1.61倍?何の数字だろう?|有効求人倍率について正しく知って転職に活かそう!

皆さんは「有効求人倍率(ゆうこうきゅうじんばいりつ)」って聞いたことはありますか?

もしかしたらニュースや新聞で聞いたことはあるかもしれませんが、言葉の意味まで分かっている人は意外と少ないかもしれません。


有効求人倍率とはなんぞや?

有効求人倍率とは、仕事(求人)の数を仕事をしたい人(求職者)の数で割った数です。

一つの仕事にどれだけの人がいるかという数値を表したものです。

1.00倍」を基準に、

大きければ大きいほど仕事(求人)の数が多く、求職者が少ない状態

反対に

小さければ小さいほど仕事をしたい人(求職者)の数が多く、仕事が少ない状態です。

ちなみに今から11年前、2009年に起こった「リーマンショック」の時の有効求人倍率は「0.47倍」でした。

「リーマンショック」とは「サラリーマンがショックを受けた」という意味ではなく、アメリカの「リーマン・ブラザーズ」という銀行が経営破綻したことを皮切りに世界的な不景気に見舞われたことを言います。

逆に日本の好景気といえば、1986年12月から1991年2月頃のバブル景気です。このバブル景気のピークだった1990年7月の有効求人倍率は「1.46」倍でした。

このことから、

不景気の時→有効求人倍率は下がっている

景気がいい時→有効求人倍率が上がっている

ということが世間一般には言われていることです。

ちなみに2018年現在の有効求人倍率は「1.61倍」とかなりの高水準で、過去10年間で最高値となっています。

倍率が高ければ高いほど仕事が欲しい人1人当たりの仕事数が多いという話でしたから、「仕事が欲しい」→「自分を会社に売り込む」→「売り手」(逆に会社側は買い手)という事で、2018年の「1.61倍」は売り手がかなり有利な時期、いわゆる「売り手市場」と言われました。

反対にリーマンショック時の「0.47倍」の時期は買い手市場ですね。

有効求人倍率って誰が調べた数字なの?

有効求人倍率は公共職業安定所(ハローワーク)を通して厚生労働省が出しているものです。全国各地にあるハローワークに来た求職者1人に対していくつ求人があるかを数えて計算しています。

2019年8月の有効求人倍率は「1.59倍」なので、求職者1人につき1.59件の求人があるので、どんな仕事でも良いのであれば、求職者にとっては職に就きやすい状況だと言えますね。

ちなみに有効求人倍率はすべての職業で算出されていますが、職業別に見るとその数字は大きく分かれます。

例えば、「建設工事の職業」は10.67倍ですが、「一般事務の職業」は0.38倍と実に

28倍の開きがあります。人気・不人気でかなり差が開きます。

「有効求人倍率が高い」=「就職しやすい」とはならないのでは??

ここまでくると疑問なのが、「有効求人倍率は本当に正しい数字なのか?」ということです。結論を言ってしまうと「No」です。

前章でも申し上げましたが、有効求人倍率はハローワークの利用者とハローワークに求人を出している企業からのみ算出した数字です。

では質問です。

「あなたはハローワークを使ったことがありますか?」

どうでしょうか。ある人もいればない人もいますよね。特に20代~30代の方々のほとんどが転職サイトや転職エージェントから就業決定をしますよね。

これを企業側も知っており、企業も法人の例えばリクナビNEXTやマイナビ転職などにお金を払ってでも求人掲載をするんです。

一方ハローワークのへの求人依頼は企業側も無料です。

費用を払いたくない、設備投資にお金をかけたくないという気持ちは分かりますが、やはり人の来ないところに求人を出すホワイト企業は中々いません。

以下にハローワークの求人例がありますが、やはりこんな無機質なものでは中々企業の良さは分かりませんね。

このように、無料で掲載したい企業のみが集まり、求職者が集まらない状況になると、自然と有効求人倍率は上がっていきます

本当の有効求人倍率なんて分からない

「無料だしとりあえず求人出しておこう」という企業もたくさんある中で、中々採用の「温度感」を掴むことができないのは求職者にとってはやっかいです。

しかし、このような「とりあえず出しておこう」という求人も有効求人倍率では「1求人」にカウントされます。

そういった意味では正確な有効求人倍率は誰にも分からないのです。

求職者の皆さんには、

「有効求人倍率が高い」=「就職しやすいから大丈夫」

という安直な考えではなく、

不透明な数字に惑わされないようにしよう

という認識を持ってほしいと思っています。

またハローワークにしても法人の転職サイトにしてもこういった景気指標が曖昧なままにしておかず、何らかの数値統計の見直しをしてほしいとも思います。

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それでは今回はこの辺で。駆け出し管理職のたかしゃん(@takashan5)でした~。