日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

社会的格差をとらえるためのマイクロクラス・アプローチ−JGSS 累積データ 2000-2006 による計量的分析−
三輪哲

東京大学社会科学研究所

A New Class Mapping Using Micro-Class Schema From JGSS Cumulative Dataset
Satoshi MIWA
Institute of Social Science
The University of Tokyo

The aim of this paper is to examine whether or not individual-level life chance, lifestyle andsocial attitudes are statistically explained by micro-class.

This approach to class analysis requires

large sample size and detailed occupational categories toward empirical dataset.

Therefore, JGSS

cumulative dataset is used for statistical analysis, instead of usual quantitative dataset. As a result,more than a bit social disparities which are affected by social class can be found if disaggregatedmicro-class schema is used.

In other words, conventional way to use social class might be often

insufficient to explore class difference of social behavior and attitude.

In conclusion, micro-classschema is evaluated as useful new class schema in order to analyze social disparity incontemporary industrialized society.
Key Words: JGSS, micro-class, social disparity
本稿の目的は、マイクロクラスによって個人レベルのライフチャンス、ライフスタイル、
意識がどの程度説明されるのか、検証を試みることである。このアプローチに基づく計量
分析は、非常に大きなサンプルサイズと詳細な職業情報をデータに要求するため、普通のデータでは実行不可能だが、JGSS 累積データならばその両者を満たし、分析を可能にしてくれる。結果、マイクロクラスの水準にまで分割して検討することで、階層による社会的格差をかなりの程度とらえられるようになることが見出された。通常の階層研究で用いられるビッグクラス、メゾクラスの水準では、格差の所在を知るには不十分な場合がしばしば起こりうるということである。微細な格差や、局所的な差異など、これまでとらえきれなかった現代社会の階層問題の検討において、マイクロクラス図式は、きわめて有用な新
たな階層分類枠組みとして役立てられることが期待される。
キーワード：JGSS，マイクロクラス，社会的格差

1

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

1．はじめに社会学における階層研究では、社会移動や地位達成といった階層が生み出される過程の研究と並び、「階層の結果」すなわち階層が個人のライフチャンスやライフスタイルなどへ影響を及ぼすことが、主たる研究課題となっている(1)。それは、階層によって説明されるべき社会現象の焦点がマクロレベ
ルの集合行為からミクロレベルの意識や行動へと移った昨今において（Weeden and Grusky 2005）、重要性を増している。日本の近年の議論を振り返っても、希望格差（山田 2004）、インセンティブ・デ
ィバイドによる教育格差（苅谷 2001）、下流的ライフスタイル（三浦 2005）などの主張は、階層の結果としての意識や消費における差異化現象を対象としたものである。いまや階層は、個人の意識と行動を説明するための有力な概念としての位置づけが、これまで以上に強調されるようになっている。
その一方で、個人の意識・行動に対する階層の影響を検討した経験的研究によれば、期待に反して、その説明力が高くはないことが報告されている。吉川（2008）は、多数の社会意識項目を分析して、職業で操作定義する社会階層ではなく、学歴こそが意識の分化を説明できるという。政治意識についても、階層との関連が弱くなってきたことが既に指摘されている（原・盛山 1999）。ポストモダニズ
ム論者からは、その説明力の低さを根拠に、階層分析の終焉が説かれることもまた多い(2)（Kingston
2000; Pakulski and Waters 1996）。
それに対して、階層分析が説明力不足であったのは、用いる階層分類が適切ではないことによるとみる立場がありうる。グラスキー（2005）は、これまでの階層分析が「ビッグクラス」に基づいていたこと、つまり少数の大きなまとまりとしての階層分類を用いていた点を批判した。彼は、「ビッグク
ラス」ではなく、職業集団レベルの「マイクロクラス」こそが人びとの意識・行動と関連すると考え、独自の階層分類を提唱するのである。そして実際に、個人レベルの意識・行動の系統的差異を把握する際には、ビッグクラスの使用や、社会経済的地位等の連続的スコアの使用などの従来型のアプロー
チ以上にマイクロクラスによる分析がより有効であることを示した（Weeden and Grusky 2005）。
しかし、マイクロクラスによるアプローチが有効かどうか、日本ではいまだ検討されておらず、上述の主張が妥当かどうかは明らかでない。そこで本稿では、マイクロクラスによって個人レベルのラ
イフチャンス、ライフスタイル、意識がどの程度説明されるのか、検証を試みる。このアプローチに基づく計量分析は、非常に大きなサンプルサイズと詳細な職業情報をデータに要求するため、普通のデータでは実行不可能だが、JGSS 累積データならばその両者を満たし、分析を可能にしてくれる。

2．職業小分類コードとマイクロクラス
2.1 職業小分類コーディング
ある人がついている職業の測定は個人を対象とした社会調査のほとんどすべてにおいて行われているが、小分類レベルまで、つまり詳細な情報がとられている調査は実のところ少ない。その理由は、小分類レベルの情報を得るには職業コーディング（格付け）と呼ばれる作業が事実上必須であることによる。職業コーディング作業は、相応の予算・労力の注入を要求するのである。
調査において質問をする際によく見られる形式は、プリコード形式、すなわち予め調査票に選択肢が記入されており、そのうちいずれかを選択するやり方であろう。多くの場合、職業もこのようにしてたずねられる。例えば、(1)専門・技術的職業、(2)管理的職業、(3)事務的職業…などのように、大分類レベルでの職業コードから択一で選ぶようなことが典型的といえる。
それとは異なる、アフターコード形式というやり方も存在する。これは、被調査者ないし調査対象者からの回答を自由記述によって得ておいて、その文字情報をもとに、何らかの枠組みにあわせて調査者側が数値情報へと変換する方法である。プリコード形式と比較すると、アフターコード形式は少なくとも以下の 2 つの利点がある。第 1 点目として、情報を自由に加工できることが挙げられる。例
えば職業であれば、日本標準職業分類でも、SSM 職業分類でも、そして国際標準職業分類でも、研究者がどの分類枠組みを用いてデータ化するか、選択の余地があるわけである。また、「あえて今回調査
では従来よりも介護職の中身のみさらに詳細に分類したい」といった、分類枠組みの変更にも柔軟に2

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5対応可能である。プリコード形式だと、調査票設計段階で決まった選択肢を超える情報は得られない
し、調査対象者にあまりに多くの選択肢（たとえば 200 種類）を提示してその中からあてはまるものを回答してもらうのは調査現場に困難をもたらすであろう。それゆえ、小分類レベルの職業情報をとりたければ、アフターコーディングによることになるのは自然ともいえる。
第 2 点目の利点は、情報の精度をコントロールできることである。調査対象者のあいだで職業分類に関する知識が共有されては必ずしもいないため、プリコード形式ではその人の「本来の職業」と選
ばれた選択肢とが食い違うことがしばしばある。よく出現するのは、技能をもった熟練的職業の人が、自らを専門的職業として回答することである。この例で示される類のコードエラーは、自由回答で仕事内容の具体的記述があって、それをよく訓練された作業者がコーディングすれば、大幅に減少させることができる。作業者間で食い違ったコードを与えることもありうるが、もちろんそれは再検討され、ルールを定めて統一化をはかることも可能である。よって、情報の精度向上がもたらされる。
逆にアフターコード形式がもつ不利な点も、ここで率直に述べておこう。何といっても、非常にコストがかかることが最大の不利点である。先にみた利点の裏返しになるが、情報をより詳細にとろうとするほど、より精度を高くしようとするほど、コストは高くなってしまう。これらのデータに対す
る要求のほかには、アフターコーディング対象のデータ数（自由記述質問項目数と有効サンプルサイ
ズの積）もまた、コーディング作業コストの総量を規定するといってよい。ただこれらは、いわば「目に見えやすい」コストであって、事前に予想しやすいものである。表立って語られない隠されたコス
トは、コーディング監督者・管理者の抱える管理コストである。それは、作業者の募集、作業者の作業時間管理、作業者のモチベーション維持のための工夫、情報管理の徹底といった「人」に関わる要
素と、作業場所と設備・資料の確保のような人以外の要素からなっている。
さらにもう 1 点アフターコーディングの不利な点を挙げると、多数の作業者の長期間の労働に依存する結果、エラーが混入する怖れがあることである。つまり、作業をする人ごとに何らかのコーディ
ングのクセがあるのは否めないし、たくさん人がいるとコーディング・ルールが徹底されがたくなるので、作業者を多くするほどエラーが大きくなってしまう。それを減らすためには、作業者を「少数精鋭」に絞り少なくすることが有効と思われるかもしれないが、作業総量が同一であれば、人を減らせばそれだけ時間がかかってしまい、データのリリースの遅れ、作業者 1 人当たり負担量の増加、作業が長期化することに伴う新たなエラーの増大、などのリスクを呼び込んでしまう。究極の解決法は、多数の精鋭を揃えて短期間で作業を終えることに尽きる。確かにこのようにすれば、エラーは大きく減少できるかもしれない。しかしながら、それは初期の教育訓練コストや、多くの人の同時作業可能な作業場の確保の問題、作業工程管理のコスト等を大幅に増加させてしまう。要するに、管理者の負担がきわめて重くなるのである。
それでもなお、アフターコーディングによって職業の情報を得るべきだと筆者は考えている。その根拠は、先に述べた 2 つの利点によりもたらされるものが大きいとみるからである。アメリカのGeneral Social Survey や日本の代表的階層調査の SSM 調査（社会階層と社会移動全国調査）など、学術的価値が認められている内外の調査では、職業はアフターコーディングにより情報が得られていることが多い。そこで、国際比較や時系列比較にも対応した学術的調査たらんとするならば、コストを覚悟しつつ、よりよい情報を得ることにつとめることが望ましいと思われる。
アフターコーディング後に、職業小分類の情報が得られることは、その後の計量分析においても非常に重要である。職業小分類からならば、日本標準職業分類の職業大分類だけでなく、国際比較にしばしば用いられる EGP 階層分類（Erickson et al. 1979）などの離散的な階層カテゴリーへの変換も、SSM 職業威信スコア（都築編 1998）や国際標準職業威信スコア（Treiman 1977）など連続的な階層的地位指標への変換もかなりの程度可能となる。これら階層分類・指標は、階層研究に役立つだけでな
く、他の研究分野においても有用なものである。分析のための統一的道具である階層分類・指標を研究者各々の関心や理論にあわせて操作的に構成することができる点は、まさに職業小分類の効用である。ここにおいて、アフターコーディングの必要性を再認識させられる。

3

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

2.2 職業小分類と階層分類
階層分類は、論者や理論的立場に応じて多数存在するが、実際の計量分析で用いられるものは決して多くはない。国際的見地から判断して、最もよく用いられる階層分類は、ゴールドソープの理論に基づく EGP 階層分類であろう（Erickson and Goldthorpe 1992; Breen 2005）。交換可能な財産と市場で役に立つ知識・技能の所有という 2 要素を重視している点でウェーバーの系譜を継ぐものとされ、彼らの理論的スタンスはネオ・ウェーバリアンとも称される。この階層カテゴリーを操作定義するには、マニュアル労働者を熟練と非熟練に分けることや、専門職のなかを高度なものとそうではないものに分けることが要求されるので、やはり小分類レベルの職業情報が求められる。
それとは別に、マルクス以来の伝統を引き継ぐ立場で階層分類を提唱しているのが、ライトである（Wright 1997; 2005）。生産手段の所有、組織資産、技能・資格資産の 3 次元でそれぞれ階層が隔てられる。こちらのスタンスは、ネオ・マルキストと称される。この階層カテゴリーを経験的に構成する
際にも、技能レベルを判断する情報を提供するなど、職業小分類が大きな役割を果たす(3)。
さらに近年では、この両者とは異なるスタンスの階層分類が提案されている。それは、グラスキー
によるネオ・デュルケミアンの立場であり、彼の階層分類は、マイクロクラス図式と呼ばれる（Grusky2005）。この分類を構成するためには、前 2 者以上に職業小分類が必須なのだ。
2.3 マイクロクラス階層図式
グラスキーは、上述の 2 大潮流も含め、階層研究では大きな階層分類を使うことで、現代社会における階層間格差の所在が見えにくくなっていると主張する。そして、階層間格差の見えにくさがポス
トモダニストによる階層分析に対する攻撃を被るもととなっており（Pakulski and Waters 1996）、そこからの「救出」をねらう。グラスキーは通常の分析で用いられる 5〜8 カテゴリーでの階層分類は、いわば「ビッグクラス」と呼ぶべきもので、そこでは先見的に定義される同質の階層が少数存在するという仮定を置くことを批判する。社会的分業のなかで、制度化・構造化されているのは彼が「マイクロクラス」と呼ぶような、職業集団のレベルにおいてであるとグラスキーは考える（Grusky 2005）。
ゆえに、詳細なマイクロクラスを階層分析において用いるべきであるとする。
詳細な階層分類を使うことを正当化する根拠として、グラスキーとソレンセンは次の諸点により例示している（Grusky and Sørensen 2001）。自らをどの階層と位置づけるか、すなわち階層意識について言えば、キャリア・アスピレーションも技能形成もまた人材募集されるのも職業のレベルでの話であり、そのため職業集団に基づく詳細な階層のほうがより深く制度化されているために、主観的な階層意識の差異をより顕在化しやすいと考えられる。社会的閉鎖のメカニズムにおいても、資格や免許を通じて排除を図るのは、「小さな」職業のレベルで起こるのであり、決して「大きな」階層のレベルにおいてではない。他にも、集合行為、ライフチャンスやライフスタイル等の階層の結果とみられる現象についても同様に、ビッグクラスではなく、マイクロクラスが重要と説く。
マイクロクラス図式は、大きなものから、セクター、ビッグ、メゾ、マイクロとレベル順に入れ子状になっている。このように構成されることで、どのレベルで分化が起きるのか、どのレベルまで分割するとどれだけ格差の説明力が増すのかも、検討可能となる。実際に、マイクロクラス図式を使用した社会移動の研究や（Jonsson et al. 2007; Grusky et al. 2008）、さまざまな指標をもとにマイクロクラスによる格差の分析を行って「階層地図」を描いた研究などが既になされている（Weeden and Grusky2005）。本稿の分析は、後者の研究を参考に、日本の信頼できる大規模データを使用してマイクロクラスによる階層分析を試みるものである。
ここで参考までに、セクターからマイクロクラスまで入れ子状になったマイクロクラス図式を示しておこう。以下の表 1 がそれである。最も上に位置する、「ノンマニュアル」か「マニュアル」かの区分はセクターのレベル、「専門管理」から「農業」までの 5 つの階層はビッグクラスのレベルである。
それぞれのビッグクラス内にてアルファベットで表記したのはメゾクラスで、4 桁の数値が割り当てられているのがマイクロクラスのレベルの項目である。

4

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

表１ David Gruskyのマイクロクラス図式
ノンマニュアル専門管理
所有者
A．古典的専門A．所有者
2001 所有者
1101 法律家
1102 保健専門職
1103 大学教授・教師
1104 自然科学研究者
1105 社会科学研究者
1106 建築家
1107 会計士
1108 著述業・記者
1109 技師
B．管理
1201 役人・議員
1202 その他管理職
1203 商業管理職
1204 ビル管理人
C．その他専門
1301 情報処理技術者
1302 航空機操縦士
1303 人事・労務専門職
1304 小中学校教師
1305 図書館員
1306 芸術家・デザイナー
1307 船長・機関士
1308 他に分類されない専門技術職
1309 社会福祉専門職
1310 宗教家
1311 医療以外の技術者
1312 保健準専門職
1313 病院補助員
1314 看護学校教師・補助マニュアル
単純ノンマニュアル
A．販売
3101 不動産仲介者
3102 他に分類されない仲介者
3103 保険外交員
3104 レジ係員
3105 販売労働者
B．事務3201 電話交換手
3202 帳簿係員
3203 事務係員
3204 郵便局員

マニュアル
農業
A．技能工
A．農業
4101 他に分類されない技能工
5101 漁師4102 監督
5201 農家
4103 電気サービス・修理工
5202 農業労働者
4104 印刷工
4105 機関士・鉄道員
4106 電気工
4107 仕立職
4108 自動車整備工
4109 鉄工・組立工
4110 光学器械・貴金属細工工
4111 その他整備工
4112 配管工
4113 家具製造工4114 パン製造工
4115 溶接工
4116 塗装工
4117 食肉解体作業者
4118 定置機関運転作業者
4119 建設作業者
4120 重機械運転操作員
B．下層マニュアル
4201 トラック運転手
4202 化学製品製造工4203 採掘作業者
4204 倉庫夫・仲仕
4205 食料品製造工4206 織物工
4207 製材・木工
4208 金属加工作業者
4209 他に分類されない作業者
4210 林業作業者
C．サービス4301 保安サービス職
4302 車掌
4303 警備員
4304 外食サービス労働者
4305 大量輸送運転者
4306 他に分類されないサービス労働者
4307 理容師・美容師
4308 配達員
4309 洗濯工
4310 家事サービス職
4311 門番・清掃員
4312 植木・造園師

注： 灰色の網掛け部は、JGSSデータ（SSM95年版職業コード）によって再現不可能なカテゴリー．

3．データと変数
3.1 データ
本稿における分析では、これまでに実施された「日本版 General Social Surveys」（JGSS）のマージデータセットを使用した。つまり、2000 年から 2003 年までは毎年、その後は 2005 年、2006 年に実施された JGSS データを合併し、分析に用いた。JGSS は、各調査時点において、20 歳から 89 歳までの日
本全国の男女を母集団として、層化 2 段無作為抽出により個人を標本抽出している。年度によりサン
プルサイズ、有効回収率については、各年のコードブックを参照されたい(4)。
なお、本人の階層的地位を操作定義できるすべてのサンプルを分析対象とした（N=11,220）。階層分
析においては、25 歳から 64 歳までの有職男性などと対象を絞ることがしばしばあるが、今回はそのようにしなかった。高齢の再就職者や兼業主婦も含めて、個人を階層の単位として階層社会の全体像をとらえたかったからである。ただし、調査時に学校へ在学中の回答者は、分析から除外した。
3.2 変数
本稿で最重要な変数は、従属変数ではなく、独立変数として用いる「階層」である。既に述べたグラスキーのマイクロクラスを JGSS データで再現し、それがもつ社会的格差の説明力を問うわけである。調査時点での本人現職に基づいて階層が操作化される。マイクロクラスは 82 カテゴリーからなる

5日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

が、JGSS データではそのうちの 4 カテゴリーは操作化できない。加えて、1 カテゴリー（航空機操縦士）は累積データにおいても該当ケースがなかった。よって実際に出現したのは、77 カテゴリーであった。
社会的格差の諸側面を従属変数とした。諸側面とは、ライフチャンス、ライフスタイル、社会的態
度の 3 つである。ライフチャンスについては個人収入、ライフスタイルは新聞・読書頻度(5)および団体加入数(6)、そして社会的態度は政治意識（保守か革新か）と階層意識（主観的地位）を、それぞれ
具体的な指標とした。いずれの変数も、あらかじめ標準化をしたうえで用いられた。
その他に、階層の説明力のなかから擬似効果部分を除去するために、いくつかの共変量を含めた。
性別は女性を 1、男性を 0 とするダミー変数へと変換した。調査時点は各年ごと、年齢は 10 歳を 1 グ
ループとするようまとめられ、同じくダミー変数化した。学歴は、「義務教育」、「後期中等教育」、「短期高等教育」、「高等教育」、の 4 段階に分けて使用した。従業上の地位は「経営者」、「常時雇用」、「臨時雇用」、「自営」の 4 件に、企業規模は「30 人未満」、「30〜300 人未満」、「300 人以上」、「官公庁」の 4 件にカテゴリー統合して用いられた。

男性

女性

13.0%

3.3 分析枠組み

8.2%

専門管理

古典的
専門

分析には重回帰分析を用い、決定係数の増分をとらえる。マイクロクラス図式の特徴は、管理

セクター、ビッグクラス、メゾクラス、マイその他
専門

クロクラスの 4 レベルが入れ子状になっていることである。そのため、まずセクターの効
果だけを含め、次にビッグクラスの効果を追

2.4%

所有者

1.2%

加投入し、さらにその次にはメゾクラスの効果を含め、最後にマイクロクラスの効果を含

12.5%

単純ﾉﾝﾏﾆｭｱﾙ 18.0%

めるようにと、順番に投入していくことで、販売より細かいレベルまで考慮したときの説明力

事務

追加分を把握することができる。そのように

23.8% マ ニュ ア ル

重回帰分析を逐次的におこなっていき、階層16.0%がもつ説明力を各レベル独自の部分へと分解

技能工

する。

4．分析結果下層
マニュアル

4.1 マイクロクラスの分布
まずは、00 年代のマイクロクラスの構成を記述することからはじめよう。図 1 は、男女サービス

別のマイクロクラスの相対分布である。ただ
し数値は、男女の有効回答数を基数とした、総和に基づくパーセントを棒グラフとして示

2.9% 農業

2.1%

-2
2

1

している。長い横線でビッグクラスを、短い
横線ではメゾクラスを区分している。ビッグ

-7
7

-6
6

-5
5

-4
4

-3
3

-1
1

0

2

3

4

5

6

図１ マイクロクラスの相対度数分布（％の基数は有効回答者男女計）クラスに関しては、男女それぞれのパーセン

7

8

9

％

トを表示した。
相対的に上位とされる専門管理職は、男性が 13.0 パーセント、女性が 8.2 パーセントであった。その内部の構成には大きな男女差がある。古典的専門、管理などより高めの社会的地位は、ほとんど男性で占められる。女性は、その他専門職が多い。女性にきわだって多いのは、小中学校教師（1304）と保健準専門職（1312、看護士や医療技術者など）、男性では、その他管理職（1202）、小中学校教師

6

10

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5（1304）のほか、技師（1109）、情報処理技術者（1301）も多い。
自営業主からなる所有者階層は、明らかに男性のほうが多い。自営業セクターであれば女性ももっと多いはずだが、家族従業者はそれぞれの仕事に応じたカテゴリーに分類されているため、マイクロクラスの所有者カテゴリーとしては男女差が大きくなる。単純ノンマニュアルのうち、多くは事務係
員（3203）と販売労働者（3105）である。男女いずれもかなりの割合になるが、どちらかといえば女性のほうが多く就いている。マニュアルは男性のほうが多い。技能工や下層マニュアルではとりわけその傾向が強い。サービスについてはやや事情が異なり、わずかに女性が多い。サービスのなかでのマイクロクラスの最頻値は、男性では 2.8 パーセントを占める大量輸送運転者（4305）、女性は 3.1 パーセントの外食サービス労働者（4304、ウェイトレスや給仕など）と、性別により異なる。農業は、男性がやや多く、男女それぞれ 2 パーセント強ずつ分布し、合わせて全体の 5 パーセントほどになる。
これらの結果は、よく言われる性別職域分離を反映したものとなっているといえる。ビッグクラスのレベルでは見えにくい格差が、マイクロクラスのレベルでならばとらえられる可能性を示唆しているようにも思われる。
1.50

1.00
.59

.50
.35

.00

-.10
-.24

-.19

-.50

-1.00 古典的

管理

専門

その他
専門

専門管理

所有者
(自営)

所有者

販売

事務

技能工
(熟練)

単純ﾉﾝﾏﾆｭｱﾙ

下層
ﾏﾆｭｱﾙ

サー
ビス

マニュアル

農業

農業

図２ マイクロクラス別・標準化された個人収入の平均値

1.50

1.00

.50
.30
.08
.04

.00

-.16

-.13

-.50

-1.00 古典的
専門

管理

その他
専門

専門管理

所有者
(自営)

所有者

販売

事務

単純ﾉﾝﾏﾆｭｱﾙ

技能工
(熟練)

下層
ﾏﾆｭｱﾙ

サー
ビス

マニュアル

図３ マイクロクラス別・標準化された新聞・読書の平均値
7

農業

農業

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

4.2 マイクロクラスによる社会的格差の析出
続いて、マイクロクラス間の格差の実相に迫ることにしたい。既に述べたように、ライフチャンス、
ライフスタイル、社会的態度の 3 つに限定して、マイクロクラス間の平均値を比較する。その結果は、
図 2 から図 6 までにそれぞれ示されている。結果の説明に先立ち、図の見方を説明しよう。図において、ビッグクラスの区分は縦線でなされ、その中でのメゾクラスの区分は列の違いで表した。マイクロクラスは、ダイヤモンド型でプロットされている。短い横線はメゾクラスの平均値の位置、長い横線はビッグクラスの平均値であり、その値は太字斜体で表示した。ここでの分析は、共変量を一切含めずに、単純なグループごとの平均だけに基づいている。
図 2 は、ライフチャンスの指標とした、収入の平均値比較の結果である。ビッグクラスによる違いも顕著であるが、その一方でメゾクラスの違いも大きい。メゾクラスの管理職は、こと収入面となると専門職を遥かに凌駕する。マニュアルのなかでは、技能工は 1 つ抜けて高いこともわかる。しかし、
それでもなお、マイクロクラスごとの平均値の散らばりは大きい。同じ古典的専門職といっても、トップレベルの収入を得ている階層もあれば、その他専門とさほど変わらない水準のものもあるということである。
ただ総じて言えば、個人収入はビッグクラスによる格差がまだ目立つほうであるのかもしれない。
どうしてそう述べるかというと、他の従属変数を用いたときにはもっと差がみられにくいからである。
図 3 に示した、新聞・読書の平均値をみてみよう。この項目においても、専門管理が最も高く、他のノンマニュアル層（所有者と単純ノンマニュアル）が続き、最後にマニュアル層（マニュアルと農業）がくるという相対的順序関係はだいたい同じである。だが、図 2 でみた収入のビッグクラス間格差よりも、図 3 の新聞・読書の量におけるそれのほうがより小さいことは明瞭である。
もう 1 つのライフスタイルの指標として、団体加入のスコアを用いて同様に分析した。図 4 から明らかなように、団体加入においては、ノンマニュアルかマニュアルかというセクターの違いはほとん
どない。そしてまた、ビッグクラスに基づく格差もさほど大きくはない。ただし平均値のパターンはこれまでと異なり、所有者が最も高く、2 番目に農業が位置している。
社会的態度の側面として、政治意識（保守スコア）に注目したのが図 5 で、階層意識（主観的地位）へと注目したものが図 6 である。保守傾向を示すのは農業層であること、専門管理が自らの地位を高く評価していることなど、比較的よく知られた知見がここでも繰り返し表れている。そして、いずれの項目においても、ビッグクラスによる違いが大きくない点に気づく。

1.50

1.00

.50
.37

.29

.18
-.05

.00

-.07

-.50

-1.00 古典的
専門

管理

その他
専門

専門管理

所有者
(自営)

所有者

販売

事務

単純ﾉﾝﾏﾆｭｱﾙ

技能工
(熟練)

下層
ﾏﾆｭｱﾙ

サー
ビス

マニュアル

図４ マイクロクラス別・標準化された団体加入の平均値

8

農業

農業

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

1.50

1.00

.50
.32
.07

.00

-.05

-.09

-.15

-.50

-1.00 古典的

管理

専門

その他
専門

専門管理

所有者
(自営)

所有者

販売

事務

技能工
(熟練)

単純ﾉﾝﾏﾆｭｱﾙ

下層
ﾏﾆｭｱﾙ

サー
ビス

マニュアル

農業

農業

図５ マイクロクラス別・標準化された保守スコアの平均値
1.50

1.00

.50

.33
.11

.04

.05

.00

-.14

-.50

-1.00 古典的
専門

管理

その他
専門

専門管理

所有者
(自営)

所有者

販売

事務

単純ﾉﾝﾏﾆｭｱﾙ

技能工
(熟練)

下層
ﾏﾆｭｱﾙ

サー
ビス

マニュアル

農業

農業

図６ マイクロクラス別・標準化された主観的地位の平均値

結局のところ、収入を除き、ビッグクラスは格差を析出するにあたりそれほど有効ではないことがうかがえた。また、メゾクラスのレベルにまで分割しても、十分に階層間格差をとらえることはできなかった。職業集団に基づくレベル、すなわちマイクロクラスにまで分割してはじめて、格差の所在が一目でわかるほどにまで描写することが可能となっていたのである。
4.3 マイクロクラスの説明力
最後に、社会的格差に対するマイクロクラスの影響を、説明力として測ってみたい。2 節で述べた通り、重回帰分析をおこなって、決定係数の増分をもとに考察を進める。ここで、モデル 1 は、それぞれの従属変数に対して、階層だけを独立変数としたモデルである。モデル 2 は、調査年、性別、年代をダミー変数によって投入してそれらの効果を統制した上で、階層を独立変数としているものである。それからモデル 3 は、モデル 2 の統制変数に加えて学歴、従業上の地位、企業規模をも投入した条件下で、階層の影響を測っているモデルである。

9

日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

【階層の決定係数の総和のうち、マイクロクラスによる決定係数が占める割合】
24% 32% 43%
40% 62% 62%
71% 79% 82%
75% 79% 81%
35% 50% 63%

micro
meso

ﾗｲﾌﾁｬﾝｽ（個人収入）

ﾗｲﾌｽﾀｲﾙ1（新聞＋読書）ﾗｲﾌｽﾀｲﾙ2（団体加入）

政治意識（保守スコア）model3model2model1model3model2model1model3model2model1model3model2model1model3model2bigmodel1

.200
.180
.160
.140
.120
.100
.080
.060
.040
.020
.000

sector

階層意識（主観的地位）

図７ 階層による決定係数R2の分解（OLS回帰分析）

さて、図 7 より決定係数を分解した結果を確認していこう。まず、個人収入に関する階層の決定係数が大きめなのが目立つ。他の変数を統制しないモデル 1 では、15 パーセント弱が階層によって説明されている。そのうちの大半は、セクター、すなわちマニュアルかノンマニュアルかという最も大きな分かれ目で生じているとみることができる。一方、マイクロクラスにより追加的に説明されるのは4 パーセントほどであり、階層の全説明力のうち、およそ 4 分の 1 を占めるに過ぎない。次にモデル 2
で基本属性を統制した結果をみると、階層の決定係数が全般的に小さくなっていることがわかる。そんななかで、マイクロクラスの決定係数はあまり小さくなっていない。それゆえ、階層全体の決定係数のなかで、マイクロクラスによって説明される部分の相対的ウェイトが 3 割へと上がっている。モデル 3 で学歴や企業規模など他の独立変数を統制すると、階層の決定係数はいっそう小さくなるが、
マイクロクラスの相対的ウェイトはさらに高くなっている。
他変数を統制するほどマイクロクラスの相対的な重要性が増すという傾向は、収入以外の従属変数においても、程度の差こそあれ同様に起きている。このことが意味するのは、階層による社会的格差のより本質的な部分は、マイクロクラスのレベルまでを考慮したときにこそ、顕在化しやすいということである。階層の効果の大部分は、その他別次元の階層的地位を表す変数の効果によるものであって、擬似的でありうる。階層による格差をとらえるのは非常に重要なことだが、そこでみられる格差のうち、直接効果と目される部分は決して大きくはないのだ。しかしながらマイクロクラスとなると話が別で、それが有する諸指標に対する分散説明力は、他の変数を統制してもあまり減少しない。この点で、セクターやビッグクラスのそれとは対照的といえる。
本節の分析で示された知見で強調されるのは、マイクロクラスの有効性である。ビッグクラス、メゾクラスでは説明されないライフチャンス、ライフスタイル、社会的態度のばらつきを、マイクロク
ラスまで考慮することで相当量の説明力追加が可能であると証明された。しかも、他の階層的変数を統制したとしても、マイクロクラスの説明力だけは十分に残っていることも明らかにされた。したがって、職業集団レベルでの分化をとらえるマイクロクラスは、ビッグクラスをみていただけでは見え難かった系統的な社会的格差の存在を明るみに出すのに大きな役割を果たす可能性が示唆された。

5．おわりに
本稿では JGSS 累積データにより、現代日本におけるライフチャンス、ライフスタイル、社会的態
度の階層間格差を明らかにした。その結果、マイクロクラスの水準にまで分割して検討することで、10日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

階層による社会的格差をかなりの程度とらえられるようになることが見出された。通常の階層研究で用いられるビッグクラス、メゾクラスの水準では、格差の所在を知るには不十分な場合がしばしば起こりうるということである。一定水準以上の豊かさの達成の後であるからこそ、マイクロクラスを用いた精査がより意味をもってくるということもあるのかもしれない。
本稿における試論的分析がもつ意義は、従来型階層分析の再検討を要請することである。これまでにみられた、階層差の本質は教育であり職業階層ではないとする議論（例えば、吉川 1998, 2008）や、所得の差を生む要因として職業以上に正規-非正規（従業上の地位）の違いを強調する議論（例えば、Sato 2008）は、職業階層としてビッグクラスレベルまでしか考慮していなかったゆえに、階層の効果を過小評価している可能性がある。もっともそれは、先験的に定義された階層カテゴリーを疑うことなく用い続けてきた知的伝統そのものにこそ帰責されよう(7)。階層分類枠組みは、分析のツールとして用いられるだけでなく、日本社会において階層とは何か、それはいかにして決まるか、理論的および経験的に、常に問われなければならない課題なのである。
しかしながら、マイクロクラスの効用について疑義の余地がないかといえば、そうではない。理論
面では、なぜこの 82 のカテゴリーで構成されるのか、十分に説明されているとは言い難い。職業集団
が重要なことには理解を示せたとしても、分割される水準について説得する力はいささか不足していると思われる。技術的には、カテゴリー数が多くなればそれだけ自由度を費やすので、説明力が上がって当然だとする見方がありうる。さらに細かい分類を用いることで、従属変数の平均値に関する決
定的な断層を見つけられるのであればよいのだが、同一カテゴリーに含まれるサンプルが減ることで人工的に説明力が上がるというだけであれば積極的に評価はしにくくなろう(8)。
マイクロクラスによる分析は、まだ端緒についたばかりで、以上述べた疑問を解消してはいないことは確かである。だが本稿の分析結果でも垣間見えたのは、むしろその可能性である。微細な格差や、局所的な差異など、これまでとらえきれなかった現代社会の階層問題の検討において、きわめて有用な新たな階層分類枠組みとして役立てられるのではないだろうか。そして最後に強調したいことは、
データにおいてこのような詳細な階層分類の操作化には、それよりさらに詳細な職業小分類が必要であって、小分類レベルの職業情報獲得には 2 節で述べた職業コーディングが必須であることだ。その現場では多くの人の労力が支えとなり、良質なデータが築かれる。精密な分析を可能にする基盤は、
JGSS のように詳細な情報を含む良質なデータであることは疑うべくもないのである。
[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、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。東京大学社会科学研究所 SSJ データアーカイブがデータの配布を行っている。
[注]（1）日本の主要な階層調査である SSM 調査研究プロジェクトにおいても、階層の結果としての意識・行動を専ら扱った報告書が、全 15 巻中のうち 4 巻を占めることもその傍証となろう。
（2）正確に言えば、これら文献は「階級分析」の終焉を述べるものである。階級と階層は、概念的には別というべき面もあるが、データの計量分析においてはかなり近い手続きとなるので、ここでは特に区別していない。なお、階級概念と階層概念の関係については橋本（2001）を参照のこと。
（3）ただし、職業小分類の情報だけでカテゴリー構成が可能ではなく、それ以外の情報も必要である。
（4）JGSS ホームページ（http://jgss.daishodai.ac.jp）から、コードブックをダウンロードすることができる。
（5）新聞を読む頻度の変数と読書冊数変数の 2 つを主成分分析して、その標準化スコアを利用した。
（6）政治団体、業界団体、ボランティア、市民運動、宗教団体、スポーツ関係、趣味の会、の 7 つの団体への所属についての質問への正応答を合計し、そのうえで標準化した値を利用した。

11日本版 General Social Surveys 研究論文集[8] JGSS で見た日本人の意識と行動 JGSS Research Series No.5

（7）橋本（1999）や鹿又（2001）は、既存のカテゴリーから離れて階層カテゴリーを再検討した貴重な研究成果である。だが、職業集団のレベルへとディスアグリゲートする試みはなされていない。
（8）極端な話ではあるが、仮にすべての職業カテゴリーが各々度数 1 であれば、いかなる従属変数に対しても、職業を独立変数とするだけで分散を完全に説明できてしまう。

[参考文献]
Breen, R., 2005, “Foundation of a neo-Weberian class analysis,” in E. O. Wright (ed.) Approaches to Class

Analysis, Cambridge University Press: 31-50.
Erikson, R. and J. H. Goldthorpe, 1992, The Constant Flux: A Study of Class Mobility in Industrial Societies,
Oxford, Clarendon Press.
Erikson, R., J. H. Goldthorpe, and L. Portocarero. 1979. “Intergenerational Class Mobility in three Western
European Societies: England, France and Sweden,” British Journal of Sociology 30: 415-441.
Grusky, D. B., 2005, “Foundation of a neo-Durkheimian class analysis,” in E. O. Wright (ed.) Approaches toClass Analysis, Cambridge University Press: 51-81.
Grusky, D. B. and J. B. Sørensen, 2001, “Are There Big Social Classes?” in D. B. Grusky (ed.) Social

Stratification (2nd edition), Westview: 183-194.
Grusky, D. B., Y. Sato, J. O. Jonsson, S. Miwa, M. Di Calro, R. Pollak, and M. C. Brinton, 2008, “Social
Mobility in Japan: A New Approach to Modeling Trend in Mobility,” in T. Watanabe (ed.)

Intergenerational Mobility and Intragenerational Mobility (The 2005 SSM Research Series, vol.3), The
2005 SSM Research Committee: 1-25.
原純輔・盛山和夫, 1999,『社会階層−豊かさの中の不平等』東京大学出版会.
橋本健二, 1999,『現代日本の階級構造−理論・方法・計量分析』東信堂.
橋本健二, 2001,『階級社会日本』青木書店.
Jonsson, J. O., D. B. Grusky, M. Di Carlo, R. Pollak and M. C. Brinton, 2007, “Micro-Class Mobility: Social
Reproduction in Four Countries,” Arbeitspapiere - Menheim Zentrum für Europäische Sozialforschung
100: 1-47.
鹿又伸夫, 2001,『機会と結果の不平等』ミネルヴァ書房.
苅谷剛彦, 2001,『階層化日本と教育危機−不平等再生産から意欲格差社会へ』有信堂高文社.
吉川徹, 1998,『階層・教育と社会意識の形成−社会意識論の磁界』ミネルヴァ書房.
吉川徹, 2008,「階級・階層意識の計量社会学」直井優・藤田英典編『講座社会学 13

階層』: 77-108.

Kingston, P. W., 2000, The Classless Society, Stanford University Press.
三浦展, 2005,『下流社会−新たな階層集団の出現』光文社新書.
Pakulski, J. and M. Waters, 1996, Death of Class, Sage.
Sato, Y., 2008, “Disparity Society Theory and Social Stratification Theory: An Attempt to Respond to
Challenges by Disparity Society Theory,” in Y. Sato (ed.) Disparity, Social Fluidity, and Social

Stratification (The 2005 SSM Research Series, vol.15), The 2005 SSM Research Committee: 1-20.
Treiman, D. J., 1977, Occupational Prestige in Comparative Perspective, Academic Press.
都築一治編, 1998,『職業評価の構造と職業威信スコア』（1995 年 SSM 調査シリーズ 5）1995 年 SSM 調
査研究会.
Weeden, K. A. and D. B. Grusky, 2005, “The Case for a New Class Map,” American Journal of Sociology 111:
141-212.
Wright, E. O., 1997, Class Counts, Cambridge University Press.
Wright, E. O., 2005, “Foundation of a neo-Marxist class analysis,” in E. O. Wright (ed.) Approaches to Class

Analysis, Cambridge University Press: 4-30.
山田昌弘, 2004,『希望格差社会』筑摩書房.

12