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HRデータ解説

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道府県別 世帯収入・貯蓄高ランキング<br />~貯金好きな県、消費好きな県~ | 人事制度設計

道府県別 世帯収入・貯蓄高ランキング~貯金好きな県、消費好きな県~

 世帯収入が多い都道府県と言えばどこを思い浮かべるでしょうか。大企業や人が多く集まっている首都圏でしょうか。世帯ごとの収入ランキングを見ると、確かに東京都や神奈川県がトップにランクインしています。一方で貯蓄高のランキングとなると少し様子が異なります。今回は都道府県別の世帯収入・貯蓄高ランキングについて解説します。世帯の構成や消費の傾向なども併せて詳しく見ることで数字だけでは表せない、いわゆる「県民性」も垣間見られ非常に興味深いトピックです。   図表1:都道府県別 世帯収入ランキング 出典:総務省統計局「2019年全国家計構造調査」  道府県別の世帯収入ランキングでは、1位が東京都、2位は神奈川県と首都圏の2都県がランクインしています。東京都は日本の首都であり、大企業が多く集まっていることから個人の年収水準の高さも日本トップです。神奈川県でも個人年収の高さが世帯年収に現れています。東京都内の企業へ通勤し東京都水準の年収を得ている人も多く、また、京浜工業地帯の中核であり関連する業種の大規模な企業に勤める人も多いためです。  3位以降は、首都圏以外の県が高順位にランクインしています。3位愛知県、4位富山県、5位福井県です。愛知県にはトヨタ自動車を中心とした自動車関連企業が集まっています。また、愛知県の名古屋市は日本三大都市の一つであり、多くの人・企業が集まっており、中部地方全体の経済の中心ともなっているため、個人の年収も高い傾向にあるのです。  4位・5位は、上位3位の都県とは上位にランクインしている理由が異なります。上位3位までは主要な経済圏であることによる個人年収の高さが世帯年収の高さに影響していました。一方、4位の富山県、5位の福井県の個人の年収の高さは全国平均を下回っています。個人あたりの単価ではなく、世帯当たりの人数・有業者数が多いため、世帯収入が高いのです。女性配偶者の有業率も他都道府県と比べて高く、共働きランキングでも常に上位にランクインしています。   図表2:都道府県別 世帯貯蓄高÷世帯収入ランキング 出典:総務省統計局「2019年全国家計構造調査」  貯蓄高・収入のデータをもとに、「貯蓄高÷年間収入」のランキングを作成してみました。この表が示しているのは各都道府県において「平均的に何年分の年収を蓄えているか」ということです。  都道府県によって1位の2.9年分~47位の1.4年分まで、約2倍の大きな差が見られました。上位5県のうち、3位神奈川県、5位愛知県は収入ランキングでも上位にランクインしており、収入の高さが貯蓄高の高さにもつながっていると考えられます。。  一方、1位の奈良県、2位の兵庫県、4位の徳島県はそれぞれ収入ランキング23位、20位、35位と決して高くはありません。一定の年収の範囲内で上手く支出をコントロールする傾向、もしくは、支出より貯蓄を重視する傾向にあるのではないかと推察されます。  また、収入ランキングでは1位の東京都は、収入に対する貯蓄高は大きくなく、20位にとどまっています。家賃等の生活コストが嵩んでいることが主な要因でしょう。  下位5県についても、2パターンに分けられます。収入・貯蓄共に低い順位となっているのが鹿児島県、宮崎県、沖縄県です。一方、佐賀県は収入では23位と平均的でありながら貯蓄高は低い水準です。収入に対する支出が他の県よりも多いと考えられます。   図表3:散布図 出典:総務省統計局「2019年全国家計構造調査」  都道府県別の世帯収入と世帯貯蓄高の間には、一定の相関性がみられます。その中で県民性や生活環境等により収入に対して貯蓄が多い、少ない等の一定のバラツキがあることが分かりました。  世帯人員数や女性・高齢者の就業率など、労働市場全体のポートフォリオの変化により、じわじわと変化が生じる可能性はありますが、今回取り上げたデータの傾向は直ちに大きく変化するものではないと考えられます。  他の都道府県別データと併せてこれらのデータをビジネスの観点で見ると非常に興味深いです。当然、消費の内訳などから有利な業種・業態、地価等の多様なデータを含めて判断する必要がありますが、例えば、他の都道府県よりも収入に対して貯蓄が低い地域に出店すれば、人件費は低く抑えられる一方で消費活動が活発で売上を上げやすいかもしれない、などと仮説を立てることができるのです。  

労働力人口<br />~多様な人材の活用と労働力需要の抑制がカギ~ | 適正人員・人件費算定

労働力人口~多様な人材の活用と労働力需要の抑制がカギ~

 現在、日本の人口は減少傾向にあり、同時に労働力も伸び止まりを見せています。今回は労働力人口の推移や、年齢別や性別といった属性ごとの就業者数について解説します。  労働力人口の過去の推移をみると、1990年代半ばまでは増加傾向にあり、1990年以降は伸び止まり、そして若干の減少傾向にありました。2010年代半ばからは僅かながら減少に歯止めがかかっています。女性や高齢者の活用により労働力の内訳を変えることにより、大幅な減少は免れている状況ですが、いずれは減少傾向に転じるでしょう。 図表1:労働力人口(単位:万人) 出典: 総務省統計局 「労働力調査」注)労働力人口の1952年以前は14歳以上人口のうちの該当する者 労働力人口とは、満15歳以上のうち、労働する意思と能力を持った人口を指す。具体的には、実際に働いている人のほか、労働の意思や能力があるものの失業中の人が含まれており、満15歳以上であっても専業の学生や主婦は除かれている。  そこで、年代別の就業者数と就業者に占める60歳以上人口の割合を見てみると、就業者全体の数は1995年をピークに減少傾向にあるものの、60歳以上の就業者は増加しています。60歳以上の就業者は1980年時点で約540万人でしたが、2015年には約1270万人と2.3倍の伸びを見せています。就業者全体に占める割合においても、1980年ごろまでは9%前後で推移していたものの、2015年時点では21.5%とやはり大きく増加しています。  今後は、少子高齢化により59歳以下の労働力の確保がますます難しくなるため、労働力を充足すべく定年延長や定年再雇用はますます進み、60歳以上の就業者は増加するでしょう。 図表2:年齢別就業者数・60歳以上割合 出典: 総務省「国勢調査」  続いて、男女別の就業者数と就業者に占める女性の割合を見てみます。男性の就業者数は、労働力人口・就業者数全体の推移と同様に伸び止まり、1995年以降は減少傾向にあります。  一方、女性の就業者数は1995年から近年に至るまで2600万人弱の水準でほぼ横ばいに推移しており、労働者に占める女性労働者の割合は増加傾向にあります。労働力人口の減少に伴っていずれは女性就業者数も伸び止まりを見せると思われますが、当面は女性労働者の割合が増え、労働市場全体や各企業内の労働力構成が大きく変わっていくでしょう。 図表3:男女別就業者数・女性割合 出典: 総務省「国勢調査」    女性・高齢者の他に外国人労働者の活用も年々進んでおり、2008年の48万人から2020年の172万人へと約3.5倍に増えています  少子高齢化により日本全体の人口が減少する中、今後も労働力人口が大きく増加することは考えづらい状況です。国内労働力の減少や構成の変化を受けて企業内のポートフォリオも大きく変化をしていくことでしょう。例えば1980年以前は外国人や高齢者の労働者は割合的にはほとんどおらず、女性も1/3程度でしたが、近い将来、男女が5:5の割合となり、外国人労働者が労働者全体の10%を超え、高齢者の割合も現在と比べて非常に高くなるでしょう。  今後に目を向けると、労働力の需給のコントロールが重要性を増します。前述の通り労働力は減少傾向になるので、女性や高齢者・外国人の活用によってダイバーシティを促進し供給量を増やすことが必要です。そして、ITやロボティクスなどの先端技術の活用や生産性向上施策によって、そもそもの労働力需要を抑えることも重要となります。  迫りくる労働力人口の不足を前に、各企業は女性・高齢者、外国人を戦力化しやすい労働環境の整備と、従業員の生産性向上施策、そして先端技術の活用による労働力需要の抑制を両立しなければなりません。

生涯賃金の推移<br />~大きく下がった生涯賃金~ | 人事制度設計

生涯賃金の推移~大きく下がった生涯賃金~

 一般的に生涯賃金とは入社してから定年までの間に受け取る総賃金を指します。当記事では年次別に生涯賃金を示していますが、これは統計調査年別に各年齢の年収を合計して算出しています(諸手当や残業代含む月給及び賞与額から構成され、退職金は含まない)。そのため、調査年の賃金額が景気動向等に影響を受けて変化した場合、生涯賃金もそれに連動して変化しています。  例えば、大卒男性の場合、ピーク時の1993年頃から最低値の2013年頃まで20年間で15%も減少しています(324百万円から277百万円に47百万円減少)。これは、バブル崩壊やリーマンショックで景気が悪化したことや、株主重視経営が進んで労働者の賃金が抑えられたからだと考えられます。  また、男女の生涯賃金を比較すると、毎年約40百万円の差(1990年~2018年の平均)が生じており、一貫して女性の生涯賃金が低い(男性の85%程度)傾向であることがわかります。これは、男性と比較して女性は総合職より一般職の割合が高いことや、総合職で入社したとしても処遇の高い管理職に就けていないためだと考えられます。 (図表1) 出典:労働政策研究・研修機構『ユースフル統計2020』  さらに、生涯賃金データを性別・企業規模別に見てみると、男性の方が企業規模による生涯賃金差が生じやすくなっています。具体的には、男性は最大約90百万円、女性は最大約60百万円の差が生じています(性別に2018年時の1000名以上規模と10-99名規模を比較)。 (図表2) 出典:労働政策研究・研修機構『ユースフル統計2020』  我が国の生涯賃金は過去と比較して大きく下がっていますが、これはあくまで名目賃金で計算したデータであり、実質賃金で見ると更に深刻な状態であると言えます。また、直近約30年間の賃金推移を先進国内で比較すると、伸び悩んでいるのは我が国のみです。今後各国に引けを取らない賃金水準とするためには、会社の生産性を上げると同時に過度な株主重視経営を控え、人件費の適正な分配を実現していくことが重要です。 以上

メンタルヘルス対策<br />~心の病が最も多い世代とストレスの内容~ | モチベーションサーベイ

メンタルヘルス対策~心の病が最も多い世代とストレスの内容~

 近年、職場における若者のメンタルヘルス対策が話題に上がることが多くなっています。そこで今回は、年代別の心の病の割合と、従業員が抱える就業上のストレスの内容について解説します。  企業に対する調査の結果によると、実際に心の病を抱える従業員が最も多い年代として10~20代を挙げている企業が増加傾向にあります。多くの企業の経営者や人事担当者の方々が、口にする「若者のメンタルヘルスの問題が増えてきている」との感覚は、実態に合っていると言えます。  過去に目を向けると、2000年代前半には心の病が最も多い年代として挙げられる年代は、30代が突出していました。30代は、職場・プライベート共に変化や心身にかかる負荷が大きく、心の病を抱えがちな年代であったのです。具体的には、職場では「働き盛り」「管理職(候補)」と期待され、質・量共に業務上の負担が掛かりがちな世代であると同時に、結婚や育児、場合によっては両親の扶養や介護が始まる等、プライベートにおいても変化が多い世代であることが推察されます。  その後、2019年時点では、50代以上を除き、10~40代がほぼ同水準となっています。10~20代については過去からの増加率が高いため若年層のメンタルヘルスに対する問題意識を特に抱きがちですが、年齢による差が無くなってきているというのが現状です。  年齢差が無くなってきた要因は、複数考えられますが、職場において年功的要素が徐々に薄まってきたことや、生産性向上への強い要請を背景に、即戦力志向が強まってきていることも一因でしょう。従来、一定程度の年数をかけて育成された30代の従業員に対して期待してきた役割や負荷が、前後の年代に対しても広がりつつあると考えられます。また、ライフスタイル・ライフプランに対する価値観の多様化も進み、プライベートで抱えるストレスについても年代差が少なくなってきているのではないでしょうか。   図表1:心の病の最も多い年代 出典: 公益財団法人 日本生産性本部「第9回「メンタルヘルスの取り組み」に関する企業アンケート調査結果」(2019年11月22日)  続いて、年代ごとの業務上のストレスの内容に目を向けてみても年代による大きな差はないことが分かります。  いずれの年代においても最も多いのは「仕事の質・量」に対するストレスです。労働者として職業生活を送る上で致し方ない部分もあるとは考えられますが、企業には長時間労働の防止等によるワークライフバランスへの考慮と生産性向上施策等を講じることが求められます。  その次に多いのは「仕事の失敗・責任の発生等」であり、「仕事の質・量」に続いて仕事そのものに関する項目が挙げられています。続いて「対人関係」「役割・地位の変化等」が挙げられています。  仕事そのものに対するストレスと、職場というコミュニティの中での立ち位置や他者との相対的な関係性の中で引き起こされるストレスが、職業上のストレスのうちの大部分を占めていることがわかります。この傾向には年代による差は、ほとんど見受けられません。   図表2:仕事や職業生活に関する強いストレスの内容 出典: 厚生労働省「平成30年 労働安全衛生調査(実態調査) 結果の概況」 注:1人3つまでの選択式であるため最大値は300%である  今後も引き続き継続的なストレスチェックを実施し、従業員のストレス状態を把握・観察し続ける必要があります。また、各年代に共通する「仕事の質・量」によるストレスを軽減・緩和すべく業務の質・量の調整を通じて従業員のワークライフバランスを保つことも重要です。  

年功序列の賃金カーブは無くなる|勤続年数ではなく能力や成果の評価制度が必要 | 人事制度設計

年功序列の賃金カーブは無くなる|勤続年数ではなく能力や成果の評価制度が必要

 日本では長年いわゆる「年功序列」による人事運用を行ってきました。「年功序列」とは、社員が会社に長く在籍すればするほど処遇を高くすることです。日本では、時代により多少の差はありますが、入社時と勤続30年時点では約2倍の処遇差があるのです。  入社時と勤続30年時点の処遇の上昇率を時代ごとに見てみると、1976年、1995年、2019年でそれぞれおよそ2.3倍、2.2倍、1.7倍です。上昇率が特に顕著な1976年は高度経済成長後の経済が安定していた時期であり、勤続年数が長ければ長いほど処遇が上がっていく年功序列的傾向が色濃かったことが分かります。  1970年代に対して1990年代はバブル経済が崩壊し、経営の効率化を迫られた時期です。1995年のグラフを見ると、傾向としては右肩上がりではあるものの、1976年と比べると上昇率が抑えられています。年功序列的傾向は残っているものの、その度合いは薄まってきていると言えます。  さらに、2019年の数字を見ると、勤続年数の増加による処遇の上昇率はさらに小さくなっています。近年は失われた30年とも呼ばれる低成長時代であり、年齢や勤続年数の長さに対して報いる余裕がない企業が多くなっていることも一因でしょう。またグローバル化が進んだことによる競争力強化の観点や、自社で育成する余裕がないことから即戦力を求める傾向が強まっていることも関係していると考えられます。自社に貢献している期間の長さではなく、能力に応じて処遇する企業が増えているのです。 (図表1:勤続年数別賃金格差(所定内賃金)) 出典: 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」 注:1976年、1995年、2019年の各調査年での男女計の「勤続0年」の平均所定内賃金額を100としたときの各勤続年数階級の平均所定内給与額を表している  勤続年数増加による給与の上昇率が下がってきているとはいえ、諸外国と比較をすると、日本では近年においても年功的な傾向は依然として強いことが分かります。  「勤続1~5年」から「勤続30年以上」への処遇の上昇率は日本で1.8倍であり、1.4倍前後であるイタリア・イギリス・フランスなど、ヨーロッパの主要な国々と比較して高い水準にあります。また、スウェーデンでは勤続15年を超えると給与は右肩下がりとなっており、ピークである「15年~19年」時点でも1.1倍、「勤続30年以上」では約1倍と低い水準です。ちなみに、ドイツでは日本と同じく長期雇用を前提としているため1.7倍と高い水準にあります。 (図表2:勤続年数別賃金格差(国際比較)) 出典:独立行政法人 労働政策研究・研修機構「データブック国際労働比較2018」 注1: 日本の勤続1~5年欄は1年以上5年未満, 勤続6~9年欄は5年以上10年未満 注2:公務・防衛・義務的社外補償を除く非農林漁業を対象とした産業計  一部企業では新卒初任給を年収1,000万円とするなど、年齢や社歴に関わらず、能力や成果に対して処遇を決めることなどが話題になっています。また、労働市場の流動化が進み中途入社をする労働者の割合が増加することにより、勤続年数が短くても給与が高い人が増えることが考えらます。これらを要因に、勤続年数が短い属性の処遇が高くなることが予想されます。   一方で、今後は勤続年数が長いからといって処遇が高くなるとは限らないでしょう。長期の功労よりも、現在保有している能力やパフォーマンスの高さに対して処遇する会社が増えると考えられるためです。  これらの影響により、今後は勤続年数と処遇の高さとの関連性はさらに弱まるでしょう。「賃金カーブ」という言葉がなくなる日もそう遠くはないかもしれません。

女性の就業率の推移|女性が活躍できる労働環境・人事制度の整備 | 人事制度運用支援

女性の就業率の推移|女性が活躍できる労働環境・人事制度の整備

 昨今、日本では女性の社会進出が進み、就業者数が増加しています。2019年時点で約2,650万人となっており、2000年の2,450万人から200万人も増加しています。その為、今後は女性就業者がより活躍できる基盤をさらに整備することが重要な経営課題となります。  日本の生産年齢人口(15歳から65歳未満)が減少を続けている中、女性就業者数が増加している背景には、就業率の飛躍的な向上があげられます。女性の生産年齢人口は2000年で約4,300万人でしたが、2019年では約3,700万人と大きく減少しています。その一方で、女性の就業率は2000年に57%でしたが、2019年では70%を超えているのです。  また、女性の就業率向上の主たる要因は次の3つと考えられます。まず、労働需要の増加です。少子高齢化に伴って生産年齢人口が減少し、社会的に労働力の不足が叫ばれていました。次に、女性の就業意識の変化です。例えば、世帯年収の減少に伴って専業主婦世帯では従前の所得水準を維持できなくなり、労働参加している背景があります。他にも、労働参加を促す政策等の法整備が進んだ事も理由に挙げられます。   (図表1) 出典:総務省『労働力調査、人口推計』  また、我が国の女性就業率をG7各国と比較すると、2005年頃までは7か国中6位で他国に遅れを取っている状況でした。そしてこの間、上位3か国と比較すると毎年約10%もの差が開いています。 直近の2019年時点では1位のドイツに及ば無いものの、カナダ・イギリスと同水準(同率2位程度)に位置づけ、大きく躍進しています。また、日本の増加度合いは1位のドイツ、同率2位のカナダ・イギリスより大きいため、この傾向が継続すれば5-10年程度で日本の順位が1位になる可能性があります。   (図表2) 出典:OECD(2021)『 Employment rate (indicator). doi: 10.1787/1de68a9b-en (Accessed on 12 March 2021)』 注) イタリアは直近約20年間連続最下位で比較とならない為データから除いている  短期的には、新型コロナウイルスによる経済活動低迷の影響により、就業率の増加傾向が鈍化する可能性があります。しかしながら中長期的には、再度増加傾向に転じるのではないでしょうか。なぜなら、少子高齢化に伴う慢性的な人手不足や、女性活躍推進法の改正等政府による働きかけが継続すると考えられる為です。  日本は労働需給という観点では需要が多く、慢性的な労働力不足の状態です。その為、女性就業者の増加は人手不足の解消という点で効果があります。但し、就業者数の急速な増加とともに、今後は就業の“質”が大きな課題となります。男女が平等かつ働きやすい環境を整備することが喫緊の課題ということです。その為には、企業においての意識改革と働き方の改革が必要となるでしょう。意識改革とは、「仕事のチャンスは男女平等に与えられる」という考えを醸成する事です。仕事は男性が担い、家事・育児は女性が担うという考えを改める必要があります。例えば、男性の育児休暇を推進する事で、家事・育児を男女平等に分担する意識を育てる事が出来るでしょう。また、家事育児をしながら効率的な働き方をするための具体的な施策の推進も必要でしょう。例えばテレワークの徹底した活用などがその代表的なものになります。 以上

産業別雇用者数<br />~どの産業に雇用が集中している?~ | 適正人員・人件費算定

産業別雇用者数~どの産業に雇用が集中している?~

 日本の景気が安定してきた2013年以降、雇用者数※は増加傾向であり、2020年までの7年間で約180万人増加しています。しかし、すべからく全ての産業において雇用者数が増加しているわけではありません。社会環境の変化やテクノロジーの進化に伴って産業構造は常に変動しており、労働需要の縮小・拡大が産業別に起こるからです。 ※15-64歳の生産年齢人口における雇用者数(うち役員を除く正規及び非正規社員)  雇用者の増減数(2013年比2020年データ)を産業別に見てみると、雇用者数が増加している主な産業は「医療・福祉」「情報通信業」です。そして、これらの産業の増加数は雇用者全体の増加数の約60%を占めており、雇用が集中していることが分かります。  一方、雇用者数が減少している主な産業は「建設業」「生活関連サービス業」です。これらの産業の減少数は雇用者全体の減少数の約80%を占めております。 (図表) 出典:総務省『労働力調査』 注1)15-64歳の生産年齢人口における雇用者数(うち役員を除く正規及び非正規社員)データを活用 注2)主に雇用者数100万人以上の産業を抜粋  では、雇用者数の増減率(2013年比2020年データ)を産業別に見てみます。増加率は上から「情報通信業」「学術研究,専門技術サービス業」の順に大きく、これらの産業は雇用者増加数が一番大きい「医療・福祉」よりも増加の度合いが強いです。現在、「情報通信業」「学術研究,専門技術サービス業」ともに「医療・福祉」より雇用者数自体は少ないですが、仮にこの傾向が続けばいずれ規模の逆転が起こる可能性があるという事です。 一方、減少率は上から「生活関連サービス業」「建設業」の順に大きくなっています。これらの産業は減少数・減少の度合い双方が強い為、今後もこの傾向が続けば他の産業に比べ一層雇用者数が減る事となります。  雇用者数の増減要因の一つに、社会環境の変化やテクノロジーの進化に伴う労働需要の拡大・縮小があります。例えば昨今、「医療・福祉」は高齢化の進展や共働きの増加、「情報通信業」はICTの革新・利活用が進んでいます。その為、サービス提供のニーズが高まり、労働需要が拡大して雇用者数が増加したと考えられます。 一方で、当然ながら労働需要が拡大していても雇用者数が減少する場合もあります。例えば「建設業」は、リーマンショック以降オリンピックに向けて建設投資額が回復し、労働需要は拡大してきていると考えられますが、雇用者数が減少しています。これは、就業希望者数の低迷・ボリュームゾーンとなる高齢者の引退が進んでいる為だと考えられます。 以上

失業率の推移<br />~完全雇用状態の日本、今後の変化は?~ | 適正人員・人件費算定

失業率の推移~完全雇用状態の日本、今後の変化は?~

 直近約30年間の日本の失業率はおよそ2%から5%の間で推移しています。5%に達したのはバブル崩壊後とリーマンショック後であり、一時的に高い水準となっていますが、平均値では約3.4%に留まっています。3%以下の状態は、失業者がほとんどいない完全雇用の状態とも言われていることから、日本の失業率は低い水準にあると言えます。  一方で、諸外国に目を向けると、日本と比較しておおむね高い水準で失業率が推移していることが分かります。1991年から2019年の間の失業率を平均値で比較すると、日本では約3.4%であるのに対して、フランス、イタリア、ドイツでは7%を超えており、アメリカ・イギリスでも5%弱の水準です。日本では、諸外国と比較して労働者に対する求人の数が多く、失業率が低くなっているのです。 (図表:Unemployment rate(%)(G7)) 出典: Inretnational Labor Organization(ILO), "Unemployment rate by sex and age -- ILO modelled estimates, Nov. 2020 (%) -- Annual"    失業率がどの程度の水準であれば低いと言えるかについては諸説ありますが、2019年8月に日本の完全失業率が2.2%となった際、総務省は「景気など構造的要因による失業率はほぼゼロとなって」おり、「完全雇用に近い状況にある」との見方を示しています¹。また、イギリスの経済学者W.ベバリッジは失業率が3%の状態を完全雇用状態と定義しています。  過去の推移や諸外国との比較から、日本の失業率は景気悪化時には一定の失業者が生じて失業率が上昇するものの、平時においては完全雇用状態に近い、低い水準にあることが分かります。  今後の短期的な見通しとしては、COVID-19(新型コロナウイルス)感染拡大による経済活動の低迷の影響がこれから生じるものと思われ注視が必要ですが、日本全体の人手不足感を鑑みるに過去2回のピークほどは上昇しないのではないでしょうか。  一方で、中長期的に将来を見据えると、高齢化によるシニア層の余剰、産業構造やテクノロジーの変化による労働力に関する需給の変動、働く意識の変化などの影響が予想されます。具体的な例を挙げると、今後もITや福祉の分野では求職者よりも採用数が多くなる一方、事務等の領域では省力化やAI化が進んで採用数が少なくなることが予想されます。労働力の需給のギャップが大きくなることにより、失業率が高くなる可能性があるのです。 以上 参考文献 ¹:日本経済新聞「8月の完全失業率2.2%、総務省「完全雇用に近い状況」」(2019年10月1日)

地域別世帯収入 <br />~総力戦で稼ぐ北陸モデル~ | 人事制度設計

地域別世帯収入 ~総力戦で稼ぐ北陸モデル~

 北陸地方は、都道府県幸福度ランキング(一般財団法人 日本総合研究所)などの民間調査でも上位にランクインするなど、「幸せ」「暮らしやすい」といったイメージを持たれている地方です。今回は暮らしやすさにも影響する北陸地方の世帯収入について、データの側面から解説します。  北陸地方は、2人以上の勤労者世帯における月間の家計収支黒字額が1位の地域です。その理由は大きく分けて2つあり、まず、世帯収入額は関東地方に次いで高いこと、そして支出が少ないことです。 (図表1) 出典:総務省統計局『家計調査(2019年)』    北陸地方では、勤労者1人当たりの平均年収は高い訳ではありません。図表2は都道府県別の1人当たりの平均年収ですが、石川県23位、福井県27位、富山県28位、県新潟31位と、いずれも都道府県平均並みかそれ以下の水準です。 (図表2) 出典:総務省統計局『家計調査(2019年)』出典:厚生労働省『賃金構造基本統計調査(2019年)』    世帯収入が高いのには、1世帯当たりの人数が大きく関係しています。他の地方と比べて世帯人数が多く、世帯における有業人数も多いのです。また、北陸地方では他の地域と比較して、女性配偶者の有業率が高いという特徴があります。背景としては、子・両親・祖父母などと複数の世代で同居している世帯も多く、子の世話や家事を分担できることが考えられます。北陸地方では、学生を除くほとんどの家族に稼ぎがあることが珍しくなく、世帯当たりの稼ぎ手が多いのです。  そして、1位の関東地方と比較して収入額はやや低いものの、関東地方よりも世帯における消費額が低いことから最終的に手元に残る黒字額では1位となっています。  複数世代の同居により世帯における有業人数と収入の最大化を実現するモデルを仮に北陸モデルと呼ぶこととします。この北陸モデルは、今後企業がダイバーシティを実現するための大きなヒントとなるのではないでしょうか。世帯内の助け合いによって高年齢者や女性の社会進出を実現している地方において、企業は多様な働き手を確保できるためです。  働き手にとっては世帯収入の最大化というメリット、企業にとっては都心より人件費単価を抑えながらも必要な働き手を確保できるというメリットを互いに享受することができます。仕事のリモート化が進む時世においては、都心においてビジネスを展開している企業にとっても、地方に本拠地を移したり、地方の人材を活用したりすることもより現実味が増してきているのではないでしょうか。 以上

有効求人倍率<br />~不景気は採用のチャンス?!~ | 人事制度設計

有効求人倍率~不景気は採用のチャンス?!~

 新型コロナウイルス感染拡大等の影響を受け、採用を控える企業も増えており、有効求人倍率にも表れています。今回は、有効求人倍率の推移や職種ごとの違いについて解説します。  有効求人倍率とは、ハローワークに申し込まれた求人数を求職者数で割ったものであり、1を下回ると求人の数が求職者数よりも少ないことを示します。有効求人倍率は景気動向による短期的な変化が多く、景気の下降局面では有効求人倍率も下降しています。  過去の推移を見ると、高度経済成長期やバブル経済のピーク時に2.00倍を超えており、リーマンショック時には史上最低値の0.42倍を記録しています。直近の数字を見ると、新型コロナウイルス感染拡大防止による外出自粛要請等の影響を受けて、2020年7~9月に1.05倍まで下がっています。  なお、ハローワークの求人のみが対象であり、ハローワークを経由しない紹介による採用やインターネットを活用した採用活動は反映されていない点、パート・アルバイトの求人も含む点に注意は必要です。 (図表1:有効求人倍率、新規求人倍率) 出典:厚生労働省「一般職業紹介状況」、内閣府「景気循環日付」注1)新規学卒者を除きパートタイムを含む注2)1973年から沖縄を含む注3)四半期平均注4)図中、灰色の期間は、景気の下降局面(山から谷)である。2018年10-12月期の山は暫定。  一方で、職種別に見てみると、有効求人倍率の高さにかなり差があることが分かります。例えば、とび工や解体作業員等が含まれる職種である建設躯体工事は、令和2年11月度9.79倍、前年同月12.40倍であり、10~12名の採用枠に対して求職者は1名程度という状況です。景気動向による影響は多少あるものの、深刻な人手不足が生じていると言えます。  一方で、飲食店やホテルの従業員を含む職種「接客・給仕」、ソフトウエア開発者等を含む職種「情報処理・通信技術者」では、昨年から有効求人倍率が約半分となり、1倍に近づいています。また、「一般事務」等の職種においては、景気の降下の影響に関わらず、1倍を下回っています。  なお、令和2年11月度の職種別の有効求人倍率が前年比では下がっていることは、いずれの職種においても共通しています。 (図表2:職業別の有効求人倍率(令和2年11月、前年同月)) 出典:厚生労働省「一般職業紹介状況」、内閣府「景気循環日付」注)一部職種を抜粋している。  コロナ禍における景気低迷を含め、景気の下降局面で有効求人倍率が低下し1倍に近づいた職種や、1を下回っている職種について、人材の強化を目指す企業の観点からは非常に有利な機会であるとも言えます。景気降下局面には採用を控えることを検討しがちですが、求人数に対して求職者が多いということにより、採用において十分なセレクションが可能となるためです。例えば、高い技術力を持つ人材や経験豊富な人材を吟味できるのです。労働市場の動向を見極めて有意義な人的投資を実現したいものです。 以上

新規学卒者初任給<br />~令和の新卒は年収1000万円?!~ | 人事制度設計

新規学卒者初任給~令和の新卒は年収1000万円?!~

 令和元年の大卒初任給の平均は約21万円であり、過去最高額を記録していますが、この金額は高いと言えるのでしょうか。  当然、初任給の水準には業種による差があり、人材を獲り合うような業種では水準が上がります。例えば、令和元年の大卒初任給は、情報通信業の21.8万円に対して、宿泊業・飲食サービス業は20万円と開きがあります。  ここでは全体感を把握すべく、全業種を平均した値により初任給金額の推移を見ることとします。学歴別に初任給金額の推移を見ると、いずれの学歴においても直近24年で2万円前後と、じわじわと増額しているのが分かります。大卒では19,500円、高専・短大卒では22,700円、高卒では16,600円、大学院卒では直近15年間で18,500円の増加です。 (図表1:学歴別初任給金額の推移(全産業)) 出典:厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(長期時系列データ)注:大学院卒の初任給データは平成17年以降のみ  さらに、物価の上がり下がりを加味した実質初任給にて過去の推移を見ると、実質的な増額幅はより小さいことが分かります。物価の変動を加味すると、大卒では約11,000円、最も伸びが大きい高専・短大卒でも約15,000円の伸びに留まっています。 (図表2:実質初任給金額の推移(全産業)) 出典:厚生労働省「賃金構造基本統計調査」(長期時系列データ)   総務省「消費者物価指数」(長期時系列データ)注:初任給金額(円)÷消費者物価指数(%)により算出した  初任給に限らず、平成の約30年間で賃金は大きく上がっていません。産業がすでに成熟し、大きな経済成長の見通しもないことから多くの企業では景況感に不安を抱えており、コスト低減を前提とした戦略を取っているのです。実際、2000年以降労働分配率は低下傾向にあります。  今後の初任給のあり方は、企業の戦略のあり方や採用市場の状況により大きく引きあがる職種と、今後も横ばいもしくは微増を続ける業種の大きく2つに分かれるのではないでしょうか。  事業構造や収益構造に変革をもたらすことができる企業では、コスト低減に依存した収益拡大の戦略を脱し、変革や成長に資する人材の確保に乗り出します。例えば、NECでは2019年10月より新人事制度を導入し、新卒でも年収1000万円以上を得ることを可能にしました。GAFA(グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン・ドット・コム)や国内のメガベンチャーと人材の獲得競争をする中で、何とかして優秀な研究者を獲得したいという思いがあるようです。¹このように、高いコストをかけてでも確保したい人材に対し、年齢を問わず、より魅力的な金額を提示する企業が多い業種では、企業間の人材の獲り合いも活性化し、初任給水準は大きく引き上がるでしょう。  一方で、年功的に賃金水準を徐々に上げる思想にある会社では、総額人件費の高騰を懸念し初任給水準を上げられないという実情があります。また、なかなか新しい付加価値や収益源を見いだせず、コスト低減による利益のねん出を続けざるを得ない企業や、そうした企業が多い業種においても、初任給水準は今後も横ばいか、人材不足等の影響による最低限の微増に留めざるを得ないでしょう。 以上 参考文献 1:日経ビジネス「NECが「新卒でも年収1000万円」制度を導入した真意」(2019年10月16日)https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00067/101100042/

都道府県別人口<br />~深刻化する人口減少と都道府県間格差~ | 人事制度設計

都道府県別人口~深刻化する人口減少と都道府県間格差~

 現在わが国の人口は減少傾向です。2008年をピークに減少が始まり、2011年以降9年連続で減少しています。そして、国立社会保障・人口問題研究所の調査によると2040年代後半には1億人を割るという推計まで出ています。また、人口減少問題を都道府県別にみると、より深刻な状況がわかります。例えば、都市部への一極集中で都道府県間の人口格差が広がっています。その結果、人口減少の著しい都道府県はマーケットとしての魅力を大きく失いつつあります。  人口の絶対数で見ると、2015年は上位25%の都道府県だけで全人口の60%の割合を占めています。一方、下位25%の都道府県が全人口に占める割合は8%程度です。以上から、一部の都道府県に人口が集中し、人口格差が発生している事が分かります。  2030年時(推計)の人口で見ると、ランキング上位では、東京都、神奈川県、愛知県等は数値が大きく変わらず、依然としてマーケットの魅力が高いと言えます。一方、大阪府と北海道は減少数が約60万人と大きく、マーケットの魅力が大きく下がります。  また、ランキング下位では、宮崎県、富山県、秋田県が100万人を割ります。このことから、相対的な増減数は平均程度ですが、マーケット魅力の低下は避けられません。 (図1) 出典:総務省『国勢調査』2015年時の人口ランキング上位・下位25%を抜粋したもの。また、2030年時の数値はランキングではなく、2015年時のランキングに入っている都道府県の2030年時データである。  人口の増減率で見ると、全国的に東北地方・四国地方の都道府県の減少率が大きいです。その為、これらの都道府県はマーケットの魅力の低下度合いが大きいと言えます。理由は様々ありますが、例えば秋田県は出生率が低いと同時に死亡率が高い傾向にあります。同時に、県外への流出傾向も強いことから減少率が高くなっている可能性が高いです。 (図2) 出典:総務省『国勢調査』  都道府県別に見た人口の減少傾向は、ビジネスの仕方に大きく影響を与えます。例えば、100万人を切る都道府県の場合、ビジネスを行う単位として見ることが出来なくなる可能性があります。その為、支店の設置を県別ではなく中規模の地域単位で行って事業拠点を統合するなど、マーケット運営の効率化が進みます。それに伴い、リモートワークなど社員の働き方を変えなければならない必要性が生じます。特に、人口減少率が高い都道府県の場合、今後急速にマーケットとしての魅力が失われますので、組織の在り方を早急に考えなければなりません。  また、都市一極集中の傾向によって、地域間の物価差がより大きくなる可能性もあります。その為、社員の給与を働く地域によってコントロールがすることが必須となります。  以上