日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

JGSS‑2003 にみるパーソナル・ネットワークと政治意識
安野 智子
中央大学文学部

Personal network, social capital and political attitudes in JGSS-2003

Satoko YASUNO

The purpose of this paper is to investigate how personal network influence on
political efficacy and political behaviors. The number of discussants measured byname generator questions and access to social capital measured by position generator
were positively correlated to group activities and having a job. The result also
showed that younger, female respondents were likely to refer more discussants, whileolder, male respondents were more likely to have access to social capital. Group
activities were also positively correlated to political efficacy and political activities,
while the position generator index was positively correlated only to politicalactivities.
Key Words: JGSS, personal network, political attitudes

本稿では name generator と position generator の２つの指標を用いて、
パーソナル・ネットワークの大きさとその規定要因を検討した。その結果、所属する集団の数と職業がネットワークの大きさにプラスの効果を持っていた。
また、会話相手の数については、年齢が若いほど、また女性のほうが多かったのに対し、人脈については、年齢が高いほど、また男性の方が、多くの領域にまたがる知人をあげていた。さらに、社会関係資本の議論に基づき、パーソナ
ル・ネットワークが政治的有効性感覚および政治参加に及ぼす影響を検討した
ところ、集団参加は政治的有効性感覚および政治参加にプラスの効果を持っていた。一方、name generator で測定されるネットワークの広さと position
generator による人脈の広さは、政治参加行動にのみプラスの効果を持っていた。
キーワード：ネットワーク、政治的有効性感覚、社会関係資本153

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１．はじめにJGSS‑2003 では、２つのネットワーク指標が項目に組み込まれた。name generator(e.g.,
Burt,1984)と position generator(e.g., Lin & Dumin,1986)である。name generator とは、回答者が「よく話す相手」を数人あげてもらい、その人の属性について詳しく尋ねていく方法であり、比較的親密なネットワークの検証に向いている。これに対して position 後者
はさまざまな社会的地位にある個人と面識があるかどうかを尋ねるものであり、他者の持つ資源へのアクセスを調べるのに向いている。
本稿ではまず、これら２つのネットワーク指標を用いて、パーソナル・ネットワークの大きさとその規定要因を検討する。次に、社会関係資本の議論に基づき、パーソナル・ネ
ットワークが政治的有効性感覚に及ぼす影響を検討していくものとする。

1.1

都市化とパーソナル・ネットワーク

ソーシャル・ネットワークを表す重要な特性の一つはそのサイズである。パーソナル・
サポート研究では、より広いネットワークを持つほど、心身の健康度も高いことが示されている（cf.,浦,1992, for a review）。
それでは、パーソナル・ネットワークの大きさに影響するのはどのような要因であろうか。
「都市住民は孤独である」という通念に反して、パーソナル・ネットワークのサイズは一般に、小さな町や村よりも都市部の方が大きい(Fischer,1982; 森岡,2000)（注１）。また、都市部のほうがサポートが少ないということもない(Fischer,1982)。ただし、社会経済的地位が低い人、あるいはマイノリティである人は、ネットワークサイズが小さくなり、
サポートも受けにくくなる。そのほか、高学歴、高収入、若さ、といった要因がネットワ
ークの大きさに影響する(Fischer,1982; 森岡,2000)。

1.2

社会関係資本概念

ネットワークあるいは人間関係そのものを一種の資本とみなす「社会関係資本(social
capital)」の概念は、社会学や政治学をはじめとする社会科学で、近年大きな注目を集めている。人間の社会的行為を、個人特性ではなく、周囲との関係によって説明するというこれらの構造主義的なアプローチは、従来の個人主義的なアプローチでは見落とされがちであった環境の影響に焦点を当てたものである。
ただし、社会関係資本に類似した概念は、社会科学諸領域において古くから論じられてきた。たとえば Tocqueville(1946/1835)は、Democracy in Americaの中で、自発的に形成された社会組織が民主主義を機能させるのに重要であることを指摘している。また、
社会心理学の古典的な研究の１つである、Katz and Allport(1930)の態度変容の研究も、周囲の環境の影響力を論じたものである。

154

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社会関係資本に関する研究は、近年大きな広がりを見せているが、その流れは大きく分けて次の２つがあげられる（cf., Lin,2001）。
１つは、ネットワークが社会全体にもたらす利益について論じるアプローチである。もっとも影響力を持つ研究として、民主主義社会における中間集団の重要性について論じた
Putnam(1993,1995)の研究があげられよう。彼は、イタリアの地方行政を地域ごとに比較し、地方行政のパフォーマンスは、市民ネットワークによって支えられた規範と信頼によって維持されていることを指摘した。さらに近年のアメリカ社会においては、教会や PTA、コミュニティ・グループなどの伝統的な組織への参加が低下しており、これが投票率の低下をはじめとする政治離れをもたらしていると結論づけた。Putnam は社会関係資本を「お互いの利益のための協力を促進する社会的組織」と定義し、その例として、「ネットワーク・
規範・社会的信頼」をあげている。Putnam の議論の中心は、組織への参加によって形成される「連帯(solidarity)」と社会化にあるといえるだろう。
もう１つは、ネットワークが個人にもたらす利益に注目したアプローチである。
Granovetter(1973)は、有利な転職情報は結びつきの強い（したがって同質性も高い）他者
よりも、むしろ結びつきの弱い、異質な他者からもたらされていたことを見いだし、この「弱い絆の強さ(the strength of weak ties)」は、その後のネットワーク研究を刺激した。
他にも、つながりのない集団同士を結びつける立場に位置することによって、仲介者の利益を得るという「構造上の穴(structural holes)」について論じた Burt(1992)、他者が持つ資源へのアクセスに着目した Lin(2001)などがその例である。これらの研究は、ネット
ワーク分析と親和性が高く、個人（ネットワークにおけるノード；場合によっては企業な
どと言うこともあり得る）がネットワーク上に占める位置によって、その個人が得る利益を扱っている点で共通している。

1.3

社会関係資本と政治的有効性感覚

Putnam は、中間集団への参加が政治的社会化を通して政治参加を促すと論じた。政治参加を促す「政治的社会化」の一つとして考えられるのが政治的有効性感覚である。
政治的有効性感覚とは、「自分を含め、有権者ひとりひとりが政治を変えることができる」という意識であり、政治参加の基盤となるものの１つである。しかし、日本の有権者の政治不信は根強いものがあり、日本人の政治的有効性感覚は欧米諸国に比べて低い水準にあるという知見がある（Pharr,1997)。
政治的有効性感覚は、学校教育や政治参加経験などの政治的社会化を通して獲得されるものである。過去の JGSS データでも、学歴と政治参加経験および団体所属（の一部）が政治的有効性感覚にプラスの効果を持つという結果が得られている（安野,2002）。この結果
は、Putnam の議論を部分的に指示するものといえるだろう。
これに対し、Lin などの議論は政治参加について論じているわけではないが、人脈の幅

155日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

広さが政治参加を促すということも十分考えられる。資源へのアクセスが用意になること
によって、政治的有効性感覚が高められる可能性があるからである。

以上をふまえ、本稿では、以下の２点について検討したい。
（１）パーソナル・ネットワークのサイズを規定する要因と、ネットワークサイズが政治意識に及ぼす効果（２）資源へのアクセスと集団参加が政治的有効性感覚に及ぼす効果の比較検討

２．ネットワークのサイズ
2.1

領域ごとにみた会話ネットワーク

JGSS‑2003 では、「あなたが重要なことを話したり、悩みを相談したりする人たち（問1‑1）」「あなたが日本の政治家や選挙・政治について話をする人たち（問 2‑1）」「仕事について相談したり、仕事上のアドバイスをもらう人たち（問 3‑1）」をそれぞれ最大４人までname generator（イニシャルで言及してもらう形）で、回答者のネットワークを尋ねた。
さらに、４人分すべてに言及した回答者たちに対しては、イニシャルで挙げた４人以外にも、同様の話題を話す相手がいるかどうかを尋ね、「悩み相談」「政治的会話」「仕事相談」の３つの会話ネットワークのサイズを領域別に測定した。
なお、それぞれの領域ごとの会話相手には、他の領域で会話相手として言及された人をあげてもよいことになっている。つまり、同一人物がすべての領域にまたがって「よく話す相手」として言及されることもある。
会話の領域ごとに見た、ネットワークのサイズ（会話相手の人数）は表１および図１に示すとおりである。
表１は、問 1‑1、問 2‑1、問 3‑1 でイニシャルをあげて言及された人数であり、領域ごとに最大４人となっている。図１は、「それ以外の（イニシャルで言及した４人以外の）人」
としてあげられた人数を加えたものである。なお、仕事に関する相談相手については、現
在仕事に就いていない回答者（N=711）は除外した。
それぞれの悩み相談の相手の人数は、M=2.75 (SD=2.30,最大値 24)であり、政治的会話の相手の人数は、M=2.03 (SD=3.21, 最大値 54)、仕事の相談相手の人数は、M=2.83 (SD=3.04、最大値 34)であった。この３つの領域の中では、政治的会話のネットワークが相対的に小さいようである。
次に、これらの会話相手と回答者との関係を示したものが表２〜表４である。悩み事、政治的会話ともに、「配偶者」を話し相手としてあげている人が多く、仕事に関する相談では上司や同僚が多くなるのは、当然の結果といえよう。なお、列和が 100％にならないのは、この問いは複数回答であるのためである。（回答者の判断によって、「同僚」かつ「友人」のように、同一人物が複数のカテゴリにあてはまることもあり得る。）

156

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表１ 領域ごとの会話相手人数（イニシャルで言及されたもの、各領域最大４人まで）

N
悩み相談
1706
政治的会話
1706
仕事相談 (非該当除く） 997

図１
26.4
20.7
18.1

（

）内は行%

領域ごとの会話相手人数（記入外の人数も含む）

23.322.2
19.8 19.819.7

13.7

無回答
－
－
2 (0.2)

13.6

16.6

8.9

悩み相談
政治的会話
仕事相談

14.2

表２

9

1 1.61.5

10
11
人
以
上

0.90.70.6 0.50.61

8

3.5 3.4
1.80.61.9 1.80.82
0.8
71.30.51.7

6

4

3

2

1

8.6

5

26.1

0

30
25
20
15
10
5
0

0人
1人
2人
3人
4人
152 (8.9) 353 (20.7) 397 (23.3) 337 (19.8) 467 (27.4)
445 (26.1) 451 (26.4) 337 (19.8) 232 (13.6) 241 (14.1)
136 (13.6) 180 (18.1) 221 (22.2) 196 (19.7) 262 (26.3)

悩み事の相談相手と回答者との関係

悩み事の相談相手
1人目
2人目
3人目
４人目
配偶者
740 (47.6) 71 (5.9)
31 (3.9)
12 (2.6)
親・子
268 (17.2) 434 (36.1) 183 (22.8) 75 (16.1)
その他家族・親戚 151 (9.7) 196 (16.3) 161 (20.0) 105(22.5)
上司・部下
21 (1.4) 33 (2.7)
25 (3.1)
27 (5.8)
同僚
35 (2.3)
63 (5.2)
50 (6.2)
34 (7.3)
その他仕事関係
18 (1.2)
23 (1.9)15 (1.9)8 (1.7)
組織・団体関係
22 (1.4)
28 (2.3)
22 (2.7)
16 (3.4)
近所の人
37 (2.4)
45 (3.7)
38 (4.7)
18 (3.9)
友人
244 (15.7) 304 (25.3) 272 (33.8) 167(35.8)
その他
24 (1.5)
20 (1.7)
15 (1.9)9 (1.9)
いずれも選択せず 16 (1.0)
7 (0.6)5 (0.6)4 (0.9)N
言及なし N

1554
152

1201
505

804
902

467
1239
（

157

）内は行％

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表３ 政治的会話の相手と回答者との関係

政治的会話の相手
1人目
2人目
3人目
配偶者
596 (47.3) 48 (5.9)
16 (3.4)
親・子
189 (15.0) 238(29.4) 91 (19.2)
その他家族・親戚
68 (5.4)
77 (9.5) 63 (13.3)
上司・部下
38 (3.0)47 (5.8)
29 (6.1)
同僚
74 (9.1) 53 (11.2) 20 (8.3)
その他仕事関係
30 (3.7)
21 (4.4)
13 (5.4)
組織・団体関係
28 (3.5)
19 (4.0)
19 (7.9)
近所の人
48 (3.8)
50 (6.2)
44 (9.3)
友人
178 (14.1) 215 (26.5) 125 (26.4)
その他
28 (2.2)
17 (2.1)
11 (2.3)
いずれも選択せず 24 (1.9)
6 (0.7)8 (1.7)
N
1261
810
473
言及なし N

445

896

４人目
13 (5.4)
31 (12.9)
27 (11.2)
14 (3.8)
28 (2.2)
27 (2.1)
48 (3.8)
20 (8.3)
76 (31.5)
6 (2.5)8 (3.3)
241

1233

1465
（

）内は行％

表４ 仕事相談の相手と回答者との関係

仕事相談の相手
1人目
2人目
3人目
４人目
配偶者
242 (28.2) 18 (2.7)
15 (3.3)
11 (4.2)
親・子
73 (8.5)
92 (13.5) 35 (7.6)
18 (6.9)
その他家族・親戚 39 (4.5)
39 (5.7)
28 (6.1)
19 (7.3)
上司・部下
180 (21.0) 147 (21.6) 84 (18.3) 38 (14.5)
同僚
133 (15.5) 158 (23.3) 120 (26.2) 74 (28.2)
その他仕事関係 47 (5.5)
56 (8.2)
60 (13.1) 32 (12.2)
組織・団体関係
24 (2.8)
37 (5.4)
25 (5.5)
10 (3.8)
近所の人
10 (1.2)
15 (2.2)
10 (2.2)
9 (3.4)
友人
109 (12.7) 114 (16.8) 73 (15.9) 52 (19.8)
その他
10 (1.2)
12 (1.8)
6 (1.3)3 (1.1)
いずれも選択せず 12 (1.4)
11 (1.6)
7 (1.5)2 (0.8)N
言及なし N

859
847

679
1027

458
1248

262
1444

（無職による非該当含む）
（

）内は行％

領域ごとの会話ネットワークの密度は表５に示すとおりである（注２）。言及された人数が１人以下のため、密度が計算できないものは「計算不可」のカテゴリに含めた。密度が計算可能なものの中では密度１（言及した全員が知り合い）というネットワークが多数を占めており、イニシャルとともに言及された会話の相手（すなわちよく話す親しい相手）のネットワークは、かなり密度の高いものであることがわかる。

158

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表５

悩み相談ネットワーク
政治的会話ネットワーク
仕事相談ネットワーク

N

0

0.17

0.33

0.5

0.67

0.83

1

1706
1706
995

89 (5.2)
77 (4.5)
62 (6.2)

27 (1.6)
16 (0.9)18 (1.8)

101 (5.9)
61 (3.6)
69 (6.9)67 (3.9)40 (2.3)
50 (5.0)131 (7.7)
72 (4.2)
68 (6.8)

36 (2.1)
11 (0.6)
14 (1.4)

750 (44.0)
533 (31.2)
398 (40.0)

19.5
14.2

9.1

8人

7人

6人

5人

4人

3人

9人

3.7

2.8

2.3 2.3

0.3 0.6

10
人
11
人
12
人

7.4

name generator によるネットワークサイズ（悩み・政治のみ、重複分を除く、N=1706）
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

18.8
16.1

16.9

12.7

12.7
8.3

6.9

4.3

0人

2.2

14 13

10.8

2人

0人

22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

図３

ネット人数0/1（密度計算不可505 (29.6)
896 (52.5)
316 (31.8)

name generator によるネットワークサイズ（仕事相談相手含む、重複分を除く,N=995）

1人

図２

領域ごとの会話相手ネットワークの密度

1人

2人

3人

4人

5人

6人

7人

3.3

8人

ネットワークのサイズとその規定要因

次に、name generator によりイニシャルで言及された３領域それぞれ４人までの会話相手（最大で計 12 人）を加算し、複数の会話の領域にまたがるネットワークのサイズを求めた。なお、同じ人物を挙げている場合は重複分を除いた。図２は、「悩み事相談」「政治的会話」「仕事の相談」の３つの領域にまたがるネットワークのサイズ（最大値 12，仕事に就いていない回答者は除く）であり、図３は「悩み相談」「政治的会話」のみのネットワー
クのサイズ（最大値８）である。仕事の相談相手を含むネットワークのサイズは M=5.50(SD=2.92)であり、悩み相談・政治的会話のみのネットワークサイズは M=3.13 (SD=2.02)
であった。

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図４．position generator による人脈
52.9

者

情

報

作

技

業

術

員

員
行
場
工

員
誘
勧

険
保

銀

者
営

師

経

医

業
企
中

小

会

ス
コ
ミ

援
後
治

政

23.1

6.7

マ

員

員

議
会
国

議
方
地

区
市

10.4

6.8

議

長
会

首

職
村
町

庁

役
央

官

庁
県

11.7

4.4

役

職

職

8.4

役

員
町
区

組
労

働

団
業
同

村

役

員
合

役

員
体

役

員

体

役

団

会
内

民
市

町

40.3 35.7
33.6 33.5 31.7

27.6

22.9

15.3 10.9

中

22.8

市

60
50
40
30
20
10
0

一方、position generator(問 27)により、さまざまな分野に知り合いがいるかどうかを尋ねた結果が図４である。調査票では「男性の知り合いがいる」か、「女性の知り合いがいるか」を複数回答形式で尋ねているが、ここでは、男性か女性どちらかに「知り合いがいる」と回答された比率を示した。
この指標を分析に用いる際にはいくつかの方法があるが、ここでは単純に、「知り合いがいる」領域の数を加算し、「人脈の広さ」の指標とみなした。全ての回答者の平均値は3.99(SD=3.61)であり、最小値は 0、最大値は 18 であった。
「話し相手」のほうが、どちらかといえば情緒的なサポートも含んだ親しい間柄の存在を意味するのに対し、「人脈」のほうは、人的資源へのアクセスという側面を持っている。

次に、性別・配偶者の有無（配偶者なしには離死別を含む）、仕事の有無によって、ネッ
トワークのサイズがどのように異なるかを検討した。なお、ここでは仕事の形態（たとえば常時雇用かパート・アルバイトか、など）は区別していない。ネットワークサイズの指標として用いたのは、①悩みを相談する相手、②政治に関する会話をする相手、③仕事について相談する相手、④name generator で言及された相手を、悩み相談と政治的会話の２領域で合計したもの、⑤name generator で言及された相手を、悩み相談・政治的会話・仕事相談の３領域について合計したもの、⑥position generator による「人脈の広さ」、の５変数である。
カテゴリーごとのネットワークサイズの平均値は表６に示すとおりである。カテゴリー
を独立変数として一元配置の分散分析を行ったところ、悩み相談の相手の数(F=11.61,
df=(7,1698) p<.001)、政治会話の相手の数(F=3.59, df=(7,1698), p<.01)、name generator（悩み・政治）(F=28.27, df=(7,1698), p<.001)、人脈の広さ(F=26.94, df=(7,1698)、
p<.001)の４つの変数において、カテゴリー間に差がみられた。
この結果から言えることとしては、まず、「仕事に就いているかどうか」が、ネットワー
クのサイズに大きな影響力を持つと言うことである。また、配偶者の効果もあるようだが、160

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表６
配偶者
男性

あり
なし

女性

あり
なし

ネットワークのサイズ

N

悩み相談相手政治会話相手

有職
無職
有職
無職

384
175
117
46

2.74 (2.68) ab
1.73 (1.71) bc
3.06 (2.52) a
1.63 (1.27) c

2.59 (3.97)
1.94 (4.68)
2.61 (5.36)
1.57 (1.81)

仕事会話相手 ﾈｯﾄｻｲｽﾞ1（※） ﾈｯﾄｻｲｽﾞ2（※※） 人脈の広さ
2.75 (3.35)
3.37 (4.36)-

3.77 (2.11) a
2.21 (1.78) b
3.82 (2.28) a
2.39 (1.79) b

4.31 (2.37)
4.49 (2.61)-

5.70 (4.14) a
3.97 (3.42) bc
3.84 (3.31) bcd
2.35 (2.75) d

有職
無職
有職
無職

363
342
133
146

3.20 (2.19) a
2.62 (1.98) abc
3.53 (2.61) a
2.62 (2.01) abc

1.99 (2.10)
1.68 (1.92)
1.80 (1.86)
1.54 (2.11)

2.72 (2.36)
2.87 (2.23)-

4.09 (1.88) a
2.88 (1.65) b
4.04 (2.06) a
2.85 (1.82) b

4.48 (2.19)
4.75 (2.44)-

4.39 (3.73) ab
2.82 (2.63) cd
3.48 (3.37) bcd
2.33 (2.47) d※name generator で言及された人数を、悩み・政治・仕事の３領域で加算したもの、最大値 12※※name generator で言及された人数を、悩み・政治についてのみ加算したもの、最大値 8
注１）表中の数字は平均値、（ ）内は SD
注２）異なる記号は、Scheffe 法による多重比較で有意差が見られたことを示す

これは配偶者自身が話し相手になることにも起因するであろう。悩みを相談する相手についてみてみると、「無職の男性」でとくに少なくなっている。
高齢者が多い（配偶者のいる無職男性のほぼ９割、配偶者のいない無職男性のほぼ６割が 60 代以上であった）ことが影響していると思われるが、同じく高齢者が多い配偶者なしの無職女性（ほぼ６割が 60 代以上）と比べても、悩みを相談する相手は男性の方が少ない
ようである。これが、男性の方が悩みを打ち明けたがらないという性差によるものか、実際に孤立してしまう傾向にあるためなのかについては、今後の検討が必要であろう。
政治に関する話し相手では、全体として言及数が少なかったこともあり、カテゴリー間の差はみられなかった。
一方、position generator による人脈の広さについてみると、配偶者をもつ有職男性がもっとも多く各界の知人をあげており、配偶者を持つ有職女性がそれに次いでいる。これに対し、有職者でも配偶者のない者は相対的に言及が少なくなっており、人脈の獲得には配偶者の存在によるネットワークの拡大か、あるいは社会経験（配偶者のない回答者はおよそ４割が 20・30 代であった）が必要と考えられる。
次に、ネットワークの大きさを規定する要因を、重回帰分析（OLS）で検討した。
従属変数は、(1) name generator で言及された人数を、悩み・政治についてのみ加算したもの（最大値 8、ネットワークサイズ１とする）、(2)name generator で言及された人数
を、悩み・政治・仕事の３領域で加算したもの（最大値 12、ネットワークサイズ２とする）、(3) position generator で言及された知り合いのいる分野の数（「人脈の広さ」とする）、の３つである。
独立変数は、(1)所属団体数、(2)世帯年収、(3)仕事の有無、(4)都市規模、(5)配偶者の有無、(6)性別、(7)年齢、(8)学歴である。なお、所属団体数は問 29｢あなたは、次にあげる会や組織に入っていますか」で言及された団体数を加算したものである（表７）。学歴は、

161

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表７

団体への所属

Ｎ
72
152
189
140
51
301
109
281
1706

政治団体
業界団体
労働組合（※）
ボランティア団体
市民運動団体スポーツ団体
宗教団体
趣味の会
total

表８

％
4.2
8.9
11.1
8.2
3.0
17.6
6.4
16.5

ネットワークの大きさを従属変数とする重回帰分析結果

ネットワークサイズ１ ネットワークサイズ２（悩み・政治：0～8） （仕事含む：0～12）
β
β
所属集団数
世帯年収
有職ダミー
市郡規模(1=町村～3:大都市)
配偶者ありダミー
性別（男性=1、女性=2）
年齢
学歴
R-squareAdj. R-sq
N

人脈の広さ(0～18)
β.202 ***.103 **.147 ***.045 +-.021.111 ***-.164 ***
.130 **.241 ***
.048
.021
.016
.093 *-.171***.107 *.309 ***.121 ***.179 ***-.097 ***
.040-.090 **
.158 ***.094 **

.222
.217
1125

.113
.103
659

.245
.239
1125

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05, + p<.10
旧制小学校・新制中学を１、旧制中学・実業学校・新制高校を２、旧制高校・師範学校・新制大学を３として再コード化したものを用いた。
重回帰分析の結果は表８に示すとおりである。所属団体数および職業の有無は、（主に比較的親しい間柄に関する）話し相手のネットワークの大きさと、人脈の広さにともにプラスの関連を示した。これは、組織への加入によって知り合いが増えるということであり、きわめて当然の結果であろう。また、世帯年収と学歴も、ともにプラスの効果を示した。
社会経済的地位の高さとネットワークの大きさとの関連は、多くの先行研究でも報告されているとおりである。
一方、都市規模、性別、年齢については、話し相手の数と人脈の広さで異なる効果がみられた。
まず都市規模についてみると、話し相手の数については、（統計的には有意とはいえな
い効果ながら）多くの先行研究と同様にプラスの関連を示していたのに対し、人脈の広さについては、マイナスの効果が見られた。これには、２つの説明が可能である。第一の説

162

日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

明は都市規模が小さくなるほど、たとえば行政区の首長や役職者などへのアクセスが容易になる可能性があるということである。第二の説明は、コミュニティが大きくなるほど、
選択縁によってネットワークの同質性が高くなり、コミュニティが小さくなるほど、逆に異質性が高くなるというものである。たとえば Fischer(1982)は、都市部の方が、マイノ
リティも同質なネットワークを形成しやすくなるということを指摘している。
また、話し相手については、女性の方が多くの人をあげたのに対して、人脈については男性の方が広いという結果が得られた。
年齢についても、話し相手では若い人の方が、人脈では年長の人の方が、多くの人をあげており、性別と同様に話し相手ネットワークと人脈で逆の効果となった。
これらの違いが見られたことは、「話し相手」の獲得と「人脈」の獲得のプロセスには、共通点が多いながらも、異なる部分があることを示している。これは、前者が比較的情緒的なサポートを提供すると考えられるのに対し、後者は人的資源へのアクセスを提供するという違いによるものかもしれない。

３．社会関係資本が政治意識と政治行動に及ぼす影響
3.1

政治的有効性感覚と政治参加行動

JGSS では、第１回から続けて政治的有効性感覚に関する項目を尋ねている。JGSS‑2003の結果は図５に示すとおりである。なお、過去の数字と大きな違いは見られない。

図５．政治的有効性感覚に関する項目

A

28.1

34.8

B

26.8

42.1

C 4.9 12.4
D
0%

22.2

20%

60%

賛成
どちらかといえば賛成
どちらかといえば反対
反対
DK/NA

12.3 4.62.3

39.4
40%

6.32.6
2.1

51.3

29.3
41.4

9.6 2.1

25.4

80%

100%

A. 自分のようなふつうの市民には、政府のすることに対して、それを左右する力はない
B. 政治や政府は複雑なので、自分には何をやっているのかよく理解できない
C. 選挙では大勢の人々が投票するのだから、自分一人くらい投票しなくてもかまわない
D. 国会議員は、大ざっぱに言って、当選したらすぐ国民のことを考えなくなる

163日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表９

政治的有効性感覚

Q19A
Q19B
Q19C
Q19D
固有値
寄与率

主成分分析結果

第１主成分
.722
.782
.587
.588
1.899
47.47

これら４項目について主成分分析を行った結果を表９に示す。本稿では、この主成分得点を「政治的有効性感覚得点」として用いることとする。
一方、政治参加行動としてあげられた 10 の行動のうち、言及があった項目の頻度は表
10 の通りである。これらの 10 項目の言及数を単純加算したものをここでは政治参加行動の変数として用いた。

表 10

政治参加行動

選挙で投票
自治会で活動
地元有力者と接触
政治家・官僚と接触
議会や役所に請願
政治集会に参加
選挙運動を手伝った
市民運動に参加
請願書に署名献金やカンパ
どれもしたことがない
DK/NA

3.2

N
1560
614
207
105
67
423
235
121
442
473
76
6

％
91.4
36.0
12.1
6.2
3.9
24.8
13.8
7.1
25.9
27.7
4.5
0.4

政治的有効性感覚と政治参加行動を規定する要因

最後に、政治的有効性感覚と政治参加行動の規定要因について検討した。従属変数は、（１）政治的有効性感覚の主成分得点（表９参照）と、（２）政治参加行動（表 10 の言及
数を単純加算したもの）の１つである。
独立変数は、（１）悩み相談の相手の人数、（２）政治的会話の相手の人数、社会観系資本の変数として（３）人脈の広さ(position generator)、（４）所属集団数、メディア関連
変数として（５）新聞による政治情報接触、（６）テレビによる政治情報接触、（７）雑誌による政治情報接触、（８）家族との政治的会話の頻度、（９）友人との政治的会話の頻度、(10)都市規模、(11)性別、（12）年齢、（13）学歴、である。政治参加行動を従属変数とす164日本版 General Social Surveys 研究論文集[4] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.1

表 11

政治的有効性感覚と政治参加行動の規定要因（OLS）

悩み相談相手人数
政治的会話相手人数
人脈の広さ

政治的有効性感覚
β
.010
.036
.045 +

政治参加行動β-.036.085 ***.370 ***

所属集団数
政治情報接触（新聞）
政治情報接触（テレビ）
政治情報接触（雑誌）.151 ***.078 *.002.034.220 ***.057 *-.005.047*

家族との政治的会話
友人との政治的会話.131 ***.070 *.036.085 **

政治的有効性感覚-.079 ***

都市規模（1:町村～3:大都市）
性別
年齢
学歴

.029
-.023
.071 *.110 ***-.004.036 +.055 *-.047 *

R-squareAdj. R-sq
N

.162
.155
1613

.416
.411
1613

*** p<.001, ** p<.01, * p<.05, + p<.10

る重回帰分析では、これらの独立変数に政治的有効性感覚を加えた。
OLS による重回帰分析の結果は、表 11 に示すとおりである。
政治的有効性感覚についてみると、所属集団数と新聞接触、家族との政治的会話、年齢、学歴が有意な関連を示した。この結果は、組織への参加や、家族との会話で政治を話題にすることが、学校教育や加齢と同様に、政治的社会化を促すことを示している。また、メディア接触も政治的社会化に一定の効果をもっているようである。
一方、政治参加行動についてみてみると、人脈の広さが比較的強い効果を持っていた。
政治的有効性感覚ではそれほど関連がみられなかったことをあわせて考えると、position
generator が測っているような社会関係資本は、政治的社会化を通してではなく、政治的行動を直接促進する効果を持つのかもしれない。
社会関係資本に関しては、政治的社会化や solidarity の側面を重視する研究と、資源へのアクセスを重視する研究が、別の文脈で行われてきたが、本研究では、これら２つの社
会関係資本がともに政治行動に影響を及ぼすことが確認された。今後は、影響のメカニズ
ムについて詳細な検討が望まれるところであろう。

注１：ただし、Fishcer(1982)によれば、ネットワークのサイズが大きくなるのは、大都市の中心ではなく、中程度の都市や大都市の郊外ということである。
注２：ネットワーク密度は、存在する紐帯数／最大紐帯数165で求められる。

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[Acknowledgement]
日本版 General Social Surveys（JGSS）は、大阪商業大学比較地域研究所が、文部科学省から学術フロンティア推進拠点としての指定を受けて（1999‑2003 年度）、東京大学社会科学研究所と共同で実施している研究プロジェクトである（研究代表：谷岡一郎・仁田道夫、代表幹事：
佐藤博樹・岩井紀子、事務局長：大澤美苗）。東京大学社会科学研究所附属日本社会研究情報センターSSJ データアーカイブがデータの作成と配布を行っている。

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