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Autor、1967年生まれ）は、ハーバード大学で修士・博士を得て、現在マサチューセッツ工科大学（MIT）で教授をしている。労働経済学が専門で、これまで、Econometric Society (2014)、American Academy of Arts and Sciences (2012)、Society of Labor Economists (2009)などで賞を得ている著名な研究者である。 以下に紹介するのは、オーターがJournal of Economic Perspectives, Volume 29, Number 3, Summer 2015 に投稿した論文"Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation"である。 オーターが本論文で解明しようとした課題は論文の冒頭に書いている。すなわち、過去2世紀に渡って新しい技術の出現は多くの職業を奪ってしまうと警告され続けてきた。19世紀には、英国において織機を打ち壊すラッダイト運動も起こった。雑誌TIMEは1961年2月24日号で「オートメーションが職を奪う」とのタイトルで特集記事を組んだ。だが現実にはそうはなっていない。2世紀経った今でも多くの職業が存在している。それはなぜなのか。 彼は、独自の計算方法で、米国における1つ1つの職（ジョブ）に対して、「スキル度」（例えば、当該職業で働く大卒比率、その他要因などを加味して計算）を算出し、横軸にスキル度0%の職（ジョブ）から順に100%に向けて、左から右に向かって並べた。そしてそれぞれの職（ジョブ）ごとに、縦軸に雇用比率の変化をプロットした。すなわち、1979年から1989年の10年間の変化率、1989年から1999年の10年間の変化率、・・・・と2012年まで4本のラインを記入した。恒常的にマイナスになっている部分は、1979年から2012年まで恒常的に雇用者が減少していることを示している。 この図は、「スキル度」の計算については、オーター独自のものであるが（この点について反論は出ていない）、図自体は、米国における1979年から2012年までの歴然たる事実である。この図から次のことが言える。 第一に、中スキルの職業の労働者が、情報化投資によって機械に代替され、過去、継続的にずっと減少を続けている。オーターは、過去、職を失ってきた労働者は、機械に代替されてきた「ルーティン業務」であるとしている。「ルーティン業務」は、どんなに難しい仕事であったとしても、また人間が仕事をするために長年の訓練が必要であってとしても、ロジックに基づいているので、簡単にプログラム化できるからである。一方、オーターは、中スキルであったとしても、プログラム化できない対人関係業務の労働者は増えて来たとしている。 第二に、低スキルの職業の労働者が過去、継続的にずっと上昇を続け、かつ、上昇スピードが加速している。 第三に、高スキルの職業の労働者が過去、継続的にずっと上昇を続けているが、上昇スピードが減速している。技術が進むほど高スキル者に対する企業の需要はますます強くなるが、それに応えられる人材の市場への供給がますます難しくなるため、労働者の伸びは鈍化し、高スキル者の賃金は上昇してきた。 第四に、雇用が失われる境界が、より高スキルの職の方に移動している。 第五に、職を失った中スキルの労働者が移動する先は、高スキルか、または低スキルのどちらかだが、上記したように、技術が進むほど企業が求める高スキルのレベルは高くなり、中スキル者だった人がいくら自己投資しても高スキルに移行していく人はとても少ない。例えば、ある程度の大学を出て年収300万円くらいで経理業務をしていた人が、いくら自己投資をしても、情報機器を使いこなしてさまざまなビッグデータを分析し、数千万円を稼ぐ企業コンサルタントやアナリストになることは難しい。そのため、大部分の中スキルだった人は、低スキルに落ちていったことが伺える。低スキルの仕事がほとんど増えないなかで、中スキル者が低スキルに落ちていき低スキルの総労働者数が増えているため、賃金は低いままに据え置かれ、かつ雇用がますます不安定化している。これが米国で言われている「高学歴ワーキングプア」であり、ある程度の大学を出ても、企業経理の仕事も無く、低スキル者がするような低賃金の不安定な仕事しかない、という状態である 第六に、情報通信技術の進歩が、いまの米国の経済格差を発生させている大きな要因であることだ。 図表1：米国におけるスキル別職業の割合の10年毎の変化 出典）1980, 1990, and 2000 Census Integrated Public Use Microdata Series (IPUMS)よりAutor(2015)が作成 8-9　OECDの各国別の分析結果 OECDでは、米国、EU、日本の3カ国について、2002年から2014年まで、スキル別の職業ごとの労働者比率の変化について計算した（図表2）。米国は、上述のオーターの分析のとおりである。3カ国を比較すると、米国が最も変化が大きく、日本が最も変化が小さい。 米国は、2002年以降、中スキルのルーティン業務の労働者を解雇してきただけでなく、中スキルの非ルーティン業務の労働者も解雇してきた国である。一方、高スキル者を自社内で養成や新規雇用するなど、高スキル者の獲得に努めてきた。 図表2：スキル別の職業ごとの労働者比率の変化（米国、EU、日本、2002年から2014年まで） 出典）EUはEU-LFS、日本は労働力調査、米国はBLS Current Population Survey 米国と比較した日本の特徴は、本来は米国のように機械化を進めて解雇できた筈のルーティン業務の雇用者でも、ほとんど解雇していない。さらに米国との大きな違いは、高スキル者の獲得又は養成にほとんど無関心であったことである。これでは、インターネット元年以降の米国とのグローバル競争に負けてきたこともうなずける。 日本企業は、雇用の現状維持の傾向が強く、技術進歩に伴って本来であれば機械で代替できる部分で人間が働いて、高スキル人材を養成していない。技術進歩に応じた雇用状態が合っていないため、生産性低下、企業競争力低下を招いているものと思われる。順送り人事、過去と同じ業務の繰り返し、働き方の現状維持、の結果と言える。 技術進歩にもかかわらず、雇用の現状維持を続けることは、企業のイノベーションの足を引っ張り、生産性の低下、競争力低下につながり、米国企業などとのグローバル競争に負ける要因の1つになっている。 一人一人の雇用者に注目して、その人の雇用を守るために本来であれば機械で代替できる領域で人間が働いていることが本当に雇用を守ることなのかどうか、わからない。日本の過去の実績を見れば、個々の雇用者を守るために、技術進歩にも関わらず、旧態依然とした雇用形態を存続させた結果、生産性が落ち、企業競争力が落ち、米国との競争に負け、大量リストラにつながってきたことがわかる。大規模リストラの方が、社員と家族にとってはもっと悲惨であろう。 日本では、ルーティン業務が、今でも米独に比べて多く存在していることがわかっている。（図表3）のうち、「RTI」とされた左欄の数字が大きいほど、依然として国内にルーティン業務が残っていることを示している。日本は＋0.26、ドイツは▲0.12、米国は▲0.39である。すなわち、米国の国内には、ほとんどルーティン業務が残っていないが、日本にはまだまだ多くのルーティン業務が残っていることがわかる。 図表3：各国ごとのタスクメジャー 出典）Sara De La Rica, University of the Basque Country, FEDEA and IZA, and Lucas Gortazar, University of the Basque Country and World bank, "Differences in Jobs De-Routinization in OECD Countries: Evidence from PIAAC", Discussion Paper No.9736, February 2016, IZA , Bonn Germany 8-10　「2018年度年次経済財政報告（経済財政白書）」における分析 2018年8月に発表された「2018年度年次経済財政報告（経済財政白書）」において、定型業種集約度を表す指数「RTI」を導入して分析を行っている。すなわち RTI＝定型業務の頻度―非定型業務の頻度 とし、OECD各国を比較すると、日本は上位8位となり、OECD平均よりも高く、ドイツや米国と比べてかなりRTIが高く、依然として国内に「定型業務」が残っていることが示されている。そして、仕事でITを使う頻度もまた、OECD平均よりもかなり下にあり、ドイツや米国よりも低いことが示されている。 またこの図からは、仕事でITを使う頻度と国内に定型業務が残っている度合いとは負の相関があることがわかる。すなわち仕事にITを使わないから、定型業務が依然として残っているといえる。 図表4：定型業務集約度と仕事でITを使う頻度 日本で定型業務が残っている主な職業を見ると、「事務補助員」「単純作業の従事者」が主であることがわかる。 上記に、日本では本来機械に代替できるルーティン業務を、非正規という安い労働力に担わせていることが、情報化投資を遅らせ、企業の生産性を落としているのではないかと述べたが、この分析もまた同様の可能性を示唆している。 また、白書は、優秀な正規雇用者であっても、残業が多く労働時間が長いため、単位時間当たりの労働コストが安くなり、そのため優秀な正規社員にも平気でルーティン業務をさせているのではないかと指摘している。 図表5：職業別定型業務集約度 日本では情報化投資が進んでいないことが広く知られているが、情報化投資をしてルーティン業務を機械化するよりも、非正規労働者にルーティン業務を担ってもらった方がコストが安かったため、日本企業はそうしていた可能性がある。 神林龍（2017）は、自著『正規の世界・非正規の世界』（慶應義塾大学出版会）において、非正規の労働力の供給源は、個人事業主の倒産が背景にあることを示した。日本では、これまで、個人事業主の倒産が増加してきたため、本来、そこで就職するはずだった労働者が行き場を失い、安い労働力の非正規となって雇用されてきたのである。 だが、企業側にとっても、彼らを雇用するインセンティブが存在しなければ、これほどの大量の非正規労働者を雇いはしなかったはずである。もし非正規の雇用が情報化投資に代わるものであり、非正規に担ってもらっていた仕事の領域が、米国では人間を解雇して機械化を進めてきた領域であるとすれば、もしこれから情報化投資のコストが下がり、ある時点で、非正規労働者を雇用するよりも情報化投資の方がコストの安い時代になったとき、日本国内で米国のように、一斉に非正規労働者の解雇が始まる可能性がある。今、情報化投資は早いスピードでコストが低下している。 図表6：投資（IT関連機器、機械設備等）の相対価格の推移 出典）経済財政白書2018 8-11　なぜ日本は他国と比べて機械への代替可能性が低いのか 日本ではIoTに対する期待がとても低い。 図表7：1年前と比べてインダストリー4.0/IoTが企業競争力に与える影響の可能性についてどのように認識が変化したか 調査名；　Mckinsey&Company "Industry 4.0 Global Expert Survey" 公表；　2015年1月と2016年1月の2時点定点観測 調査対象；　ドイツ、米国、日本の合計300人の産業専門家にアンケート調査 日本には「非正規雇用」という労働コストが安い労働力が大量に存在していた。厚生労働省によれば、昭和59年度の非正規雇用は、総雇用者数の15.3%、604万人だったが、その後急速に増え、平成29年度には、総雇用者数の37.3%、2036万人となっている。その平均賃金（平成29年6月分）は、時給ベースでみれば、一般労働者（正社員・正職員）が1937円であるのに比べ短時間労働者（正社員・正職員以外）は1081円である。 日本の会社の中に「非正規」が大量に増えた時期は、米国では、情報化投資が行われて、ルーティン業務で働く人間を機械で代替していった時期と重なる。 だが、日本の会社のなかに、賃金が「正規雇用」に比べて約半分の雇用者が4割近くもいれば、しかも、日本の経営者は、情報化投資にとても悲観的であることを背景にすれば、「非正規にルーティン業務をやってもらいなさい」となることは容易に想像がつく。 図表8：正規雇用と非正規雇用労働者の推移 [ 図を拡大 ] 図表9：賃金カーブ（時給ベース） [ 図を拡大 ] 2019年1月21日掲載 印刷 この著者の記事 第166回「テレワークが減少している」 2024年4月 3日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第165回「生成AIが雇用に与える影響」 2024年3月 6日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第164回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（6）」 2024年2月21日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第163回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（5）」 2024年2月 1日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ 第162回「DXからみたグローバル・ニッチトップ企業の日独比較（4）」 2024年1月29日［IoT, AI等デジタル化の経済学］ コラム・寄稿 コラム Special Report EBPM Report フェローに聞く フェローの連載 リサーチインテリジェンス IoT, AI等デジタル化の経済学 関志雄：中国経済新論 中島厚志の経済ルックフォワード 小林慶一郎のちょっと気になる経済論文 エビデンスに基づく医療（EBM）探訪 空間経済研究ノート 国際貿易と貿易政策研究メモ 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