
320
876
793
730
620
593
976
979
199
191
907
86
663
128
784
709
1990
639
839
792
724
852
663
748
327
58
292
873
788
667
638
450
962
921
220
217
753
66
595
96
682
638
1995
791
946
590
841
1,001
815
843
603
183
512
1,068
796
732
787
485
890
894
330
304
994
387
673
623
735
761
2000
841
971
354
891
1,079
948
821
787
446
613
723
782
702
832
627
823
903
378
277
1,077
418
583
726
774
790
2002
808
929
334
809
1,082
849
706
648
463
537
815
667
569
766
441
751
756
260
288
1,089
396
566
723
753
703
1990/85
-2.3
-1.2
1.1
-1.6
-2.4
-2.3
-1.1
-4.7
-4.4
-1.9
-0.1
-0.1
-1.8
0.6
-5.4
-0.3
-1.2
2.1
2.5
-3.6
-5.4
-2.1
-5.6
-2.8
-2.1
年平均伸び率
1995/90 2000/95
4.3
2.4
-5.7
3.0
3.3
4.2
2.4
13.0
26.1
11.9
4.1
0.2
1.9
4.3
1.5
-1.5
-0.6
8.4
7.0
5.7
42.6
2.5
45.4
1.5
3.6
1.2
0.5
-9.7
1.2
1.5
3.1
-0.5
5.5
19.5
3.7
-7.5
-0.3
-0.8
1.1
5.3
-1.6
0.2
2.8
-1.9
1.6
1.6
-2.8
3.1
1.0
0.7
（資料）内閣府『国民経済計算年報』、厚生労働省『毎月勤労統計』、総務省『労働力調査』『就業構造基本調査』
135
2002/00
-0.8
-2.2
-2.8
-4.8
0.1
-5.4
-7.2
-9.2
1.9
-6.4
6.2
-7.7
-10.0
-4.1
-16.1
-4.4
-8.5
-17.1
1.9
0.5
-2.7
-1.5
-0.2
-1.4
-5.6
2002/85
0.7
0.3
-4.6
0.2
0.7
0.8
-0.7
2.6
11.5
3.1
-0.4
-1.0
-1.5
1.2
-1.7
-1.5
-1.5
1.6
2.4
1.1
9.4
-0.9
10.7
-0.2
-0.0
雇用形態別・産業別労働者数
産業計
鉱業
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(万人）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
パート
パート
常用労働者 一般労働者
パート
繊維
常用労働者 一般労働者
パート
パルプ紙
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
576.3
877.9
947.5
6.3
4.5
4.0
6.2
4.4
3.9
0.2
0.1
0.1
365.6
392.2
392.8
348.8
374.4
375.3
16.8
17.8
17.5
1,122.0
1,007.3
945.3
995.4
871.8
813.9
126.5
135.6
131.6
121.3
140.0
142.8
88.1
92.6
90.7
33.1
47.4
52.1
99.7
69.6
61.5
82.2
55.1
49.1
17.5
14.4
12.4
66.3
57.1
52.7
60.6
50.8
47.1
5.8
6.3
5.6
314.1
-57.0
371.1
-2.3
-2.3
-0.1
27.2
26.4
0.7
-176.7
-181.5
5.1
21.6
2.6
19.0
-38.2
-33.0
-5.2
-13.6
-13.4
-0.2
0.8
-0.2
5.7
-5.0
-5.0
-5.5
0.8
0.8
0.5
-1.9
-2.2
0.4
1.8
0.3
5.2
-5.2
-5.6
-3.8
-2.5
-2.7
-0.3
石油・石炭
パート
窯業・土石
常用労働者 一般労働者
パート
鉄鋼
常用労働者 一般労働者
パート
非鉄金属
常用労働者 一般労働者
パート
金属製品
常用労働者 一般労働者
パート
一般機器
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
53.8
45.9
43.9
51.1
42.9
41.0
2.7
3.0
3.0
4.4
3.6
3.3
4.3
3.5
3.3
0.1
0.1
0.1
46.3
40.2
36.7
43.8
37.6
34.2
2.4
2.6
2.5
33.9
24.7
22.2
33.1
24.0
21.5
0.8
0.7
0.7
19.0
17.2
15.7
17.5
16.2
14.3
1.6
1.0
1.4
77.1
68.0
63.5
70.4
61.5
57.9
6.7
6.5
5.6
112.0
100.4
93.8
106.2
94.5
88.6
5.8
5.9
5.2
-9.9
-10.2
0.3
-1.1
-1.0
0.0
-9.6
-9.6
0.1
-11.7
-11.6
-0.1
-3.3
-3.1
-0.1
-13.6
-12.5
-1.1
-18.2
-17.6
-0.6
-2.2
-2.4
1.2
-3.0
-3.0
0.0
-2.5
-2.7
0.3
-4.6
-4.7
-1.5
-2.1
-2.2
-0.9
-2.1
-2.2
-2.0
-2.0
-2.0
-1.2
電気機器
常用労働者 一般労働者
パート
輸送用機
器
精密機器
常用労働者 一般労働者
パート
その他製造業
常用労働者 一般労働者
パート
電気・ガス・熱供給・水道
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
運輸
パート
通信
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
207.2
180.2
160.5
184.6
161.8
142.7
22.6
18.5
17.8
105.3
97.1
92.2
100.2
91.8
87.9
5.1
5.4
4.3
28.9
24.3
23.2
25.5
21.5
20.6
3.4
2.8
2.6
146.9
139.0
133.3
128.0
118.0
115.0
18.9
21.1
18.4
31.7
31.8
30.1
31.2
31.2
29.4
0.5
0.5
0.7
272.9
290.1
285.0
258.5
263.4
254.0
14.4
26.7
30.9
62.4
56.4
59.7
57.7
44.0
45.8
4.8
12.3
13.9
-46.7
-41.9
-4.8
-13.1
-12.3
-0.8
-5.7
-4.9
-0.8
-13.6
-13.0
-0.5
-1.6
-1.8
0.2
12.1
-4.5
16.5
-2.8
-11.9
9.2
-2.8
-2.8
-2.6
-1.5
-1.4
-1.9
-2.4
-2.3
-3.0
-1.1
-1.2
-0.3
-0.6
-0.6
3.2
0.5
-0.2
8.8
-0.5
-2.5
12.6
卸小売
金融・保険
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(万人）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
食料品、たばこ
製造業
常用労働者 一般労働者
3,422.4
3,468.2
3,365.4
化学
1993
2000
2002
増減(万人）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
パート
3,998.7
4,346.1
4,312.8
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(万人）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
建設業
常用労働者 一般労働者
パート
不動産
常用労働者 一般労働者
パート
サービス
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
873.7
1,071.7
1,056.8
627.8
654.8
603.3
246.0
416.9
453.5
185.3
161.1
150.5
178.3
150.6
139.5
7.0
10.4
11.0
31.2
34.0
34.5
27.8
29.3
29.0
3.3
4.7
5.5
1,047.6
1,297.1
1,354.3
890.8
1,044.3
1,071.3
156.8
252.8
282.9
183.0
-24.5
207.5
-34.8
-38.8
4.0
3.4
1.2
2.1
306.7
180.6
126.1
2.1
-0.4
7.0
-2.3
-2.7
5.1
1.1
0.5
5.7
2.9
2.1
6.8
(注）1～12月の平均値。
（資料）厚生労働省『毎月勤労統計調査』
136
雇用形態別・産業別労働者構成比
産業計
鉱業
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(％ポイント）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
パート
パート
常用労働者 一般労働者
パート
繊維
常用労働者 一般労働者
パート
パルプ紙
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
14.4
20.2
22.0
100.0
100.0
100.0
97.6
98.7
97.5
2.6
2.2
2.5
100.0
100.0
100.0
95.4
95.5
95.5
4.6
4.5
4.5
100.0
100.0
100.0
88.7
86.5
86.1
11.3
13.5
13.9
100.0
100.0
100.0
72.7
66.1
63.5
27.3
33.9
36.5
100.0
100.0
100.0
82.4
79.2
79.9
17.6
20.7
20.1
100.0
100.0
100.0
91.3
89.0
89.4
8.7
11.0
10.6
0.0
-7.6
7.6
0.0
-0.1
-0.1
0.0
0.1
-0.1
0.0
-2.6
2.6
0.0
-9.1
9.1
0.0
-2.5
2.5
0.0
-1.9
1.9
0.0
-0.9
4.3
0.0
-0.0
-0.5
0.0
0.0
-0.3
0.0
-0.3
2.1
0.0
-1.3
2.9
0.0
-0.3
1.3
0.0
-0.2
2.0
石油・石炭
パート
窯業・土石
常用労働者 一般労働者
パート
鉄鋼
常用労働者 一般労働者
パート
非鉄金属
常用労働者 一般労働者
パート
金属製品
常用労働者 一般労働者
パート
一般機器
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
100.0
100.0
100.0
95.0
93.4
93.3
4.9
6.6
6.7
100.0
100.0
100.0
97.5
97.7
97.7
2.3
2.8
3.0
100.0
100.0
100.0
94.7
93.6
93.2
5.2
6.4
6.8
100.0
100.0
100.0
97.6
97.2
96.9
2.5
2.8
3.3
100.0
100.0
100.0
91.8
94.0
90.9
8.2
6.0
9.1
100.0
100.0
100.0
91.3
90.5
91.2
8.7
9.5
8.9
100.0
100.0
100.0
94.8
94.1
94.5
5.2
5.9
5.5
0.0
-1.7
1.8
0.0
0.2
0.7
0.0
-1.5
1.6
0.0
-0.8
0.8
0.0
-0.9
0.9
0.0
-0.1
0.1
0.0
-0.4
0.4
0.0
-0.2
3.1
0.0
0.0
2.8
0.0
-0.2
2.7
0.0
-0.1
2.9
0.0
-0.1
1.1
0.0
-0.0
0.2
0.0
-0.0
0.7
電気機器
常用労働者 一般労働者
パート
輸送用機
器
精密機器
常用労働者 一般労働者
パート
その他製造業
常用労働者 一般労働者
パート
電気・ガス・熱供給・水道
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
運輸
パート
通信
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
100.0
100.0
100.0
89.1
89.8
88.9
10.9
10.3
11.1
100.0
100.0
100.0
95.1
94.5
95.4
4.8
5.5
4.6
100.0
100.0
100.0
88.0
88.4
88.8
11.9
11.6
11.3
100.0
100.0
100.0
87.1
84.9
86.3
12.8
15.2
13.8
100.0
100.0
100.0
98.3
98.3
97.7
1.6
1.7
2.2
100.0
100.0
100.0
94.7
90.8
89.1
5.3
9.2
10.9
100.0
100.0
100.0
92.4
78.1
76.7
7.6
21.9
23.3
0.0
-0.2
0.2
0.0
0.2
-0.2
0.0
0.8
-0.6
0.0
-0.9
0.9
0.0
-0.6
0.6
0.0
-5.6
5.6
0.0
-15.7
15.7
0.0
-0.0
0.2
0.0
0.0
-0.4
0.0
0.1
-0.6
0.0
-0.1
0.7
0.0
-0.1
3.4
0.0
-0.6
7.5
0.0
-1.8
11.8
卸小売
金融・保険
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(万人）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
食料品、たばこ
製造業
常用労働者 一般労働者
85.6
79.8
78.0
化学
1993
2000
2002
増減(％ポイント）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
パート
100.0
100.0
100.0
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(％ポイント）
1993-2002
年平均変化率（％）
1993-2002
建設業
常用労働者 一般労働者
パート
不動産
常用労働者 一般労働者
パート
サービス
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
100.0
100.0
100.0
71.9
61.1
57.1
28.2
38.9
42.9
100.0
100.0
100.0
96.2
93.5
92.7
3.8
6.5
7.3
100.0
100.0
100.0
89.3
86.1
84.1
10.7
13.9
15.9
100.0
100.0
100.0
85.0
80.5
79.1
15.0
19.5
20.9
0.0
-14.8
14.8
0.0
-3.5
3.5
0.0
-5.2
5.2
0.0
-5.9
5.9
0.0
-2.3
4.3
0.0
-0.4
6.8
0.0
-0.6
4.0
0.0
-0.7
3.4
(注）1～12月の平均値。
（資料）厚生労働省『毎月勤労統計調査』
137
雇用形態別・産業別総労働時間
産業計
鉱業
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(時間）
1993-2003
年平均変化率（％）
1993-2003
パート
パート
常用労働者 一般労働者
パート
繊維
常用労働者 一般労働者
パート
パルプ紙
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
1,184
1,168
1,141
2,206
2,088
2,050
2,228
2,099
2,070
1,329
1,431
1,297
2,063
2,048
2,029
2,099
2,078
2,070
1,304
1,346
1,154
1,963
1,966
1,952
2,036
2,051
2,038
1,388
1,420
1,415
1,895
1,890
1,846
2,098
2,096
2,095
1,355
1,430
1,412
1,947
1,896
1,914
2,054
2,010
2,036
1,441
1,411
1,427
2,043
2,014
1,996
2,103
2,079
2,063
1,404
1,425
1,424
-96.3
-28.0
-43.0
-155.8
-158.0
-32.6
-33.9
-28.7
-150.1
-11.1
2.0
27.0
-49.5
-2.2
56.9
-32.4
-18.0
-13.3
-46.7
-39.6
20.0
-0.6
-0.2
-0.4
-0.8
-0.8
-0.3
-0.2
-0.2
-1.3
-0.1
0.0
0.2
-0.3
-0.0
0.5
-0.2
-0.1
-0.1
-0.3
-0.2
0.2
石油・石炭
パート
窯業・土石
常用労働者 一般労働者
パート
鉄鋼
常用労働者 一般労働者
パート
非鉄金属
常用労働者 一般労働者
パート
金属製品
常用労働者 一般労働者
パート
一般機器
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
1,884
1,880
1,881
1,912
1,766
1,916
1,347
1,331
1,393
1,974
1,961
1,957
2,006
1,977
1,975
1,145
1,296
1,181
2,039
2,028
1,970
2,078
2,069
2,017
1,331
1,379
1,329
1,986
2,004
1,988
1,999
2,020
2,005
1,459
1,422
1,473
1,981
2,015
1,970
2,027
2,045
2,019
1,468
1,506
1,481
2,038
2,030
2,025
2,098
2,087
2,079
1,416
1,429
1,464
2,004
2,048
2,022
2,036
2,083
2,056
1,416
1,425
1,440
-2.9
3.5
46.3
-17.3
-30.7
35.8
-68.9
-61.7
-2.1
1.5
5.3
13.9
-10.8
-7.6
13.5
-13.5
-18.6
47.6
18.3
20.2
24.4
-0.0
0.0
0.4
-0.1
-0.2
0.3
-0.4
-0.3
-0.0
0.0
0.0
0.1
-0.1
-0.0
0.1
-0.1
-0.1
0.4
0.1
0.1
0.2
電気機器
常用労働者 一般労働者
パート
輸送用機
器
精密機器
常用労働者 一般労働者
パート
その他製造業
常用労働者 一般労働者
パート
電気・ガス・熱供給・水道
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
運輸
パート
通信
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
1,908
1,952
1,911
1,975
1,866
1,973
1,369
1,417
1,411
1,990
2,035
2,046
2,022
2,068
2,078
1,358
1,425
1,381
1,913
1,971
1,934
1,978
2,034
1,991
1,434
1,439
1,479
1,987
1,991
1,980
2,073
2,085
2,071
1,400
1,405
1,404
1,911
1,860
1,850
1,923
1,870
1,867
1,216
1,270
1,129
2,205
2,103
2,098
2,254
2,185
2,194
1,328
1,286
1,302
1,770
1,723
1,715
1,825
1,876
1,874
1,081
1,117
1,189
2.5
-1.8
42.6
55.7
55.6
22.7
20.7
13.1
45.1
-7.0
-1.9
3.2
-60.8
-55.9
-86.5
-107.1
-59.2
-25.2
-54.7
49.1
107.7
0.0
-0.0
0.3
0.3
0.3
0.2
0.1
0.1
0.3
-0.0
-0.0
0.0
-0.4
-0.3
-0.8
-0.6
-0.3
-0.2
-0.3
0.3
1.1
卸小売
金融・保険
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(時間）
1993-2003
年平均変化率（％）
1993-2003
食料品、たばこ
製造業
常用労働者 一般労働者
2,045
2,026
2,017
化学
1993
2000
2002
増減(時間）
1993-2003
年平均変化率（％）
1993-2003
パート
1,921
1,853
1,825
常用労働者 一般労働者
1993
2000
2002
増減(時間）
1993-2003
年平均変化率（％）
1993-2003
建設業
常用労働者 一般労働者
パート
不動産
常用労働者 一般労働者
パート
サービス
常用労働者 一般労働者
パート
常用労働者 一般労働者
パート
1,827
1,696
1,642
2,089
2,054
2,046
1,157
1,134
1,105
1,802
1,812
1,800
1,826
1,854
1,846
1,168
1,145
1,215
1,911
1,895
1,886
2,003
1,997
2,021
1,145
1,190
1,165
1,856
1,788
1,767
2,000
1,963
1,958
1,040
1,064
1,046
-184.5
-43.0
-52.0
-2.1
19.3
47.2
-25.7
18.5
20.7
-88.8
-42.0
6.0
-1.2
-0.2
-0.5
-0.0
0.1
0.4
-0.2
0.1
0.2
-0.5
-0.2
0.1
(注）1～12月の平均値。
（資料）厚生労働省『毎月勤労統計調査』
138
この事業は、競輪の補助金を受けて実施したものです。
非 売 品
禁無断転載
平 成 15 年 度
少子高齢化時代における雇用構造の変化
に関する調査研究報告書
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平成 16 年３月
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