【第4回】チャーリーの金融英語「『スラック』から考える失業率（その3）」

金融翻訳者のチャーリーこと鈴木立哉さんが、様々な金融用語の背景を紹介し、翻訳者としてどのような思考過程で訳語を考えたのかを解説する連載（不定期）の第4回です。プロの思考法をお楽しみください！

※前回までの記事はこちらからご覧ください。

第2回　「スラック」から考える失業率（その１）
第3回　「スラック」から考える失業率（その２）

スラック3―働いていない人々をすべて含めて考える：リッチモンド連銀のHornstein-Kudlyak-Lange非雇用指数NEI（Non-Employment Index：NEI）

ここで、前回取り上げたU3失業率（いわゆる「失業率」）とU6失業率（「広義の失業率」）をもう一度見てみる。

U3失業率＝失業者／労働力人口
U6失業率＝（失業者＋縁辺労働者＋経済的理由によるパートタイム労働者）／（労働力人口＋縁辺労働者）

前回説明したように、U3失業率では十分に労働市場のスラック（たるみ）を捕らえられないので、U３失業率の分子に二つの要素を加えて、分母も広げた。しかしこのU6失業率にも大きな問題、というか疑問点が三つある。

（1）U6失業率の問題点①－「スラック」の範囲が十分に広くない
一つは、「スラックの要因は他にもあるのではないか？」という点。上の式に沿って説明すれば、分子の対象範囲はもっと広いはずだ、ということだ。Dolanは2019年5月にも「労働市場のスラックについて失業率からはわからないこと」（What the Unemployment Rate Doesn’t Tell Us About Labor Market Slack）（「Dolan②」）という記事を発表し、この点を指摘した[注１]。

要するに、「スラック」の対象としては、「U6失業者」を構成する「失業者」と「経済的理由によるパートタイム労働者」（それぞれの定義は前回の原稿を参照）、「縁辺労働者」（①働く意欲があり、②過去12カ月間で求職活動を1度は行ったものの、③過去4週間では求職活動を行っていない）の三つでは不十分であり、これよりも広い範囲の人々、つまり①働く意欲はあるのだが、②過去4週間で求職をしておらず、なおかつ③過去12カ月間でも求職活動を行っていない人々（people who say they want a job but who are excluded from U-6 because they have not looked for work in the past 12 months or are not currently available for work）まで広げるべきだと主張し、BLS定義されていないこの層（失業者ではない非就業者）を「見えない失業者」（invisible unemployed）と定義した。

その上で、2019年4月における各層のデータを以下のように示している。

(A) （働く意欲がある、と意思表明している）非就業者・・・・490万人
(B) 縁辺労働者・・・・140万人
(C) 経済的理由による(非自発的な)パートタイム労働者・・・・220万人
(D) 学校や家族に対する責任、引退、他の非経済的な理由による自発的なパートタイム労働者・・・・2200万人

ここで、上の定義に従えば「見えない失業者」は、350万人((A)-(B)に当たる)もいて、この層を無視するのは不合理だと指摘したのである（なお、上の（D）は自発的なパートタイム労働者なので、ここでいうスラックには当たらない）。

そして言うまでもないが、スラック（分子）の層を拡大するということは、そのスラックの割合の元となる分母も拡大することも意味する（（３）で触れる）。

（２）U6失業率の問題点②－多種多様な「非就業者」の労働市場との粘着度が考慮されていない。
U6失業率のもう一つの問題点は、「分子を構成している3要素を単純に加えてしまってよいのか？」という点だ。U6失業率は、この3者の労働市場への「粘着度（attachment：雇用される度合い）」は等しいことが前提となっている（なお、労働市場への粘着度は、非就業者が翌月に雇用される確率＝就業確率（transition rate）で算出される）。しかし本当にそうなのか？たとえば、もし「縁辺労働者」の就業確率が「失業者」の半分であったなら、「縁辺労働者」を「スラックの分子」に加える割合は0.5にすべきだ。「経済的理由によるパートタイム労働者」も同様である。何しろ彼らはそもそも「就業者」（employed）なのだから（前回を参照）。

（３）U6失業率の問題点③―分母（および分子）に「非労働力人口」が考慮されていない。

前回説明したように、労働力人口とは、①16歳以上の②就業者（employed）と失業者（unemployed）のこと。

（１）と（２）の考え方を敷衍していくと、そもそも「失業率」の検討にあたって、労働力人口に含まれていない人々（高齢者や身体障がい者）はカウントしなくてよいのか？という問題を考えざるを得ない。彼らの中にも働く意欲のある人々はいるはずで、にもかかわらず働けないとしたら、その就業確率に応じて「スラック」に足し込んでいくべきではないのか、という問題だ。

以上、U6失業率の大きな三つの問題を解決する「”本当の”広義の失業率」としてEd Dolanが注目し、こちらを見るべきだと推奨しているのが、リッチモンド連銀が毎月発表している非雇用指数（non-employment index ；NEI) [注２]なのだ。（なおDolanは①、②いずれの文章でも（３）の問題を明示的には指摘していない）。

（4）リッチモンド連銀非雇用指数（non-employment index ；NEI）
リッチモンド連銀は、NEIの意義と必要性をホームページでこう説明している。
The Hornstein-Kudlyak-Lange Non-Employment Index (NEI) is an alternative to the standard unemployment rate that includes all non-employed individuals and accounts for persistent differences in their labor market attachment. [注3]
（ポイント）NEIは①あらゆる非就業者（non-employed individuals）を含み、かつ②労働市場への粘着度（labor market attachment）を考慮している。

NEIの理論的根拠となった論文への導入ページでは、その問題点を次のように深掘りする。

In the U.S. labor market unemployed individuals that are actively looking for work are more than three times as likely to become employed as those individuals that are not actively looking for work and are considered to be out of the labor force (OLF). Yet, on average, every month twice as many people make the transition from OLF to employment than do from unemployment to employment. [注4]
（ポイント）米国では積極的に求職している者の就業確率が、そうでない者よりも3倍以上高いので、後者は非労働力人口と見なされている。しかし実際には、失業者→雇用者よりも非労働人口→雇用者になる人々の（絶対）数は2倍いる。要するに、縁辺労働者以外の非労働力人口も（母集団が大きいのだから）無視するな。

These observations on labor market transitions suggest that the standard unemployment rate and its extensions proposed by the Bureau of Labor Statistics are both too coarse and too narrow as measures of resource utilization in the labor market. These measures are too narrow since they exclude a large part of the population that is potentially employable, and they are too coarse since they assume the same labor force attachment for all nonemployed individuals. [注5]
（ポイント）非労働力人口から労働力人口への転換（transition：就業すること）の実態を見ると、労働統計局（BLS）の発表している標準的な失業率は、①雇用される可能性のある多くの人々が除外されており範囲が狭過ぎる。さらに、非就業者の労働市場への粘着度は等しいことが前提になっており、精度が粗過ぎる。要するに、非就業者の範囲を幅広に考え、労働市場への粘着度を考慮せよ。

（5）NEI指数の考え方①：働く意欲のある者もない者も含め、現時点で働いていない人＝非就業者（non-employed）すべてを対象に考える。
リッチモンド連銀ホームページから。

It counts not only the unemployed, but also those out of the labor force. The latter is a diverse group that includes individuals who want a job (such as the marginally attached who are willing and able to work and sought employment in the past, but have stopped searching) and those who do not want a job (such as retirees, the disabled, students, and those who are neither retired, nor disabled, nor in school).

NEIの分子には、①（U3）失業者に加え、非労働力人口の全体、つまり②働く意欲のある非就業者（縁辺労働者を含む）全体（350万人の「見えない失業者」も含まれる）と、③働く意欲のない非就業者（引退者、障がい社、学生その他）がいずれも含まれている。そして分母が「労働力人口」から「生産年齢人口」に拡大されている。

（6）NEI指数の考え方②：非就業者（non-employed）の労働市場への粘着度を均等と見ない。
U6失業者では、失業者、縁辺労働者、経済的理由によるパートタイム労働者は統計的にすべて等しい確率で発生することが前提となっているが、実は労働市場への粘着度はそれぞれ異なる。①「U3失業者」を短期と長期の2分類、②働く意欲のある非就業者を3分類、③働く意欲のない人々を4分類の計9つのサブグループに分けて粘着度を測定すると[注6]、1994年以降のデータでは、概ね次のような傾向が安定的に見て取れる。

(a) 失業者の割合は、非労働力人口のほぼ10分の1。
(b) 非労働力人口の9割は「働く意欲がない」。
(c) 粘着度が最も高いのは短期（26週以下）失業者で概ね30%と、長期（26週超）失業者のほぼ2倍である。
(d) 次に高いのが長期失業率、縁辺労働者（Ed Dolan（2019）のデータでは140万人）、その他非就業者（Ed Dolan「見えない失業者」と名づけた350万人）の粘着度はほぼ等しい。言い換えれば、長期失業者と、「働く意欲のある非労働人口」との間では、労働市場への粘着度にほとんど差がない。
(e) 粘着度が最も低いのが、「働く意欲のない非労働力人口」のほぼ半分を占める「引退者（Retired）」と、同6分の1を占める「障がい者（disabled）」。この層の転換率は短期失業者の10分の1以下と極めて低い。
(f) 「引退者」と「障がい者」を除く「働く意欲のない非労働力人口」（学校などの事情で労働力人口に含まれていない）の粘着度は、短期失業者の4分の1以上（長期失業者の半分以上）。
(g) なお、就業者であるはずの経済的理由によるパートタイム労働者の転換率は0.30と短期失業者と同率だが、平均労働時間がそのほぼ半分なので、加重比率も半分と試算される[注7]。

＊要するに、(d)～(f)にはemployableな人々が一定程度含まれていて、彼らを「非労働力人口」として安易に「スラックではない」と分類するのは粗っぽ過ぎるということになる。特に(d)では、「働く意欲のある非労働人口」の人口比は長期失業者の倍以上なので無視できない。

こうして9つのサブグループの非就業者数と就業確率を調査し、労働市場への粘着度の最も高い層の就業確率で加重し（ここは数学的にちょっと複雑な議論なので、要するに「各層が労働市場に対するそれぞれの粘着度に応じて加えられている」と考えていただければよいと思う）、それを生産年齢（15～64歳）人口で除してNEIが算出される [注8]。リッチモンド連銀はNEIとともに経済的理由によるパートタイム労働者（people at work part-time for economic reasons：PTER）も考慮した数値（NEI+PTER）も発表している。これは大ざっぱに言えば「働く意欲があるのにフルタイムで働けない人々が生産年齢人口に占める割合」と分母、分子ともにU6失業率よりかなり範囲を広げ、かつ労働市場の粘着度も加味した、かなり正確なスラックの指標となっている。[注9]

（7）NEIが語ること
①直近の数値：リッチモンド連銀は毎月U3、U5（補説を参照）、U6、NEI、NEI＋PTERを発表している。

直近の数値（2020年2月分）はU3：3.5%、U5：4.4％、U6：7.0％、NEI：7.4%、NEI＋PTER：8.2%だ[注10]。

② これまでの推移から言えること：図表２は、Dolan2からの転載（リッチモンド連銀の直近の数字はコピペできませんでした）。

（図表2）

（出所）What the Unemployment Rate Doesn’t Tell Us About Labor Market Slack”, Ed Dolan , The Startup, May 7, 2019（Dolan②） https://medium.com/swlh/what-the-unemployment-rate-doesnt-tell-us-about-labor-market-slack-31082cb8f85

Dolanは、（Dolan②）でU3、U6失業率と比べたNEI＋PTERの特徴を次のように整理している。

① 起伏が緩やか：3指数とも2018年初めには、2007年の世界金融危機前の水準に戻っている。その後2007年秋から危機が一気に深刻化し（リーマンショックは2007年9月）、いずれもピークを迎えるが、U3、U6が危機前の底の倍を超えたものの、NEIは1.2倍程度にとどまった。つまり、雇用市場は悪かったけれどもU6が示唆するほどではなかった（Bad as it was, however, it was not as bad as U-6 made it look.）。
② U3とU6は、景気がピークに近くなると労働市場のスラックをNEIよりも低く示す傾向がある。2000年（ITバブル崩壊直前）、2007年初め（世界金融危機の前、不動産バブル崩壊直前、そして今がそうだ（実際、NEI＋PTERはU6を上回っている）。公式の失業率（U3とU6）が50年ぶりの低水準にあるにもかかわらずインフレ率が上がっていないのは、この分のスラックがあるからだ。（Dolanは好況期にNEIが高くなる理由を述べていないが、U3やU6の方が非労働力人から労働力人口への転換による影響を受けやすいため、②は、景気がよいときほど非就業者の雇用者への転換率が高くなるからではないだろうか）。

その上で、
The official unemployment rate, U-3, does a poor job of addressing these subtleties. The alternative BLS measures, such as U-6, are only slightly better. The NEI and NEI+PTER do a better job of extracting answers from the available data than any of the BLS indicators. They are not perfect, but they seem to be the best we have.
U3はダメ。U6は少しはまし、NEIとNEI+PTERは、完璧ではないが、現状ではベストの指標だ、と結論づけた。

以上のように、現在のNEIは非労働力人口に分類されている「意欲のある非就業者」を（各層の労働市場への粘着度を勘案しながら）含んでいる点でU6失業率よりも優れた指標だと思われる。ただし、労働市場に参加する人々の高齢化が一層進行し、身体障がい者の労働市場への参加が徐々に拡大している現状を踏まえると、分母を生産年齢人口にすることの意味合いまで今後ますます薄れていくのではないだろうか。我々の翻訳で実際にこれらの用語を使うかどうかは別として、こういう考え方を知っておくことも、労働市場を理解する上で重要だと思う。

＊第3回から今回までの間に新型コロナウイルスの集団感染が世界中に拡大したが、本年2月時点での数値には反映されていないのは当然である。リーマンショックとは異なり、今回の危機は実体経済に直接影響を及ぼしているので、NEIが今後どう変化していくかに注目していきたい。

補説：本論では触れなかったいくつかの概念について
「スラック」から考える失業率についての説明をなるべく単純化するために、本論ではあえて触れなかったいくつかの概念について概説しておく。

BLSは公式の失業率としてU1～U6までの6つの失業率を公表している。このうち、U3とU6は解説済みなので、U6概念に近いものから順に説明していく。https://www.bls.gov/cps/definitions.htm#laborforceから）。

U5失業率：（失業者＋縁辺労働者）／（労働力人口＋縁辺労働者）
U-5 is calculated as: ( (Total Unemployed + Marginally Attached to the Labor Force) ÷ (Labor Force + Marginally Attached to the Labor Force) ) x 100
＊U6から、経済的理由によるパートタイム労働者を考えない失業率ということ。

U4失業率：（失業者＋求職意欲喪失者）／（労働力人口＋求職意欲喪失者）
U-4 is calculated as: ( (Total Unemployed + Discouraged Workers) ÷ (Labor Force + Discouraged Workers) ) x 100
＊求職意欲喪失者とは、縁辺労働者のうちで、過去4週間で求職をしなかった理由として、資格、能力、教育、経験、年齢等が原因で、求職しても就業できないだろうと答えた者（When asked, “What is the main reason you were not looking for work during the last 4 weeks,” these individuals indicate some type of discouragement about their job prospects.）
つまり、U4とU5はU6よりも狭い概念で、しかも（リッチモンド③）によると、求職意欲喪失者とその他の縁辺労働者の間には、労働市場への粘着度に差がないため、他の失業率に比べた重要性は低いと思われる。

U1失業率：失業期間が15週間以上／労働力人口
U-1 is calculated as: (Unemployed 15 or more weeks ÷ Labor Force) x 100
U2失業率：（非自発的離職者＋臨時雇用の期間満了者）／労働力人口
U-2 is calculated as: (Unemployed job losers and people who completed temporary jobs ÷ Labor Force) x 100

Ed Dolanは、2016年に発表した記事「失業率は何を測定しているのか？労働市場のスラックなのか、それとも雇用喪失の社会的ストレスか？なぜそれが問題か？」（“What Does the Unemployment Rate Measure? Labor Market Slack or the Social Stress of Joblessness? Why Does it Matter?”）の中で、メディアや政治家、有権者は、失業率を雇用喪失の社会的ストレスの指標と見ていると指摘した [注11]。離婚や自殺、精神疾患の原因を示す指標だという捉え方で、たとえば、U3失業者のうち3分の1は5週間未満に仕事を辞め、その中には自発的に辞めているので社会的ストレスを図る指標として適切ではない、という批判だ。U1失業率とU2失業率はそれに応えようとする指標で、U1失業率は、U3失業率から、失業期間が15週以下の人を除いた指標、U2失業率は、クビまたはレイオフされた人を計算に入れ、自発的に職を辞めた人を除いた指標となっている。つまり、経済的スラック（労働市場における人材の不活用）という観点からは無視できる指標だ、と言えそうだ。

ちょっと3回重い話が続いたので、次回はもう少し軽い（でも重要な）テーマについて書きますね。

[注釈]
注１．What the Unemployment Rate Doesn’t Tell Us About Labor Market Slack”, Ed Dolan , The Startup, May 7, 2019（Dolan②）
https://medium.com/swlh/what-the-unemployment-rate-doesnt-tell-us-about-labor-market-slack-31082cb8f85

注２．正式名称は、この指数の理論的根拠となった論文執筆者であるリッチモンド連銀のAndreas Hornstein、サンフランシスコ連銀のMarianna Kudlyak、マギル大学のエコノミストFabian Langeの名を取ってHornstein-Kudlyak-Lange Non-Employment Index。

注３.リッチモンド連銀のホームページ“Hornstein-Kudlyak-Lange Non-Employment Index”https://www.richmondfed.org/research/national_economy/non_employment_index（リッチモンド①）

注4.

注4. NEIの理論的根拠となった論文、Andreas Hornstein, Marianna Kudlyak, and Fabian Lange, “Measuring Resource Utilization in the Labor Market（労働市場における資産活用度合いを測定する）” Economic Quarterly Volume 100, Number 1 First Quarter 2014全編PDF版への導入ページから。

https://www.richmondfed.org/publications/research/economic_quarterly/2014/q1/hornstein（リッチモンド②）

注５. 同上

注６. Hornstein, Marianna Kudlyak, and Fabian Lange, “Measuring Resource Utilization in the Labor Market（労働市場における資産活用度合いを測定する）” Economic Quarterly Volume 100, Number 1 First Quarter 2014（リッチモンド③）、4ページのTable1のShort-termからRetiredまでの9分類。
https://www.richmondfed.org/-/media/richmondfedorg/publications/research/economic_quarterly/2014/q1/pdf/hornstein.pdf
なおこの論文の4ページ“Table1 Nonemployment by BLS Categories”を見ると、その4，5，6列に1994-2013年、2007年（世界金融危機の直前好況期）、2010年の短期失業者と長期失業者のEmployment Probability が出ているので確認されたい。

注７. リッチモンド③のp6より。

注8. 同上p10－11。

注9. なお、経済的理由によるパートタイム労働者の転換率は0.30と短期失業者と同率だが、平均労働時間がそのほぼ半分なので、加重比率も半分と試算される（リッチモンド③のp11）

注10. リッチモンド連銀のホームページ
https://www.richmondfed.org/research/national_economy/non_employment_index

注11. Ed Dlan, “What Does the Unemployment Rate Measure? Labor Market Slack or the Social Stress of Joblessness? Why Does it Matter?,” Ed Dolan’s Econ Blog, May 23, 2016
http://dolanecon.blogspot.com/2016/05/what-does-unemployment-rate-measure.html

鈴木立哉（すずきたつや）

金融翻訳者。あだ名は「チャーリー」。一橋大学社会学部卒。米コロンビア大学ビジネススクール修了（MBA：専攻は会計とファイナンス）。野村證券勤務などを経て、２００２年、４２歳の時に翻訳者として独立。現在は主にマクロ経済や金融分野のレポート、契約書などの英日翻訳を手がける。訳書に『ティール組織――マネジメントの常識を覆す次世代型組織の出現』（英治出版）、『Q思考――シンプルな問いで本質をつかむ思考法』（ダイヤモンド社）、『世界でいちばん大切にしたい会社コンシャス・カンパニー』（翔泳社）、『ブレイクアウト・ネーションズ』（ハヤカワ・ノンフィクション文庫）など。著書に『金融英語の基礎と応用　すぐに役立つ表現・文例１３００』（講談社）。