2000-2018年日本劳动力市场更新

尽管劳动年龄人口急剧下降,但由于女性就业人数激增,日本的劳动力规模得以维持

日本东京大学和德国IZA

日本Senshu大学

单页 全文

电梯游说

作为世界第三大经济体和全球人口老龄化趋势的先行者,日本最近的经历为人口变化如何影响劳动力市场和个人经济福祉提供了重要的教训。总体而言,尽管经历了数十年的经济停滞和实际工资增长缓慢,但在金融危机期间,劳动力市场表现出了显著的稳定性。然而,快速的人口老龄化通过增加医疗服务行业的劳动力需求,给劳动力市场上的个人,尤其是女性,带来了巨大的变化。

总失业率和实际小时工资

重要发现

优点

日本的总失业率一直相对稳定且较低。

妇女就业快速增长,男子就业率居高不下。

日本的性别工资差距正在缩小。

平均实际工资最近一直在增长,尤其是女性。

日本的工资不平等程度仍然相对较小。

缺点

日本的劳动年龄人口一直在迅速下降。

日本女性就业率的上升与结婚率的下降相吻合,这可能会进一步加速人口下降。

日本的性别工资差距仍然很大。

在日本,男性收入分配的不平等在收入分配的高端有所加剧。

随着定期合同工作变得越来越普遍,日本的工作稳定性有所下降。

作者的主要信息

日本曾经以女性劳动力依赖度相对较低而闻名。然而,在21世纪初,女性的就业率开始飙升,这反映了人口的快速老龄化和医疗服务行业劳动力需求的增长。此外,在上次经济衰退期间,劳动力市场总体结果保持稳定,劳动力参与率相对较高,失业率较低。尽管有这些好消息,劳动力市场的主要困难仍然存在,包括巨大的性别工资差距,工作稳定性下降,工资分配高端不平等加剧,年轻男性工人的实际工资下降。

动机

由于劳动力减少和社会保险项目成本增加,人口老龄化对许多国家的财政可持续性构成了挑战。了解人口结构的变化如何影响劳动力市场对于有效地设计各种政府计划至关重要,包括公共养老金和医疗保健系统。本文记录和研究了全球人口老龄化趋势的先行者——日本最近的经历。

正反两面的讨论

人口和劳动力

从20世纪90年代中期开始,日本的劳动年龄人口(15-64岁)急剧下降。作为图1从2000年到2018年,劳动年龄人口的规模减少了1100多万,从8650万减少到7550万。在经合组织国家中,下降速度最快。尽管劳动年龄人口急剧下降,但在此期间劳动力规模增加了约60万,从6770万增加到6830万,同时就业人口从6450万增加到6660万。

劳动年龄人口(15-64岁)、劳动人口、就业人口

劳动力的稳定反映了黄金年龄女性(25-54岁)快速增长的劳动力参与率。虽然黄金年龄女性的LFPR在20世纪90年代有些停滞不前,但在2000年至2018年期间,它上升了约12个百分点,从66.5%上升到78.9% (图2).因此,2014年左右,日本适龄女性的LFPR超过了美国女性。在“大衰退”(Great Recession)之后,两国之间的对比变得更加明显,美国壮年成年人的LFPR大幅下降,而日本则没有。与男性相对稳定的LFPR一起,女性LFPR的上升在维持日本劳动力规模方面发挥了主要作用。事实上,如果女性的LFPR保持在2000年的水平,那么在2000年至2018年期间,劳动力将减少约430万人。

黄金年龄(25 - 54岁)工人的劳动参与率:日本vs美国

近年来,老年人(60-64岁)的LFPR也有所增加。从2006年开始,政府法律规定,雇主必须为60岁以上的工人提供持续就业,直到他们达到社会保障养老金的起始年龄(截至2019年为65岁)。有趣的是,年长员工的LFPR自2006年以来一直在增加图3文档。事实上,一项研究发现,2006年颁布的就业强制令增加了60岁出头男性的就业率[1].然而,自2006年以来,LFPR不仅在老年男性中显著增加,在女性中也明显增加。65岁及以上人群的LFPR最近也有所上升,尽管幅度较小。

按性别和年龄组划分的劳动力参与率

2000年至2018年,已婚女性在黄金年龄女性人口中的比例从75.0%下降到66.7%。与此同时,已婚壮年女性的LFPR从59.4%迅速上升到73.7%,而单身壮年女性的LFPR则保持在87-89%左右的高位。因此,晚婚本身并不能说明适龄妇女在劳动力市场上的进步。那么,为什么最近已婚女性的LFPR有所增加呢?这可能有多种原因,包括女性工资上涨、生育率下降、男性配偶收入下降、家庭政策改革作为供给侧因素,以及产业结构转型导致的有利于女性工人的需求转变,包括制造业下降和服务业扩大。

就业增长

女性LFPR的飙升与女性就业率的快速增长相吻合。2002年至2018年,女性就业人数增加了约350万(13.6%),而男性就业人数减少了约20万(0.5%)图4所示。男女就业增长都集中在服务业,最引人注目的是医疗服务行业。2002年至2018年期间,女性在医疗保健服务领域的就业人数大幅增加,增加了约270万人。因此,2018年约有21.3%的女性员工受雇于医疗服务行业。男性在医疗服务行业的就业人数增加了约90万,部分抵消了他们在建筑业和制造业就业人数的迅速下降。

2002 - 2018年按性别和行业分列的就业变化

快速增长的老年人口似乎是医疗服务行业就业增长的主要驱动力。为了应对日益增长的医疗服务需求,政府最近对全民医疗保险制度进行了几项政策改革。其中一个例子是2000年推出的“长期护理保险”制度,为有需要的老年人提供负担得起的居家护理服务。自政策改革以来,居家养老服务的使用迅速增加,从而提高了对护理人员的劳动力需求。

日本最近的经验表明,人口老龄化不仅会对劳动力供给产生深远的影响,还会对劳动力需求产生深远的影响。传统上,日本的医疗保健部门与许多其他国家类似,往往聘用的女性多于男性。只要这一趋势持续下去,人口老龄化可能有助于进一步缩小性别就业差距。

失业

在20世纪90年代经济停滞的10年里,日本的总失业率稳步上升。新世纪之初,失业率达到4.7%,略高于美国的失业率。虽然在本世纪初,两国的失业率演变相似,但之后出现了显著的差异。特别值得一提的是,美国经济在大衰退期间失业率飙升,而日本的总失业率并未出现大幅波动,从未超过此前的峰值水平。

总失业率的稳定并不仅仅是年轻工人相对稀缺造成的,年轻工人的失业率往往高于平均水平。作为图5显示,与其他经合组织国家不同,在大衰退期间,日本年轻人(15-24岁)的失业率并没有飙升。2009年,美国青年失业率男性为10.3%,女性为8.2%,远低于美国青年平均失业率17.6%。日本的青年失业率从2010年开始稳步下降;2018年,男性和女性的平均生育率分别为4.1%和3.5%,在经合组织国家中平均最低[2]

按性别及年龄组别划分的失业率

近年来,年龄较大的工人(60-64岁)的失业率也显著下降。2000年,老年男性工人的失业率为10.4%,远高于平均水平。较高的失业率可能反映了根据强制退休合同,大部分劳动者在60岁时必须离开工作岗位的事实。尽管如此,自2001年左右以来,年长男性工人的失业率大幅下降,2018年达到2.9%。然而,对于导致老年男性失业率如此急剧下降的原因,人们所知甚少。一个可能的原因是2001年开始的养老金改革,逐步将社会保障养老金的起始年龄从60岁提高到65岁。这项养老金改革可能降低了老年工人退休选择的价值,增加了他们找工作的努力,并为公司提供了更强的动力来为他们创造就业机会。

每小时工资趋势

图6分别显示了男性和女性的名义和实际工资的轨迹。所有的工资数据都来自工资结构基本调查(BSWS),该调查提供了具有全国代表性的日本带薪员工样本。每小时工资的计算方法是每月平均劳动收入除以每月平均工作时间,这可能与实际每小时工资有所不同。请注意,这个小时工资指标可以被视为实际小时工资的加权平均值,对月工作时间较长的工人给予更高的权重。为了减少名义工资,使用了消费者价格指数(CPI),以及家庭国内最终产品消费(HDC)平减指数。后者类似于美国使用的个人消费支出(PCE)指数。

按性别划分的名义和实际小时工资

男性名义工资在2000年至2010年期间显著下降了约8.2%,随后在2010年至2018年期间温和回升,在2015年左右出现暂时停滞。这两个价格指数之间的差距如此之大,以至于男性实际工资的两个系列差异显著。特别是,在2000年至2018年期间,扣除cpi的实际工资下降了约4.9%,而扣除hdc的实际工资增长了约4.0%。尽管这两个价格系列之间存在明显的差异,但很少有人对这种差异进行研究。尽管如此,名义工资下降而实际工资上升,这在富裕经济体中是一个显著的现象,可能反映了日本在这一时期发生的长期通货紧缩。相比之下,女性的名义工资从2004年左右开始明显上升。在2004年至2018年期间,名义工资增长了约12.8%,而(扣除hdc)实际工资增长了约15.9%。因此,性别工资差距近年来一直在缩小。

尽管劳动力市场紧张,失业率极低,但工资增长缓慢,这引起了研究人员和政策制定者的关注。对于这一明显的困惑,工人之间的构成变化可能是一个合理的原因。随着劳动力需求曲线向外平移,新的工人沿着劳动力供给曲线被添加到劳动力市场,这可能会带来工人之间的组成变化。特别是,低技能工人的增加可能会抑制工人的平均工资。

为了解决这种构成变化,日本就业动态小组研究(JPSED)已被使用,这是由招聘工作研究所通过互联网调查进行的。该调查始于2016年,样本为49131人,并在接下来的几年里增加了补充样本。小时工资是根据没有按小时计酬的工人的年收入和年工作时数来计算的,去掉了小时工资的最低和最高5%,以减轻测量误差可能产生的影响。该样本构建的结果是在2016年或2017年观察了33,335人。

在33,335个人中,2016年和2017年的时薪分别为66-67%,而这两年的时薪都只有60%,这表明需要注意构成的变化。与整个样本相比,连续工资观察个体的子样本不仅平均时薪更高,而且平均时薪的增长率也更高。当有技能的个人有更强的劳动力市场依附时,这种模式可能会出现。持续就业的工人的工资增长率较高,这表明劳动力的构成变化在一定程度上解释了为什么总的来说工资增长缓慢。

作为额外的练习,计算了每小时工资的平均增长率,这可能与平均每小时工资的增长率不同。平均时薪增长率为6.0%,远高于2.4%的平均时薪增长率。这种差异可以归因于低技能工人的工资增长率较高,因为他们的工资对平均工资的提高贡献不大。

不同年龄组的工资总额存在很大差异。左边的面板图7研究显示,从2005年左右开始,35-44岁男性工人的实际工资显著下降,而其他年龄组的实际工资增长有些缓慢。这一下降表明,在2000年代中期之后,最近年龄组的工资状况趋于平缓。过去,45-59岁的女性比年轻女性(25-44岁)的工资要低。这种工资差距可能反映了因生育而中断职业生涯所造成的工资损失。然而,在2000年至2018年期间,45-59岁女性的实际工资追上了更年轻女性的工资,部分原因可能是该群体内结婚率下降。

按性别和年龄组划分的实际每小时工资(扣除hdc后)

性别工资差距仍然很大。这反映出女性普遍从事定期合同工作,而这些工作的工资往往相对较低。2018年,约49.3%的女性员工采用固定期限合同,而男性员工的这一比例仅为18.0%。

工资分配

图8分别显示男性和女性全职工人每月工资的hdc通缩百分位数(第10、第50和第90百分位数)。在收入分配的高端,工资不平等一直在稳步上升,尤其是在男性中。具体来说,在2001年至2018年期间,男性的90-50比率(第90百分位的工资除以中位数工资)从1.73增加到1.80,而女性的90-50比率保持在1.59左右。一项研究的作者认为,自2000年以来,不平等现象的加剧,在很大程度上可以归因于受教育程度和经验相对较高的工人所占比例的增加,这些工人的工资更加分散[3].在此期间,50-10比率(工资中位数除以第10百分位的工资)相对稳定,男性从1.60小幅下降到1.57,女性从1.44小幅上升到1.45。与美国相比,90-50和50-10的比例都更低,这表明日本的工资分配相对更集中在中位数附近。两国之间的差异部分原因在于,日本受过大学教育的工人供应量相对快速增长,这缩小了大学毕业生和高中毕业生之间的工资差距[4][5]

按性别划分的全职工人实际月工资百分比(扣除hdc后)

尽管在工资分布的中位数和低端,男性的工资增长都很缓慢,但在2001年至2018年期间,全职工作女性的实际月工资在整个工资分布中稳步增长。特别是,在这段时间内,全职工作女性的实际月工资增长率相似,约为17%,处于工资分配的三个百分位。

局限性和差距

虽然已经指出了一些可能解释2000-2018年日本劳动力市场变化的合理原因,但许多论点仍然是推测性的。显然需要进一步的研究来了解这些重要变化的驱动力。特别是,为了更好地理解为什么女性的LFPR与老年男性的LFPR同时增加,有必要进行进一步的研究。一个有趣的研究议程将是调查为什么近年来黄金年龄女性的LFPR上升得如此之快的潜在原因的相对重要性。

女性和老年男性快速上升的LFPR可能改变了工人的技能构成,这可能会产生识别工资结构变化的重要样本选择问题。对工资的分析完全是描述性的,因此要注意这一点。话虽如此,看看女性工资的上涨是如何由技能构成的变化以及技能定价的变化推动的,将是一件有趣的事情。

摘要和政策建议

日本最近的劳动力市场经验表明,人口快速老龄化是如何通过不断扩大的医疗服务行业影响劳动力市场结构的。因此,女性劳动力参与率正在提高,目前有五分之一以上的女性工人受雇于医疗保健服务行业。

由于妇女就业人数增加,对托儿服务的需求不断增加,确保保健工作者和托儿专业人员的充足供应是一个关键的政策问题。鉴于保健和托儿服务市场是公共经营或受到严格监管的市场,有必要制定全面的政策,解决这类服务的定价问题和培训托儿工作者的问题。在这些工业中精心设计的干预措施可促进根据具有不同技能的工人的比较优势进行有效的分工,并可从提供服务的规模经济中提高效率。因此,政策制定者在设计医疗保健和儿童保育项目时,应考虑到其潜在的积极福利效应。

致谢

作者们感谢IZA劳动世界的编辑们为早期的草稿提供了许多有用的建议。这项工作得到了JSPS kakeni赠款15H05692、16H06322、16H03630、16K21743和17K13747的支持。文章第二版更新了2018年的内容和数据。

相互竞争的利益

IZA劳动世界项目致力于IZA行为准则.作者声明他们已经遵守了代码中概述的原则。

©Daiji Kawaguchi和Hiroaki Mori

证据地图

2000-2018年日本劳动力市场

完整的引用

完整的引用

数据源(年代)

数据类型(年代)

方法(年代)

国家