日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[13] JGSS Research Series No.10

ネットワーク多様性尺度としてのポジション・ジェネレーター―JGSS-2012 データを用いた分析―
稲増 一憲
武蔵大学

Position Generator as a Measurement of Network Diversity: Using JGSS-2012 Data
Kazunori INAMASU

Musashi University
Though position generator was developed to explain the relationship between access to stratified
network and personal achievement in the study of social capital as individual resources, later, it havebeen also used to measure network diversity in the study of social capital as collective resources.
This research divides the measurement by prestige scores of occupations and examines therelationship between the divided three measurements and valuables which relate to personal
achievement or efficiency of society.

The results shows that the former is related to only access to

occupations which have high prestige score, while the latter is related to access to occupations withhigh, middle and low prestige score.

In addition, the study showed that not only access to

occupations but also access to non-Japanese or expatriate Japanese is effective to measure network
diversity in the study of social capital as collective resources.
Key Words: JGSS, position generator, social capital
ポジション・ジェネレーターは、元々は階層化されたネットワークへのアクセスと個人の達成との関連を検討する個人財としての社会関係資本研究において開発された尺度であるが、その後、集合財としての社会関係資本の研究においても、ネットワーク多様性を測定する尺度として用いられるようになってきた。そこで本研究では、職業威信スコアの水準ごとにネットワークを分け、ネットワークへのアクセスと個人レベルの達成に関わる変数、社会レベ
ルでの水準が意味を持つ変数との関連を検討した。分析の結果、個人レベルの達成に関わる変数は、威信スコアが高い職業とのアクセスとのみ関連を持つのに対して、社会レベルでの水準が意味を持つ変数は、威信スコアが中程度および低い職業とのアクセスとも関連を持つ
ことが明らかになった。加えて、職業以外にも外国人・海外居住者へのアクセスという変数
がネットワーク多様性の尺度として有効であることが示唆された。
キーワード：JGSS、ポジション・ジェネレーター、社会関係資本45

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1. 序論
1.1 ポジション・ジェネレーターという尺度
ポジション・ジェネレーターとは、Lin and Dumin（1986）によって開発された、職業威信スコア(1)を用いて職業をリストアップし、回答者のネットワーク上に各職業を持った知り合いがいるかどうかを尋ねることで、回答者が持つ社会的資源を測定する手法である。それまでの社会的資源を対象とした多くの研究が、職探しに代表される社会的紐帯に埋め込まれた具体的な行動に焦点を当てていたのに対して（e.g. Granovetter, 1974）、彼らはこの尺度を用いることで、社会的資源へのアクセスを提供する社会的紐帯の構造に注目した研究を行うことを目指した。つまりは、社会関係の中で人々に提供される資源自体に注目するのではなく、資源を提供するネットワークを測定の対象とするということである。これにより、社会的資源の測定は間接的になるものの、具体的な行動をリストアップした場
合に必然的に生じる研究対象となる資源の偏りが避けられる。Lin and Dumin（1986）の研究における具体的な知見としては、本人や父親の高い職業的地位がホワイトカラーの職業や地位の高い職業へのアクセスをもたらし、結果として幅広い職業へのアクセスをもたらすというものが挙げられる。また、
威信スコアの高い職業へのアクセスという従属変数に対して、Granovetter（1973, 1974）の「弱い紐帯の強さ」についての研究と同様、親戚や親しい友人よりはそれほど親しくない知人とのネットワー
クがより強い効果を持つこと、その効果は自身の職業的地位が低い場合に顕著であることが示されている。
さらには、ネットワーク上における社会的資源の研究が社会関係資本研究として社会科学のさまざ
まな分野から注目を集める中で、Lin, Hu, Hsung（2001）はポジション・ジェネレーターを発展させ、社会関係資本の測定手法としての位置づけを行った。彼らが社会関係資本へのアクセスを測定するために作成した尺度は、ポジション・ジェネレーターから、アクセス可能な職業の最高の威信スコアと最低の威信スコアの差である Range、アクセス可能な職業の種類である Extensity、アクセス可能な職業の最高の威信スコアである Upper reachability という 3 つの指標を作成し、因子分析を用いてこれらの指標の背後にある 1 つの共通因子を取り出したものである。この尺度を用いることで、社会関係資本が地位達成と正の関連を持つということに加えて、結婚・教育程度・雇用といった社会関係資本へのアクセスを規定する要因や、社会関係資本へのアクセスが地位や収入における達成に対してもたらす効果にジェンダー差が存在すること、ネットワーク上に占める親族の割合が低いほど社会関係資本へのアクセスが増加することなどが明らかにされている。
その後、ポジション・ジェネレーターによる社会関係資本の測定は、Lin and Dumin（1986）が対象としたアメリカや Lin et al.（2001）が対象とした台湾以外にも、オランダ（Völker and Flap, 2004）、
ハンガリー（Angelusz and Tardos, 2001）、カナダ（Erickson, 2004）、日本（Miyata, Ikeda, and Kobayashi,2008）など、様々な国において実施されており、文化や経済状況の違いを越えて有用性が確認されている尺度だといえる。
1.2 個人財としての社会関係資本と集合財としての社会関係資本ポジション・ジェネレーターを用いた Lin and Dumin（1986）や Lin et al.（2001）による研究の主眼は、社会関係資本(社会的資源)と個人の達成の関連について明らかにすることであった。社会関係資本という概念への注目を高める大きなひとつのきっかけとなった Bourdieu（1986）の研究が、階層の再生産に注目したものであったことを考えると、Lin らによる研究は、その流れを直接汲んだものだといえる。これらの研究は、社会関係資本へのアクセスの偏りが地位達成の格差を生み出すという意
味では社会的な現象を扱うものではあるものの、社会関係資本をあくまで個人が所有するネットワー
ク上に埋め込まれた資源、つまりは個人財として捉えるという特徴を持っている。
しかし、社会関係資本という概念を用いた研究は、社会関係資本を個人財として捉えるものばかりではない。Lin（2001）がまとめているように、社会関係資本の研究には、これ以外にも人と人のつながりを集合財として捉える研究の大きな流れが存在している。集合財としての社会関係資本研究の代46

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表は、Putnam によるものである。Putnam（1993）は、北イタリアと南イタリアにおける行政の効率や、それに伴う経済発展度の違いについて、人々の信頼・互酬性の規範・ネットワークといった社会関係
資本の違いによって説明を行った。また、Putnam（1995, 2000）においては、時間と金銭面のプレッシャー、社会移動と郊外化、世代交代、テクノロジーとテレビ等の要因によって、信頼感や投票率、自発的組織への参加が減少するという現象を指摘しており、アメリカの民主主義を支えてきた豊かな社会関係資本が失われつつあるという問題が提起されている。このように、社会関係資本を集合財として捉える研究においては、ある社会における社会関係資本の水準が、政治や経済の正否に影響するということが想定されるのである。
ポジション・ジェネレーターは開発の経緯から、教育程度や親の職業といった社会関係資本へのア
クセスの偏りをもたらす要因を検討する、個人的な達成や幸福に関連した変数を従属変数として、それに対する社会関係資本の影響を検討するといった形で、社会関係資本を個人財として捉える研究において主に用いられている尺度となってきた。しかし、社会関係資本を集合財として捉える研究において使用できないというわけではない。
個人の達成に関わる変数を従属変数として用いるのではなく、社会全体における水準が意味を持つ
変数を従属変数とした上で、ポジション・ジェネレーターによって測定された社会関係資本がその水準を変化させることを明らかにするような研究は、集合財としての社会関係資本について検討した研究だといえる。例えば、政治参加という変数について考えてみると、民主主義社会においては非常に多くの人々の行動によって決定がなされるため、個人の政治参加が自身の直接的な利益につながることはほとんどない（Downs, 1957）。しかし、社会全体における一定水準以上の政治参加の減少は、民主主義に対する正統性の危機や、特定の利益団体による支配といった事態を招くこととなるため、社会における政治参加の水準は重要な意味を持つ。このような変数とポジション・ジェネレーターによって測定して変数との関連を検討する研究は、集合財としての社会関係資本を扱っているとみなせるということである。実際に集合財としての社会関係資本という視点に立つといえる研究としては、自発的組織への参加を従属変数とした Miyata, Ikeda, and Kobayashi（2008）による研究や、政治参加および政治的意見が異なる他者に対する寛容性を従属変数とした池田・小林（2007）による研究、マイノ
リティ集団への寛容性を従属変数とした Côté and Erickson（2009）による研究などを挙げることが可能である。なお、集合財としての社会関係資本に注目した研究においてポジション・ジェネレーター
は、階層化された地位へのアクセスを測定するというよりは、多様な階層における職業とのコンタク
トを持つネットワークの多様性を測定する尺度としての側面が強調される。多様な人々と接すること
で、自分とは異なる他者の視点を獲得する、意見の異なる人とのコミュニケーションの方法を学ぶ、
政治的情報を入手する、政治・社会参加活動に動員される、といったことを通じて、市民の政治・社会参加や寛容性が促進されるということである。
1.3 本研究の目的と仮説
前節までに、ポジション・ジェネレーターは、個人財としての社会関係資本研究においては階層化された地位へのアクセス、集合財としての社会関係資本研究においてはネットワーク多様性の尺度として、双方において用いられていることを見てきたが、これらの研究において用いられる尺度は同一で良いのであろうか。
Lin and Dumin（1986）の研究においては、威信スコアの高い職業の方が希少な資源であるため、これらの職業へのアクセスを持つ者は、威信スコアの低い職業へのアクセスも保持しているということが前提とされている。さらには、Lin, Hu, Hsung（2001）の研究において Range, Extensity, Upper
reachability という 3 つの指標が 1 つにまとめられていることは、威信スコアの高い職業へのアクセスを持つ対象者は必然的に低い職業へのアクセスも持っており、結果として、アクセスの範囲が広く、アクセスの多様性は高くなるという前提に基づいている。もちろん、これらの指標の相関関係が実際に強いことを考えれば、威信スコアの高い職業へのアクセスの有無を社会関係資本の測定において中47

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心に据えることは、間違いとはいえない。とくに、高い収入や満足度の高い仕事の獲得といった個人的な達成を従属変数とする限りにおいては、この方法は妥当であるように思える。
一方で、集合財としての社会関係資本について扱う場合には、威信スコアの高い職業へのアクセスが必ずしも決定的な影響を持つとは限らない。多様な人々との接触の経験を得るという意味では、威信スコアの低い職業に就く人々とのネットワークを有していることが集合財としての社会関係資本となることは十分に考えられる。そこで本研究においては、Lin and Dumin（1986）が開発したものと同様の質問項目を用いながらも、職業威信スコアの高、中、低、という水準ごとにネットワーク多様性の尺度を作成し、この 3 つの尺度と個人レベルの達成に関わる変数、社会レベルの水準が意味を持つ
変数との関連を検討する。これにより、個人財としての社会関係資本研究と、集団財としての社会関係資本研究におけるポジション・ジェネレーターが持つ意味の違いについて考察することを目的とする。
上記の議論に基づき、導出した仮説は以下の通りである。
仮説１：個人レベルの達成に関わる変数に対しては、職業威信スコアが高い職業へのアクセスのみが正の関連を持つ
仮説２：社会レベルの水準が意味を持つ変数に対しては、職業威信スコアが高、中、低すべての職業へのアクセスが正の関連を持つ

2. データと変数
2.1 データ
本研究は、JGSS-2012 データを用いた。JGSS-2012 は、層化 2 段無作為抽出法によって抽出された全サンプル（9000 名）を対象とする面接調査部分と、A 票・B 票というサンプルを分割した 2 種類の留置調査部分に分かれているが、ポジション・ジェネレーター項目が含まれているのは留置 B 票であるため、本研究では、面接調査および留置 B 票のデータを用いた。調査全体の有効回答数は 4667、回
収率は 59％であり、そのうち留置 B 票の対象となった有効回答数は 2335 であった。
2.2 独立変数の尺度構成
JGSS-2012 のポジション・ジェネレーター項目に含まれている職業は、「大学教授」「弁護士」「看護師」「コンピュータープログラマー」「中学校の教員」「人事担当者」「農業従事者」「美容師・理容師」「受付係」「警察官」という 10 の職業である。本研究においては、Lin and Dumin（1986）や Lin et al.
（2001）といった先行研究と同様、これらの職業に対する職業威信スコアを用いることで、独立変数の尺度構成を行った。職業威信スコアは、社会におけるさまざまな職業の地位を調査回答者の主観的な評定を用いて明らかにする手法である。実際の測定に際しては、回答者に対象となる職業を 5 段階で評価してもらった上で、「最も高い=100」「やや高い=75」「ふつう=50」「やや低い=25」「最も低い=0」という形で数字を振り、各職業に対する回答者の評定の平均値を求めることで尺度化される。日本における職業威信スコアは、社会階層についての代表的な社会調査である SSM 調査（Social Stratificationand Social Mobility Survey）の中で、20 年ごとに求められており、本研究においては 1975 年および 1995
年の SSM 調査におけるスコアを用いる。それぞれの調査における威信スコアは、表 1 にまとめた通りである(2)。なお、1975 年の SSM 調査と 1995 年の SSM 調査において該当する職業のラベルが異なる場
合については、括弧内に記した。

48

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表1

JGSS-2012 のポジション・ジェネレーター項目に含まれている職業の威信スコア一覧

大学教授
弁護士
看護師
コンピュータープログラマー
中学校の教員
人事担当者
農業従事者
美容師・理容師
受付係
警察官

SSM1995
84.3
86.9
59.7 (看護婦・看護士）
66.3 （情報処理技術者）
63.6
52.2 （総務・企画事務員）
45.6
49.7
48.2 （受付・案内事務員）
57.9

SSM1975
83.5
87.3
52.8 (看護婦）
なし
62.9
51.6 (一般事務員)
39.9
45.0
51.6 (一般事務員)
54.4

回答者割合
15.6%
11.2%
48.9%
21.5%
25.5%
18.7%
45.8%
42.2%
17.0%
22.4%

また、表 1 の右端には、JGSS-2012 調査において、上記の職業に対して「あなたの友人、知り合い、交流のある親類のなかで、以下のような職業の人はいますか。」という質問文を用いて尋ねた際に、「いる」と答えた回答者の割合を示した。Lin らの先行研究が想定しているように、威信スコアの高い職
業ほど、その職業へのアクセスを持つ回答者の割合が少ないという傾向は見られるものの、威信スコ
アは中程度であるが回答者の割合がもっとも多い「看護師」、同じく威信スコアは中程度であるが回答者の割合が少ない「人事担当者」「受付係」といった例外も見られる。
本研究において独立変数を作成するにあたっては、高・中・低という威信スコアの水準に対応する職業の数を揃えること、および測定が安定している職業を用いることという 2 つの基準に沿って、以下のような手続きを取った。まず、上記の 10 の職業のうち、1975 年および 1995 年の SSM 調査において、同一の職業名に対して威信スコアが求められている「大学教授」「弁護士」「中学校の教員」「農業従事者」「美容師・理容師」「警察官」という 6 つの職業を取り出した。その上で、威信スコアが 75～100 の間に位置する「大学教授」「弁護士」へのアクセスを高威信ネットワーク、威信スコアが 50～75 の「中学校の教員」「警察官」へのアクセスを中威信ネットワーク、威信スコアが 25～50 の「農業従事者」「美容師・理容師」へのアクセスを低威信ネットワークとして、これらのネットワークへのアクセス数をカウントする形で尺度化を行った。
2.3 従属変数
本研究における従属変数は、個人レベルの達成に関わる変数と社会レベルの水準が意味を持つ変数の 2 種類に分けることが可能であるが、前者としては幸福感（留置 B 票 問 11）と仕事満足度（面接票 問 13）という 2 つの変数、後者としては社会のために役立ちたいという意識（留置 B 票 問 67）と政治関心（留置 B 票 問 67C）という 2 つの変数を分析に用いた。
幸福感は、「1＝非常に幸せ」から「5＝非常に不幸せ」までの 5 段階の尺度を反転して、値が大きいほど幸福となる形で変数を作成した。また、仕事満足度については、「現在の仕事にどのくらい満足していますか」という質問に対して、「1＝満足している」「2＝どちらかといえば満足している」「3＝どちらともいえない」「4＝どちらかといえば不満である」「5＝不満である」の 5 段階で回答する項目
を反転して用いた。これらの変数における回答の度数分布(反転後)については、表 2 に示した通りである。
幸福感については、「5=非常に幸せ」「4」という回答が合わせて 5 割を超えるのに対して、「2」「1=
非常に不幸せ」という回答は 1 割未満であった。また、仕事満足度についても、「満足している「どちらかといえば満足している」という回答が 7 割を超えるのに対して、「どちらかといえば不満である」「不満である」という回答は 1 割未満であった。このように、幸福感・仕事満足度という個人の達成に関わる変数については、どちらもポジティブな方向に回答が偏る結果となった。

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表2

度数5=非常に幸せ432
1=非常に不幸せ

個人レベルの達成に関わる変数の度数分布

幸福感
割合
450
19.4%
993
42.7%
733
31.5%
122
5.2%
26
1.1%

度数
満足しているどちらかといえば満足どちらともいえない
どちらかといえば不満
不満である

仕事満足度
割合
867
30.0%
1179
40.8%
610
21.1%
168
5.8%
66
2.3%

社会レベルの水準が意味を持つ 2 つの変数については、それぞれ「私は社会のために役立ちたい」「私は政治に関心がある」という意見に対する賛否を「1＝強く賛成」「2＝賛成」「3＝どちらかといえば賛成」「4＝どちらともいえない」「5＝どちらかといえば反対」「6＝反対」「7＝強く反対」の 7 段階
で尋ねる質問項目を反転して用いた（表 3）。社会のために役立ちたいという意識については、「賛成」「強く賛成」「どちらかといえば賛成」の 3 つの回答を合わせて 6 割程度、「どちらかといえば反対」「反対」「強く反対」のの 3 つの回答を合わせて 1 割弱であった。また、政治関心についても、「賛成」「強く賛成」「どちらかといえば賛成」の 3 つの回答を合わせて 5 割程度、「どちらかといえば反対」「反対」「強く反対」の 3 つの回答を合わせて 2 割弱であり、「社会のための役に立ちたい」「政治に関心がある」という方向に回答の偏りが見られた(3)。
表3

社会レベルの水準が意味を持つ変数の度数分布

強く賛成
賛成
どちらかといえば賛成
どちらともいえない
どちらかといえば反対
反対
強く反対

社会のために役立ちたい
度数
割合
135
5.9%
454
19.9%
782
34.3%
770
33.8%
84
3.7%
29
1.3%
26
1.1%

政治関心
度数
割合
139
6.1%
385
16.8%
615
26.9%
763
33.4%
221
9.7%
89
3.9%
74
3.2%

2.4 コントロール変数
ポジション・ジェネレーターを用いた先行研究が明らかにしてきたことは、階層化されたネットワ
ークに埋め込まれた社会的資源が、自身の階層的地位と結びついているということであった。したがって、本研究では、従属変数に対する自身の階層的地位の効果とネットワークの効果を区別するため、自身の階層的地位を表す変数をコントロール変数として用いる。JGSS-2012 調査においてこのような目的で用いることが可能であると考えられる変数の候補として、自身の職業の威信スコア・世帯年収・
主観的な階層帰属の 3 つを挙げることができる。
自身の職業の威信スコアを求めるにあたっては、1995 年の SSM 調査における職業威信スコアを用いた。その結果、職業威信スコアの平均値は 50.3、標準偏差は 8.6 であった。世帯収入（面接 問 46-1）
は元々19 段階に分かれているが、「1=250 万円未満」「2=250～350 万円未満」「3=350～550 万円未満」「4=550～850 万円未満」「5=850 万円以上」の 5 段階にブレークダウンして用いた。主観的な階層帰属（留置 B 票 問 25）については、「5=下」「4=中の下」「3=中の中」「2=中の上」「1=上」の 5 段階で測定されている項目を反転して用いた。世帯収入および主観的な階層帰属の単純集計をそれぞれ、図 1・2
に示す。

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1000
865

900

864

800
677

700

561

600

493

500
400
300
200
100
0

2

1（一番下）

図13

45（一番上）

5 段階にブレークダウンした年収の度数分布

2500
1997

2000
1645
1500
1000
500

525

427

36
0
上

中の上

図2

中の中

中の下

下

主観的所属階層の度数分布

これらの 3 つの変数と 3 種類のネットワークへのアクセスとの Spearman の順位相関係数を求めたものが表 4 に記した結果である。自身の職業の威信スコア・世帯年収・主観的な階層帰属という 3 つの変数は、いずれも統計的に有意な正の相関を示している。さらには、世帯年収を用いた場合には、威信スコアが中程度のネットワークへのアクセスに対する相関係数と威信スコアが高いネットワークのアクセスに対する相関係数の値がわずかながら逆転したものの、いずれの変数も威信スコアの低いネットワークへのアクセスとの相関よりも、威信スコアの高いネットワークへのアクセスとの相関が高いという結果が見られた。これは、3 つの変数が、いずれも階層的地位を表す指標のひとつとなっており、また、自身の階層的地位が高いほど階層的地位の高い職業へのアクセスが多くなるという、先行研究の結果に沿うものだといえよう。
以上の結果から、自身の職業の威信スコア・世帯年収・主観的な階層帰属という 3 つの変数は本研
究においてコントロール変数として用いるのにふさわしいと考えられるが、自身の職業の威信スコア
については、この変数を用いると職を持たない対象者が分析対象から外れるため、4 割程度のサンプ
ルが欠損となる上に、性別や年齢に大きな歪みが生じるという問題が存在している。そこで最終的には、これ以外の世帯年収および主観的な階層帰属をコントロール変数として用いることとした。

51

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表4

個人の階層的地位とネットワーク多様性の相関

威信スコア
威信スコア 1
世帯年収
階層帰属

世帯年収
0.28***（n=2162）1

階層帰属
0.21***（n=2865）
0.37***（n=3460）
1

低威信
-0.02
（n=1416）
0.05*（n=1707）
0.04（n=2236）
1

低威信ネットワーク
中威信ネットワーク

中威信
0.10（n=1416）
0.16***（n=1711）
0.12***（n=2242）0.43***（n=2230）
1

高威信ネットワーク

高威信
0.21***（n=1411）0.14***（n=1707）
0.17***（n=2234）
0.20***（n=2230）
0.28***（n=2234）
1+<.1 *<.05 **<.01 ***<.001

また、上記の変数以外にも、性別・年齢・学歴といったデモグラフィック変数を分析に用いた。性別は「0＝女性」、「1＝男性」という 2 値の変数であり、年齢はそのままの値を使用した。学歴は「中卒」「高卒」「高専・短大」「大学・大学院」というカテゴリカル変数(ベースカテゴリは「中卒」)として分析に投入した。

3. 仮説検証
個人レベルの達成に関わる変数である幸福感と仕事満足度を従属変数、威信スコアに沿った 3 つのネットワーク多様性を独立変数とした重回帰分析は、表 5 に示した通りである。デモグラフィック要因や、自身の階層的地位をコントロールした上で、幸福感と仕事満足度のいずれの変数に対しても、職業威信スコアの高いネットワークへのアクセスのみが、統計的に有意な正の関連を持っていた。これは仮説 1 を支持する結果であり、個人レベルの達成と関連する要因は、ネットワーク上における希少な資源となる威信スコアの高い職業へのアクセスのみであるということを示唆している。
表5

個人レベルの達成に関わる変数に対する重回帰分析
幸福感

性別（0=女性 1=男性）
年齢
高卒
高専・短大
大卒
階層
世帯収入
高威信ネットワーク（大学教授、弁護士）
中威信ネットワーク（中学教師、警察官）
低威信ネットワーク（農業従事者、美容師・理容師）
定数
n
決定係数
+<.1 *<.05 **<.01 ***<.001

52

b
-0.05
0.00
-0.10
-0.09
-0.17
0.30
0.05
0.13
0.04
-0.03
3.07
1657
0.13

*

*
***
**
**

***

仕事満足感
b
-0.06
0.00
-0.09
-0.04
-0.07
0.22 ***
0.02
0.17 **
0.02-0.05
3.24 ***
1045
0.07

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一方で、社会のために役立ちたいという意識・政治関心という社会レベルの水準が意味を持つ変数に対する重回帰分析の結果は表 6 に示した通りである。この分析においては、職業威信スコアの高い
ネットワークへのアクセスだけでなく、3 つのネットワークのアクセスがいずれも、社会のために役立ちたいという意識・政治関心という変数と統計的に有意な正の関連を持っている。これは、仮説 2を支持する結果である。社会レベルの水準が意味を持つ変数を用いた公共財としての社会関係資本研
究においては、ポジション・ジェネレーターがネットワークの多様性を測定する尺度として機能することを示唆している。
表6

社会レベルの水準が意味を持つ変数に対する重回帰分析

社会のために役立ちたいb
性別（0=女性 1=男性）-0.01
年齢0.01 **
高卒
0.32 **
高専・短大
0.40 ***
大卒
0.59 ***
階層
0.09 **
世帯収入0.01
高威信ネットワーク（大学教授、弁護士）
0.30 ***
中威信ネットワーク（中学教師、警察官）
0.09 *
低威信ネットワーク（農業従事者、美容師・理容師）
0.06 +
定数3.73 ***
n
1640
決定係数
0.10
+<.1 *<.05 **<.01 ***<.001

政治関心
b
0.27
0.02
0.41
0.54
0.65
0.02
0.02
0.30
0.09
0.09
2.45
1640
0.12

***
***
***
***
***

***
+
*
***

4. 追加分析
前節の分析においては、Lin and Dumin（1986）や Lin et al.（2001）などの先行研究を参考に、職業
威信スコアによって階層化された職業へのアクセスを独立変数として用いていた。これにより、威信
スコアが低い職業へのアクセスという変数も、集合財としての社会関係資本研究におけるネットワー
ク多様性を表す尺度としての意味を持つことが示唆されたが、ネットワーク多様性を測定する目的を設定する場合においては、用いる変数は、必ずしも職業へのアクセスである必要はないと考えられる。
そこで、JGSS-2012 に含まれる外国人および海外居住者へのアクセス（いずれも留置 B 票 問 55）という変数を用いて、前節と同様の従属変数を用いた分析を行う。質問項目はそれぞれ「海外に住んでいる親類、友人、知り合い」「外国人の知り合い」がいるかどうかを尋ねるものである。これらのダミー変数の値を加算して、外国人・海外居住者へのアクセスを持つかというネットワーク多様性の尺度を作成した。この変数を独立変数、前節における 4 つの変数を従属変数として分析を行った結果を
表 7 に示す。なお、表のモデル 1 は外国人・海外居住者へのアクセスのみを独立変数としたモデルであり、モデル 2 は前節と同様の職業へのアクセスを同時投入したモデルである。

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日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[13] JGSS Research Series No.10

表7

外国人・海外居住者へのアクセスを独立変数とした重回帰分析
幸福感

性別（0=女性 1=男性）
年齢
高卒
高専・短大
大卒
階層
世帯収入
高威信ネットワーク（大学教授、弁護士）
中威信ネットワーク（中学教師、警察官）
低威信ネットワーク（農業従事者、美容師・理容師）
外国人・海外居住者
定数n
決定係数+<.1 *<.05 **<.01 ***<.001

仕事満足度

モデル１

モデル2

モデル１

モデル２

b
-0.05
0.00 +
-0.08
-0.05
-0.11
0.00
0.30 ***

b
-0.05
0.00
-0.10
-0.10
-0.19
0.30
0.05
0.11
0.04
-0.03
0.05
3.09
1648
0.13

b
-0.04
0.00
-0.12
-0.03
-0.04
0.23 ***
0.03

b
-0.05
0.00
-0.13
-0.07
-0.11
0.22 ***
0.02
0.16 **
0.02
-0.04
0.00
3.25 ***
1040
0.07

0.08 **
3.00 ***
1728
0.13

*

*
***
**
**

+
+

0.04
3.17 ***
1081
0.06

社会のために役立ちたい

性別（0=女性 1=男性）
年齢
高卒
高専・短大
大卒
階層
世帯収入
高威信ネットワーク（大学教授、弁護士）
中威信ネットワーク（中学教師、警察官）
低威信ネットワーク（農業従事者、美容師・理容師）
外国人・海外居住者
定数n
決定係数+<.1 *<.05 **<.01 ***<.001

モデル１
b
-0.01
0.01 ***
0.37 ***
0.48 ***
0.69 ***
0.11 **
0.02

モデル2
b
-0.01
0.01 **
0.33 ***
0.41 ***
0.59 ***
0.09 *
0.01
0.27 ***
0.07 +
0.06 +
0.11 **
3.66 ***
1632
0.10

0.18 ***
3.57 ***
1710
0.08

政治関心
モデル１
b
0.26 ***
0.03 ***
0.46 ***
0.62 ***
0.77 ***
0.04
0.03

0.19 ***
2.30
1708
0.11

モデル２
b
0.27 ***
0.02 ***
0.42 ***
0.55 ***
0.64 ***
0.01
0.02
0.27 ***
0.08
0.08 +
0.11 *
2.38
1632
0.13

分析の結果、職業へのアクセスをコントロールした上でも、外国人・海外居住者へのアクセスは幸
福感・社会のために役立ちたいという意識・政治関心の 3 つの変数と統計的に有意な正の関連を持っていた。とくに、社会レベルの水準が意味を持つ 2 つの変数と関連を持っていたことは、この変数が集合財としての社会関係資本を測定するネットワーク多様性の尺度として有効であることを示唆する結果である。一方で、個人の達成と関わる変数である幸福感とも正の関連を持っていたことについて
は、現代の日本において、日本人が個人的な関係を結ぶ対象となる外国人や海外居住者は、多くの場
合、階層的地位の高い人々であることが原因ではないかと考えられる。実際、高威信・中威信・低威信のネットワークへのアクセスと外国人・海外居住者へのアクセスの順位相関係数を調べると、それ
ぞれ 0.34、0.20、0.15 であり、威信スコアが高いネットワークほど、外国人・海外居住者へのアクセスとの相関が高くなっていた。

5. まとめ
個人財としての社会関係資本研究において用いられるような、個人の達成と関わる変数を従属変数とした場合には、威信スコアが高い職業へのアクセスのみが正の関連を持つのに対して、集合財としての社会関係資本研究において用いられるような社会レベルの水準が意味を持つ変数を従属変数とした場合には、威信スコアが中程度あるいは威信スコアが低い職業へのアクセスも正の関連を持っていた。これは、ポジション・ジェネレーターにおいて用いられる職業へのアクセスが、階層的地位へのアクセスだけでなく、ネットワーク多様性としての側面を持つことを示唆する結果である。さらには、
職業へのアクセス以外にも、外国人および海外在住者へのアクセスという変数は、社会レベルの水準

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が意味を持つ変数と正の関連を持っており、集合財としての社会関係資本研究において有効であると考えられる。ただし、この変数は階層的地位とも関連を持つと考えられるため、今後、階層的地位へのアクセスとネットワーク多様性を分離するためには、階層と無関係な水平的なネットワーク多様性の尺度を開発することが必要であるといえよう。
[Acknowledgement]
日本版 General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学 JGSS 研究センター(文部科学大臣認定日本
版総合的社会調査共同研究拠点)が、東京大学社会科学研究所の協力を受けて実施している研究プロジ
ェクトである。
[注]（1）職業威信スコアの詳細については、2－2 節において述べる。
（2）SSM 調査と職業威信スコアについては、都築（1998）、直井・盛山（1990）、および海野（2000）
を参考にした。
（3）ただし、これらの単純集計の結果が、即座に日本社会全体の傾向と考えられるかどうかについては留保が必要であろう。第一に、生活や仕事に満足している回答者の方が調査に回答しやすい、
政治や社会の問題に関心を持ち、社会の役に立ちたいと考えている人ほど、社会調査に回答しやすいというサンプル落ちのバイアスの影響が考えられる。第二に、とくに後者 2 つの変数については、「このような回答が望ましい」という社会的規範が存在しており、そのような規範に沿って回答を行なうという「社会的望ましさ」が影響している可能性がある。
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