高校生の就職・新卒採用に関する現状ー90年代以降の高卒就職の変化

と今後の課題ー

労働政策研究・研修機構

主任研究員 堀 有喜衣

2019年５月８日（水）規制改革推進会議保育・雇用

ワーキング・グループ

資料１

現在の高卒就職慣行の概要

• 日本の高校の就職斡旋は進路指導の一環であり、生徒が高校生活の中で卒業後すぐに安定した仕事を得ることを可能にしてきた。

• 高卒就職のマッチングプロセスは、成績等による校内選考を基礎とした指導から、生徒の納得性を高め、ミスマッチによる早期離職を避けようとする方向に変化。

• 一人一社制は、学校推薦によって一社ずつ応募するという点で、大学進学の際の指定校推薦に類似。生徒が担任や進路指導の先生、保護者と相談しながら応募先を決定。

2

諸外国の若年失業率(15-24歳)の推移

3出所：OECD database、 Labor Force Statistics

Graph1

19701970197019701970

19711971197119711971

19721972197219721972

19731973197319731973

19741974197419741974

19751975197519751975

19761976197619761976

19771977197719771977

19781978197819781978

19791979197919791979

19801980198019801980

19811981198119811981

19821982198219821982

19831983198319831983

19841984198419841984

19851985198519851985

19861986198619861986

19871987198719871987

19881988198819881988

19891989198919891989

19901990199019901990

19911991199119911991

19921992199219921992

19931993199319931993

19941994199419941994

19951995199519951995

19961996199619961996

19971997199719971997

19981998199819981998

19991999199919991999

20002000200020002000

20012001200120012001

20022002200220022002

20032003200320032003

20042004200420042004

20052005200520052005

20062006200620062006

20072007200720072007

20082008200820082008

20092009200920092009

20102010201020102010

20112011201120112011

20122012201220122012

20132013201320132013

20142014201420142014

20152015201520152015

フランス

ドイツ（西ドイツ→ドイツ）

日本

イギリス

アメリカ

0.4604899613

1.9837691614

11.0444917629

0.6513614522

2.1295474712

12.7120897825

0.8709562744

2.3900573614

12.0887831946

1.1248892826

2.3445463812

10.5090619585

2.948512382

2.4746906637

11.8779300397

5.5503258508

3.0487804878

16.0565870911

5.5614581425

3.1290743155

14.7086546701

5.5334307636

3.537414966

13.6162468462

5.0473298803

3.7552155772

12.2452242027

3.9801601114

3.3946251768

11.7880898965

4.1460078646

3.5765379113

13.848707612

6.4093903057

4.0114613181

14.904133615

9.3109807209

3.9173789174

17.7510464502

19.8111508478

11.0188742275

4.5267489712

17.16550386

24.5756327843

10.6699974433

4.9046321526

19.6799587043

13.9105423319

25.7461069909

9.8910409948

4.7748976808

17.750182615

13.5701583538

23.907720067

7.8477849209

5.1655629139

17.9089414098

13.2879702144

23.4251604553

7.2173351908

5.2356020942

15.7633042097

12.1973523776

22.1468543327

6.7908399663

4.8531289911

12.8264430953

11.0317284225

19.5436884695

5.4231569146

4.4554455446

10.0316875222

10.8977544843

19.8048694217

4.4868843671

4.3165467626

10.1170540275

11.1595233861

19.7538797674

5.4111147221

4.4622425629

13.5396518375

13.4415256957

21.7166185403

6.2166350956

4.3575418994

15.4171472511

14.230199852

25.5781699664

7.5696480938

5.1054384018

17.2849571953

13.3711206096

28.8138710602

8.2433200682

5.4505005562

16.1269568947

12.4600934623

27.1063312425

8.1821929101

6.0948081264

15.2670064259

12.0734663435

27.560584233

9.3523647209

6.7274800456

14.6619058246

12.0143511306

28.975303691

10.2062975027

6.6433566434

13.4274010014

11.2886693999

26.2018417956

9.0319792567

7.7201447527

12.2634898388

10.440739895

26.4908425805

8.6381665932

9.2757306226

12.1659634318

9.8980554183

20.6404648898

8.3917616126

9.1984231275

11.7033603708

9.3415619589

18.0086271777

8.2677165354

9.7127222982

10.4418604651

10.5570150051

18.9350015032

9.8148561231

10.0430416069

11.0079275198

11.9958866136

18.2492511844

10.5740181269

10.1644245142

11.4880144731

12.4270262932

19.6632598762

12.601260126

9.4720496894

10.9155713967

11.8426370863

20.5734765469

15.1903889228

8.6477987421

12.2181662014

11.3094971065

21.6386371437

13.5507393154

8

13.8273168672

10.5072787354

19.1130813797

11.6849451645

7.7049180328

14.2406394615

10.5414772472

18.572725028

10.3682946357

7.2390572391

14.1218189403

12.8449527959

23.1914400617

10.9928352098

9.07504363

18.967356518

17.5983146067

22.8515599109

9.691722973

9.2224231465

19.2582953806

18.4206754885

22.1091940115

8.5373509102

8.0234833659

19.973833406

17.3080586778

23.6517105371

8.0173595249

7.9457364341

21.2057470619

16.2132957482

24.072507912

7.835906891

6.8833652008

21.0839413452

15.5465132594

23.4685905782

7.7614765736

6.2857142857

16.3299361373

13.3975111529

23.9936363375

7.2348015248

5.5238095238

15.3609953649

11.6241813127

OECD.Stat export (2)

0Labour force statistics by sex and age: indicatorsCountryFranceGermanyJapanUnited KingdomUnited StatesOECD countriesTime197019711972197319741975197619771978197919801981198219831984198519861987198819891990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011SexMenWomenAll personsAge15 to 1915 to 2415 to 6420 to 2425 to 2925 to 3425 to 3925 to 5425 to 6430 to 3430 to 3935 to 3935 to 4440 to 4440 to 4945 to 4945 to 5450 to 5450 to 5955 to 5955 to 6460 to 6460+65 to 6965 to 7465+70 to 7470+75+TotalUnknown75 to 79+80+SeriesEmployment/population ratioLabour force participation rateUnemployment rateFrequencyAnnual01truefalsetruefalsefalse1true1truefalsefalse65OECD iLibraryhttp://stats.oecd.org//View.aspx?QueryId=&QueryType=Public&Lang=en

Dataset: Labour force statistics by sex and age: indicators

SeriesUnemployment rate

SexAll persons

Age15 to 24

FrequencyAnnual

1970197119721973197419751976197719781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020112012201320142015

フランス19.811150847824.575632784325.746106990923.90772006723.425160455322.146854332719.543688469519.804869421719.753879767421.716618540325.578169966428.813871060227.106331242527.56058423328.97530369126.201841795626.490842580520.640464889818.008627177718.935001503218.249251184419.663259876220.573476546921.638637143719.113081379718.57272502823.191440061722.851559910922.109194011523.651710537124.07250791223.468590578223.9936363375

ドイツ（西ドイツ→ドイツ） ニシ0.46048996130.65136145220.87095627441.12488928262.9485123825.55032585085.56145814255.53343076365.04732988033.98016011144.14600786466.40939030579.310980720911.018874227510.66999744339.89104099487.84778492097.21733519086.79083996635.42315691464.48688436715.41111472216.21663509567.56964809388.24332006828.18219291019.352364720910.20629750279.03197925678.63816659328.39176161268.26771653549.814856123110.574018126912.60126012615.190388922813.550739315411.684945164510.368294635710.99283520989.6917229738.53735091028.01735952497.8359068917.76147657367.2348015248

日本 ニホン1.98376916142.12954747122.39005736142.34454638122.47469066373.04878048783.12907431553.5374149663.75521557723.39462517683.57653791134.01146131813.91737891744.52674897124.90463215264.77489768085.16556291395.23560209424.85312899114.45544554464.31654676264.46224256294.35754189945.10543840185.45050055626.09480812646.72748004566.64335664347.72014475279.27573062269.19842312759.712722298210.043041606910.16442451429.47204968948.647798742187.70491803287.23905723919.075043639.22242314658.02348336597.94573643416.88336520086.28571428575.5238095238

イギリス19.679958704317.75018261517.908941409815.763304209712.826443095310.031687522210.117054027513.539651837515.417147251117.284957195316.126956894715.267006425914.661905824613.427401001412.263489838812.165963431811.703360370810.441860465111.007927519811.488014473110.915571396712.218166201413.827316867214.240639461514.121818940318.96735651819.258295380619.97383340621.205747061921.083941345216.329936137315.3609953649

アメリカ11.044491762912.712089782512.088783194610.509061958511.877930039716.056587091114.708654670113.616246846212.245224202711.788089896513.84870761214.90413361517.751046450217.1655038613.910542331913.570158353813.287970214412.197352377611.031728422510.897754484311.159523386113.441525695714.23019985213.371120609612.460093462312.073466343512.014351130611.288669399910.4407398959.89805541839.341561958910.557015005111.995886613612.427026293211.842637086311.309497106510.507278735410.541477247212.844952795917.598314606718.420675488517.308058677816.213295748215.546513259413.397511152911.6241813127

data extracted on 21 Mar 2013 07:18 UTC (GMT) from OECD iLibrary

2012201320142015

フランス23.651710537124.07250791223.468590578223.9936363375

ドイツ8.01735952497.8359068917.76147657367.2348015248

日本 ニホン7.94573643416.88336520086.28571428575.5238095238

イギリス21.205747061921.083941345216.329936137315.3609953649

アメリカ16.213295748215.546513259413.397511152911.6241813127

OECD.Stat export (2)

フランス

ドイツ（西ドイツ→ドイツ）

日本

イギリス

アメリカ

OECD.Stat export

0Labour force statistics by sex and age: indicatorsCountryFranceGermanyJapanUnited KingdomUnited StatesOECD countriesTime197019711972197319741975197619771978197919801981198219831984198519861987198819891990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011SexMenWomenAll personsAge15 to 1915 to 2415 to 6420 to 2425 to 2925 to 3425 to 3925 to 5425 to 6430 to 3430 to 3935 to 3935 to 4440 to 4440 to 4945 to 4945 to 5450 to 5450 to 5955 to 5955 to 6460 to 6460+65 to 6965 to 7465+70 to 7470+75+TotalUnknown75 to 79+80+SeriesEmployment/population ratioLabour force participation rateUnemployment rateFrequencyAnnual01truefalsetruefalsefalse1true1truefalsefalse65OECD iLibraryhttp://stats.oecd.org//View.aspx?QueryId=&QueryType=Public&Lang=en

Dataset: Labour force statistics by sex and age: indicators

SeriesUnemployment rate

SexAll persons

Age15 to 24

FrequencyAnnual

197019711972197319741975197619771978197919801981198219831984198519861987198819891990199119921993199419951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011

France..........................19.811150847824.575632784325.746106990923.90772006723.425160455322.146854332719.543688469519.804869421719.753879767421.716618540325.578169966428.813871060227.106331242527.56058423328.97530369126.201841795626.490842580520.640464889818.008627177718.935001503218.249251184419.663259876220.573476546921.638637143719.113081379718.57272502823.191440061722.851559910922.1091940115

Germany0.46048996130.65136145220.87095627441.12488928262.9485123825.55032585085.56145814255.53343076365.04732988033.98016011144.14600786466.40939030579.310980720911.018874227510.66999744339.89104099487.84778492097.21733519086.79083996635.42315691464.48688436715.41111472216.21663509567.56964809388.24332006828.18219291019.352364720910.20629750279.03197925678.63816659328.39176161268.26771653549.814856123110.574018126912.60126012615.190388922813.550739315411.684945164510.368294635710.99283520989.6917229738.5373509102

Japan1.98376916142.12954747122.39005736142.34454638122.47469066373.04878048783.12907431553.5374149663.75521557723.39462517683.57653791134.01146131813.91737891744.52674897124.90463215264.77489768085.16556291395.23560209424.85312899114.45544554464.31654676264.46224256294.35754189945.10543840185.45050055626.09480812646.72748004566.64335664347.72014475279.27573062269.19842312759.712722298210.043041606910.16442451429.47204968948.647798742187.70491803287.23905723919.075043639.22242314658.0234833659

United Kingdom............................19.679958704317.75018261517.908941409815.763304209712.826443095310.031687522210.117054027513.539651837515.417147251117.284957195316.126956894715.267006425914.661905824613.427401001412.263489838812.165963431811.703360370810.441860465111.007927519811.488014473110.915571396712.218166201413.827316867214.240639461514.121818940318.96735651819.258295380619.973833406

United States11.044491762912.712089782512.088783194610.509061958511.877930039716.056587091114.708654670113.616246846212.245224202711.788089896513.84870761214.90413361517.751046450217.1655038613.910542331913.570158353813.287970214412.197352377611.031728422510.897754484311.159523386113.441525695714.23019985213.371120609612.460093462312.073466343512.014351130611.288669399910.4407398959.89805541839.341561958910.557015005111.995886613612.427026293211.842637086311.309497106510.507278735410.541477247212.844952795917.598314606718.420675488517.3080586778

OECD countries6.53130196227.27316854267.4290469896.89049034587.835453200811.003952274110.88867978911.691005785311.513483400111.340765027212.617742464313.726257238816.125139030617.169238346616.736773799116.416899586115.797940591314.890343481713.981202014412.870955312412.688332521512.726746563313.983863328214.519917320314.440576199714.50170756714.110248906913.563510065513.048295858512.779644967612.10314436312.426555239313.407017013313.824284686713.730813264513.426691438412.566161026212.001239935112.719544318516.681944206816.697318833116.2283682405

data extracted on 21 Mar 2013 07:18 UTC (GMT) from OECD iLibrary

Dataset: Labour force statistics by sex and age: indicators

Sex

France

18.9350015032

Germany

10.6699974433

5.4111147221

9.0319792567

12.601260126

9.691722973

Japan

United Kingdom

19.6799587043

17.2849571953

United States

12.4600934623

9.3415619589

OECD countries

data extracted on 21 Mar 2013 07:18 UTC (GMT) from OECD iLibrary

高卒労働市場のマクロな変化（07年比較）

• 求人の「質」：ブルーカラー中心は変化はないが、サービス増加。産業別には医療福祉・建設の増加大きい。求人に占める製造業比率は減少。

• 高卒者数は微減、就職者割合は変わらず（2010年卒で低下）。

• 普通高校出身の就職者が最も多いことは変わらず。専門高校の卒業者は減少、工業高校では就職者割合が上昇。

• 今回の景気拡大期は地域移動の増加は見られない。

4

流出地域における県外就職割合の推移（％）ーローカル化する高卒労働市場－

0.0

10.0

20.0

30.0

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50.0

60.0

2017201620152014201320122011201020092008200720062005200420032002200120001999199819971996199519941993199219911990198919881987

全国 青森県 秋田県 島根県 高知県

5

地域・学科ごとに異なる慣行

地域（例）

• 地域：応募する際には応募前企業見学することになっていると高校は認識

• 地域：校内選考が申し合わせで推奨。

学科（例）

• 学科：応募前見学するのは応募する１社（工業）、複数社見学する高校も（商業）、複数社見学して決定（普通）

6

運用上において「一人一社制」が継続している背景

高校側：企業との信頼関係を維持したい、高校生の就職活動に割く労力や精神面への配慮。

生徒・保護者：進学における指定校推薦と同様のイメージで捉えられており、学校が推薦するなら一人一社（主な関心はどこに推薦されるかであり、何社推薦されるかではない）。

企業側：大卒採用との比較において内定辞退がなく、採用コストも低いため、現行の高卒採用慣行は確実性・効率性の面において評価されている。※ただし企業の採用において、校内選考の受容（高校から推薦された生徒を採用するか、自社で選考するか）、高校との継続性についての考え方は、その企業の労働市場での位置（求職者が多く集まるかどうか）、また採用戦略によって異なる。

7

校内選考の減少

8

校内選考減少の要因・労働市場環境と各校における就職者人数の減少

希望が重ならない（売り手市場のため生徒の選べる余地が拡大）就職希望者数の減少による関係の継続性困難化

・応募先決定過程における生徒や保護者の重要性の高まり保護者への説明責任生徒の価値観の多様化

・早期離職への懸念希望企業の方が定着率がよいという感触

調査名 質問項目 割合（％）

1983年高校調査 求人数以上の生徒を企業に推薦する 24.9求人数以上の生徒を企業に推薦しない（いいえ）

2010年高校調査 求人数以上の生徒を企業に推薦する 31.9依頼された人数以上の生徒を受験させる企業もある（よくあてはまると少しあてはまるの合計）

1983年高校調査 希望が重なり第一希望を受験できなくなる生徒がいる 60.8希望が重なり第1希望を受験できなくなる生徒はいない（いいえ）

2010年高校調査 希望が重なり第一希望を受験できなくなる生徒がいる 40.6希望が重なることなどによって第一希望企業を受験できなくなる生徒はほとんどいない（あまりあて

はまらないとあてはらまらないの合計）

採用における高校と企業との関係は非継続的に

継続性の測定

• 非単発採用企業比率（観察期間中に採用のあった企業のうち、２回以上採用のある企業の割合）が高いほど、高校と企業との採用の継続性が高い

※新規企業への警戒感・離職懸念

注：

97年調査（1980年代後半から1990年代後半の就職者）17年調査（2000年代後半か2010年代後半の就職者）2017年就職者人数・観察期間

長野Ｍ工業(149人・10年)埼玉Ｅ工業(121人：5年）島根Ｒ商業（30人：８年）東京Ａ普通（22人：10年）

9

高卒者の早期離職の状況資料出所：https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000137940.html

10

初めての正社員勤続期間別・離職後１年間の状況（男性）

資料出所：労働政策研究・研修機構（2019）＊20－33歳の正社員経験のある若者に対して実施したWEBモニター調査による1 契約・派遣・アルバイト・パート等2 自営・業務委託・家族従業員等3 学校進学・進学せず勉強・その他等

1年未満での離職者の学歴別 主な離職理由（複数回答）

資料出所：労働政策研究・研修機構（2016） 厚労省「若年者雇用実態調査」二次分析による

学校・職安以外の就職も存在している

11

慣行の見直しについて• 高卒労働市場は地域ごとの差異が大きいため、就職・採用ルールは各地域の申し合わせを継続することが妥当。「類型」の選択。

• 複数応募可能な時期の早期化を促すことはありうるが、高校の運用には変化がない可能性も。

12

中長期的な展望に立った「職業生活への移行」支援へ

• 卒業後半年について、高校・自治体・労働行政等のフォローアップと定着指導の仕組み。

• 既卒３年ルールと、新規高卒求人（高卒求人WEBシステム含む）との整理。

• 生徒が「主体的」に応募先を選択できるような情報提供の仕組みの整備（複数社の応募前企業見学の調整支援等⇔生徒や保護者による先輩からのラインやSNSでの情報収集）。

• 高卒就職を担当する先生方（特に普通高校）の研修機会の拡充。

• 不況に備えた仕組みに。13

参考文献堀有喜衣，2016，『高校就職指導の社会学－「日本型移行」を再考するー』勁草書房．苅谷剛彦，1991，『学校・職業・選抜の社会学―高卒就職の日本的メカニズム―』東京大学出版会．文部科学省・厚生労働省,2002,「高卒者の職業生活の移行に関する研究」最終報告．日本労働研究機構，1998,『新規高卒労働市場の変化と職業への移行の支援』調査研究報告書No．114．労働政策研究・研修機構，2008，『「日本的高卒就職システム」の変容と模索』労働政策研究報告書No.97．労働政策研究・研修機構，2016，『若年者のキャリアと企業による雇用管理の現状：「平成25年若年者雇用実態調査」より』JILPT資料シリーズNo.171.労働政策研究・研修機構，2018，『「日本的高卒就職システム」の現在―1997年・2007年・2017年の事例調査から－』労働政策研究報告書No.201.労働政策研究・研修機構，2019，『若年者の離職状況と離職後のキャリア形成Ⅱ（第２回若年者の能力開発と職場への定着に関する調査）』JILPT調査シリーズNo.191.

14

高校生の就職・新卒採用に関する現状�ー90年代以降の高卒就職の変化�と今後の課題ー�現在の高卒就職慣行の概要諸外国の若年失業率(15-24歳)の推移高卒労働市場のマクロな変化（07年比較）�流出地域における県外就職割合の推移（％）�ーローカル化する高卒労働市場－地域・学科ごとに異なる慣行運用上において�「一人一社制」が継続している背景校内選考の減少採用における�高校と企業との関係は非継続的に高卒者の早期離職の状況�資料出所：https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000137940.html学校・職安以外の就職も存在している慣行の見直しについて中長期的な展望に立った�「職業生活への移行」支援へ参考文献