2020 Fiscal Year Annual Research Report
地域雇用政策の地域労働市場の雇用創出・消失に与える影響に関する研究
| Project/Area Number |
18H00853
|
|---|
| Research Institution | Chuo University |
|---|
Principal Investigator |
阿部 正浩 中央大学, 経済学部, 教授 (70303047)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
太田 聰一 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 教授 (60262838)
勇上 和史 神戸大学, 経済学研究科, 准教授 (90457036)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 地域雇用政策 / 地方創生 / 雇用成長率 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、地域間の相互依存関係を考慮した経済モデルを分析することにより、地域労働市場における雇用創出と消失のメカニズムを明らかにするとともに、これまで国や地方自治体が実施してきた地域雇用政策の当該地域の雇用創出と消失に与えた影響を検証することである。
これまで、本研究では、都道府県および市町村レベルの雇用成長率や雇用創出と消失指標のを推定するための基礎的データを収集した。具体的には、総務省統計局『国勢調査』、『事業所・企業統計調査』、『経済センサス』、および厚生労働省『雇用動向調査』や『職業安定業務統計』のぞれぞれから、2000年以降のデータを収集し、都道府県および市町村レベルの就業者の伸び率や雇用成長率、失業率などを計算した。
また、各地方公共団体に対してアンケート調査および実地でのヒアリング調査を行い、地域雇用政策の実態についての情報を収集してきた。アンケート調査については、都道府県および市に対して、2019年2月19日から3月11日まで実施し、調査対象団体数は合計で862団体で、うち432団体から回答を得たU回収率は約50.1％）。このアンケートでは、首長や議会が重視する政策、当該地域の労働市場の概況とその把握手段、雇用に関するビジョンや計画の策定の有無、国の雇用に関する補助金等への応募状況、企業誘致の実施状況などを訊いている。ヒアリング調査については、京都府、青森県、北海道、新潟県などで行い、それぞれの労働市場政策の実態を把握出来た。ただし、2020年2月以降は、新型コロナウィルスの影響により、予定した実地調査は実施出来ていない。
以上のデータを用いて、今年度は東京圏の労働市場についての考察と都道府県別の失業率や賃金率の分布に関する考察を行った。これらは本研究の目的そのものではなく、地域労働市場政策を検証する上で予備的に行ったものである。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
2020年2月からの新型コロナウィルスの影響により、地方自治体に対する実地調査の実施が困難となった。加えて、今回のコロナ禍は、地域労働市場へも大きなダメージを与えていると同時に、その対策のために新たな補助金制度が設定されたなどしたため、従来の地域労働市場政策による効果との識別が難しいものとなった。さらに、コロナ禍の下で進んだオンライン授業への対応など、教育活動に多くの時間が割かれることとなり、十分な研究活動時間を確保することが儘ならなかった。こうしたことから、従前想定していた研究計画の進捗が滞ることとなった。
|
| Strategy for Future Research Activity |
これまで収集してきたデータおよび調査を整理し、本研究の目的である地域労働市場政策が労働市場に与えた影響について、残り二年で検証していきたい。
2021年度は、19年度および20年度に実施できなかった実地調査を出来る限り行うと同時に、質問紙調査も行い、最近の地域雇用政策とコロナ禍の地域雇用への影響を都道府県単位で把握する。
さらに21年度後半と22年度前半には、これまで整理してきたデータと接続し、自治体の地域雇用政策が雇用創出・消失、ならびにネットの雇用変化に及ぼす効果を検証する。その際、地域間の相互依存関係を考慮して、（ウェイト付けされた）隣接地域の説明変数を加えたモデル（Spatial Lag of X, SLX）、近隣地域の被説明変数と説明変数を加えたモデル（Spatial Durbin Model，SDM）、あるいは誤差項のみに近隣地域との相互依存関係を許容するモデル（Spatial Error Model, SEM）といった空間計量の手法を用いた推計を行う。
なお、この推計ではコロナ禍の影響を検討する必要がある。そこで、21年度に実施予定の質問紙調査等で、コロナ禍に関連する質問項目を別途準備し、推計結果からコロナ禍の影響を識別出来るように工夫したい。
|
