日本における失業率の統計

  • Last Update:January,7,2021 Created:January,7,2021
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Title of the dataset 日本における失業率の統計
Provenance of the dataset 総務省統計局
How were the data collected/created? What was the cost? 総務省統計局ホームページにおいて一般に公開されている。また、Google Public Date Explorerなどのツールを使って視覚的に表示することもできる。
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About data analysis and simulation

Type of data: Check all that apply. Use "Other" to specify other types so that we can include them in further updates. graph series table
Variable labels of dataset (the names of the variables) 完全失業率|完全失業者数|労働力人口|有効求人倍率|消費者物価指数|生活保護自給者数|自殺率|人口密度|人口増減率|人口性比|外国人数|15歳未満人口割合|65歳以上人口割合|第二次産業就業者割合|昼夜間人口比率
Outline of data 「労働力調査」は日本における就業・不就業の状況を把握するために毎月実施されている調査であり、失業率のデータは総務省統計局が公開している当該調査の一部である。データは調査が開始された1947年から現在(2021.1.7)までのものであり、完全失業者数や完全失業率の時系列データを確認することができる。また、都道府県、あるいはもっと細かい市区町村ごとのデータから、地域別の状況を把握することができる。失業者数や失業率に限った数字ではなく、就業に関わる各種指標、つまり労働力人口や労働力人口の年齢構成や人口性比等のデータも同時に参照可能だ。もっと広く、様々な観点から日本社会における失業の状況について分析したい場合にも、同じく総務省統計局により一般に公開されているデータを利用することができる。例えば「消費者物価指数」や「有効求人倍率」(これは厚生労働省「一般職業紹介状況」のデータによる)などから景気の変動(による労働需要の減少)という観点から失業を見ることができると考えられるし、あるいは地域ごとの人口構成や雇用構造の違いを示す指標/データ(これは例えば5年おきに行われている総務省「国勢調査」などの詳細なデータがある)から、各自治体ごとの失業対策/就業支援を考えるために有益なデータが取得できる。
Simulation process 例えば、地域/各自治体ごとの、人口構成的指標および雇用構造などのデータと失業率のデータを組み合わせて分析することで、失業率の増減を決定する要因を分析することが出来ると考える。
Expected outcome of the process (obtained knowledge, analysis results, output of tools) 都道府県ごとの完全失業率のデータおよび総務省「国勢調査」をはじめとする各種地域別データを用いて、都道府県別の失業率の決定要因を探る分析を行なった。使用したデータは2015年度のものである。地域別の失業率と高い相関が見られた説明変数として、製造業従事者割合を中心とする「第二次産業就業者割合」が挙げられる、これは失業率との間に高い負の相関があった。この結果は、先行研究(牧田,2014"都道府県別失業率の決定要因"など)と一致した。
Anticipation for analyses/simulations other than the typical ones provided above 各年度ごとのデータを使用した分析を行うことで(例えば失業率と各年度の経済指標との間の関係を分析することで)、失業者数の増減の予測が可能かと期待する。

Other

Comments 新型コロナウイルスの影響による失業者数は増加に対し、厚生労働省は現在、事業活動の縮小を余儀なくされた事業主を対象に「雇用調整助成金」の積極的な活用を呼びかけている。ただ一律の金銭的な支援は一時的なものに過ぎず、地域ごと、時期ごとの問題構造の違いを考慮した長期的な支援が必要である。データを分析することが、そのような支援を考えるうえで有効なものとなることを期待する。
What kind of data/tools do you wish to have? 就業問題に関わる相談センターに、実際にどのような相談が寄せられているのかといった、数値に現れないデータを入手することは難しい。しかしそれらは重要と考える。
Visualized information
Sample data
  • ※知識グラフ:このデータに関するソリューション・要求および関連するデータの関係性を示すグラフ

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