属性の類語・言い回し・別の表現方法

属性の例文・使い方

• 消費税率引上げ時に駆け込みを行った消費者の属性について調べるため、「消費税率引上げ前に化粧品など日用品の購入量を増加させて、引上げ後は抑制した」及び「消費税率引上げ前に自動車やマンション・家などの高額商品を購入した」と回答した者を駆け込みがあった者とし、性別、年齢、貯蓄などでプロビットモデルによる分析を行った
• なお、その他の属性との関係では、「より節約を心掛けたい」という行動特性がある者の方が駆け込みをしやすく、また「話題になったものは買いたい」、「新商品は迷わず買う」という回答も駆け込みをしやすくなっているため、常日頃から節約を含め消費に関心の高い者は駆け込みを行う傾向がうかがえる
• 属性別にみると、男性では「ほとんど現金決済を利用しない」が3割弱と女性の同2割程度と比べて高くなっているなどキャッシュレス決済の利用頻度の高い者の割合は、男性の方が若干高くなっている
• 人手不足の要因を調べるために、業種や企業規模などの企業属性をコントロールした上で、多項ロジットモデルによる限界効果を推計16した
• ただし、この単純集計の場合、業種や企業規模による特性などが影響している可能性があるため、業種、企業規模、非正規比率といった企業属性をコントロールした上で、労働生産性に対する人手不足感の影響を推計すると、人手不足感が適正である企業に比べて、人手不足感がある企業は労働生産性が約2割低くなり、やや不足感がある企業も14％低くなる結果が得られた
• ただし、本章では、基本的には前者の統計等で表される多様性、つまり性別、国籍（外国人労働者）、年齢（65歳以上の雇用者等）、働き方（限定正社員等）、キャリア（中途・経験者採用）、障害者といった属性について対象とする
• 第2-1-4図（2）は、同じ個人意識調査を利用して、性別・年齢・学歴・産業等の個人属性をコントロールした上で、30～64歳の雇用者において、どのような属性の人が65歳超の就業に対して積極的になる傾向があるのかについて推計（プロビット分析）を行った結果を表にしたものである
• 多様な人材の活躍に向けては、性別・年齢・国籍等の属性上の多様性だけではなく、こうした価値観の多様性も尊重できる環境の構築も重要であると考えられる
• こうした現状を踏まえると、働く意欲のある人材であれば、個々の事情や能力を踏まえつつ、性別・国籍・年齢等の属性によらず積極的に雇用していくことが日本経済に強く求められており、社会的にも望ましいと考えられる
• 純粋に経済学的な観点からは、利潤の最大化を目的とする企業は、性別・年齢・国籍等の属性にかかわりなく、個々人の能力や生産性に応じて人材の採用・登用を決定します
• 多様な人材の労働参加を促し、日本経済の成長につなげるためには、性別等の属性によらず、個々人の生産性や能力に応じて人材を活用してくことが求められます
• 多様な人材の活躍に向けては、適材適所の人事配置が重要 多様な人材の活躍とは、単に多様な属性の雇用者を登用することにとどまらず、異なる能力・スキルを持つ人材がそれらを十分に発揮できるような適材適所の人事配置がなされていることも意味する
• 多様な人材は増えていると考えられるが、多様な属性の雇用者を単純に増やすだけでなく、個々人が得意とする能力等に応じて、適切に人材を配置していく（多様な人材が活躍する）ことで内部ミスマッチを減少させていくことが重要である
• 回帰分析は作成した指数や各人材の変化・割合を被説明変数、上記の多様な人材の活躍のための取組を説明変数とし、各企業の属性（雇用者数全体の変化・産業・規模等）をコントロールした上で行っている31
• 推計はCSR調査を利用し、各上場企業における属性（産業・規模・売上高等）をコントロールした上で各種制度等の有無が女性従業員比率や女性管理職比率をどの程度高めるのかについて回帰分析を行った33
• そこで、内閣府個人意識調査を利用して、上司とのコミュニケーションが、部下のWLBや希望する仕事との不一致（ミスマッチ）にどのように影響しているのかについて、個人属性（年齢・性別・労働時間・年収等）をコントロールした上で推計を行った
• 第2-2-4図（1）は、個人属性をコントロールした上で、上司とのコミュニケーションのみが異なる場合において、仕事と私生活の両立ができている（できていない）と感じる確率がどの程度かをみたものであるが45、上司とのコミュニケーションとWLBの感じ方には非常に強い正の関係があることが確認できる
• その他にも各人の効用値は、個人属性や年収・貯蓄状況といった前提条件によっても異なることが考えられるため、上記同様の効用値のプロットを、望ましいキャリアパス、現在の年収、60歳前半に想定される貯蓄額、の3つの属性別に行った（第2-2-9図）
• 以上、様々な属性別に傾向を確認したが、賃金水準と労働時間が就業意欲に対して与える影響は非常に大きいこと、やりがいのない仕事の担当になることによる負の効用は賃金の減少と同程度かそれ以上に大きいこと等を踏まえると、就業意欲を高めるための定年制度・再雇用制度のあり方についての見直しが必要である
• 端末には契約者の属性に関する情報が含まれているため、滞在人口の推計は全体数だけでなく、性・年代・居住地別等に滞在者の属性を分けて集計することが可能となる
• また、属性別にみると、そもそも残業時間が多いと思われる若年層や男性において比較的その効果が現れていることが示唆されている
• 確かに必要な取組内容は企業による差異も無視できないが、ここでは企業の属性を可能な限りコントロールした上で、プラスの効果を引き出す可能性のある取組内容とは何かについて計量的な分析を行う
• ここでは上場企業を対象に、性別、年齢別、国籍別の多様性を示すBlau指数をそれぞれ作成し78、収益率（売上高経常利益率（ROS）、総資産利益率（ROA））との回帰分析を、企業属性（産業・規模）をコントロールした上で分析を行った
• 多様性の変化がTFPにどのように影響を与えるかという因果関係をより詳細に分析するため、過去と比較して多様性が高くなった企業（＝多様性変化指数を4分割した場合における多様性変化が最も高いグループ）と、同じ企業属性（産業・規模・売上変化・労働投入変化等）を持つが多様性の高まりがみられない企業をマッチングさせ、両企業における2013年度～2017年度におけるTFPの伸びの差を確認する80
• 具体的には、多様性が増加すると同時に活躍に向けた取組を行っている企業と、その企業と同じ属性を持つが多様性の高まりがみられない企業をマッチングさせ、上記同様にTFPの伸びの差を確認する81
• さらに、人材の多様性が増加したにもかかわらず、多様な人材の活躍に向けた取組を行っていない企業と、同じ企業属性を持つが多様性が増加していない企業とを比較してTFP成長率に差がみられるのかについても分析を行った
• 各企業の属性（産業・規模・非正規比率・人件費等）をコントロールした上で、人手不足の指標と多様性の高まり（多様性変化指数）との相関を推計したが、単純に両者を回帰すると84、多様性変化指数の増加は有意に人手不足感の上昇と相関を持つが、これは人手不足が強くなっている企業ほど、多様な人材の活用を進めているとの逆の因果の存在に影響をうけている可能性が考えられる（第2-3-3図（1））
• そこで利益率等の企業属性をコントロールした重回帰分析を行ったところ、利益率と賃金には正の関係性がみられるが、60歳以上比率と30歳平均賃金との間には統計的に有意な関係性はみられなかった
• 60歳以上比率と入職率の両者を単純にプロットしたのが、第2-3-5図（2）であるが、近似線からは有意に緩やかな負の関係性がみられるものの、賃金同様に収益率等の企業属性をコントロールした回帰分析を行ったところ、両者には有意な関係性がないとの結果を得られた
• 入職率の代わりに新卒比率を利用した分析も行ったが、単純な近似線では有意に緩やかな負の関係性がみられたものの、企業属性をコントロールすると60歳以上比率の増加が新卒採用を抑制するとの関係性はみられなかった（付図2-4）
• 内閣府企業意識調査を利用し、企業属性をコントロールした上で、高齢層に対する訓練を行っている企業と行っていない企業それぞれにおいて、高齢層が過剰と感じる確率（理論値）をプロットすると（第2-3-6図（1））90、訓練を行っている企業では、そうでない企業よりも過剰と感じる確率が10％ポイント以上低くなっており、統計的にもこの差は有意な結果となっている
• 内閣府政策統括官（経済財政分析担当）（2019）においても、外国人労働者を増やした企業と、同じ企業属性を持つものの外国人労働者を増やさなかった企業をマッチングさせた分析を行っているが、外国人労働者が増加している企業では、女性正社員、中途・経験者採用、高齢者といった多様な人材の雇用も増加していることを確認している
• こうした事実を整理する理論的枠組みとして、企業ごとに異なる属性（主には生産性の違い）を有することを考慮した貿易モデル、メリッツ・モデルが提示されました40
• ここでは、若杉（2011）を参考に、輸出だけでなく、対外直接投資（FDI：Foreign Direct Investment）も考慮して、<1>輸出もFDIもしていない「非国際化企業」、<2>輸出はしているがFDIはしていない「輸出企業」、<3>FDIはしているが輸出はしていない「FDI企業」、<4>輸出もFDIもしている「輸出・FDI企業」の4つの属性に企業を分類し、2016年度のデータを用いて、各企業の生産性（TFP）の分布をみてみよう（第3-3-1図（3））
• 具体的には、まず、従業員規模といった各企業の属性情報を用いて、輸出を開始する確率（傾向スコア）を推計した
• この傾向スコアを用いて、輸出を開始した企業とそうでない企業について、輸出開始の有無以外は企業属性が似通っている企業同士を対応させ、輸出開始前後の生産性（TFP）の変化を両者で比較したものが、第3-3-2図（2）である
• ここでは、企業の属性情報を用いて、<1>海外企業との共同研究や人材交流等を行う確率と、<2>海外企業との共同研究や人材交流等に加えて、海外展開を積極化したり新たに行う確率の2種類の確率（傾向スコア）を推計し、推計された傾向スコアが同程度で、実際にこのような取組を行っている企業とそうでない企業を対応（マッチング）させ、それらの企業について、生産性（TFP）の変化幅の差を推計した45