エコノミスト

別名:経営学研究者、経済学研究者

日々変化する経済状況について調査・研究を行い、分析結果やそれに基づく将来の予測、政策提言を行う。

タグの基準(job tag の就業者調査から、全職業の上位・下位20%などでrokudakaが判定)

年収の目安
802万円
2025年・平均より広い職種の数値
有効求人倍率
0.80倍
2025年平均より広い職種の数値
就業者数
5,900人
2020年より広い職種の数値

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算年収の目安 = きまって支給する現金給与額(月額) × 12 + 年間賞与その他特別給与額。いずれも統計の平均値からrokudakaが計算。

数字で見るエコノミスト

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年) / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ) / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，年齢（5歳階級），職業（小分類）別就業者数（15歳以上就業者）」

計算全職種の平均は、統計に全職種の合計がないため、「不詳」を除く144職種の年収の目安(月額×12+年間賞与、2025年)を労働者数で重み付けしてrokudakaが計算(男女別も同じ方法)。差が3%未満は「ほぼ同じ」。年齢別は推計労働者数1,000人以上の年齢階級だけで比べた。職業全体の有効求人倍率は統計の「職業計」(2025年平均)。差が0.1未満は「同じくらい」。働く人全体は国勢調査の「総数」(2020年)。増減率・女性の割合の差が5ポイント未満は「同じくらい」。年齢構成は、60歳以上・30歳未満の割合が全体より10ポイント以上多いときに記載。

どんな仕事か

日々変化する経済状況について調査・研究を行い、分析結果やそれに基づく将来の予測、政策提言を行う。ここでは、主に経済関連分野のシンクタンク・研究所等で活動している者について記述する。

分析対象は経済動向に影響を与えるあらゆる事象であり、消費、貿易などの経済動向、国際情勢、技術開発、人口変化、政治、法律・税制などの制度、気象・災害などの自然要因など多岐にわたる。これらの情報を適切に集約し、現在の経済の姿や将来予測を組み立てていく。情報を適切に集約できる指標や分析手法を開発する場合もある。

多くの人が経済や金融市場の動向に関心を寄せるため、得られた知見や成果を論文や報告書にまとめたり、各種メディアなどを通じて公表する。

金融機関等に所属する場合は、金融機関の運用ビジネスに生かすため、経済動向、金融動向を調査研究することもある。また、調査研究成果を経済情報として企業等への提供も行う。

最近では、AI技術の発展に伴って、膨大な情報を効率よく分析できるようになっている。様々なコンピュータプログラムを駆使する必要があるため、エコノミストに求められる専門知識が高度化している。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

よく使う道具・機材・情報技術

2019年度時点の情報job tagの解説はこの年度から更新されていません。現在とは異なる場合があります。

コンピュータプログラム、文書作成ソフト（Word、一太郎等）、表計算ソフト（Excel、Googleスプレッドシート等）、プレゼン資料作成ソフト（PowerPoint、Keynote等）、統計用ソフト（SAS、SPSS、STATA、R等）、パソコン

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

労働条件の特徴

勤務先は、経済関連分野のシンクタンク・研究所、銀行、証券などの民間企業、官公庁等などであり、職場の大部分は都市部に集中している。

就業者は男性が多いが、女性も増えている。

賃金、労働時間等労働条件は勤務先の規定による。土日を休日とした完全週休２日制が中心で、フレックスタイム制や裁量労働制をとる職場も多い。学会や講演等の開催が土日に行われるなど、休日に活動する機会もある。

正社員・正規職員としての研究員ではなく、客員研究員などとして働く場合もある。講演料や原稿料などを得る人もいる。

経済のグローバル化により、各国の市場や市況はリアルタイムにつながり、影響しあうようになった。自然気象や外交関係など、経済環境に影響を与える要素は非常に多岐にわたっており、エコノミストに求められる能力は一層高まっている。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

働く環境の特徴

job tag の就業者調査で、この職業の人が答えた「仕事の性質」です。全職業の平均と比べて、特に高い項目と低い項目を並べています。

全職業の平均より高い

全職業の平均より低い:モノ、道具、制御装置を扱う手作業、立ち作業、歩行、走行

勤務のスケジュール:規則的 46%、不規則 32%、季節的 21%

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」仕事の性質(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算「仕事の性質」は回答の平均(値はおおむね1〜5の範囲)で、棒の縦線はjob tagの全職業(518職業)の平均。平均との差が0.3以上の項目を、差の大きい順に高いもの最大6つ・低いもの最大3つ。勤務のスケジュールは回答者の割合。

一般的な就業形態

この職業の一般的な就業形態として、job tag の就業者調査で選ばれた割合です。複数回答のため、合計は100%を超えます。回答した人の数が少ない職業もあるため、目安として見てください。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」一般的な就業形態(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

禄高(給与)

より広い職種の数値統計に「エコノミスト」だけの区分がないため、「研究者」全体の数値を表示しています。

この年収は、会社などに雇われて働く人の給与です。事業主(開業している人など)の収入は含まず、会社の役員も原則として含みません。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査で使用されている主な用語の説明」 / 総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」

計算割合は国勢調査の従業上の地位別の就業者数からrokudakaが計算。

精度の目安標準誤差率 3.04%(統計の全職種の中央値は2.04%)

標準誤差率は、調査の対象に選ばれた事業所によって平均がどのくらいぶれるかの目安です。小さいほど数字が安定しています。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 標準誤差率 誤差率表4「職種(小分類)別所定内給与額及び所定内給与額の標準誤差率(役職者を含む)」

計算誤差率は所定内給与額(残業代・賞与を除く月額、男女計)に対する統計の公表値。中央値は全職種の誤差率からrokudakaが計算。

年収の目安は802万円です (月々の給与51.7万円 × 12か月 + 賞与など182万円)。統計の全144職種の中で11番目に高い水準です。

平均年齢は42.5歳、平均勤続年数は12.5年です。年齢別では55～59歳が最も高く、1,084万円です。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」 / 厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算順位は、統計の全144職種(「不詳」を除く)を年収の目安で並べてrokudakaが計算。

年収の推移

2023年2024年2025年
740万円750万円802万円

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2023〜2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算各年の年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。企業規模10人以上、男女計。

年齢別の年収

白抜きの点と破線は、推計労働者数が1,000人未満の区分です。 人数が少なく平均がぶれやすいため、参考値として見てください。 薄い棒(右の目盛り)は、賃金の統計の推計労働者数です。企業規模10人以上の会社などに雇われて働く人の数で、自営業の人や小さな会社で働く人を含まないため、下の「年齢別の就業者数」(国勢調査)とは対象が違います。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第5表「職種(小分類)、年齢階級別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算年齢階級ごとの年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)と推計労働者数。企業規模10人以上、男女計。

男女別

男848万円
女642万円

女性の年収は男性の76%です。年齢構成や勤続年数の違いも含んだ差です。

企業規模別

1,000人以上837万円
100〜999人732万円
10〜99人627万円

企業規模による差は最大209万円です。

出典厚生労働省「賃金構造基本統計調査」2025年 一般労働者 職種 第1表「職種(小分類)、性別きまって支給する現金給与額、所定内給与額及び年間賞与その他特別給与額」

計算男女別は企業規模10人以上の計、企業規模別は男女計。いずれも年収の目安(月額 × 12 + 年間賞与)。

需要と将来性

より広い職種の数値求人倍率は「その他の専門的職業」全体の数値です。

2025年の有効求人倍率は0.80倍です。求人の数が仕事を探している人の数より少なく、求職者どうしの競争がある状態です。2023年からの推移を見ると、大きくは変わっていません。

有効求人倍率の推移

ハローワークを通じた求人・求職の数から計算した値で、民間の求人サイトの求人は含みません(パートタイムを含む常用)。

出典厚生労働省「職業安定業務統計(一般職業紹介状況)」長期時系列表 第21表「有効求人倍率（パート含む常用）」(2023〜2025年)

計算各年の値は統計表の年平均(暦年)をそのまま表示。

就業者数の推移

より広い職種の数値就業者数は「人文・社会科学系等研究者」全体の数値です。

2020年の就業者数は5,900人です(うち女性28%)。2010年と比べると+3%で、ほぼ横ばいです。

国勢調査は5年ごとの調査です。会社員だけでなく、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。 そのため、給与の統計(企業規模10人以上の会社などで働く人)とは対象が違います。

出典総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算調査票の一部を抽出して集計した推計値(10人単位)。増減率は2010年と2020年の値からrokudakaが計算。

年齢別の就業者数(2020年)

「人文・社会科学系等研究者」全体の数値です。5歳ごとの年齢層では、45～49歳がいちばん多くなっています(70歳以上はまとめているため除く)。30歳未満は13%で、働く人全体(15%)と同じくらいです。60歳以上は23%で、働く人全体(24%)と同じくらいです。

国勢調査の就業者数で、雇われて働く人のほか、自営業や家族で営む仕事の人も含みます。70歳以上はまとめています。

出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，年齢（5歳階級），職業（小分類）別就業者数（15歳以上就業者）」 / 総務省統計局「国勢調査」2010〜2020年 2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」(それ以前は同じ区分で集計された時系列データ)

計算年齢(5歳階級)の就業者数を、賃金の統計の年齢階級に合わせて「〜19歳」から「70歳〜」にまとめた。割合は5歳階級の合計に対する割合でrokudakaが計算。働く人全体は国勢調査の「総数」で、差が5ポイント未満は「同じくらい」。

働き方の内訳(2020年)

雇われて働く人(正社員・派遣・パートなど)88%5,200人
会社などの役員6%360人
事業主(人を雇っている)1%60人
事業主(一人で)(開業・フリーランスなど)4%260人
家族従業者・内職など1%未満20人

出典総務省統計局「国勢調査」2020年 抽出詳細集計「男女，従業上の地位，職業（小分類）別就業者数（15歳以上）」

計算割合は従業上の地位別の就業者数を総数で割ってrokudakaが計算。「家族従業者・内職など」は家族従業者と家庭内職者の合計。

必要なスキル・知識

全職業の平均と比べて特に求められるスキルは、です。 知識では経済学・会計学、ビジネスと経営、外国語の語彙・文法が特徴的です。

スキル(全職業の平均との差が大きい8項目)

知識(全職業の平均との差が大きい8項目)

水準はスキルが0〜7程度、知識が0〜5程度で、数字が大きいほどその仕事で高いレベルが求められることを表します。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」スキル / 厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00」知識(2023年度、その職業に就いている人へのWebアンケート)

計算「全職業の平均」は、job tagで数値のある全職業(最大518職業)の単純平均をrokudakaが計算。表示する8項目は、この職業の値と全職業の平均との差が大きい順。

なり方・学び方

入職にあたって、特に資格は必要とされないが、通常は大学院で経済学関連分野を専攻している者が多い。出身学部としては経済学、経営学、商学等が多いが、理工系学部を卒業している者もいる。

エコノミストの多くは、経済関連分野のシンクタンク・研究所、官公庁や銀行・証券などの民間企業の研究員として働いている。

企業の調査部門、経済専門の新聞・雑誌記者などを経て、エコノミストになる場合もある。エコノミストとしての経験を積み、大学教員となったり、経済評論活動や政策提言を行う場合もある。

経済活動全体に影響しうる要因を的確に見い出し、大量の情報をまとめて総合的に因果関係を検討する分析力、研究能力が必要である。更に、一般社会への提言を行うために情報をわかりやすく発信するための説明力、表現力も求められる。

出典厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)「職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01」(2019年度更新)

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出典と注意

使っている統計について

賃金構造基本統計調査(e-Stat)
厚生労働省が毎年行う基幹統計(統計法で特に重要と定められた統計)です。 事業所が、働いている人ごとの給与を記入する調査で、職種・年齢・企業規模などの区分ごとの給与がわかる国の代表的な賃金統計です。 このサイトの数値の範囲は一般労働者(短時間労働者を除く)、企業規模10人以上です。
職業安定業務統計(一般職業紹介状況)(e-Stat)
厚生労働省が、全国のハローワークで受け付けた求人と求職の数を集計した業務統計です。 民間の求人サイトや人材紹介会社の求人は含みません。
国勢調査(e-Stat)
「国勢調査は、日本に住んでいるすべての人及び世帯を対象とする国の最も重要な統計調査で、国内の人口や世帯の実態を明らかにするため、5年ごとに行われます。」 (総務省統計局「令和2年国勢調査に関するQ&A」問1-1) 職業別の就業者数は、調査票の一部を抽出して集計した推計値です(抽出詳細集計)。 範囲は15歳以上の就業者(雇用者のほか、自営業主・家族従業者などを含む)です。
厚生労働省 職業情報提供サイト(job tag)(ダウンロードページ)
厚生労働省の職業情報サイトです。スキル・知識・タスクの数値は、独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)がその職業に就いている人へのアンケートで集めたものです。

データの対応関係

数字の見方

数字の計算方法や読み方は「統計の読み方」にまとめています。

独立行政法人労働政策研究・研修機構(JILPT)作成『職業情報データベース 簡易版数値系ダウンロードデータ ver.7.00』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)、『職業情報データベース 解説系ダウンロードデータ ver.7.01』職業情報提供サイト(job tag)より2026年10月30日にダウンロード(https://shigoto.mhlw.go.jp/User/download)を加工して作成