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ticker: "USUNEMP"
title: "米国失業率"
unit: "%"
frequency: "月次"
source: "Hussmanns, Mehran, and Verma (1990)"
release: "月次算出"
category: "労働市場"
country: "US"
language: "ja"
canonical: "https://kred.dev/ja/series/USUNEMP"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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latest_date: "2026-08-01"
first_date: "1948-01-01"
observations_total: 943
observations_shown: 120
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# 米国失業率

## 概要

仕事がなく積極的に求職活動を行った人が経済活動人口に占める割合であり、米国の労働市場の緩みと景気局面をあわせて測る代表的な指標です。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 4.10 | 2026-08-01 |
| 前回比 | 0.00 | 2026-07-01 |
| 1年前比 | -0.20 | 2025-08-01 |
| 収録期間中の最高 | 14.80 | 2020-04-01 |
| 収録期間中の最低 | 2.50 | 1953-05-01 |
| 収録期間 | 1948-01-01 – 2026-08-01 |  |
| 観測値数 | 943 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2016-08-01 | 4.90 | +0.10 |
| 2016-09-01 | 5.00 | +0.10 |
| 2016-10-01 | 4.90 | -0.10 |
| 2016-11-01 | 4.70 | -0.20 |
| 2016-12-01 | 4.70 | 0.00 |
| 2017-01-01 | 4.70 | 0.00 |
| 2017-02-01 | 4.60 | -0.10 |
| 2017-03-01 | 4.40 | -0.20 |
| 2017-04-01 | 4.40 | 0.00 |
| 2017-05-01 | 4.40 | 0.00 |
| 2017-06-01 | 4.30 | -0.10 |
| 2017-07-01 | 4.30 | 0.00 |
| 2017-08-01 | 4.40 | +0.10 |
| 2017-09-01 | 4.30 | -0.10 |
| 2017-10-01 | 4.20 | -0.10 |
| 2017-11-01 | 4.20 | 0.00 |
| 2017-12-01 | 4.10 | -0.10 |
| 2018-01-01 | 4.00 | -0.10 |
| 2018-02-01 | 4.10 | +0.10 |
| 2018-03-01 | 4.00 | -0.10 |
| 2018-04-01 | 4.00 | 0.00 |
| 2018-05-01 | 3.80 | -0.20 |
| 2018-06-01 | 4.00 | +0.20 |
| 2018-07-01 | 3.80 | -0.20 |
| 2018-08-01 | 3.80 | 0.00 |
| 2018-09-01 | 3.70 | -0.10 |
| 2018-10-01 | 3.80 | +0.10 |
| 2018-11-01 | 3.80 | 0.00 |
| 2018-12-01 | 3.90 | +0.10 |
| 2019-01-01 | 4.00 | +0.10 |
| 2019-02-01 | 3.80 | -0.20 |
| 2019-03-01 | 3.80 | 0.00 |
| 2019-04-01 | 3.70 | -0.10 |
| 2019-05-01 | 3.60 | -0.10 |
| 2019-06-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2019-07-01 | 3.70 | +0.10 |
| 2019-08-01 | 3.60 | -0.10 |
| 2019-09-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2019-10-01 | 3.60 | +0.10 |
| 2019-11-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2019-12-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2020-01-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2020-02-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2020-03-01 | 4.40 | +0.90 |
| 2020-04-01 | 14.80 | +10.40 |
| 2020-05-01 | 13.20 | -1.60 |
| 2020-06-01 | 11.00 | -2.20 |
| 2020-07-01 | 10.20 | -0.80 |
| 2020-08-01 | 8.40 | -1.80 |
| 2020-09-01 | 7.80 | -0.60 |
| 2020-10-01 | 6.90 | -0.90 |
| 2020-11-01 | 6.70 | -0.20 |
| 2020-12-01 | 6.70 | 0.00 |
| 2021-01-01 | 6.40 | -0.30 |
| 2021-02-01 | 6.20 | -0.20 |
| 2021-03-01 | 6.10 | -0.10 |
| 2021-04-01 | 6.10 | 0.00 |
| 2021-05-01 | 5.80 | -0.30 |
| 2021-06-01 | 5.90 | +0.10 |
| 2021-07-01 | 5.40 | -0.50 |
| 2021-08-01 | 5.10 | -0.30 |
| 2021-09-01 | 4.70 | -0.40 |
| 2021-10-01 | 4.50 | -0.20 |
| 2021-11-01 | 4.10 | -0.40 |
| 2021-12-01 | 3.90 | -0.20 |
| 2022-01-01 | 4.00 | +0.10 |
| 2022-02-01 | 3.90 | -0.10 |
| 2022-03-01 | 3.70 | -0.20 |
| 2022-04-01 | 3.70 | 0.00 |
| 2022-05-01 | 3.60 | -0.10 |
| 2022-06-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2022-07-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2022-08-01 | 3.60 | +0.10 |
| 2022-09-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2022-10-01 | 3.60 | +0.10 |
| 2022-11-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2022-12-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2023-01-01 | 3.50 | 0.00 |
| 2023-02-01 | 3.60 | +0.10 |
| 2023-03-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2023-04-01 | 3.40 | -0.10 |
| 2023-05-01 | 3.60 | +0.20 |
| 2023-06-01 | 3.60 | 0.00 |
| 2023-07-01 | 3.50 | -0.10 |
| 2023-08-01 | 3.70 | +0.20 |
| 2023-09-01 | 3.70 | 0.00 |
| 2023-10-01 | 3.90 | +0.20 |
| 2023-11-01 | 3.70 | -0.20 |
| 2023-12-01 | 3.80 | +0.10 |
| 2024-01-01 | 3.70 | -0.10 |
| 2024-02-01 | 3.90 | +0.20 |
| 2024-03-01 | 3.90 | 0.00 |
| 2024-04-01 | 3.90 | 0.00 |
| 2024-05-01 | 3.90 | 0.00 |
| 2024-06-01 | 4.10 | +0.20 |
| 2024-07-01 | 4.20 | +0.10 |
| 2024-08-01 | 4.20 | 0.00 |
| 2024-09-01 | 4.10 | -0.10 |
| 2024-10-01 | 4.10 | 0.00 |
| 2024-11-01 | 4.20 | +0.10 |
| 2024-12-01 | 4.10 | -0.10 |
| 2025-01-01 | 4.00 | -0.10 |
| 2025-02-01 | 4.20 | +0.20 |
| 2025-03-01 | 4.20 | 0.00 |
| 2025-04-01 | 4.20 | 0.00 |
| 2025-05-01 | 4.30 | +0.10 |
| 2025-06-01 | 4.10 | -0.20 |
| 2025-07-01 | 4.30 | +0.20 |
| 2025-08-01 | 4.30 | 0.00 |
| 2025-09-01 | 4.40 | +0.10 |
| 2025-11-01 | 4.50 | +0.10 |
| 2025-12-01 | 4.40 | -0.10 |
| 2026-01-01 | 4.30 | -0.10 |
| 2026-02-01 | 4.40 | +0.10 |
| 2026-03-01 | 4.30 | -0.10 |
| 2026-04-01 | 4.30 | 0.00 |
| 2026-05-01 | 4.30 | 0.00 |
| 2026-06-01 | 4.20 | -0.10 |
| 2026-07-01 | 4.10 | -0.10 |
| 2026-08-01 | 4.10 | 0.00 |

## 定義

USUNEMPは米国の季節調整済み失業率を公表されたまま記録した原系列であり、経済活動人口のうち仕事を持たないが就業可能で、かつ調査の基準期間に積極的に求職活動を行った者の比率としてパーセント単位で収録される。この比率は標準的な労働力統計の枠組みから導かれ(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)、この枠組みは生産年齢の個人を活動状態・就業可能性・求職活動の基準に従って就業者・失業者・非労働力人口に分類したうえで、失業者を経済活動人口で除する。

頭数ではなく比率であるため分子と分母がともに動き、求職を諦めた者が非労働力人口へ移れば就業が増えなくとも比率は下がりうる。したがって一時点の値は、参入と退出、失業の継続期間へとつながる連続的なフローの純結果として読まれる(Clark and Summers 1979)。

景気循環指標の伝統において失業率は、総合的な基準循環を中心に転換点が集積する共動系列の一つである(Burns and Mitchell 1946)。この系列は景気に遅行するものとして分類され(Mitchell and Burns 1938)、その転換点は再現可能なアルゴリズムで識別され(Bry and Boschan 1971)、拡散指数と総合指数の体系の中に配置される(Moore 1961)。

こうした労働集計は潜在的な景気状態の観測可能な影として再構成され(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)、その測定と時差の特性は体系的に整理されており(Zarnowitz 1992)、この値は月次の現状景気シグナルとして扱われる(Shiskin 1961)。ただしこうした無理論的な測定は、労働市場の明示的なモデルに照らして初めて意味を持つ(Koopmans 1947)。

## 算出方法

KREDはUSUNEMPに如何なる変換も加えず算出されたまま収録し、再スケーリング・デフレート・平滑化・年率化のいずれも行わない。基礎系列が源泉で既に季節調整されているため、原系列そのままの受け渡しと事前の季節調整は同一の月次の数値について矛盾なく同時に成り立つ。

測定の基盤は確率標本の世帯調査であり、各回答者の回答は固定された基準週についての離散的な活動状態へ変換されたのち、経済活動人口と失業の操作的定義に従って集計される(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。比率は失業者を就業者と失業者の和で除して得られるため分子と分母は同一の調査に由来しており、それらの状態を月次にわたって結ぶフロー会計は比率の変化を参入・退出・継続期間へと分解する(Clark and Summers 1979)。

調査回答を計量指標へ移す作業は定性的傾向調査の系譜に属する。範疇的な調査回答と公式の産出統計との結びつきが初めてモデル化され(Anderson 1952)、上昇・不変・下降の回答の計量化が基礎づけられ(Theil 1952)、無差別閾値を置いた確率法が加えられ(Carlson and Parkin 1975)、均衡法や回帰法といった競合する方式が検討された(Nardo 2003)。

系列の循環的解釈は、再現可能な転換点アルゴリズムで個別循環の時点を定める手続(Bry and Boschan 1971)と、拡散・総合指数の中への配置を成文化した体系(Moore 1961)に従う。単一指数の動学的要因表現が定式化されており(Stock and Watson 1991)、月次のリアルタイム構成が定式化されている(Shiskin 1961)。ただしこの測定手続には、解釈のために経済モデルを前提とするという留保が常に伴う(Koopmans 1947)。

## 経済学での応用

失業率は労働市場の弛緩の度合いを示す尺度として、景気循環の解釈を固定する。この系列の集積した転換点が共動系列として景気循環を定義し(Burns and Mitchell 1946)、失業率は転換を予告するよりむしろ確認する遅行指標に分類される(Mitchell and Burns 1938)。

比率の上昇は特異なショックではなく循環的な弱さの深化を示唆する。労働集計が潜在的な景気状態の雑音を含む観測値として扱われるためである(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)。

この値は総合的な景気判断の体系の中で標準的な役割を担う。拡散・総合指標の体系における役割が記録されており(Moore 1961; Zarnowitz 1992)、循環的変動と偶発的変動を分かつ転換点の時点決定がなされ(Bry and Boschan 1971)、毎月更新される現状景気の測定値としての活用が定式化されている(Shiskin 1961)。この比率の3か月移動平均と直前12か月の最低値との差を取る形で広く用いられる景気後退の目安が派生するが、そうした目安も同一系列を変換した記述的な指標であって予測ではない。

同一の表面上の失業率も、その下のフローの構成が異なれば異なる含意を持つ。変わらない表面値が、異なる厚生上の意味を持つ参入・退出・継続期間のフローの変化を覆い隠しうるものであり(Clark and Summers 1979)、弛緩が測定される母集団そのものが操作的定義によって限定されている(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。

労働市場の状況が家計の所得期待を左右するため、この比率は支出行動と結びつき(Katona 1951)、労働と心理の指標は消費に対して先行的な情報内容を持つ(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004)。

ただしこの指標は仕組みを知らせるだけで、それを識別するわけではない(Koopmans 1947)。

## 金融市場での応用

市場において米国失業率は景気の時点を読む月次のシグナルとして機能し、遅行指標という分類が、特定の発表値が政策経路の期待へと反映される仕方を規定する(Mitchell and Burns 1938; Burns and Mitchell 1946)。

債券・金利市場はこの比率を潜在状態推定値の一構成要素として追跡し(Stock and Watson 1989; Stock and Watson 1991)、サプライズにどれほどの比重を置くかはこの系列の予測成績の記録が律する(Zarnowitz 1992)。

予期せぬ変化は成長と物価の期待軌道を動かす。労働と心理の指標が家計需要に対して独立した予測内容を持つためである(Carroll, Fuhrer, and Wilcox 1994; Ludvigson 2004)。米国の短期金利経路への期待が国際的な金利と為替の基準を成すため、この発表は韓国資産に適用される割引率へも間接的に伝わる。

個別の発表は総合・リアルタイムのシグナルの枠の中に位置づけられ(Moore 1961; Shiskin 1961)、局面の転換は転換点の時点決定で示され(Bry and Boschan 1971)、安定した表面値はフロー分解に照らして過剰に読まれないよう留意すべきである(Clark and Summers 1979)。

労働のシグナルはリスク選好に影響する消費者心理と結びつき(Katona 1951)、調査の定義が何を数えているかを固定する(Hussmanns, Mehran, and Verma 1990)。ただし同じ数値でも、取引者が課すモデルに応じて異なる取引を支える(Koopmans 1947)。

## 統計的検定

USUNEMPは源泉で季節調整された失業率であり、公表される水準が和分次数を評価する統計対象である。標本は1948-01から2026-05までの940個の月次観測値であり、検定は定数と趨勢を含めて実施する。

Said and Dickey (1984)のラグ拡張を適用したDickey and Fuller (1979)の拡張ディッキー・フラー回帰は統計量−3.9151、p = 0.0116で単位根の帰無仮説を棄却し、ノンパラメトリックなPhillips and Perron (1988)検定も統計量−4.0113、p = 0.0085で単位根を棄却する。ところが定常性を帰無とするKwiatkowski et al. (1992)のKPSS検定もまた統計量0.3065でp < 0.01において趨勢定常性を棄却するため、相反する二つの帰無仮説がともに棄却され、三つの手続きの整合的な一致は成立せず、明確な和分次数は付与しない。GLSトレンド除去による上位検定は拡張ディッキー・フラーの確認としてのみ実施され、統計量−3.3399、p = 0.0129で棄却するが、これはその脚を裏付けるにとどまり曖昧な判定を解消しない (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996)。近単位移動平均誤差の下で単位根検定が過剰に棄却しうることは文書化されている (Ng and Perron 2001)。

水準が明確な定常対象ではないため、ポートマントーと構造変化の探索はその1階差分で実施するが、これは水準ポートマントーが機械的な近単位自己相関を読み、水準平均変化の探索が系列を偽って分割するからである (Perron 1989; Hamilton 2018; Bai and Perron 1998)。Box and Pierce (1970)の形式を精緻化したLjung and Box (1978)のポートマントー統計量は、差分系列においてラグ12でQ = 8.2465、p = 0.7656、ラグ24でQ = 12.7446、p = 0.9701を与えて白色雑音の帰無仮説を棄却できず、Bai and Perron (2003)の動的計画アルゴリズムで計算した多重構造変化の手続きも差分系列の平均に変化点を見いださない。

季節バッテリーは、季節性の不在が本来の性質ではなく源泉調整を反映するという解釈で実施する。Beaulieu and Miron (1993)の月次の仕組みを備えたHylleberg et al. (1990)の季節単位根検定は水準において統計量911.1556、p = 0.000で季節周波数の単位根を棄却し、差分系列に対する季節ダミーはF = 0.8728、p = 0.5669で結合有意ではなく、その差分系列の季節ラグ12と24におけるQS統計量は12.745、p = 0.9701で残余の季節性を検出しない。これは源泉で既に適用された季節調整を反映するのであって季節パターンの本来的不在ではなく、Canova and Hansen (1995)の定常季節の判読および季節調整の文献と合致する (Ghysels and Osborn 2001)。

## よくある質問

### 米国失業率と非農業部門雇用者数はどのような値ですか。

米国の失業率と非農業部門雇用者数であり、公表された値を変換せずに収録しています。

### 米国失業率と雇用者数が食い違うことはありますか。

あります。失業率は家計調査から、雇用者数は事業所調査から得られ、標本も雇用の定義も異なります。両調査の乖離はよくある現象であり、どちらかの誤りではなくそれ自体が解釈の対象です。

### 米国失業率は季節調整された値ですか。

いずれも源泉で調整された系列であり、KREDは追加の調整を適用していません。