昨年、同僚の Elisabeth Jacobs は、現在の停滞した労働市場における若者の運命を 「残酷な椅子取りゲーム」と表現した。これは、全員を本来の稼得能力に見合った形で雇用するだけの仕事が不足しているためである。大卒の学位を持つ労働者は、わずかに存在する仕事をめぐる競争で勝ち抜く傾向があるが、多くは、前の数十年間に同等の資格を持って労働市場に参入した労働者よりも低賃金の仕事で妥協せざるを得ない。一方、大卒の学位を持たない人々は、さらに低賃金の仕事に追いやられるか、労働市場から完全に締め出されている。経済学者は、この現象を「下方フィルタリング」と呼んでおり、最も高い教育を受けた労働者が仕事のはしごのますます低い位置の仕事を埋めるようになっている。
大卒の労働者が学歴の低い労働者を押しのけるという厳しい現実は、経済界や政策立案の場で 広く共有されている見方 、すなわち 米国経済が直面する主要な問題は高学歴人材の不足であるという考えと著しく対照をなしている。大卒労働者が不足していれば、雇用主は競合他社から彼らを引き抜こうとするため、その賃金は上昇するはずである。しかし、大卒労働者の賃金のインフレ調整後の価値は、21世紀に入ってから ほとんど上昇していない 。
さらに、2000年から2014年まで（完全なデータが入手可能な最新年）の間に、大卒労働者の雇用は高所得産業よりも低所得産業ではるかに急速に増加している。大卒者が十分に行き渡らないのであれば、高所得産業が大卒労働者を雇用するために低所得産業と競争しているはずであるため、逆のことが起きているはずである。米国国勢調査局の四半期労働力指標に関する我々の新たな分析は、大卒労働者が仕事のはしごを上るよりも、下方へフィルタリングされる可能性が高いことを強く示唆している。
QWIデータセットは、雇用の出入りに関する情報を網羅的に収集した行政データであり、総雇用者数、採用者数、「離職者」（自主退職、解雇、懲戒解雇のいずれかによって離職した労働者）、および賃金に関する情報を収集している。データは、労働者の学歴や勤務先の業種など、多くの側面で細分化されている。例えば、レストランやバーで働く従業員のうち学士号以上を持つ者の割合や、ウォール街で働く労働者のうち高校卒業資格未満の者の割合を調べることができる。
本分析では、北米産業分類システムの3桁コードで識別される91の産業グループの労働者の平均賃金を、それぞれの産業における学士号以上を持つ労働者の割合とともに検討している。これらの産業グループは、合わせて米国の雇用のほぼすべてを占める。決定的なものではないが、最も顕著な発見は、全従業員の平均賃金が最も低い産業ほど、大卒以上の学歴を持つ労働者の割合の増加が最大であるということである。例えば、本分析によれば、米国内でレストランやバーで働く労働者全体のうち学士号以上を取得している者の割合は、2000年の14.2パーセントから16.3パーセントに上昇している。対照的に、金融部門などの高賃金産業では、大卒労働者の割合が低下しており、2000年の65.2パーセントから2014年には56.1パーセントに減少した（図1参照）。
図1
大卒労働者の雇用におけるこの「下方フィルタリング」の傾向は、全体の雇用を見るよりも直近の採用を見たときに、さらに顕著である。2000年から2014年までの傾向線は、全従業員の場合よりも採用者については一層急な右下がりとなっており、「残酷な椅子取りゲーム」の姿を浮き彫りにしている。要するに、大卒の学位は、高所得産業での雇用をますます予測しなくなっている。（図2参照）
図2
もし、縦軸に大卒労働者の雇用の 変化 、または大卒労働者の直近の採用の 変化 を描く代わりに（図1と図2で行ったように）、総雇用に占める大卒労働者の割合、または直近の採用に占める大卒労働者の割合を描いていれば、平均賃金の高い産業ほど資格を持つ労働者をより多く雇用する傾向があることがわかったはずである。言い換えれば、代替グラフに見られる傾向線は、下向きではなく上向きになっていたはずである。大卒労働者の平均賃金の高さを示すこの種の知見は、 しばしば 大々的に喧伝され ており、その証拠として、若く、十分に雇用されていない労働者が良い仕事を見つけるのを妨げている唯一のものは学士号を持っていないことだとされる。しかし、我々の分析が示しているのは、この関係が2000年以降、以前ほど好ましいものではなくなっているということである。（データと方法論の完全な説明については、以下のデータ付録を参照）
これは、低賃金産業における大卒以上の学歴を持つ労働者の割合の変化が、「スキル偏向型の技術変化」によるものである可能性は低いことを意味する。おおむねそうした産業の労働者は、技術による代替を受けにくいためである。バーテンダーや配膳係を想像してみてほしい。これらの労働者が行っているのは、 経済学者が呼ぶ 「非定型的・手作業的」業務であり、事前にプログラムされた機械では容易に遂行できない。また、低賃金産業における大卒労働者の割合の上昇が、2000年以前にはこれらの産業にそのような労働者が少なかったことを単に反映しているわけでもない。採用者についても全従業員と同じ傾向が見られるためである。
最後に、大卒労働者の採用増加は、これら低賃金産業における相対的な賃金を押し上げてはいない。産業別の平均賃金を2000年で計算しても2014年で計算しても、パターンは非常によく似ている。産業間の平均賃金は 大きくは変わっていないためである。変化したのは、労働者の学歴構成である。
これらすべての知見が示唆するのは、米国の労働市場には大卒労働者が不足していないということである。学位を持つ労働者は、すでに仕事のはしごのますます下位の仕事に就いている。高等教育の取得を奨励したり補助したりしても、現在の労働市場で労働者が直面する根本的な問題は解決しない。すなわち、仕事が足りないのである。
データ付録
米国国勢調査局の四半期労働力指標（QWI）は、雇用の「マッチング」、すなわち雇用主と従業員の間の労働市場上の関係を網羅的に収録した行政データセットである。マッチの存在（雇用）、マッチの開始（採用）、マッチの終了（離職）は、各四半期において、採用された労働者、雇用されている労働者、離職した労働者の各グループの平均賃金とともに観察される。QWIは、地域、産業、そして多くの人口統計学的特性によって細分化されており、本稿の目的に関しては、学歴（後述でより詳しく論じる）も含まれる。
QWIデータの主要な基礎となるデータ源は2つある。米国国勢調査のデータと、企業が提出する州の失業保険申告である。QWIは、Longitudinal Employer-Household Dynamics（LEHD）と呼ばれるデータセットの一般公開版であり、LEHDは個々の労働者をキャリアを通じて転職ごとに追跡するものである。ただし、QWIは個々の労働者を時系列で追跡するものではない。その代わりに、四半期ごとに、前の段落で述べたすべての流れを、詳細な下位集団および雇用主の区分ごとに集計する。
失業保険制度を通じて州が提供するデータはLEHD、ひいてはQWIを構築する上で不可欠であり、また各州がLEHDに参加し始めた時点がそれぞれ異なるため、データは不均衡な地理的パネルとして利用可能である。マサチューセッツ州を除くすべての州が現在このプログラムにデータを提供しているが、開始時期は州によって異なる。2000年頃までに十分な数の州が参加したため、先行研究では、それ以降のQWIは全国的に代表性があるとされており、これは本分析で報告されるすべてのデータに当てはまる。我々は、州をまたいでデータを集計し、産業と学歴による細分化を作成している。
LEHDは、実際にはほとんどの労働者の学歴を観察していない。観察されていない者については、国勢調査局のマイクロデータ（主に2000年の十年ごとの国勢調査によるもの）を用いて、他の労働者の特性から学歴が推定される。これが、QWIで報告される大卒労働者の割合が全体では1パーセントポイント強低下し、一部の産業ではそれを大幅に上回って低下している最も可能性の高い理由である。推定手法は、元データが収集された時点（2000年）付近で最も良く機能し、その時点から離れるにつれて次第に精度が低下する。継続的に収集される、人口を代表する標本である現在人口調査によれば、経済全体における大卒労働者の割合は2003年から2012年の間に約5パーセントポイント上昇しており、ごく一部の産業でのみわずかに低下している。
QWIにおける学歴の推定は、本稿で示したような分析からの推論を複雑にしている。というのも、我々の解釈の要点は、より高い学歴を持つ労働者が劣悪な仕事に就くことを余儀なくされているため、学歴が労働市場における労働者の経験、特にその賃金を予測する力を弱めている、という点にあるからである。しかし、データの推定による影響は、我々が強調する現象を弱める方向に働く可能性が最も高い。有資格の労働者が労働市場の階層のより下位の仕事に就いているのであれば、過去よりも階層の下位の仕事に就いている労働者は、学歴資格を欠いていると誤って識別される可能性が高くなるからである。そのため、学歴データの推定により、我々の結果は下方フィルタリングの影響を過小評価していると考える。
この点については、若年労働者の割合の変化を産業平均賃金に回帰させた結果から、暫定的な裏付けが得られる。これは図1と図2よりもさらに急な負の傾きを示している。言い換えれば、QWIによれば、若年労働者は学士号（BA）を持つ労働者よりもさらに顕著に労働市場の下位へとフィルタリングされている。若年労働者は退職者よりも大卒の学位を持つ可能性が高いため、本稿で示した学歴に基づく回帰分析は、「残酷な椅子取りゲーム」の残酷さを過小評価している可能性が高い。
図1と図2を作成するため、利用可能なすべての州およびコロンビア特別区について、企業規模および企業年齢のすべての区分を含むQWIの2015Q3の性別・学歴別ファイルのNAICS 3桁産業部門による細分化を用いた。データは4四半期移動平均で平滑化し、名目賃金は都市部消費者物価指数（CPI-U）を用いて（2014年ドル基準に）インフレ調整した。「安定的な雇用」の概念を用い、「全四半期雇用」のみを計上した。労働者は、ある特定のマッチにおいて、当該四半期およびその前後の（少なくとも）四半期にそのマッチからの正の賃金を得ている場合に限り、「全四半期雇用」とみなされる。（同様に、「全四半期採用」とは、前、当期、後の四半期において正の賃金が観察されるが、2四半期前には観察されないものを指す。）
回帰分析の従属変数は、それぞれ雇用と採用についてEmpSまたはHiraSから計算され、対応する従属変数はEarnSまたはEarnHiraSである。大卒労働者の雇用と採用の割合を計算するために「学士号以上」に対応する学歴区分を用い、QWIはその年齢層の学歴を報告していないため、24歳以下の労働者は除外した。（図3参照）
図3
本記事は、 Washington Center for Equitable Growthとの協力により掲載されている。掲載は、世界経済フォーラムが見解を是認することを意味するものではない。
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著者：Austin Clemensは、Washington Center for Equitable Growthのデータおよびビジュアライゼーション・マネージャーである。Marshall Steinbaumは、Center for Equitable Growthのリサーチ・エコノミストである。
画像：2012年7月30日、ニューヨーク証券取引所の外で朝の通勤者が見られる。REUTERS/Brendan McDermid。
