はてなキーワード: 労働生産性とは
これまでの最低賃金の上昇率は年平均物価の前年比(四半期ごとの前年同期比ではない)を概ね下回っていない。低所得者の面するインフレは全体より高くなりがちというのはあるが、それでも数年を均して比較すれば物価の上昇率が最低賃金の上昇率を上回ることはないだろうほど、最低賃金の方が伸びている。
一方で、その最低賃金の上がり方は穏当なものでもある。実質賃金が時間当たり労働生産性上昇率と同じか多少上回る程度だ。これはつまり、最低賃金の上昇は、雇う企業側にとってほぼ追加的な重荷とならないということでもある。なので、最低賃金が上がったというだけで解雇をすれば、むしろ収益を挙げる機会を損ねることになるため、企業はそんなことはしていない。実際、労働参加率や就業率はヒストリカル・ハイの辺りにある。
おっしゃる通りですね、日本の経済力の源は大企業が中小企業をイジメにイジメ抜いてコストを下げているからです。
労働生産性が低いのはほとんどの日本人が外国から見たらとんでもない低賃金で働いているからです。
日本の労働生産性が低いとかよく言われるけど、単に守られた中小企業が多すぎるからだよ。
事実大企業に絞れば、他国と生産性は大差ないからね。そのくせに大企業が率先して能力評価を中途半端に取り入れたりしてるけど、全くやる必要なんてないよ。
やるべきは然るべき中小企業を潰すことだよ。中小企業はブラック労働などルール違反をするしかないくらい生産性が低いんだから、潰してしまった方が良いんだよ。そういうのは、人的資本を拘束して新しい産業を生み出せなくなることにつながるよ。
根本問題は生産性の高い、産業構造を変えるくらいのイノベーションと雇用が生まれなかったことだよ。最悪の手段で観光業、インバウンドとかやってるけど、生産性が最も低いサービス業に従事する人が増えるだけで、さらにお先真っ暗だよ。
このままいけば、どんどん生産性は下がって、他国の余剰資金をサービスするだけの下僕国に成り下がるよ。どうにかしたいなら、新しい技術を批判する前に勉強した方が良いと思うよ。日本人は新しいものを批判しがちだからその精神性を変えた方が良いかもしれないけどね!
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1. 労働市場の買い手寡占、Oligopsonyの影響を緩和させるまでは最低賃金引き上げは雇用を損ねない、むしろ増やす。
2. そこを越えてさらに最低賃金を引き上げれば企業の採算に合う雇用量が単純に減って雇用が損なわれる。
という2つがあるから、最低賃金を引き上げて雇用が減らないケースも減るケースも観察されるんでしょ。
だから、企業における毎年の労働生産性成長や物価水準、平均的な時給水準といった条件次第で最低賃金引き上げの雇用への影響は変わる。
そういったことを詰めずに時給1500円とか年5%だとかの数字だけ出して、あるいはそれすらせずにただ引き上げろとか言ってもまともな議論にならんわな。
詰めてもそこからがまた難しい議論となるけど、その議論をちゃんとしないで最低賃金引き上げは雇用を損ねるとか損ねないとか言ってる意見は全部ジャンク。
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/toyokeizai.net/articles/-/674402
以下に、日本の賃金が上がらない原因についての分析と報告をまとめます。
労働生産性の低さ: 日本の労働生産性は他の先進国に比べて低いとされています。労働生産性が低いと、企業の利益が上がらず、それが賃金上昇の抑制要因となります。
非正規雇用の増加: 日本では非正規雇用が増加しており、これらの労働者の賃金は正規雇用者に比べて低い傾向にあります。非正規雇用者の増加は、全体の賃金水準を下げる要因となっています。
高齢者の労働力参加: 高齢者の労働力参加が増えていることも、賃金上昇を抑制する要因となっています。高齢者は一般的に若者よりも低賃金で働く傾向があり、これが全体の賃金水準を下げる影響を及ぼしています。
企業の利益重視の経営方針: 企業が利益を優先し、労働者への賃金上昇を後回しにする傾向があると指摘されています。これは、企業の経営方針や労働市場の構造によるもので、賃金上昇を抑制する要因となっています。
国際的な傾向: グローバル化と技術進歩の影響で、先進国全体で賃金格差が広がり、中間層の賃金上春が抑制される傾向があります。また、非正規雇用の増加や労働市場の柔軟化も、賃金上昇を抑制する要因となっています。
https://www.wolframcloud.com/obj/d454a035-d2be-4e97-9de3-97b252e4745f
これらの要素が組み合わさることで、日本の賃金が上がらないという現象が生じていると考えられます。
日本の賃金が上がらない原因に対する可能な解決策は以下の通りです:
労働生産性の向上: 労働生産性を向上させるためには、技術革新や教育の質の向上が必要です。企業は新しい技術を導入し、労働者のスキルを向上させるための研修を提供することで生産性を向上させることができます。また、政府は教育や研究開発への投資を増やすことで、長期的な生産性の向上を促すことができます。
非正規雇用の問題の解決: 非正規雇用者の賃金が低い問題を解決するためには、労働法の改革が必要です。例えば、正規雇用者と非正規雇用者の間で賃金や待遇に差をつけることを制限する法律を導入することが考えられます。また、非正規雇用者が正規雇用に移行しやすい環境を作るための支援も重要です。
高齢者の労働力参加: 高齢者が労働市場に参加すること自体は悪いことではありませんが、高齢者が低賃金の仕事についている場合、それが全体の賃金水準を抑える可能性があります。この問題を解決するためには、高齢者がスキルを維持し、高賃金の仕事につけるような環境を作ることが重要です。例えば、生涯学習の機会を提供することや、高齢者が働きやすい職場環境を作ることが考えられます。
企業の利益重視の経営方針の見直し: 企業が利益を優先し、労働者の賃金を抑える傾向がある問題を解決するためには、企業の経営方針の見直しが必要です。企業が労働者の賃金を上げることで、長期的には労働者のモチベーションを向上させ、生産性を上げることができるという認識を広めることが重要です。
経済政策の見直し: 経済政策が家計に負担をかけ、消費を抑制する結果となっている問題を解決するためには、政府の経済政策の見直しが必要です。例えば、消費税の増税を見直す、または低所得者への補助を増やすなどの政策が考えられます。
教育政策の見直し: 教育政策が賃金上昇を抑制する直接的な影響を持つかは明確ではありませんが、教育は労働者のスキルを向上させ、生産性を上げる重要な要素です。そのため、教育の質を向上させる政策や、高等教育へのアクセスを改善する政策などが考えられます。
これらの解決策は、賃金が上がらない原因を直接的に解決するものではなく、その原因を緩和する可能性があるものです。それぞれの解決策が実際に効果を発揮するかどうかは、多くの要因に依存します。また、これらの解決策を実施するには、政府、企業、労働者など、社会全体の協力が必要です。
1日10人の髪の毛を切っている状態から2倍の値段で1日10人の髪の毛を切れる状態にする
これも労働生産性向上
「1日に10000円の対価を取るサービスを10人分しか提供できなかったのが、20000円の対価を取るサービスを10人分提供できるようになる」
「賃金を上げても労働分配率が上がるだけ 労働生産性が低いのなら賃金上げろよなんてhatenaはバカの集団w」
日本の労働生産性は低い説を検証した記事がホッテントリ入りしていた
ブクマカが「賃金上げれば」と書き、読んだ村民がスターをつけた
資本家気取りの誰かさんが「プププ~ 賃金を上げても労働分配率が上がるだけです~ 利益が上がらないのに賃金上げろなんてhatenaはバカの集団~」と言っているのを空耳
だがちょっと待ってほしい
1日10人の髪の毛を切っている状態から同じ値段で1日20人の髪の毛を切れる状態にする
それだけではない
1日10人の髪の毛を切っている状態から2倍の値段で1日10人の髪の毛を切れる状態にする
これも労働生産性向上
(1日100杯のコーヒーを売っている状態から同じ値段で1日200杯のコーヒーが売れる状態にすること)と(1日100杯のコーヒーを売っている状態から2倍の値段で1日100杯のコーヒーが売れる状態にすること)
2倍の値段で1日10人の髪の毛を切れる=労働分配率一定でも賃金上昇に他ならない
ChatGPT4くんに色々聞いてみた
例
・極度の貧困国の低所得層の人々は、1日あたり1000キロカロリー以下の摂取量を持つことがあります。このような低カロリー摂取は、栄養失調、免疫力の低下、成長障害、学習能力の低下、労働生産性の低下など、さまざまな健康問題や社会問題を引き起こします。
・世界保健機関(WHO)によると、極度の飢餓状態の人々は、1日あたり約400キロカロリー以下の摂取が報告されていることがあります
・日本の第二次世界大戦後期の苦しい時期、特に1944年から1945年、日本政府は配給制度を導入し、一般市民に対して食料を配分していました。
1944年当時の主食である米の1日あたりの配給量は、おおよそ300グラムでした。これにより、大人1人あたりの摂取カロリーは、おおよそ1,500キロカロリー程度だったと推定されています。(300gは2合でカロリーでいうと1100kcalくらい)
異次元の少子化対策が求められている、岸田令和日本である。しかし、具体的には、どのような対策が有効なのか。
対策の効果を測定するためにも、出生率と結びつきが強く、しかも、分かりやすい指標が求められている。
そこで、今回は、世界経済フォーラムが発表する、ジェンダー・ギャップ・ランキングに注目したい。
ジェンダー開発学の分野では、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が高い国で、ジェンダー平等が達成され、
女性が子育てと社会進出を両立しやすく、結果的に、少子化も改善されていることが知られている。
日本の少子化対策についての記事の中で、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の低迷と、
例えば、次の記事では、題名の中にジェンダー・ギャップ・ランキングの順位と出生数が盛り込まれている。
ジェンダーギャップ121位、出生数90万人以下の日本で、女性たちの未来への備えとは
https://woman.nikkei.com/atcltrc/blog/shirakawatouko/post/dddad1acb2e14d2a9ad1acb2e1cd2a4b/
更に、次の記事では、ジェンダー分野の専門家の対談の中で、GDPや労働生産性と共に出生率、そして、
ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位の恥ずかしさについての問題が指摘されている。
ジェンダー指数から、いわゆる、ジェンダー・ギャップ・ランキングの順位が計算される。
上野千鶴子×酒井順子「単身世帯は38%、最も多い家族の姿に。1985年から86年は『女・女格差』元年。女性が3分割された結果、中高年女性単身者の貧困が生まれた」
酒井 2022年の日本のジェンダー指数は、世界146ヵ国中116位。それを永田町のおじさんたちは、恥ずかしいとは思っていないんでしょうね。国際会議に出席する日本代表が男性だけでも平気でいられる。
酒井 出生率も落ちる一方。出生率が高いのは、共働きでケアの公共化がされている場合だと海外ではデータがはっきり出ているのに、なぜ変えようとしないのでしょう。
上野 おじさんたちが合理的選択をしないのは、ホモソーシャルな組織文化を守りたいからだとしか私には思えません。ホモソーシャルな集団のなかで、男として認められたい。そのためには自己犠牲もいとわない。
上で紹介したような関連性の指摘のみならず、実際に、ジェンダー・ギャップ・ランキングや、
類似する、ジェンダー・ギャップを示す指標と、少子化の関係性の分析もなされている。
https://news.yahoo.co.jp/byline/shirakawatoko/20211029-00265552
日本のジェンダーギャップと少子化。この二つはリンクしているとずっと言い続けてきた。日本は世界経済フォーラムが算出するジェンダーギャップ指数では156カ国中120位と先進国では最下位。下から数えた方が早い。先進国に限ってはジェンダーギャップ指数と出生率がリンクしていることがOECD(経済協力開発機構)の分析でわかっている。
2020年4月の内閣府政策統括官(経済社会システム担当)の資料には、「ジェンダーギャップ指数が高い(男女格差が少ない)ほど、出生率は高まる傾向」を示すグラフが掲載されている【図1】。女性が社会進出をすると一旦は少子化になるが、その後回復するかどうかは、ジェンダーギャップをいかに埋めるかにかかっている。
ところが、冒頭のツイートの図にあった通り、他の先進国では事情が違います。女性の社会進出と出生率が相関関係にあるのです。なぜかというと、女性の社会進出と子育てが、トレードオフの関係になっていないからです!
子どもが生まれたら、パートナーたる男性も、当事者としてしっかり家事育児にコミットします。これだけでも、女性の負担はケタ違いでしょう。みての通り、男性の家事育児の負担割合が高い国ほど、出生率が高いのがわかります(我が国は定位置の左下)。
しかし、ジェンダー・ギャップ・ランキングの話をすると、クソリプと呼ばれる意見が寄せられたり、
指標のことに異論を挟む声も、少なくない。そこで今回は、改めて白黒はっきりつけ、
ジェンダー・ギャップ・ランキングが少子化を説明できる、卓越した指標であることを示す。
Fertility rate, total (births per woman) - World Bank Data
ジェンダー・ギャップ・ランキングは、次の、同じ2020年のデータを使う。
https://www.weforum.org/reports/gender-gap-2020-report-100-years-pay-equality/
どちらにも掲載されている、153か国のデータを使って、ジェンダー・ギャップ・ランキングと、
Country Name | GGIRank | GGIScore | Fertility rate, total (births per woman)2020 |
Iceland | 1 | 0.877 | 1.72 |
Norway | 2 | 0.842 | 1.48 |
Finland | 3 | 0.832 | 1.37 |
Sweden | 4 | 0.82 | 1.66 |
Nicaragua | 5 | 0.804 | 2.349 |
New Zealand | 6 | 0.799 | 1.61 |
Ireland | 7 | 0.798 | 1.63 |
Spain | 8 | 0.795 | 1.23 |
Rwanda | 9 | 0.791 | 3.873 |
Germany | 10 | 0.787 | 1.53 |
Latvia | 11 | 0.785 | 1.55 |
Namibia | 12 | 0.784 | 3.349 |
Costa Rica | 13 | 0.782 | 1.555 |
Denmark | 14 | 0.782 | 1.67 |
France | 15 | 0.781 | 1.83 |
Philippines | 16 | 0.781 | 2.777 |
South Africa | 17 | 0.78 | 2.401 |
Switzerland | 18 | 0.779 | 1.46 |
Canada | 19 | 0.772 | 1.4 |
Albania | 20 | 0.769 | 1.4 |
United Kingdom | 21 | 0.767 | 1.56 |
Colombia | 22 | 0.758 | 1.737 |
Moldova | 23 | 0.757 | 1.77 |
Trinidad and Tobago | 24 | 0.756 | 1.631 |
Mexico | 25 | 0.754 | 1.905 |
Estonia | 26 | 0.751 | 1.58 |
Belgium | 27 | 0.75 | 1.55 |
Barbados | 28 | 0.749 | 1.628 |
Belarus | 29 | 0.746 | 1.382 |
Argentina | 30 | 0.746 | 1.911 |
Cuba | 31 | 0.746 | 1.5 |
Burundi | 32 | 0.745 | 5.177 |
Lithuania | 33 | 0.745 | 1.48 |
Austria | 34 | 0.744 | 1.44 |
Portugal | 35 | 0.744 | 1.4 |
Slovenia | 36 | 0.743 | 1.6 |
Uruguay | 37 | 0.737 | 1.477 |
Netherlands | 38 | 0.736 | 1.55 |
Serbia | 39 | 0.736 | 1.48 |
Poland | 40 | 0.736 | 1.38 |
Jamaica | 41 | 0.735 | 1.358 |
Bolivia | 42 | 0.734 | 2.651 |
Lao PDR | 43 | 0.731 | 2.541 |
Australia | 44 | 0.731 | 1.581 |
Zambia | 45 | 0.731 | 4.379 |
Panama | 46 | 0.73 | 2.344 |
Zimbabwe | 47 | 0.73 | 3.545 |
Ecuador | 48 | 0.729 | 2.051 |
Bulgaria | 49 | 0.727 | 1.56 |
Bangladesh | 50 | 0.726 | 2.003 |
Luxembourg | 51 | 0.725 | 1.37 |
Cabo Verde | 52 | 0.725 | 1.908 |
United States | 53 | 0.724 | 1.6375 |
Singapore | 54 | 0.724 | 1.1 |
Romania | 55 | 0.724 | 1.6 |
Mozambique | 56 | 0.723 | 4.713 |
Chile | 57 | 0.723 | 1.537 |
Honduras | 58 | 0.722 | 2.394 |
Ukraine | 59 | 0.721 | 1.217 |
Croatia | 60 | 0.72 | 1.48 |
Bahamas, The | 61 | 0.72 | 1.394 |
Madagascar | 62 | 0.719 | 3.918 |
Slovak Republic | 63 | 0.718 | 1.57 |
Israel | 64 | 0.718 | 2.9 |
Uganda | 65 | 0.717 | 4.693 |
Peru | 66 | 0.714 | 2.216 |
Venezuela, RB | 67 | 0.713 | 2.23 |
Tanzania | 68 | 0.713 | 4.795 |
Bosnia and Herzegovina | 69 | 0.712 | 1.359 |
North Macedonia | 70 | 0.711 | 1.3 |
Montenegro | 71 | 0.71 | 1.75 |
Kazakhstan | 72 | 0.71 | 3.13 |
Botswana | 73 | 0.709 | 2.836 |
Georgia | 74 | 0.708 | 1.971 |
Thailand | 75 | 0.708 | 1.341 |
Italy | 76 | 0.707 | 1.24 |
Suriname | 77 | 0.707 | 2.371 |
Czechia | 78 | 0.706 | 1.71 |
Mongolia | 79 | 0.706 | 2.9 |
El Salvador | 80 | 0.706 | 1.819 |
Russian Federation | 81 | 0.706 | 1.505 |
Ethiopia | 82 | 0.705 | 4.243 |
Eswatini | 83 | 0.703 | 2.89 |
Greece | 84 | 0.701 | 1.34 |
Indonesia | 85 | 0.7 | 2.194 |
Dominican Republic | 86 | 0.7 | 2.303 |
Vietnam | 87 | 0.7 | 1.955 |
Lesotho | 88 | 0.695 | 3.049 |
Cambodia | 89 | 0.694 | 2.381 |
Malta | 90 | 0.693 | 1.13 |
Cyprus | 91 | 0.692 | 1.328 |
Brazil | 92 | 0.691 | 1.649 |
Kyrgyz Republic | 93 | 0.689 | 3 |
Azerbaijan | 94 | 0.687 | 1.7 |
Brunei Darussalam | 95 | 0.686 | 1.796 |
Cameroon | 96 | 0.686 | 4.543 |
Liberia | 97 | 0.685 | 4.174 |
Armenia | 98 | 0.684 | 1.575 |
Senegal | 99 | 0.684 | 4.454 |
Paraguay | 100 | 0.683 | 2.497 |
Nepal | 101 | 0.68 | 2.055 |
Sri Lanka | 102 | 0.68 | 2 |
Fiji | 103 | 0.678 | 2.495 |
Malaysia | 104 | 0.677 | 1.818 |
Hungary | 105 | 0.677 | 1.56 |
China | 106 | 0.676 | 1.281 |
Ghana | 107 | 0.673 | 3.623 |
Korea, Rep. | 108 | 0.672 | 0.837 |
Kenya | 109 | 0.671 | 3.397 |
Belize | 110 | 0.671 | 1.999 |
Sierra Leone | 111 | 0.668 | 4.08 |
India | 112 | 0.668 | 2.051 |
Guatemala | 113 | 0.666 | 2.484 |
Myanmar | 114 | 0.665 | 2.174 |
Mauritius | 115 | 0.665 | 1.44 |
Malawi | 116 | 0.664 | 3.995 |
Timor-Leste | 117 | 0.662 | 3.247 |
Angola | 118 | 0.66 | 5.371 |
Benin | 119 | 0.658 | 5.048 |
United Arab Emirates | 120 | 0.655 | 1.46 |
Japan | 121 | 0.652 | 1.34 |
Kuwait | 122 | 0.65 | 2.14 |
Maldives | 123 | 0.646 | 1.712 |
Tunisia | 124 | 0.644 | 2.114 |
Guinea | 125 | 0.642 | 4.489 |
Vanuatu | 126 | 0.638 | 3.778 |
Papua New Guinea | 127 | 0.635 | 3.274 |
Nigeria | 128 | 0.635 | 5.309 |
Burkina Faso | 129 | 0.635 | 4.869 |
Turkiye | 130 | 0.635 | 1.917 |
Bhutan | 131 | 0.635 | 1.433 |
Algeria | 132 | 0.634 | 2.942 |
Bahrain | 133 | 0.629 | 1.832 |
Egypt, Arab Rep. | 134 | 0.629 | 2.96 |
Qatar | 135 | 0.629 | 1.816 |
Gambia, The | 136 | 0.628 | 4.777 |
Tajikistan | 137 | 0.626 | 3.237 |
Jordan | 138 | 0.623 | 2.873 |
Mali | 139 | 0.621 | 6.035 |
Togo | 140 | 0.615 | 4.323 |
Mauritania | 141 | 0.614 | 4.455 |
Cote d'Ivoire | 142 | 0.606 | 4.472 |
Morocco | 143 | 0.605 | 2.353 |
Oman | 144 | 0.602 | 2.687 |
Lebanon | 145 | 0.599 | 2.103 |
Saudi Arabia | 146 | 0.599 | 2.465 |
Chad | 147 | 0.596 | 6.346 |
Iran, Islamic Rep. | 148 | 0.584 | 1.708 |
Congo, Dem. Rep. | 149 | 0.578 | 6.206 |
Syrian Arab Republic | 150 | 0.567 | 2.798 |
Pakistan | 151 | 0.564 | 3.555 |
Iraq | 152 | 0.53 | 3.551 |
Yemen, Rep. | 153 | 0.494 | 3.886 |
経済学101は非常に素晴らしいサイトで、興味深い記事が多く、よく読ませてもらっていたが、
ノア・スミス氏の記事が出て、「ああ、これはBBCの例の記事への反駁として都合がよくて気持ちよくなる人が多くなりそうだ」と思ったら案の定だった。
「英語の文献引っ張ってくる人は「みんな英語を読まないだろ」と思って都合良く加工してくると思ってつい元を読んでしまう。東京の一人当たりの居住スペースが増えてるのは世帯人数減少によるものと解説が付いてた。」
と、コメントした方や星をつけた方たちのように、なぜか当該のノア・スミスの記事は、非常に都合のよい「日本は停滞してないよとの結論ありき」のデータの用い方と書かれた方をしている。
日本が停滞なんてしてないと反駁したい人には、すぐに飛びつきたきなるような色んなデータを提示した良い記事だろう。
この問題が一見して色んなデータを提示して説得力あるように見えるにはいくつかの手法によるものだ。
かつて日本は数年に渡り一人当たりのGDPが世界1位であり、各種製造業が世界を席巻し、ジャパン・アズ・ナンバーワンなどと自画自賛かつ他国の一部でもそう言ってる時代もあった。
当然、その時は欧米が比較対象だったのだが、興味深いことにノア・スミスの記事では、少子化問題の出生率に関して、東アジアのなかではマシと、先進欧米国との比較ではなく低出生率にあえぐ国との比較を持ってきている。
アメリカやイギリスやフランスやドイツではなく、ことさら出生率の低い東アジアと比較してるのである。
しかもここでは、日本が長期に渡り出生率が低い状態が続いていることが軽視されている。
仮に今年の出生率が劇的に改善しても、今年生まれた人が生産年齢人口に達するのは約20年後である。
台湾や韓国も長いこと出生率が低いが日本よりはまだ短く高齢化がまだ進んでいない。
同じ出生率1.3の国でも、日本のように長く低い傾向が継続している(しかも欧米のように移民によってその傾向をなんとか緩和するような施策を行っていない)国と、
今まさに日本と同じくらいの出生率になった中国や、日本ほどの長い期間でないにせよ低い傾向の続き日本より低い出生率の記録をだしてる台湾や韓国、
これからなるであろう東南アジアの国々とは事態の深刻さが違う。
10年低出生率の国と20年の国、40年の国では、データ上同じ出生率でもまったく影響が違うのに、である。
日本は世界の主要国先進国の中で先駆けて高齢化が進み、他国よりもその状態が長いことそのままの状態・・・つまり、まさに「停滞」してるから他所の国より深刻なのである。
丙午の年のように単年で出生数が激減したとしても、その影響は長いこと低出生率な状態よりもずっと穏やかで、
これから人口ピラミッドが日本のようになるかならないかでは大きな違いが歴然とあるのに、
他の国の、しかも日本がかつてよく日本自身と比較していた欧米ではなく、日本より低出生率の世界最低レベルの出生率の国々と並べて、
「マシだ」などといっても低出生率が長いこと続いて高齢化が進んでいる日本は、停滞していることに違いないのに。
中国や台湾や韓国は日本のように対策を練らないと日本のような停滞期を迎えるが、逆に言えば日本よりもまだ対策に猶予があるといえる。
賢明なユーザーが「世帯人数減少によるものと解説が付いてた。」と書いたように、東京の、一人当たり換算の住居の広さなのだ。
東京は全国平均を大きく下回る一世帯あたり人数になっており、2020年の国勢調査データでは、ついに一世帯あたり2人を割ってしまった。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA24EMY0U1A620C2000000/
ちなみにノア・スミス氏が比較したロンドンのある英国全体では、日本全国及び東京の世帯あたり人数が減少した2003から2013年にかけて世帯人数が2.36から2.37へと微増しており、
なんと、2021年のロンドンの一世帯あたり平均人数は2.5人で、イングランドの中では世帯人数が多い地域になっている。
英国全体では約2.4人なので、大都市ロンドンのほうが全国平均より世帯人数が多いという日本と東京の関係と真逆のデータになっている。
(最も少ないのは金融街のシティ・オブ・ロンドンの1.7である)
家というのは世帯人数が4倍になれば比例して4倍広くなるものでは決してない。
むしろ世帯人数が増えると、世帯で共有する風呂・トイレ・キッチン等々の分、一人当たり換算で狭くなりがちだ
東京で学生時代を過ごしたならその頃とかの一人暮らしのワンルームもしくは1K、1DKの下宿を思い出してほしい。
あるいは、不動産サイトでそういう単身者向けの住居を見てみるといい。
安い木造アパートとかでも25平米前後あるのを見つけられる。狭くても20平米前後だろう。
しかし、両親と子供二人の4人ぐらしで、25の4倍、つまり100平米のところに住んでいる人がどれだけいるだろうか。
中産階級向けの結構いいマンション、就職氷河期のあおりを受けた人間は買えないようなマンションでも80平米前後である。
私が現在住んでる地域の東京の住宅地の一戸建てでも二階建てでそんなもんである。
安いアパートに暮らす単身者と分譲マンションや戸建てを買う人、どちらが裕福かは明らかだが、
家族構成が異なるだけで、一見一人当たりの平米ではマンションや戸建て購入者の子持ち家族のほうが狭くなりがちなのである。
経済産業省がロンドンなどと各国の世界の都市と比較したデータでも、東京は一極集中がますます進んでおるとしており、
しかも学生やら単身のバイト、会社員などが集まり続けて世帯人数がどんどん減っているのだ。
そうすると、一人あたりの住居サイズは広くなるからくりなのである。
次に金融資産の話では、なぜか先進国の中で著しく格差の激しい米国の中央値と比較している。
みなさんも御存知の通り、アメリカは欧米先進国の中でも特に格差の激しい国である。
我々日本人ではあまり目にすることのないような貧困街などがあり、youtubeなどでその一端を目の当たりにすることもできる。
当然そこの中央値は下がる。
参照先のデータでは、日本より経済規模の小さいフランスやイギリスに負けているが、そことは比較しない。
あえて勝てるアメリカを持ち出している。
アメリカに負けたら今度は韓国あたりを持ち出して、ほら、日本はまだ韓国より金融資産多いよと、言い繕えばいいわけだ。
そもそも日本では個人の金融資産が毎年過去最高を更新とか国内ニュースで普通に採り上げられているので驚きもなにもない。
特に高齢者は平均すると金融資産が非常に多いが、持たざるものが圧倒的に多く、高齢者の生活保護受給者はどんどん増えているのが現実である。
多くの高齢生活保護受給者は怠けてたわけではなく、長年あくせく働いてきたが、国民年金だけではどうにもならなかった人たちや病気や怪我で、などが多い。
その結果、社会保険の負担もどんどん上がっているのが現実である。
金融資産が増えてる(特に高齢者は一番資産を持ってる世代!)わけだから、どんどん豊かになってるんだし高齢者向けの社会保障関連費は少なくても大丈夫だよね?なんてことになってないのどころか、
現役世代の負担は増えつづけてるので、ノア・スミス氏がいくら金融資産を持ち出しても、で?それが?って話である。
さらに外国人労働者が増えてるというが、これはアメリカやEU圏内の国民化したりしているような移民とは大きく異なっている。
賢明なはてなユーザーは薄々気づいているだろうが、そう、これは技能実習生らと資格外活動という名のバイトしてる留学生が上昇率の1位と2位を占めた結果なのである。
技能実習生で検索すると技能実習生と外国人労働者は厳密には違います。と出てくるが、
厚生労働省の外国人労働者の現状と呼ばれる資料に技能実習生がしっかり含まれており、
ノア・スミス氏の当該記事に添えられているデータにも下記のソースにMinistry of Health, Labour and Welfareと厚生労働省と書かれているように、
そのグラフは技能実習生と留学生が含まれた厚労省のデータと一致している。
https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_30367.html
上記サイトの 別添2「外国人雇用状況」の届出状況まとめ【本文】(令和4年10月末現在)[PDF形式:1.6MB]を参照
経済成長を遂げた中国からのそれの伸びが鈍化する一方で、近年はベトナムからの技能実習生が急増しており、伸び率も1位、人数でも中国より多くなっている。
そして劣悪な労働環境から逃げ出したベトナム人たちが、かつての中国人のように昨今の外国人犯罪ので多くを占めるようになっている。
技能実習生のみならず、日本語学校問題もはてなの諸賢ならご存知だろう。
ノア・スミス氏の翻訳記事で技能実習生らの大幅な増加によってもたらされたデータが、移民・外国人労働者増加として提示されてるのは失笑するしかないが、
おそらく技能実習生という制度や実情をノア・スミス氏は知らず、データだけ見て「ほら!日本は移民が増えてるよ!進歩してるよ!」って思っちゃったのだろう。
パスポートを取られて管理されたり恋愛禁止とかされてる人らを移民や外国人労働者増加の成果にしてしまうのは実に悲しいことなのだが・・・。
ちなみに異常な低賃金で働かされる技能実習生らが生んだ低コストなモノ・サービスと競合する日本のまっとうな企業は、
そうした低コストなモノ・サービスとのコスト競争を強いられて疲弊し、
市場から撤退をする羽目になるか、自らもブラックな手法に手を染めざるを得なくなるため、まともな日本企業にとっての悪影響が非常に大きい。
ノア・スミス氏はアメリカをの女性就労率を上回っていると書いてるが、ノア・スミス氏の当該記事はなぜ大事なところを書かなかったのだろう?
参照先の英文記事では、
日本の女性はその高い労働参加率に比べて、パートタイムや非正規で働く人がはるかに多いことが書かれている。
つまりは労働生産性が低く、安い労働力として扱われているということだ。
実際に男女間の賃金格差は、OECD平均よりもまだずっと低い。
さらに女性就労率に関する当該の参照先の記事の終わりでは、(女性の相対的にかなり賃金が低いままのためか)女性の就労率の上昇に女性の教育水準の向上が根底にあるとは見いだせず、
日本の公共政策は女性の労働市場への参加を支援するようになったが、これらの改革が女性の労働参加率の上昇と明確な関連を見出すのは困難、と結ばれているが、
ブコメではなぜか政権の手柄やよくやってる!というような意見もいくつか散見されるのは興味深いところである。
しかし、世界の平均成長率、あるいは主要国G7内の平均成長率、あるいはOECD加盟国の平均成長率などを大きく下回る成長を続ければ、
他国に遅れをとり、中国のように一気に抜き去っていかれるのは日本人が骨身にしみているはず。それが停滞だろう。
ちなみにノア・スミス氏が用いなかった日本人の90年からの約30年の肌感覚に近いデータといえば、世帯の所得である。
しっかりと、停滞というか減少してしまっている。
金融資産の中央値はアメリカより多いよ!ってノア・スミス氏に言われても、所得がこんな有様である。
https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/kousei/17/backdata/01-02-01-01.html
また、30代~50代の働き盛り世代の所得が20年前と比較して100万も減少していることがニュースになったのは記憶にあたらしいところ。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20220303/k10013512681000.html
かつてはアメリカのGDPに迫り、ニュースでは日米貿易摩擦問題が毎日のように流れていたあの頃、
それが台湾や韓国に経済や技術でキャッチアップされ、このまま放置すれば日本以上に深刻な問題を抱えるその台湾や韓国の出生率らと比較して「日本はマシだ」みたいなことを言ってる時点で、
日本は言うほどひどくないって、そこまでハードル下げられるようになったか、と、
やはりあの90年からの日本と比べて明らかに停滞してきた証だなぁと思った。
余談
ちなみにこの手の議論で東京だけを抽出して経済成長してるだとか
高齢者や女性の低賃金労働者を除けば成長してるみたいな意見も時々あって辟易するが、
高齢者東京以外地方もれっきとした日本であり、税や社会保障を分担してるのであって、