日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[21] JGSS Research Series No.18

女性の就業拡大と職業階層分類―JGSS データを用いた Oesch 階級スキーマの有用性の検討―
佐野和子
大阪商業大学 JGSS 研究センター

The Expansion of Women's Opportunities and Class Map
An Examination of the Empirical Applicability of Oesch Class Schema Using JGSS Dataset
Kazuko SanoJGSS Research Center, Osaka University of CommerceThis paper aims to examine the empirical applicability of the class schema developed by Daniel Oesch (2006,2022) with a special focus on the relationship between the expansion of women's employment and their classstructure. It explores how women’s occupational stratification is represented through Oesch’s class schema, incomparison with other two major occupational classifications such as EGP and SSM8, through the analysis using
the cumulative dataset of JGSS-2015/2017/2018/2021H. The results of the analysis show that the Oesch’s classschema, which consists of a vertical hierarchy based on skill levels and horizontal divisions based on the work
logic, makes visible the characteristics of occupational groups in the interpersonal service logic, whereas theseoccupational groups were ambiguously located in the EGP and SSM8 classifications that focuses on the
manual/non-manual divide. In particular, it successfully positions the ranks of women engaged in social andpersonal services within the class structure.
Key Words: Women's social stratification, Occupational classification, ISCO
本稿は、女性の就業拡大と階層形成との関連に焦点を当てて作成された、Daniel Oesch（2006, 2022）
による職業階層分類について、実証分析への応用可能性を検討することを目的としている。比較の対象として、EGP分類、ならびにSSM8分類を取り上げ、近年の女性の階層構造がどのように表されるのかを、JGSS-2015/2017/2018/2021Hを累積したデータにOesch16分類を応用した分析により、比較検討している。分析の結果、スキルレベルによるタテの序列と、仕事ロジックによるヨコの区分からなる
Oesch16分類により、ホワイトカラー対ブルーカラーの区分線を重視するEGP分類やSSM8分類では曖
昧な位置付けにあった、対人サービスのロジックに属する職業集団の特徴が描き出される。とりわけ医療、保健、教育、その他の社会・個人向けサービスに従事する女性の集団を、階層秩序のなかにより明確に位置付けることが可能となった。
キーワード：女性の階層、職業分類、ISCO

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1. はじめに労働市場で仕事をもつことは、生活を営むための収入源であると同時に、その仕事に就く人々の社会的地位を定義するという側面もある。我々が何か仕事について話すとき、そこでは教育歴や経済状
況など、仕事以外の広範な情報が伝えられる。そのため、階層研究において、職業データは個人の社会経済的特徴を捉えるための有用な指標となる。
社会学の階層研究においては、労働市場内部で同様の地位を共有する職業をいくつかのグループに分類することで、それぞれの社会や時代に特徴的な階層構造をとらえようとする試みがなされてきた。
本稿は、国内外の代表的な職業階層分類 (1)を取り上げ、それぞれの分類を通して、近年の日本の階層構
造のどのような側面をとらえることができるのかを検討する。とりわけ、女性の就業拡大と階層形成との関連に焦点を当てて作成された、Daniel Oesch（2006, 2022）による職業スキーマに焦点を当て、実証分析への応用可能性を、2015年以降のJGSSデータを用いた分析により明らかにする。
1970年代以降の階層研究の実証分析において、最も影響力があり、今なお最も頻繁に活用されている職業階層分類は、Erikson and Goldthorpe（1993: 37-46）による階級スキーマである（Smallenbroek et
al.2022）。Erikson and Goldthorpe（1993）は、雇用関係の相対的な優位性を理論的枠組みとして職業を分類し、階層構造の見取り図となる階級スキーマ（以下、EGP分類と表記）を提示した。ブルーカ
ラーとホワイトカラー労働者の間の区分線が重視され、1970年代のデータに基づき実証的根拠が示される点において、産業化の時代に特徴的な雇用構造を反映した階級スキーマである(2)。
これに対し、1990年代以降、欧州の階層研究では、ポスト工業化社会への移行によって生じた雇用構造の大きな変化から、先進諸国の階層構造を読み替える必要性が論じられるようになる。新たな鍵概念として、Esping-Andersen（1993）は、“フォーディスト型とは異なる職業経歴“をたどる新しい階級の出現を、Müller（1999）は“ミドルクラス内の異質性”を、Kitschelt（1994）やGallie et al.（1998）
は製品や書類を扱う業務から“対人サービス”への移行に焦点を当て、新しい時代の階級・階層区分の理論的枠組みを提示している。
このような研究の動向の中、Erikson and Goldthorpe（1993）の階級スキーマを出発点とし、上述のEsping-Andersenらによる鍵概念を組み入れた、新たな階級スキーマを提示したのが、Oesch（2006, 2022）である。Oeschの階級スキーマの目的は、1990年代以降に西ヨーロッパ諸国が経験した社会変動、すな
わち、サービス産業化、女性の就業拡大と福祉国家職の拡大（Oesch 2006）、ならびに高学歴化と技術進歩（Oesch 2022）がもたらした、雇用構造の変化を反映した階層分類を示すことである。具体的には、2つの雇用構造の変化を問題とする。第１に、ブルーカラーVSホワイトカラーといった、産業化の時代の階級区分では明確に分類できない曖昧な領域に、多種多様なサービス職や販売職が創出されたこと、第２に、高い技能を必要とする管理職や専門職が増大すると同時に、これらの職業集団の内部では支持政党などにおけるメンバー間の差異が拡大し、階級区分としての同質性が低下したことである。これらの問題点に対し、Oesch（2006）は、“仕事のロジック”という水平的区分を導入した階級スキーマを提示する。その上で、1999-2000年の欧州4カ国のデータを用いて、このスキーマの実証的根拠を示す。なかでも、ブルーカラーとホワイトカラーの区分線に基づく階層分類では曖昧な領域に集中していた女性労働者が、技術・組織・対人サービス・独立の４つの仕事ロジックに基づく水平的区分を通して、階層秩序の中により明確に位置付けられる点が強調されている。
本稿は、Oeschの階級スキーマが近年の日本の社会階層をとらえるうえでどれだけ有用であるのかを、JGSS-2015から2021Hに含まれる現職の職業小分類、ならびにISCO4桁コードを活用し、他の代表的な職業分類（EGP分類、SSM職業分類）との比較の中で検討する。特に、2000年代後半以降の日本の職業構造に大きな変化をもたらした、女性の階層形成が、それぞれの職業分類によってどのように表されるのかを検討することに焦点を当てる。Oeschの階級スキーマを日本のデータに応用した先行研究として長松（2021）があるが、Oesch階級スキーマの縮約版をもとにした9分類を1995年と2015年のSSM調査に応用し、サービス労働者の仕事の質を、収入や雇用形態など多角的な側面から検討している。これに対し本稿は、フルバージョンのOesch階級スキーマに基づく16分類を、2015年以降のJGSS
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データに応用する。Oesch（2022）によって再検証された概念を忠実に再現した上で、低スキルサービ
ス職を含む16分類間のタテの序列、ならびに水平的多様性を示し、より近年の女性の階層構造を描き出す。
本稿の構成は次の通りである。第2節では、Oeschの階級スキーマを紹介し、この分類が、既存の階層分類に対してどのように異なる特徴を持つのかを整理する。第3節では分析の進め方について説明
し、第4節では、Oeschスキーマ、EGP分類、ならびにSSM職業分類を取り上げ、3つの分析課題に取り組む。第１に、3つの分類を用いて男女の現職の分布を示し、階層構造の全体の中で、男性と女性がどの職業階層区分に位置しているのかを検討する。第２に、本人の仕事からの収入を従属変数に、各職
業分類を独立変数とする重回帰分析を行う。Oeschスキーマにより、４つの仕事ロジック内部にある女性の階層のタテの序列が、概念上の区分と同様の位置付けで、明瞭に表される点を確認する。第３に、Oeschスキーマの特徴である、仕事のロジックに基づく水平的区分の有用性を検討するために、支持政党を従属変数に、職業分類を独立変数とする重回帰分析を行う。4つの仕事ロジックの上位職のうち、対人サービスロジックの専門職が、組織ロジックの管理職や技術ロジックの専門職とは異なる政治的態度を持つ点を明らかにし、ミドルクラス内部の異質性に対する、仕事ロジックの概念の有用性を確認する。そして第4節の最後には、Oeschスキーマの実証分析への応用可能性として、より長期的なキャリアの中で生じる社会的地位の分化にどの程度対応できるのかを検討する。フォーディス型とは異なる職業経歴をたどる新しい集団（Esping-Andersen 1993）を、Oeschの階級スキーマを用いてどのように描き出すことができのかについて、予備的な分析をもとに議論する。そして第5節では、分析から得た知見をまとめる。

2. ポスト工業期以後から 21 世紀初頭における雇用構造の変化と階層分類
2.1 既存の職業階層分類と先行研究
前節で述べたとおり、1970年代以降の欧米の階層研究において、実証分析ツールとして最も頻繁に活用されてきた職業階層分類は、Erikson and Goldthorpe（1993: 37-46）による階級スキーマである。
いっぽう日本の社会学の階層研究では、SSM職業8分類が、階層構造を要約する分析上の分類として広く用いられてきた。SSM分類は、高度成長期に拡大した第二次産業の職業が細分化されて分類されているが、ポスト工業化の段階で拡大した第三次産業の職業分類について、特に女性の就業率の高まりとともに拡大したサービスに係る仕事については、十分対応できていない。ブルーカラー職がより詳細に区分される点において、EGP分類と同じく、産業化時代の雇用構造に対応した分類といえる。そのため、本稿の問題関心である女性の就業拡大を背景とした雇用構造に対する有効性については、検討の余地が残されている。一方、女性の職業分布を識別するという明確な目的のもとに作成された職業分類として、山口（2017: 95）が提示する職業分類がある。SSM職業８分類の専門職を対人サービスとそれ以外の2つに区分し、サービス職を作業職から独立させて、職業8分類を作成している。専門職を2分し、サービス職を独立したカテゴリとして区分した点は、前節で述べたOeschスキーマの2つの問題意識に通底する。しかし、山口の職業分類は、性別職域分離の日米比較によって明らかとなった、
日本の雇用構造における男女の職域の偏りから男女の賃金格差を説明することを主目的とするため、職業カテゴリ間の上下の位置付けは明示されていない。以上から、日本の階層研究においては、女性の階層を視座に入れた分類基準は未だ共有されておらず、Oeschスキーマを用いて女性の職業分布を検討することは、意義ある試みであると考える。
本稿の目的と同じく、既存の職業階層分類の有効性を、日本の職業データを用いて検討した代表的研究として、竹之下ほか（2008）、長松（2018）がある。竹之下ほか（2008）は、SSM2005の職業小分類からEGP分類を作成するための具体的な手順を示した上で、EGP分類の理論的背景と実証分析ツー
ルとしての応用可能性を論じている。また長松（2018）は、国内外のさまざまな職業階層尺度の有効性を、SSM2015を用いて包括的に比較分析している。Oeschスキーマも分析の対象となっており、階層
帰属意識と個人収入に対して、他のカテゴリカルな階層分類に比べてグループ内類似性が高い点が示
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されている。これらの先行研究に対し、本稿は、2015年以降のJGSSデータを用いて、女性の就業拡大を背景に、女性の地位の分布をより良く説明する指標としてOeschの階級スキーマを検討することを、課題とする。
日本のデータにOesch（2008）のスキーマを応用させた研究成果として、長松（2021）がある。この研究では、脱工業化の進展により拡大する対人サービス労働者の仕事の質を検討するために、1995年と2015年のSSM調査を用いて、Oeschスキーマの縮約版である8分類をアレンジした9分類を独立変数とした分析を行っている。非熟練サービス職の仕事の質の悪さが、個人収入、勤め先の福利厚生、雇用形態といった多角的な観点から実証されており、脱工業化の進展と女性の雇用の質との関連について重要な知見を示している。しかし、Oesch8分類のうち、サービス労働者のみを熟練／非熟練に2区分して9分類を作成しているために、結果として示される非熟練サービス職の仕事の質の悪さが、熟練度による区別のないマニュアル労働者やオフィス労働者と比べてどの程度の劣位にあるのかについては、より厳密に検討するという課題が残されている。
この課題に対し、本稿は、2015年以降のJGSSデータを用いて、Oesch（2022）によって有用性が再検証されたフルバージョンのOesch16分類を作成し、サービス労働者のみならず、16区分それぞれの、階層全体における位置付けを確認する。Oesch階級スキーマの最大の特徴は、4つのスキルレベルに基づ
くタテの序列と、4つの仕事ロジックに基づく水平的区分によって、職業集団の序列を図式化することにある。フルバージョンのOeschスキーマを作成するには大きなサンプルサイズを必要とするが、2015-21年のJGSSデータを合併させることで、この要件を満たすことができる。また、Oeschフルバー
ジョンのタテの区分はISCO４桁コードのスキルレベルに対応しているが（Oesch 2022）、2015年以降のJGSSデータには、仕事に関する自由記述から作成されたISCO-08の4桁コードが変数として含まれている。このようなJGSSデータの利点を活かしてOeschスキーマの概念を表す職業分類を作成し、2000
年代半ば以降の女性の職業階層がどのように表されるのかについて、EGP分類、ならびにSSM8分類との比較を通して検討する。次節では、Oesch階級スキーマの概念上の特徴を整理する。

2.2 Oesch 階級スキーマの特徴：ミドルクラスの異質性と女性の地位への問題関心
本稿が注目する Oesch の階級スキーマは、産業化の時代とは異なる、より近年の雇用構造に対応した階層分類の見取り図を示すことを目的とする。具体的には、EGP 分類（図 2）に関する以下の 2 つの課題に対応することである。
第１は、雇用関係において最も優位な地位にある職業集団、つまり 4.1.2 節で示す EGP 分類（図 2、
図 A-1）のサービスクラス内部の多様性を区分することである。1990 年代以降の先進諸国では、教育

表 1 Oesch 階級スキーマ

ISCO スキルレベル

技術のロジック

組織のロジック

対人サービスのロジック
9.社会/文化的専門職

独立のロジック

大学卒業レベル

1.専門的技術職

5. 管理的職業

中等後教育修了レベル

2. 技術者

6. 准管理的職業 10. 社会/文化的准専門職 15. 自営(規模1-9)

後期中等教育修了レベル

3. 高スキル生産労務

7. 高スキル事務 11. 高スキルサービス

前期中等教育修了レベル

4. 低スキル生産労務a 8. 低スキル事務 12. 低スキルサービス

13. 自営(規模>10)

14.独立専門職

16. 自営(単独)b

資料：Oesch（2006:68）Table5.2 と Oesch（2022:8）Table1 をもとに作成。
注: a) Oesch(2006)の Table5.2 では、技術のロジックの前期中等教育修了レベルには、低スキル生産労務と農業労働職のカテゴリがあるが、実証分析に用いるシンタックスの操作化の段階では２つのカテゴリは統合されているため、本表においてもこの２つを統合し、低スキル生産労務のカテゴリとして表示している。
b) Oesch（2022）の Table1 では、独立のロジックの前期中等教育修了レベルには、ギグワーカーのカテゴリが追加されているが、本稿ではこのカテゴリを追加していない。

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表 2 Oesch スキーマの各階層区分の代表的職業名
1
医師、大学教授59
13
IT系専門職、エン 会社団体の管理職、 起業家

2
教員、社会福祉士

ジニア
財務マネージャー610
15
電気技師、図面製 会計担当職、税務職 レストランのオー
作者

3
7
看護助手、保育助手 整備士、大工

員

ナー、農場経営

11
秘書,銀行窓口業務

16
小売店主、理美容師

14
独立自営の法律家

4812
給仕係、ホームヘル 組立工、建設労働 郵便仕訳係、コールパー者センター従業員

資料: Oesch（2022:8）Table1 をもとに作成。

拡大と技術進歩により、より高度な技能を必要とする管理的、専門的な職業が拡大したのみならず、これらの職業グループの内部では、仕事内容や政治的態度における異質性が高まった。そのため、管理職、専門職内部の水平的多様性を区分する概念が必要となる。第 2 は、女性比率の高いサービス職、販売職を、職業階層の中に適切に位置付けることである。サービス産業化、ならびに女性の就業機会拡大にともない、販売、コールセンターの事務、介護・看護補助など、スキル要件の低いサービスや販売に関わる職業が拡大した。EGP 分類ではⅢb に含まれるこれらの職業には、実際にはブルーカラー以上の雇用環境が付与されていない職業が多く、従来のブルーカラー対ホワイトカラーの区分に基づく階層分類の中で、曖昧な位置付けとなっている。特に女性労働者がこの２区分に集中しているために、女性雇用者の位置付けが不明瞭となる（Oesch 2006: 45-47）。
これら 2 つの課題に対し、Oesch（2006, 2022）は、労働者階級とミドルクラスにかかる曖昧な領域に創出された様々なタイプの職業集団を識別して要約するために、“仕事のロジック”という概念に基づく、水平的区分を提示する。その上で、実証分析で操作可能な階級スキーマとして、縦 4 レベル、
横軸 4 カテゴリからなる 16 の職業区分を発展させる(3)。以下では、表 1 に示すこの階級スキーマの概要を確認する。
縦軸は、1-4 のスキルレベルに基づく。この縦の序列は、Goldthorpe や Wright など伝統的な階層分類の軸である、雇用関係の優位性を、市場で交換可能なスキルのレベルとして読み替えている。実際の操作化における利点として、ISCO-88, 08 が職業コードに付している教育要件４レベル（図１左側）に依拠して、各国データの職業コードを４つのレベルに分類することができる。
横軸は、<技術のロジック>、<組織のロジック>、<対人サービスのロジック>、<独立のロジック>の
4 つの“仕事のロジック”に基づく。この４類型は、Kriesi（1989）による“日々の仕事の経験”、ならびに Gaille（1998）による”仕事の経験の特性“の概念に依拠し、指揮命令系統のタイプ、実施する業務のタイプ、業務を提供する対象、職場環境の指標に基づき作成されている。つまり、日常の職務の経験の違いから、誰の利害を優先するか、あるいは誰をロイヤリティーの対象とするかに違いが生じ、雇用関係やスキルレベルといった縦の指標では同等である職業集団の内部にある異質性が、識別できる。ロジックの特徴を、表 2 の具体的な職名をもとに整理しよう。
<組織>のロジックは、キャリアコースの中の序列に基づく指揮命令系統の中にあり、高位では調整や統制といった管理的業務が、低位では事務が含まれる。仕事の対象は組織である。＜技術＞の仕事
ロジックにおける上位には、コンピュータ技術者や建築士といった開発や専門知識・技術に関わる職業が、低位には、ものづくりや肉体的な労働職が含まれる。組織よりも、科学的知識集団のコミュニティーや同業者が、仕事のアイデンティティーとなる。一方、教師、医師や看護師など、＜対人サービス＞のロジックにおける雇用者は、組織に見られるような指揮命令系統とは関係なく、組織に対するロイヤルティは弱い。むしろより自律的に、自分の仕事の社会的なスキルを用いて、直接的に顧客や患者の要求に対応する。そして＜独立＞のロジックでは、自営業主とともに、独立した専門的スキル集団が、上位に位置づけられる。

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また、仕事のロジックの概念は、ライフコースの視座からみた階層区分にも対応している。EspingAndersen（1993, 1999=2000: 159-160）は、ポスト工業期以後の階層構造の変化として、従来の“フォーディスト型”とは異なる職業経歴をたどる、新しいタイプの職業集団が生じつつある点に注目した。
フォーディスト型とは、厳格な命令系統に従い、伝統的な技能と権威による上下関係の中で、予測可能なキャリアをたどる人生コースであり、これと対置される新しい職業集団とは、個別化され、将来の見通しが予測不可能なキャリアをたどる人生コースである。これら異なるタイプの職業集団は、
Oesch の仕事スキーマを指標とすると、組織ロジックの生産労務職と、対人サービスの低位サービス
職に最も明瞭に現れる。
なお、Oesch の階級スキーマは、表１のフルバージョンを縮約した 8 分類、4 分類のバージョンもある。フルバージョンはジェンダーや労働市場の階層に関する分析に、8 分類は政治的態度に関する分析に、4 分類は階級構造の変化を見るための分析のツールとして用いることが、Oesch によって推奨されている。
以上のような特徴を持つ Oesch スキーマは、果たして 2000 年以降の日本の階層構造を捉える上で、どのように有用であるだろうか。以下では、JGSS データの職業小分類を用いて Oesch スキーマを作成
し、この分類を通して、女性の就業拡大を背景とした 2000 年代半ば以降の日本の職業階層のどのような側面を明らかにすることができるのかについて、EGP 分類、ならびに SSM8 分類 と比較し、検討する。

3. 分析の進め方
3.1 データ分 析 に 用 い る デ ー タ は 、 JGSS-2015, 2017,2018, 2021H を合体させたデータである。データの概要を表 3 に示す。分析対象とするサンプル
は、仕事を持つすべての回答者のうち、職業に関する自由記述が得られたケースである。なお、第4 節の各分析では、欠損値の処理によって分析に用いるケース数が異なるため、それぞれの分析

表 3 JGSS 調査の概要と本稿の分析対象者
調査名
実査時期
調査地点
有効回答数
（率％）
分析対象者
男性
女性
Total

JGSS-2015 JGSS-2017 JGSS-2018 JGSS-2021H
2015年2月
300
2079
52.6

2017年1月
101
744
55.6

691
592
1,283

239
224
463

2018年2月 2018年1-3月
267
440
1916
1722
54.3
57.5
652
554
1,206

1,196 2,778
1,045 2,415
2,241 5,193

結果に注記としてケース数を記している。

3.2 職業分類を表すカテゴリ変数の操作化
本稿で比較検討する職業分類は、1)Oesch スキーマの 16 分類と、8 分類、 2)EGP 分類、3)SSM8 分類である。これらの職業分類を表すカテゴリ変数を作成するために用いる変数は、本人現職、本人現
職 ISCO08 と Isco88 の４桁コード、雇用関係、従業員数である。
このうち、Oesch16 分類と 8 分類の作成に関しては、Oesch（2006）や Oesch 自身の H P、ならびにJann（2019）で、ISCO4 桁コードから Oesch スキーマを作成するためのシンタックスが公開されている。本稿はこれらに依拠して分類を作成する。
EGP 分類については、竹之下ほか（2008）で公開されている、SSM 職業小分類から EGP 分類への変換シンタックスに依拠して作成する。EGP 分類を作成するには、竹之下ほか（2008）のシンタクスのように、日本標準職業分類に依拠した SSM や JGSS の職業小分類から作成する手法と、ISCO コードから作成する方法の 2 種類の手順が考えられる（竹之下ほか 2008）。本稿の分析に先立ち、これら 2 つの方法により EGP 分類を作成し、2 つの分布の間には、以後の分析結果に影響するほどの大きな相違はない点を確認した（表 A-1）(4)。その上で、本稿は、竹之下ほか（2008）で公開されている SSM 職
業小コードから EGP10 分類への変換プログラムを参照して作成した EGP 分類（以下、EGP10 分類と表記）を分析に用いる。

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3.3 分析課題
3 つの職業分類の特徴を比較検討するために、以下の分析課題に取り組む。
まず、3 つの階層分類を用いた男女の現職の分布をもとに、それぞれの分類の特徴を検討する。
その後、仕事からの収入を従属変数にした重回帰分析を行う。この目的は、3 つの階層分類に含まれる職業集団のカテゴリによる、個人のライフチャンスを表す指標である収入の差異を見ることにより、職業集団間のタテの序列を確認することである。特に女性の地位が 3 つの分類によってどのように表れるのかに焦点を当てる。
次に、Oesch スキーマの特徴である、“仕事のロジック”に基づくヨコの区分の有用性を検討する。
支持政党を従属変数に、各職業分類を独立変数とする重回帰分析を行い、4 つの異なる仕事のロジッ
クの上位職の間にある、支持政党の傾向の違いを検討する。
そして最後に、Oesch スキーマの実証分析への応用可能性として、Esping-Andersen（1993）が提示するフォーディス型とは異なる職業経歴をたどる集団が、Oesch スキーマを通してどのように描き出すことができるのかについて、JGSS データを用いた予備的分析をもとに考察する。

4. 分析結果
4.1 3 つの職業分類の構成と特徴
4.1.1 Oesch16 分類の構成
本節では、3 つの職業分類が、2000 年半ば以降の日本の階層、とりわけ女性の階層形成をどのように表すのかを、男女別の現職の分布をもとに検討する。まず Oesch16 分類が示す全体的な傾向を確認しよう。
表 4 の各セルの数値は、全体に対する構成割合を示す。この表からは、階層に関する 3 つの側面を読み取ることができる。第 1 に、自営を除く 3 つのロジックでは、いずれも後期中等教育修了レベル(セル番号 3,7,11)のシェアが大きく、タテのレベルでみた階層構造を下支えしている。
第 2 に、水平の尺度である仕事ロジックごとのシェアの合計は、技術 28.8％、組織 29.2％、対人サービス 31％と、ほぼ同じシェアを示す。4 つのロジックのシェアには国家間の福祉レジーム（EspingAndersen1990=2001）や生産レジーム（Hall and Soskice eds. 2001=2007）の特徴、ならびにポスト工業期以降の経済発展の方向性が顕著にあらわれる(5)。例えば自由型の市場経済（LME）が発展する英国では、労働市場の規制が弱く、金融サービスの比重が大きいため、組織のロジックのシェアが最も大きい。いっぽう、調整型の市場経済(LME)が発展し、製造業中心の生産モデルを持つドイツでは技術ロジ
ックが、また社会民主主義的な福祉レジームのもと福祉国家による社会サービスが拡充しているスウ
ェーデンでは、対人サービスロジックのシェアが最も大きい（Oesch 2006: 28-32, 85-86）。
日本についてみると、対人サービスのシェアが技術と組織のロジックのシェアを若干上回るが、全体的に見ると独立以外の３つのロジックに大きな差はない。背景として、日本は、市場に関する制度についてはドイツと同じく調整型の市場経済（CME）に分類されるが、福祉国家のレベルでは、3 つの福祉レジームの特徴を併せ持つことから、上記３カ国に比べると、雇用構造の水平的区分を表す仕表 4 Oesch16 分類の相対度数分布（％）

注: 雇用形態に関する設問への無回答者のうち、雇用形態と雇用者数の組み合わせが判別できなかったケース、ならびに自衛官は、対象から除外している。

21

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%
15

10

5

0

5

10

15

1. 技術的専門職

技術

39%

18%

2. 技術者
3. 高スキル生産労務
4. 低スキル生産労務
5. 管理的職業

32%

組織

6. 准管理的職業

27%

7. 高スキル事務職

対人サービス

8. 低スキル事務職
9. 社会/文化的専門職

10. 社会/文化的准専門職
11. 高スキルサービス

43%

20%

7%

14%

12. 低スキルサービス
13. 自営(規模>10)

独立

14. 独立専門職
15. 自営(規模1-9)
16. 自営(単独)女性(n=2143)

男性(n=2500)

図 1 Oesch16 分類の相対度数分布（男女）注: 分析対象者全体に対する、男女各区分のシェアを％表示。

事ロジックのシェアの分布が、より均等になると考えられる。
しかし、第 3 の点としてジェンダーの視座を入れると、ロジックのシェアの分布には、男女間で大きな相違がみられる。図 1 の棒グラフは、有効回答者男女合計を１としたときの、男女別の 16 区分のシェア（％）を示し、棒グラフの左右の枠内の数値は、女性内、男性内でのロジックのシェアを示している。男性は技術ロジック（39％）と組織ロジック（27％）のシェアが大きく、女性は、対人サー
ビスのシェア（43％）が最も大きい。つまり、男性では、サービス産業化への移行のなかでも、依然として生産工程に係る仕事や、官僚的で組織的な雇用環境での仕事に従事する傾向が高いが、女性は、
医療・保健、教育など、個人や社会に対するサービスに係る職業につく傾向が高い。対人サービスロ
ジックに分類されるこれらの職業は、ポスト工業期以降、家庭内で営まれていた業務が外部化されることで職業階層の中位から低位に創出された職業であり、欧州では、女性の就業拡大と福祉国家によるサービスの拡充と関連して需要が高まった職業として認識されている (6)。日本は北欧諸国に比べると小さな福祉国家であるが、“福祉国家職”の拡大が、日本の女性の階層形成と大きく関連していることが読み取れる。
4.1.2 EGP10 分類の構成
10

5

%
0

図 2 は、EGP10 分類にもとづく男女の現職の分
5

10

ス

I:上層専門管理

布である。雇用関係の相対的な優位性によって、上の 3 つに大きく区分されている(7)。EGP 分類に対IIIb:下層単純ノンマニュアル

中間

15

位のサービス階級、下位のマニュアル、その中間、II:下層専門管理
IIIa:上層単純ノンマニュアルする欧米のジェンダー研究からの主な批判のひと

IVa:自営業主

つは、概念的にはサービス階級と労働者階級の間

IVb:単独自営
V:マニュアルの監督者

マニュアル

サービ

15

の＜中間＞にある単純ノンマニュアルに女性労働

VI:熟練マニュアル
VIIa:非熟練マニュアル者が集中し、このカテゴリ内部の異質性が高まり、

IVc+VIIb:農業

女性内の階層の序列が不明瞭になっているという女性(n=2415)

男性(n=2778)

図 2 EGP10 分類の相対度数分布（男女）注: 分析対象者全体に対する、男女各区分のシェアを％表示。

点であった。図 2 の女性の傾向をみると、最もシェアが大きいのはⅢa 上層単純ノンマニュアル、次22

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[21] JGSS Research Series No.18にⅡ下層専門管理が続く。Ⅲa とⅢb の単純マニュアルの階層区分には、事務、販売、サービス職が多く含まれ、数の上で大きな集団となっている(8)。
いっぽう男性の分布をみると、ⅠとⅡの専門管理、ならびにⅦa 非熟練マニュアルのシェアが大きい。サービス階級と労働者階級の対比が明らかであり、産業化の時代の階層構造が、男性の中ではなお存続していることがわかる。
4.1.3 SSM8 分類の構成と、Oesh8 分類との比較
図 3 は、SSM8 分類の男女の分布を示す。また図 4 には、同じ 8 区分からなる Oesch スキーマの縮約バージョンの分布を、比較の対象として示している。まず、それぞれの 8 分類の区分法を比べると、
SSM8 分類には、熟練度の違いによる 3 つのマニュアル職のカテゴリがあるいっぽうで、Oesch8 分類
では、3 つに区別された専門職カテゴリ（技術専門職、社会文化的専門職、独立専門職）と、サービス
労働のカテゴリがある点に、違いがある。
次に、男女別の分布の傾向を確認しよう。男性の分布をみると、SSM8 分類（図３）では、熟練・半熟練、非熟練の合計は 35.5％であり、EGP10 分類と同じく、男性ブルーカラー職が階層構造を下支えしている。この傾向は、図 4 の Oesch8 分類における男性の生産労務のシェアが比較的大きい点にも通じる。また女性の分布をみると、SSM8 分類（図 3）では、事務職、専門職、販売職の順にシェアが大きい。いっぽう Oesch8 分類（図 4）では、サービス労働職のシェアが最も大きいが、これは、SSM8
分類では事務職やブルーカラー職のカテゴリの中に含まれていた女性の職業集団を、Oesch8 分類が別の職業集団として取り出しているからだと考えられる。また、SSM8 分類の専門職が、Oesch8 分類では３つに区別されていることで、男性では技術専門職が、女性では社会/文化的専門職が多いという、
男女間の専門職タイプの違いが明らかとなる。
%

%
10

5

0

5

10

15

専門職

独立

非熟練職

農業

0

10

15

7+8 事務職
9+10 社会/文化的(准-)専門職
11+12 サービス労働13+14 独立専門職/大規自営
15+16 小規模自営女性(n=2415)

女性(n=2415)

5

5+6 (准-)管理的職業

組織

熟練職
半熟練職

ビス

対人サー

販売職

5

3+4 生産労務

管理職
事務職

10

1+2 技術(准-)専門職

技術

15

15

男性(n=2768)

男性(n=2768)

図 4 Oesch8 分類の相対度数分布（男女）図 3 SSM8 分類の相対度数分布（男女）注: 分析対象者全体に対する、男女各区分のシェアを％表示。

注: 分析対象者全体に対する、男女各区分のシェアを％表示。

4.2 収入と職業階層分類：男女間、男女別の地位の序列
個人が仕事から得る収入は、労働市場での権力や社会的地位と密接に結びついているため、個人のライフチャンスに差異をもたらす重要な要因となる。本節では、収入を従属変数に、職業分類を独立変数とした分析により、それぞれの職業分類が、男女間、男女内の階層構造のタテの秩序のどのような側面をとらえることができるのか、特に女性の職業階層区分間の序列が、どのように図式化されるのかに焦点を当てる。
4.2.1 Oesch 階級スキーマと、収入からみた女性内の地位の序列
図 5 は、分析対象者の主な仕事からの年収区分(単位：万円)の中央値を階層区分ごとに平均し、男女別の平均値としてプロットしている。３点が指摘される。第 1 に、図 5 が示す平均値の分布は、表1 が示す Oesch 階級スキーマの概念をほぼそのまま反映している。4 つのロジック内の序列をみると、
23

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[21] JGSS Research Series No.18

図5

仕事からの収入の平均値（Oesch16 分類）

注: マーカーが平均値、縦棒は 95％信頼区間を示す。ヨコ軸の 1-16 の番号が表す職業名は表 1 を参照. 収入がゼロのケースは分析の対象から外している。

男女ともに、同じロジック内ではスキルレベルが高くなるほど年収の水準も高い(9)。第 2 に、マニュアル VS ノンマニュアルの区分では概念的に曖昧であった、低スキルサービス職（No.12）のタテの位置づけが読み取れる。低スキルサービスは 、女性のなかで最も年収レベルが低く（No.12, 女性 112万円）、この水準は、非熟練マニュアル職が多く含まれる、低スキル生産労務（No.4, ,女性 138 万円）
より低い。図 5 には示していないが、男女を合わせた全体の結果においても、低スキルサービスの平均値（全体 178 万円）は、低スキル生産労務（全体 245 万円）を下回る。第３に、各ロジックの上位職の序列をみると、男女ともに、組織ロジックにある管理的職業（No.5, 男性 885 万円, 女性 630 万円）の水準が最も高い。とりわけ男性の管理的職業の水準は高く、これにより、組織ロジックの男性
内部では、職業階層区分間の差異の程度が、他のロジックよりも大きくなっている。いっぽう、対人サービスロジックでは、特に女性内の差が比較的小さい。
以上で確認した職業階層区分間の序列は、性別や年齢などを統制してもなお存続するのだろうか。
表 5 は、主な仕事からの年収区分(単位：万円)の中央値を対数変換した値を従属変数に、階層分類を独立変数とした重回帰分析の結果である。各階層分類の係数の大きさに注目し、また分析後の推定値をもとに、基準となる低スキルサービス（No.12）に対する、各カテゴリの相対的なライフチャンスの有利/不利を読み取る。
モデル 0 は年齢のみ、モデル 1 はモデル 0 に性別を追加した結果であるが、性別を投入することで2

R 値は 0.093 から 0.301 に大きく上昇する。職業分類を追加したモデル２の結果をみると、低スキル
事務職（No.8）を除くすべての職業区分において、プラスの効果が有意である。性別と年齢を統制してもなお、職業階層区分は、収入の格差に影響を与えている。次にモデル 3 として非正規ダミーを投入すると、高スキル生産労務（No.3）と低スキル生産労務（No.4）、そして No.13- 15 の自営カテゴリの有意性がみられなくなる。このことから、低位の対人サービス職には、非正規雇用が集中しやすい
ことが、平均収入レベルの低さにつながっていると考えることができる。
図 6 には、本稿が問題関心とする女性内の階層秩序を視覚的に捉えるために、女性のケースについて、モデル 3 に基づく職業区分ごとの推定値平均をプロットした。分析後の推定値に基づくこの図に、Oesch スキーマを通して描き出される、近年の日本の女性の階層秩序が表されている。図 6 が示す女性の階層区分の上下関係は、表１が示す階級スキーマの概念図の通り、ロジック内で、スキルレベルに応じた序列がある。しかしまた、ロジック間の傾向の違いも確認できる。ロジック内部の差が最も小さいのは対人サービスのロジック(No.9-12)で、最も差が大きいのは組織のロジックである。2.2 節で論じた通り、Oesch スキーマにおける対人サービスロジックは、ポスト工業期以降に拡大した新しいタイプの職業集団として、組織ロジックと対置される概念である。日本のデータを用いた分析でも、

24

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上下の差異が比較的小さい点に、技能と権威に基づく工業社会のヒラエルキーと区別された（EspingAndersen 1999=2000: 160）、対人サービスロジックの特徴が示唆されている。全体的に見ると、女性の中では、組織のロジックの管理的職業（No.5）の水準が最も高く（exp(5.964)=389(万円)）、対人サービスロジックの低スキルサービスの水準が最も低い（exp(4.538)=93.5(万円)）。
また表 5 の右欄には、モデル 3 を実行後の残差の 2 乗平均を示した。この値は、各ケースについて、推定値から観測値を引いた値を平方し、職分類ごとに平均した値であり、年齢、性別、雇用形態では説明できない部分を表す。つまり、数値が低いほど、各カテゴリに含まれる職業集団の同質性が高いといえる。この数値を見ると、独立のロジックの値の範囲は 0.74-0.82 と比較的高いことから、このロジックには、モデル 3 では統制されていない要因において、異質性がなお高い集団となっている。独立のロジックを除くと、技術のロジックの値が小さく、技術的専門職は 0.17 である。いっぽう、対人サービスロジックでは、技術や組織に比べて値が大きく、社会/文化的専門職では 0.56 となっている。
医師、看護師、教員などの専門職の間では、収入に対する効果の差が大きいためであろう。つまり対人サービスロジックの専門職は、タテの上下関係を表す収入を指標とした場合、他の区分よりも、異質性が比較的高い階層区分であると言える。対人サービスロジックは、Oesch の階級スキーマにおいて、より近年の雇用構造を表す重要な階層区分である。そこで 4.3 節では、ヨコの多様性を表す支持政党を指標として、対人サービスロジックの水平的指標の有用性について、さらなる検討を行う。

表 5 Oesch16 分類を独立変数とした重回帰分析の結果

独立

対人サービス

組織技術

従属変数＝対数年収（万円)
model 0model 1model 2model 3

残差の2乗平

b

b

b

b

均a

1 技術的専門職

1.024 *** 0.642 ***

0.17

2 技術者

0.809 *** 0.459 ***0.20

3 高スキル生産労務

0.359 *** 0.070

0.30

4 低スキル生産労務

0.121 ** 0.020

0.36

5 管理的職業

1.302 *** 0.822 ***0.28

6 准管理的職業

0.897 *** 0.508 ***0.26

7 高スキル事務職

0.635 *** 0.325 ***0.37

8 低スキル事務職

0.12

0.172 *

0.42

9 社会/文化的専門職

0.808 *** 0.538 ***0.56

10 社会/文化的准専門職

0.833 *** 0.483 ***0.27

11 高スキルサービス

0.262 *** 0.164 ***0.40

12 低スキルサービス

ref.

ref.

0.37

13 自営(規模>10)0.705 *** 0.141

0.74

14 独立専門職

0.668 *** 0.140

0.76

15 自営(規模1-9)

0.622 *** 0.036

16 自営(単独)

0.75

0.208 *** -0.389 ***

年齢
年齢2乗
女性ダミー
非正規ダミー_consnAdusted R2

0.82

0.102 *** 0.108
0.088
0.081
-0.001 *** -0.001 *** -0.001 *** -0.001 ***-0.849 *** -0.754 *** -0.547 ***
***

***

***

***

3.454 *** 4.592 ***
4643
4643
0.093
0.301

* p<0.05 ** p<0.01-0.8444.35 *** 4.630 ***
4643
4643
0.424
0.55

*** p<0.001

a.重回帰分析から得注: a) 残差の2乗平均は(観測値ーmodel3から得た推定値）の2乗を職分類ごとに平均した値.

図 6 Oesch16 分類からみた女性の階層分布：
モデル３に基づく職業分類ごとの年収推定平均値
注: 水平の基準線は、低スキルサービス職の推定値。

4.2.2 EGP10 分類と、収入からみた女性内の地位の序列
EGP10 分類に関する本稿の問題関心は、女性比率の大きい単純ノンマニュアル職（Ⅲa とⅢb）の位
置付けである。本節では、記述的分析と重回帰分析によりこの点を確認する。

25

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[21] JGSS Research Series No.18

まず、図 7 が示す各区分の平均年収をみると、EGP 分類の
概念上の雇用関係の優位性にもとづく、サービス、中間、マ
ニュアルの上下関係が確認できる。男女ともに、最も収入水準が低いのは＜マニュアル階級＞のⅢa 非熟練マニュアルで（男性 283 万円、女性 136 万円）、＜中間＞に位置付けられるⅢb 下層単純ノンマニュアルの平均年収（男性 380 万円、
女性 154 万円）は、非熟練マニュアルよりも高い。また、サービス階級の２つの専門管理の相対的な高さが男女ともに確認できる。この傾向が、年齢や性別を統制した場合、どのよ
うになるのかを、多変量解析によって確認する。
表 6 は、年収（対数）を従属変数に、16 区分を独立変数とする重回帰分析の結果である。年齢と性別を統制したモデル２と、これに雇用形態を加えたモデル３の R2 値は、表 3 が示す
Oesc16 分類を用いた結果とほぼ同じレベルで高く、モデル全図 7 仕事からの収入の平均値（EGP10 分類）体として、収入に対する説明力が高い。職業階層区分の効果を

注: タテの２つの基準線は、雇用関係による階級区分。Ⅳcの自営農民は単独では＜中間＞に位置するが、本稿で用いる EGP10 分類ではⅦb の農業労働者と統合するため、＜マニュアル＞階級に含める。横の基準線は、最も値の低い、
女性の非熟練マニュアルの平均値。

見ると、モデル 2 では農業を除くすべての区分において、プラスの有意な効果が見られる。非正規ダミーを投入したモデル 3 では熟練マニュアルの有意性がみられなくなることから、非熟練と熟練の収入水準の差には、雇用形態の違いが関連していることがわかる。モデル 3 の職業階層区分の係数の大きさを比べると、サービスクラス、中間、マニュアルの順となっており、EGP 分類の概念上の序列が、本分析からも確認できる。
次に、EGP10 分類によって女性の階層構造がどのように表されるのかを確認しよう。図 8 には、女性のケースについて、モデル 3 の予測値を階層区分ごとに平均した値をプロットした。階層構造の＜中間＞で曖昧な位置付けにあると指摘されるⅢa 上層単純ノンマニュアル（5.14）とⅢb 下層単純ノンマニュアル職（4.81）の水準をみると、2 つのカテゴリは、I 上層専門管理（5.78）、V マニュアル監
督者、Ⅱ下層専門管理に次いで、4 番目と 5 番目に大きい。Ⅲb 下層単純ノンマニュアルは、Ⅵ熟練マ
ニュアル（4.78）と大きな差はなく、Ⅶ非熟練マニュアルが最もレベルが低い（4.67）。Erikson and表 6 EGP10 分類を独立変数とした重回帰分析の結果(従属年数＝対数年収)model 0model 1model 2model3

残差の2

b

b

b

b

乗平均a

EGP10分類
サービスク I:上層専門管理
ラス

中間

マニュアル

1.031 ***

0.653 ***

0.44

II:下層専門管理

0.687 ***

0.396 ***

0.56

Ⅲa:上層単純ノンマニュアル

0.376 ***

0.227 ***

0.53

Ⅲb:下層単純ノンマニュアル

0.142 **

0.141 ***

0.58

IVa:自営業主

0.608 ***

0.111 *

0.65

IVb:単独自営

0.197 **

-0.306 ***0.74

V:マニュアルの監督者

0.611 ***

0.289 ***

0.32

VI:熟練マニュアル

0.162 ***

0.041

0.41

ref.

ref.

0.51

0.049

-0.32 ***

0.90

0.084 ***

0.079 ***

VIIa:非熟練マニュアル
IVc+VIIb:農業
年齢0.102 ***

年齢2乗

-0.001 *** -0.001 *** -0.001 *** -0.001 ***

女性ダミー

0.108
-0.850******-0.74 *** -0.536 ***非正規ダミー-0.812 ***cons

3.450 ***

4.588 ***

4.517 ***

4.685

Adjusted R2

0.093

0.301

0.428

0.545

n

4651

4651

4651

4651

* p<0.05***** p<0.01 *** p<0.001

a. 残差の2乗平均＝(観測値ーmodel3から得た推定値）の2乗を職分類ごとに平均した値.

26

図 8 EGP10 分類からみた女性の階層分布：
モデル３に基づく職業分類ごとの年収推定平均
注: 水平の基準線はⅦa 非熟練マニュアルの値。

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Goldthorpe（1993）が示す職業階層分類は、概念上はヨコの尺度を持たないが、本節の結果からは、農業と自営を除く女性のおおよその職業的地位は、図 9 の通り整理できる。ただし、Oesch16 分類では、独立した低スキルサービスのカテゴリを通して、ポスト工業期に拡大した低位の対人サービス職の位置付けを階層全体の中に位置づけることができたが、EGP 10 分類では、ノンマニュアルの区分から、
この職業集団を捉えることは難しい。
本節の最後に、表 6 の残差の 2 乗平均の値をもとに、各カテゴリの同質性の程度を比べよう。農業と単独自営の値が 0.90、0.74 と高い点は、Oesch16 分類で自営の値が高いのと同じ傾向である。その他の点として、Ⅲb 下層単純ノンマニュアル(0.58)、下層専門管理（0.56）、Ⅲa 上層単純ノンマニュア
ル（0.53）の値が相対的に高い。サービス産業化と女性の就業拡大により、Ⅲa とⅢb のノンマニュア
ル職の内部での異質性が高まったという、EGP 分類に対するこれまでの指摘が、表 4 の残差の指標か
らも確認できる。
・・・・・上層専門管理下層専門管理上層単純ノンマニュアル
下層単純ノンマニュアル

マニュアル監督者

熟練マニュアル
非熟練マニュアル

図 9 EGP10 分類を通してみた女性の職業階層区分の位置付け

4.2.3 SSM8 分類と、収入からみた女性内の地位の序列
表 7 には、SSM8 分類を用いた分析結果をまとめた。左側に示した男女の仕事からの収入（対数）の平均値の順位は、男女ともに、上から、専門、管理、事務、販売、そして熟練度による 3 つのマニュ
アル職、農業の順となる。次に、表 7 の中間に示した、本人収入（対数）を従属変数とする重回帰分
析の結果を確認する。年齢、性別、雇用形態を統制したモデル 3 の職業区分の係数の大きさを見ると、熟練と半熟練以外は、先述の平均値の上下関係と同じである。モデル 2 では、熟練と半熟練は 0.1％水準で有意であったが、雇用形態を加えたモデル 3 では、これら２つのカテゴリは 5％水準で有意となり、モデル 2 と比べると、基準となる非熟練職との差が縮小する傾向が見られる。
図 10 には、女性について、モデル 3 に基づく推定値を示した。上位では、管理職、専門職、事務職の順に序列があるが、残り５つの職業階層区分の間に大きな差は見られない。Oesch8 分類に比べると、１つのカテゴリにまとめられた専門職内部の異質性、ならびに、マニュアル職から独立していないサービス職の序列を見ることはできないが、モデル 3 の R2 の値は 0.528 であり、モデル全体としての説
表 7 SSM8 分類を用いた、仕事からの年収の男女の平均値と、重回帰分析の結果
年収の平均値(万円)
SSM8分類

男性

女性

重回帰分析の結果 (従属変数＝対数年収)model 0model1model2model3

残差の2乗

b

b

b

b

平均

a

専門職

588

312

0.726 ***

0.442 ***

0.42

管理職

835

561

1.137 ***

0.760 ***

0.24

事務職

475

246

0.536 ***

0.308 ***

0.37

販売職

454

162

0.284 ***

0.147 ***

0.45

熟練職

395

170

0.327 ***

0.096 *

0.37

半熟練職

364

162

0.241 ***

0.101 *

0.36

非熟練職

266

140

ref.

ref.

0.42

農業

302

120

0.072

-0.283 ***0.82

0.094 ***

0.085 ***

年齢

0.102 ***

年齢2乗

-0.001 *** -0.001 ***-0.001 *** -0.001 ***-0.850 ***-0.839 *** -0.581 ***3.450 ***

4.588

4.419

0.093
4651

0.301

0.380

0.528

4651

4651

4651

女性ダミー

0.108 ***

-0.840 ***非正規ダミーcons
Adjusted R 2n2508 2143

***

***

4.627 ***

* p<0.05 ** p<0.01 *** p<0.001
注:a) 残差の2乗平均は(観測値-model3から得た推定値）の2乗を職分類ごとに平均した値.

27

図 10 SSM8 分類からみた女性の階層分布：
モデル３に基づく職業分類ごとの年収推定平均
注: 水平の基準線は非熟練職の推定年収。

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明力は、Oesch 分類や EGP と同程度に高い。
本節の最後に、表 7 右欄の残差の２乗平均の値をもとに、各カテゴリの同質性を確認する。管理職の値が最も低いことから、このカテゴリは、収入を指標とし、属性を統制した場合、比較的同質性の高い区分であると言える。その他のカテゴリの値には、農業を除いて大きな差は見られず、収入を説明する上で、同程度の残差を残す集団となっている。

4.3 職業階層分類と支持政党：ミドルクラス内部の分化
教育機会の拡大、サービス産業化、ならびに福祉国家の拡大により、高いスキル要件を持つ専門的、管理的職業が職業階層の上位で拡大したのみならず、これらの集団内部では政治的態度における異質性が高まり、非自営ミドルクラスという単一の階級区分として括ることが困難になった。この問題に対し、Oesch 階級スキーマは、仕事のロジックという水平的区分によって、専門的、管理的職業内部の異質性を識別することを目的としている。そこで本節では、前節までの分析で用いた JGSS-201521H に含まれる支持政党の情報を用いて、異なる仕事のロジックを持つ専門的、管理的職の間の水平的異質性が、Oesch8 分類を通してどの程度明らかにすることができるのかを検討する。
分析結果を表 8 に示す。Oesch 階級スキーマの縮約版である 8 分類のうち、それぞれのロジックの上位職がミドルクラス、下位職が労働者階級に相当する。表 6 左側の支持政党の分布を見ると、各ロジックの上位職の自民党支持割合に、明らかな傾向の違いがみられる。とりわけ組織ロジックと対人サービスの傾向の違いが顕著であり、組織ロジックの（准-）管理的職業の支持傾向が最も高く（34.8％）、
対人サービスロジックの社会/文化的（准-）専門職の支持傾向が最も低い（20.8％）。２つの間には
14 ポイントの差がある。
表 6 の右欄には、自民党支持であるかどうかを従属変数とする、二項ロジスティック回帰分析の結果を示している。基準カテゴリである事務職に対して、技術ロジック上位の技術（-准）専門職と、組織ロジック上位の（准-）管理的職業はプラスの有意な差を示す。オッズ比は順に 1.49、1.75 である。
いっぽうで、対人サービスロジック上位の社会/文化的（准-）専門職は、有意な差を示さない。では
なぜ、ロジック間で、このような支持政党における対立が生じるのだろうか。欧州を対象とした職業階級と支持政党に関する先行研究によると、社会/文化的専門職は、顧客や患者にとっての便益を優先し、組織に対するロイヤリティーよりもむしろ自分たちの仕事の自律性を重視するため、 伝統的な左派政党、あるいは中道左派政党や ニュー・レフトと称される政党を支持する傾向にある（Oesch and
Rennwald 2018:4-5, Oesch 2006: 277-278）。近年の日本における階級と政党支持との結びつきを欧州
諸国のパターンにそのまま当てはめることはできないが、Oesch8 分類の仕事のロジック間の自民党へ
表 8 Oesch8 分類を用いた、支持政党に関する記述的分析と、ロジスティック回帰分析の結果

28

日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集[21] JGSS Research Series No.18の支持への傾向の違いに、ミドルドルクラス内部の分化が示唆されていると言えるのではないだろうか。

4.4 Oesch 階級スキーマの応用可能性：キャリアパターンからみた職業階層区分
前節までの分析では、収入と支持政党を指標として、上下の序列と水平的異質性における、Oesch 階級スキーマの実証分析への応用可能性を検討した。しかし、収入や支持政党は、個人の長い人生における 1 時点の相対的な社会的地位と関連しているに過ぎない。Esping-Andersen（1993）は、より長期的なキャリアパターンの違いから、ポスト工業期以後に生じた新たな階層区分を捉える必要性を強調する。本節では、Oesch 階級スキーマを通して、階層分類間のキャリアパターンの違いをどのように捉えることができるのかについて、JGSS-2015-21 を
表 9 Oesch8 分類（独立ロジックを除く）と平均年齢用いた予備的分析から示唆を得たい。
表 9 は、Oesch8 分類（独立ロジックを除く）ごとの、男女の平均年齢を示す。男性についてロジック間の傾向を比較すると、スキルレベルと年齢の高低の関係について、2 つの異なるパターンを読み取ることができる。まず組織のロジックでは、最も平均年齢が高いのは、スキルレベル最も高い管理的職業(No.5)の 53 歳である。しかし、技術ロジックと対人サービスロジックでは、最も平均年齢が高いのは、
スキルレベルが最も低い職業階層区分である（No.4の 47.0 歳, No.12 の 52.8 歳）。女性においても、同様の傾向が確認できる。組織のロジックでは上位職ほど年齢が高いが、技術と対人サービスのロジックでは、下位職ほど平均年齢が高い。
つまり、組織内で年齢を経て職業階層上位職の地位に到達する第 1 のキャリアパターンと、年齢を経てキャリアを再スタートさせる第 2 のキャリアパターンが示唆されている。とりわけ女性の第 2 のパターンは、雇用形態との関連が大きいと考えられる。女性について、各区分の非正規雇用（パート、アルバイト、内職、派遣）の割合をみると、女性の組織ロジックの低スキル生産労務（No.4）では 73.5％、
対人サービスロジックの低スキルサービス（No.12）では 80.3％が非正規雇用である。非正規雇用が集まりやすい職種が、階層区分と対応しているとも考えられ、今後分析を発展させるための課題が示唆された。
また女性では、技術ロジックの上位職である技術専門職の平均年齢は 37.0 であり、全区分のなかで最も若い。技術的専門職は伝統的に女性比率の低い職業階層区分であるが、情報処理や機械・電気関連の専門的スキルを持つ若い世代の女性が、職業階層の上位において新しい階層秩序を形成しつつあると考えられる。

5. 考察
本稿の目的は、1990 年から現在に至る雇用構造の変化を反映した職業階層分類として、Oesch 階級
スキーマの有用性を、EGP10 分類と SSM8 分類との比較を通して検討することであった。そのなかでも、女性の就業拡大によって形成された職業階層が、それぞれの職業階層分類を通してどのように表されるのかを示すことに、分析の焦点を当てた。
Oesch の階級スキーマは、4 つのスキルレベルに基づくタテの序列と、4 つの仕事ロジックに基づく
水平的区分によって職業階層を区分し、それぞれの階層区分の位置付けを図式化する点に、概念上の特徴がある。収入を従属変数とした多変量解析の結果、概念上と同様の 16 分類間の序列が表され、このスキーマの実証的根拠を確認することができた。図 6 が示す Oesch16 分類からみた女性の職業階層
は、図 8 と図 10 が示す EGP10 分類と SSM8 分類の結果に比べると、女性の職業別の差異がより明確
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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[21] JGSS Research Series No.18に表されている。また、EGP 分類や SSM8 分類では独立した職業集団として識別されていない低スキ
ルサービス職につく女性の地位を、職業構造全体の中に位置付け、この階層区分が、低位の生産労務職よりも低い地位にあることが示された。
Oesch スキーマを特徴づける水平的区分に関して、4 つの仕事ロジックのシェアには福祉レジーム
や生産レジームの特徴が反映されていることから、他国との比較の中で日本の雇用構造の特徴を捉えるために有用な指標となる点を確認した。また支持政党を従属変数とする分析からは、専門職の中でも、組織ロジックの管理職と、対人サービスに従事する社会/文化的専門職の間には、異なる支持政党の傾向がみられ、専門管理職内部の分化に対する、水平的区分の有用性を確認することができた。
以上が分析から得られた知見である。今後、このスキーマを実証研究へと発展させるための第1の課題として、国際比較への応用がある。表1ならびに図１が示す通り、Oesch16分類からみた日本の階層構造は、仕事ロジックのシェアにおいて他国よりもバランスが取れている一方で、男女差が大きいという特徴を持つ。これは、福祉レジームや「資本主義の多様性」論による生産レジームの理論によって示される日本社会の特徴（佐野 2021）を鮮やかに表している。OeschスキーマはISCOコードからの作成方法が一般公開されているが、JGSSの2008年以降のデータには、職業に関する自由記述から作成したISCO４桁コードが含まれている。同じISCOの職業分類を含む他国のデータとともにOeschスキー
マを応用することにより、日本の労働市場や福祉国家としての制度的特徴が、日本の階層構造の特徴にどのように結びついているのかを検討するための分析が可能となる。本稿の分析は、2015-21年のJGSSデータを累積し、1時点の結果としてOeschフルバージョン階層分類の分布を示したが、ISCO88の変数を含む2008-12年のJGSSデータを累積し、2時点における16分類のシェアの変化を見ることで、日本の階層構造の変化を他国との比較の中でより厳密に捉えることができるだろう。第2の課題として、
キャリアパターンから見た職業階層をとらえるための分析を発展させることである。4.4節の結果は、平均年齢を使った予備的な分析から得られた示唆である。異なる時期における年齢区分ごと、出生コ
ホートごと階級スキーマのシェアの変化を見ることで、Esping-Andersen（1993）が提示する長期的なキャリアからみた職業集団間の差異を検討することができると考える。
［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、大阪商業大学の支援を得て実施している研究プロジェクトである。JGSS-2015 は JSPS 科研費 JP26245060、JP15H03485、JP24243057、大阪商業大学アミューズメン
ト産業研究所、日本経済研究センター研究奨励金 2014 年度（岩井紀子）、労働問題に関する調査研究
助成金 2015 年度（岩井八郎ほか）の助成を受けた。JGSS-2017/2018 は文部科学省特色ある共同研究拠点の整備の推進事業 機能強化支援と JSPS 科研費 JP17H01007、JGSS-2021H は文部科学省特色ある共同研究拠点の整備の推進事業 JPMXP0620335833、JSPS 科研費 JP20H00089 の助成を受けた。JGSS2017/2018/2021H は、京都大学大学院教育学研究科教育社会学講座の協力を得て実施し、データの整
備は JSPS 人文学・社会科学データインフラストラクチャー構築推進事業 JPJS00218077184 の支援を得た。
［注］(1) 階層と階級の概念上の定義についてはさまざまな見解が歴史的に展開されてきたが、本稿では階層を捉えるための分類に注目しているため、階級と階層の 2 つの用語の間に概念上の大きな違いはないという立場とる。その上で、階層構造を捉えるためのカテゴリカルな職業分類を、
職業階層分類と称する。
(2) Erikson and Goldthorpe（1993）は 1983-88 年に実施された CASMIN（Comparative Analysis ofSocial Mobility in Industrial Nations）プロジェクトの成果であり、産業化社会の社会移動を捉えることを目的とする実証研究成果である（Erikson and Goldthorpe 1993: 1）。雇用関係の優位性に
より労働者の地位が大きく 3 つに分類される。サービス階級と労働階級、そして、その中間に30

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ある階級である。なお、ここでいう”サービス階級”とは、肉体労働ではなく自身のスキルを雇
い主に提供することで雇用関係が成り立つ集団を指す。Erikson and Goldthorpe（1993）の階級ス
キーマは、この元となるスキーマが提示された Erikson et al.（1979）の著者名の頭文字をとってEGP 分類と称される。
(3) Oesch（2006）Table5.2 では技術ロジックの前期中等教育修了レベルのセルは、低スキル生産労務と農業作業従事者に区分されているが、実証分析のために公開されているシンタクスではこの 2つが統合されているため、本稿においても 2 つを統合し、低スキル生産労務と日本語表記している。また Oesch（2022:8）Table1 では、より最近の職業集団として、独立ロジックの前期中等教育修了レベルのセルに、ギグワーカーが追加されている。
(4) ISCO４桁をもとに本稿と同じ JGSS-2015-21 の累積データを用いて作成した EGP 分類の分布は
表 A-1 の通りである。ISCO から EGP 分類への振り分けには、Jann (2020)による Stata 対応モジ
ュールを用いた。なお、監督者を特定するために必要な監督下にある従業員の人数(supvis)に代替する変数の作成方法は、竹之下ほか（2008）を参考にした。
表 A-1 ISCO88, 08 から作成した EGP 分類の分布(5) Esping-Andersen（1990=2001）による福祉レジームの３類型（自由主義レジーム、社会民主主義
レジーム、保守主義レジーム）、ならびに「資本主義の多様性」論（Hall and Soskice eds.
2001=2007）による資本主義経済の２類型（自由型の市場経済 LME と、調整型の市場経済
CME）との関連、ならびに、これらの福祉資本主義国の類型における日本の位置付けについて
は、佐野（2021）によって整理されている。
(6) これらの職業は、福祉国家職（welfare state jobs）と称される。Oesch16 分類では No.9-10 の社
会/文化的(socio-cultral)という用語は、これらの職業群に相当する。社会/文化的なサービス職と福祉国家との関連は、Esping-Andersen（1999=2001: 158-9）に詳しい。
(7) Erikson and Goldthorpe（1993） では IVc 自営農民の雇用関係は＜中間＞に位置付けられているが、竹之下ほか（2008）による変換ではⅦb 農業労働者と統合して IVc+VIIb とされているため、
本稿の EGP10 分類の図表では、このカテゴリを＜マニュアル＞に含める。
(8) 本稿が依拠した竹之内ほか（2008）による SSM 職業小分類から EGP 分類への転換操作においては、事務職は一括してⅢa に、販売職はⅢb に分類されている。いっぽう ISCO4 桁コードに基づき作成した EGP11 分類（表 A-1）では、専門職、事務職、販売職も回答者のスキルレベルによって、異なる EGP 区分に振り分けられる。そのため、第 5 章で言及する通り、本分析に用いる
EGP10 分類では、Ⅲb に多様な職業が混在するという EGP 分類への批判を検討する余地があるかどうかについては、2 つの分類法を比較するなどさらなる検討の必要がある。
(9) 独立のロジックでは独立専門職（No.14）の水準が最も高いが、表 1 の概念図では、このカテゴ
リは規模 10 人以上の自営（No.13）と同等のスキルレベルである。
(10) 欧州の職業階層と投票との関連については、1980 年に台頭した英国の自由民主党(liberal
democrats)やドイツの緑の党などの政党は、より普遍的で、多様な個人の自律性を重視する社会
文化的専門職から支持の得る傾向にある。近年の極右政党の台頭により、欧州の階級間政党支持の構図が再編されつつあるが、伝統的左派政党、中道左派政党、ニューレフトに対する社会/文化的専門職からの支持、ならび伝統的な中道右派政党に対する経営管理者からの支持、とい31

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うこれまでの政党支持パターンは、なお維持されているという実証研究がある（Oesch and
Rennwald 2018）。
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