ISS Discussion Paper Series
J-222

企業内労働市場における転職と昇進の関係 12017 年 4 月
佐藤 香織 2

1本稿の作成にあたっては、東京大学社会科学研究所附属社会調査・データアーカイブ研究センターSSJ データアーカイブから「ワーキングパーソン調査,2004,2006,2008,2010,2012,2014」（リクルートワークス研
究所）の個票データの提供を受けた。
2 東京大学社会科学研究所
kaorisato@iss.u-tokyo.ac.jp

1

要旨
転職者の昇進に関する先行研究では、転職者は同程度の一般的人的資本を持つ生抜き社員と比較すると昇進に不利であるとされるが、職種や企業規模と転職者の昇進との関連については明らかになっていない。本稿では職種特殊的人的資本の比率が大きく、職種別労働市場が成立しやすいとされる技術・専門系職種に注目し、「ワーキングパーソン調査」を用いて、職種及び企業規模によって通常の管理職、及び管理職相当の専門職への昇進確率がどのように異なるのかを、転職者と生抜き社員とで比較した。その結果、技術・専門職種
では、管理職への昇進確率における転職者と生え抜き社員との差は、転職先企業の規模が大きいほど縮小することがわかり、技術・専門職種ではライン管理職においても調整能力だけではなく、高度なスキルや技術が必要である可能性が示唆された。また、非技術・専門職種では、企業規模が大きいほど転職者は管理職に昇進しにくくなることがわかった。
このことは企業規模が大きいほど内部昇進しやすいとする Devaro&Morita(2013)の理論と整合的であり、内部労働市場が発達した大規模企業では、企業特殊的人的資本の少ない転職者は管理職への昇進に不利である可能性が示唆された。

2

Ⅰ

はじめに
従来、新卒一括採用を前提とした長期雇用は日本の雇用慣行の特徴とされてきた。企業

は職業経験のない新規学卒者を毎年一括採用し、ジョブローテーションなどによって経験を積んだ労働者は内部労働市場で昇進し、定年を迎える。しかし、近年では日本的雇用慣行に変化が生じていることが指摘されている。例えば、Kawaguchi & Ueno(2013)では、就業構造基本調査の 1980 年代から 2000 年代の 6 年分のデータを用いて、1970 年生まれの男
性は 1944 年生まれの男性と比較すると約 20%勤続年数が減少し、長期雇用関係が企業規模
や業種を超えて減少傾向にあることを見出している。また、Hamaaki ら(2012)は 1989 年
から 2008 年の賃金構造基本統計調査のデータを使用し、1990 年代以降、大卒若年層で終身雇用者比率が低下していること、更には年齢賃金プロファイルの傾きも 1990 年代を通じて緩やかになる傾向を見出している。彼らはこれらの結果から、相互補完的な制度である
長期雇用制度と年功賃金制度の双方が同時に衰退傾向にあることで、若年層にはよりよい
雇用条件を求めて転職するインセンティブが強まっていると結論付けている
実際に、労働者に占める転職者の割合が増加しているのかを確認するため、厚生労働省「雇用動向調査」における転職者入職比率（常用労働者の入職者のうち、入職前一年間に就業経験のある者の、常用労働者数に対する比率）の 1991 年から 2014 年における推移をプロットしたのが図 1 である。これを見ると、男女ともに 1994 年から増加傾向にあった転職者入職率は、2005 年をピークに下降傾向に転じ、女性では 2011 年から、男性では 2012
年より再び回復傾向にある。この傾向が今後も継続するかどうかについてはデータを注視して行く必要があるが、1990 年代から現在にかけて、男女ともに転職者の割合は微増傾向にあると言える。
転職者を受け入れる側の企業についても、企業内部の労働市場における正社員の雇用管理の方法に変化が生じている。業務の高度化、管理職ポストの不足や労働者のキャリア志向の多様化を背景に、同じ正社員の中に従来型の正社員とは異なる働き方やキャリア形成が予定される正社員の雇用区分を導入する企業が見られる(佐野 2015)。これらは企業におけるコース別雇用管理、複線型人事管理、勤務地限定社員制度などの形で実現されることが多い。企業内労働市場における正社員の雇用管理区分の多様化は、企業と外部労働市場との関係にも影響を与えている可能性がある。守島(2011)は企業へのアンケート調査から得たデータを用いて、勤務地や職種に制限があるなど、異なる雇用形態を持つ正規社員が存在する企業では、外部労働市場からの人材調達に積極的であることを明らかにしている。
また、外部から調達した人材は従来の生え抜き社員とは異なった雇用管理が行われていることを示唆する研究もある。西村(2008)は本稿で使用しているものと同じデータを用いて、転職や非正規労働者からの変更など、それまでの就業形態のパターンによって企業内労働市場に取り込まれた後の収入や職位に差が発生していることを明らかにした。このように、同一企業の正社員の中でも労働者の属性やそれまでの経歴によって賃金だけでなく、キャリアコースも多様化している現状が伺われる。
3

本稿は、転職者の転職先での昇進状況に注目し、企業内労働市場における昇進を通じた
インセンティブメカニズムの実態解明を行うことを目的とする。日本における転職研究の多くは転職者の賃金に関するものであり、転職先企業における職位や昇進の状況について検証したものは少ない。転職先企業における職務配置の実態を明らかにすることは、企業が外部労働市場から調達してきた人材をどのように処遇するのか、内部労働市場の仕組みの一端を明らかにする上で重要である。特に、雇用管理制度の中でも昇進制度は、労働者の適材適所の配置や働くインセンティブに影響を与える上で重要であり、日本的雇用制度の特徴と強く結びついた制度的特徴を持つ。 従来、日本企業の管理職選抜の特徴は、新規
学卒一括採用を前提とした、「遅い選抜」と「年次管理」であった。これらの特徴を維持するためには異なる職能間を異動させて昇進確率を高める必要があり、特定の専門性を持つ人材の育成には不向きであるとされる(八代,2011)。しかし、知識・技能の高度化や情報化
社会の進展により、高度な専門技術への需要が高まる中、高度専門人材を育成・処遇するための専門職制度が 1980 年代より導入されるようになる。専門職制度はホワイトカラーを主な対象とした複線型人事制度の 1 つであり(亀島,2016)、従来のライン管理職以外の昇進機会を設けることにより、専門能力を有する従業員の確保・有効活用をはかることが目的とされる(今野・佐藤, 2002)。1979 年～2004 年の賃金センサスを用いて役職者比率の推移を調べた大井(2005)は、1979 年から 1984 年にかけて役職者数、役職者比率が共に急増す
る中、特に部長・課長・係長・職長以外の役職者を表す「その他職階」の増加が大きいことを示し、この要因の 1 つとして専門職制度の導入の影響を指摘している。専門職と管理職の違いについて、八代(2002)は、管理職を「他人を管理することを通じて組織に貢献する者」、専門職を「自らの専門性を通じて組織に貢献する者」として定義している。前者には部門間の調整能力が必要とされるが、調整能力は企業内の様々な部門を経験することによって培われるため、企業特殊的人的資本の要素が大きいと考えられる。一方、後者に就く
人材には特定の分野やサービスに特化した技術や専門知識が必要とされ、それらはある程
度企業を超えた普遍性を持つと考えられる。従来の長期雇用を前提として様々な部門を経験させる育成方針がライン管理職の育成に適しており、専門職の育成には不向きであるとすれば、専門職人材は外部労働市場から調達する可能性が高まる。
本研究のもう 1 つの目的は、転職者の職種と転職先における昇進の関係について検討することである。転職においては、企業を移動することによる労働者の人的資本の毀損の程度が転職後の賃金やキャリアに影響を与えると考えられる。転職によってそれまで培ってきた企業特殊的人的資本は消失してしまう。しかし特定の職種を経験することで培われる
職種特殊的な人的資本は、職種を変更しなければ他社に移動しても通用すると考えられる。
従って、職種特殊的な人的資本の蓄積の程度が転職先企業における転職者の生産性の高さに影響すると予想される。しかし、これまでの研究では職種と転職との関係も賃金に対する影響のみが分析され、昇進や職務配置への影響は明らかになっていない。本研究では職種の中でも技術・専門職種に焦点を当てる。その理由としては第一に、技術・専門職種は、
4

企業を移動しても通用する職種特殊的な技能の比率が高く、職務内容が明確でスキルが標準化されているため、職種別の転職市場が成立しやすいことである(樋口 2001)。従来より、プログラマーやシステムエンジニアなど技術系の職種は、企業特殊的人的資本よりも一般
的人的資本が重視され、企業内部労働市場ではなく、職業労働市場(Occupational Labor
Market)に お い て ス キ ル を 蓄 積 し 、 企 業 間 異 動 の ペ ナ ル テ ィ が 少 な い と さ れ て き た(Ohkusa,Brunello, & Ariga 1997)。１本研究ではこれに加え、技術・専門職種と専門職制度の密接な関係を指摘したい。従来より、専門技術職には通常のライン管理職に至るキャリ
アと、高度専門職のキャリアの 2 重キャリアがふさわしいとする主張がある(今野 1986, 原
口 2003)。その理由としては、管理職ポストの不足、研究者自身の専門職志向の高さ、研究開発力を高めることの企業にとっての重要性が挙げられる(石田,2002)。従って、技術・専門職系職種について専門職制度を導入する企業は多いと考えられる。技術・専門職種に従事する労働者が自らの専門性を生かして、専門職制度を持つ企業へ転職した場合、その職種特殊的な人的資本の高さから専門職へ登用される可能性は、管理職としての調整能力が高まるように育成されてきた生抜き社員よりも高くなるのではないだろうか。本稿ではそのような問題意識の下、技術系や専門職系に従事する転職経験者と専門職の職位への登用の関係を明らかにする。具体的には、管理職への昇進ルートと専門職のキャリアパスにおける昇進ルートの 2 つについて、技術・専門系職種と非技術・専門系職種に分けて、転職者と生え抜き社員との間で昇進確率を比較する。また、昇進は内部労働市場における職務配置の問題であるが、内部労働市場が成立するにはある程度の企業規模が必要である。
日本的雇用制度の特徴は企業規模が小さくなるほど弱まるとされ(濱口,2011)、内部労働市
場における昇進の分析を行う際には企業規模の影響も考慮する必要がある。以上より、本稿では技術・専門職系の転職者と生え抜き社員の昇進確率の比較を行う際に、企業規模の影響も考慮して分析を行う。
Ⅱ

先行研究
先行研究では、企業が昇進決定を行う際には、同等の一般的人的資本を持つものであれ

ば、外部から採用した転職者よりも企業内労働市場にいる生え抜きの社員を好むとされてきた。内部昇進が好まれる理由は、理論的には 2 つの観点から説明される。1 つ目は人的資
本理論のアプローチに基づく。転職者は生え抜き社員と比較して企業特殊的人的資本が少ないため、両者の一般的人的資本が同等であれば、生え抜き社員より生産性が低いとされる。従って、企業は転職者よりも生え抜き社員を優先して配置する(Devaro & Morita 2013)。
2 つめはトーナメント理論に基づくインセンティブの観点から説明される(Chan 1996)。企業は労働者に昇進をインセンティブとして業務の遂行努力と人的資本の投資を行わせるため、転職者を昇進させることは生え抜き社員の昇進確率を下げることになり、生え抜き社
員のインセンティブを低下させる。
転職者と昇進の関係を分析した実証研究は少ないが、そのほとんどは理論を支持する結5

果を提示している。小野(1995)は 1980 年と 1990 年の「賃金構造基本調査」を用いて男性
管理職の職階ごとに生え抜き社員と転職経験者（非生え抜き）の平均年齢を比較した結果、転職経験者の方が平均年齢が高く、転職経験が昇進を遅らせている可能性を示唆している。
Ariga, Ohkusa & Brunello(1999)は日本企業の人事データを使用した分析において、転職
者の外部経験は昇進確率に有意な負の影響があることを示している。西村(2008)は本稿と同じ労働者へのアンケート調査のデータを使った分析において、同じ正規従業員の中でも転職回数が増えるほど職位が低くなることを示している ２。海外の内部労働市場に関する実証研究では、Baker, Gibbs & Holmstrom(1994)では、米国企業の人事データの分析より、同じ職位でも外部から転職してきた人材は内部登用人材より年齢や学歴が高いことを示し、転職者は企業特殊的人的資本が少ない分、一般的人的資本が高い者が採用されることが示
唆されている。
以上、転職者が昇進については生え抜き社員より不利であるとする主張を支持する研究
を理論・実証の両面から概観してきた。しかし、これらは転職者の職種の差について考慮
していない。同じ産業・職種への転職を前提とした場合、職種の違いによって転職後の処遇に差があることは、主に転職前後の賃金変化についての研究で実証されてきた(大橋・中村 2002, 勇上 2001 ,永沼 2014, 岸 1998)３。特に、大橋・中村(2002)は、連合総研が 1999年に行った企業と労働者へのアンケート調査のデータを用いて、同じ職種に転職した場合、製造職と比べて営業職と技術・開発職では転職後の賃金変化率に正の影響があることを見出している。この結果は技術・開発職に限って言えば、専門的・技術的職業の職種特殊的
人的資本の比率の高さゆえに、前職の経験が毀損される程度が少ないことが影響しているためと解釈できる。このように、蓄積された人的資本が職種特殊的な場合、職種や職務内
容が変わらない限り、企業が変わっても毀損されないと考えられる。職種特殊的な人的資本が賃金に影響を与えることは内外の実証研究において確認されてきた。例えば、Neal(1995)は企業特殊的人的資本が賃金の伸びに与える影響は少ない一方で、産業特殊的な 人 的 資 本 が 賃 金 決 定 に 関 わ っ て い る こ と を 明 ら か に し た が 、 Kambourov &Manovskii(2009)は職種経験年数をコントロールした場合は産業及び企業経験年数の賃金に与える影響はほとんど無いことを示した。日本の労働市場では「雇用動向調査」及び「労働力調査特別調査」を用いた分析によって男女共に年齢の賃金に与える効果より職種経験年数が与える効果の方が大きいことが報告されている(戸田 2010)。また、労働者に蓄積された人的資本が職種特殊的資本であるかどうかは職種によって異なることも報告されており(Sullivan 2010 )、このことは職種によって転職後の賃金変化率が異なるという事実と整合的である。
このように、職種特殊的人的資本の多寡が転職先での生産性に影響するのであれば、転職
先での昇進状況にも影響すると考えられる。しかし職種特殊的人的資本と転職先における職務配置や昇進状況の関係について直接検証した研究は少ない。特に本稿で取り上げる技
術・専門職に従事する労働者は、理系の大学・大学院や高等専門学校出身者が多く、労働6

市場に入る前から専門的なスキルや知識の蓄積程度が高い。労働市場参入後も、職種特殊的な人的資本が蓄積されやすく、転職先企業においてもスキルを生かして企業の生産性に貢献できる可能性がある。転職者を需要する側の企業にとっても転職者は即戦力人材の確保を目的とすることが多い ４。このような特定の高度なスキルを求める需要側の要因もあり、職種特殊的人的資本を蓄積しやすい高度な専門知識を有する労働者は転職の際にも同じ職種を選択しやすく、結果として更に専門スキルを蓄積させていくプロセスが想定される。
専門知識やスキルを持つ人材を処遇する専門職制度については「1 はじめに」においても簡単に触れたが、ここでは今一度、専門職制度の詳細について述べる。専門職制度は、企業内専門職を特定分野における高度な専門知識・技術・経験を有する労働者として位置づ
け、その特徴に即した管理や育成を行う人的資源管理施策である。専門職制度が企業に導入された主な背景としては、(1) 管理職ポスト不足への対応、(2)知識や技術の高度化による業務の専門化（プロフェッショナリゼーション）の進展、 (3)専門性を追求する労働者の増加などキャリア意識の変化、が挙げられている(原口 2003)。表 1 の通り、専門職制度を導入する企業は増加傾向にあり、5000 人以上の企業では 2002 年時点で半数以上が導入している。日本企業の人事制度は職能資格制度を基本としており、資格と役職は分離し、上位役職への昇進は、ある資格に昇格した者の中から対応する役職に昇進する者が決められる(八代,2002)。無論、制度の詳細な運用方法は企業によって異なるだろうが、専門職制度の導入により従来のライン管理職と専門職の複線型人事制度になった場合でも、管理職層に対応する職能資格の直前までは年次管理で一律に到達し、管理職層において、管理職または専門職のどちらに昇進するのかが決まる、というスタイルが一般的と考えられる。昇進には労働者の働くインセンティブを与える機能と、人材を能力やスキルによって適材適所に配置する機能の２側面があるが(伊藤, 1992)、専門職制度における昇進も、管理職昇進と同様にこの 2 つの機能を持つと考えられる。
後者の適材適所の配置という機能から見れば、管理職制度と専門職制度では、求められる能力が異なる。管理職の主な役割は「1 はじめに」でも述べたように、部下の管理・育成と組織の調整であり、企業内の様々な部署を経験することが管理職に必要とされる能力を養成する。一方で専門職はマネジメントは行わずに高度な技術や専門知識を持って業務の遂行を行うことで組織に貢献する。従って、管理職には相対的に企業特殊的人的資本が、専門職には職種特殊的な人的資本が重要であると考えられる。
以上より、転職市場が成立しやすいと考えられる技術職・専門職では、転職者は単一の職能を経験しており、転職する際にも現在と近い職種に転職しやすいだろう。また、企業にとってはこのような人材は社内の特定のスキルニーズを満たすものであり、将来のマ
ネジメント候補というよりは専門能力を発揮することを期待される「スペシャリスト人材」
として中途採用を行うだろう。技術系や専門系の職種は専門性が確立しやすく、労働者本
人も管理的な業務より自分自身の専門スキルを生かした業務を好み、管理職昇進ではなく専門職としてのキャリアを歩む者が多いと考えられる ５。しかし、専門職制度は管理職にな7

れない人の「受け皿」としての役割を果たしており、本当に専門的な知識や技能を有する人が配置される魅力ある職務としては機能していないのではないかという指摘も存在する(八代 2002)。この点については、データから得られる情報をもとに検討を行う。
Ⅲ仮説

1 理論的背景
はじめに、本稿で推定するモデルの理論的な背景について説明する。「Ⅱ 先行研究」では 昇進 に関 する 理論 の代 表例 とし て、 Chan(1990)のト ーナ メン ト理 論と Devaro &Morita(2013)の人的資本理論及びジョブアサインメントモデルに基づく理論を紹介した。
DeVaro & Morita(2013)は Waldman(1999)などにより発展した既存の昇進の職務割り当て
モデルを発展させ、企業間の異質性を想定した上で企業内の昇進において企業が内部昇進
か中途採用かの意思決定を行うモデルを定式化している。このモデルは企業規模と内部登用の関係にも焦点を当てている点で Chan(1990)のモデルより企業内労働市場における昇進の状況を反映しているのが特徴である。従って本稿でもこのモデルに沿って転職者のキャリアパスについて考える。DeVaro & Morita(2013)のモデルは昇進の職務割り当てモデルに、昇進ポジション数が限定されているという条件を追加しており、各企業は 1 つのマネージャーのポジションを持ち、内部昇進又は他企業からの中途採用でそれを埋めることができる。生え抜き社員は企業特殊的人的資本を持つ分、転職者よりもマネージャーとしての生産性が高い。マネージャーの能力が企業業績に与える影響が大きい場合は自社でマネージャーを育成するリターンが高くなる。自社で育成した生え抜き人材にマネージャーの能力がつくかどうかは一定の確率によって決まるため、企業は若年期の労働者を多く採用し、高いレベルの訓練を与える。以上より、マネージャーによるリターンが高い企業ほど若年期に社員を多く採用して内部育成するため、企業規模が大きいほど管理職には内部育成した生え抜き社員を登用する傾向が強くなる。即ち、企業規模が大きく内部労働市場が発達しているほど人材が潤沢なため、中途社員を雇用する必要性が小さくなる。また、仮に他社からの転職者が入社したとしても、転職者は企業特殊的人的資本が少ないため、企業内部の生え抜き社員と比較すると管理職に昇進しにくいと考えられる。
技術系職種や専門系職種に従事する労働者が中途採用で採用された場合、管理職層の職階に到達すると、前述の通り管理職には昇進しにくい。しかし、専門職は特定の技術や専門分野に限定した職務を遂行することが求められるため、管理職のように人を管理し、事
業間・職能間の業務の調整を行う能力はあまり必要とされない。転職により企業特殊的人
的資本は少なくなるが、これまでの職務経験によって蓄積された職種特殊的人的資本が高い場合、転職者と内部昇進者の専門職に求められる職務遂行能力には差が少なくなる。むしろ、自社では育成することができない程のハイレベルなスキルを持つ人材を外部労働市場から採用できる可能性もあり、その場合は転職者の方が生産性が高くなるため、生え抜き社員よりも専門職に就く可能性が高まるだろう。職種特殊的人的資本を含む一般的人的8資本の高さは他社から観察することが容易であり、転職もしやすいと考えられる。専門職制度のキャリアパスも、管理職と同様に蓄積された能力に応じて段階的な昇進を行うものと考えられ、ここではそのような管理職と同程度の職位の専門職を、管理職相当専門職と呼ぶことにする。
以上より、転職者と管理職昇進、及び管理職相当専門職での昇進について下記の仮説が設定できる。
<仮説 1>企業規模が大きいほど、転職者が少なくなる。
＜仮説 2＞転職者は、同じ学歴や経験年数を持つ生抜き社員と比較して、管理職に昇進しにくい。
＜仮説 3＞企業規模が大きいほど、転職者が同じ学歴や経験年数を持つ生え抜き社員と比較して管理職に昇進しにくい傾向が強くなる。
＜仮説 4＞技術系及び専門職系に従事する転職者は、同じ学歴や経験年数を持つ生え抜き社
員より管理職相当専門職へ昇進しやすい。
Ⅳ

分析の枠組み

1 データ
分析で使用するのは、東京大学社会科学研究所付属社会調査・データアーカイブ研究センターSSJ データアーカイブから提供を受けた「ワーキングパーソン調査 2004, 2006,
2008, 2010, 2012, 2014」(リクルートワークス研究所)の個票データである。本調査は首都圏 50km 圏内で就業している 18～59 歳の男女の労働者を対象としたアンケート調査であり、回答者には企業の正規従業員、非正規従業員、業務委託者派遣，パート・アルバイトとして就業している者が含まれている。2008 年までは訪問留め置き法による調査であったが、2010 年以降はインターネット調査である。転職や職歴に関する設問が多く含まれており、転職と職種の関係を検証する本研究の目的に合致しているため、この調査を利用することにした。ただし、調査対象者が首都圏 50km 圏内の就業者と限定されており、得られた日
本全体の労働市場に関するものではないことに留意が必要である。⑩本稿は企業内労働市場
におけるホワイトカラーの昇進状況について分析するため、回答者を企業規模 11 名以上の企業に勤める正規従業員のみとし、医師や弁護士、会計士などの独立開業系、看護師や放射線技師など医療機関で勤務する者が多いと考えられる医療系職種、官公庁に勤務するサ
ンプル、ブルーカラーと考えられる職種（保安・警備、農林漁業、生産・製造）につくサ
ンプルを除外した。女性は結婚や出産が退職や転職活動に影響を与える可能性があり、サンプルの同質性を保つため男性のみを分析対象とした。本稿では転職者は転職に伴って職9

種を変更しないことを念頭においているため、就業構造基本調査における分類と同一の職
種大分類（事務、営業・販売、技術、専門職など）のレベルにおいて、転職前職種と現在の職種が同一ではない転職経験者のサンプルを除外している。
2 変数
労働者の昇進状況については、質問票中の「現在のあてはまる役職について」という設問において、「部長（または課長）クラスの管理職」を選択したものを「通常管理職」、「部長（または課長）クラスの専門職」を選択したものを「管理職相当専門職」とした。職種
分類のうち、技術者と金融・ＩＴ関連専門職に従事する者をまとめて「技術・専門職ダミー」を作成した ６。また、過去に 1 度でも離職の経験があるものを「転職者」として定義し、転職ダミーを作成した。前項でも述べた通り、転職前後で職種を変更した転職者サンプルは除外している。そのためここでの転職ダミーの定義は、「過去に１度でも離職の経験があり、かつ前職と現在の職種大分類が同一の者」の場合に 1 を取り、転職未経験の場合に 0を取る変数となっている。いる。尚、転職者の定義上、過去 1 年以内に職を変更した短期転職者の他、1 年以上非就労期間があり、再就職した長期転職者も「転職者」のカテゴリーに含まれている。
3 推定モデル(1) 転職確率と企業規模の関係
まず、仮説１を検証するために、転職確率と現在の企業規模の関係を検証する。従属変数に転職ダミーを取り、説明変数に現在の企業規模に加え、学歴や年齢、勤続年数、職種などの労働者の属性と業種、年をコントロールしたモデルを推定する。推定モデルは下記の通りである。

1
Pr(𝐷𝐷 = 1) = �0𝑖𝑖𝑖𝑖 Y𝑖𝑖∗ ≥ 0
𝑜𝑜𝑜𝑜ℎ𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒

Y𝑖𝑖∗ = 𝑋𝑋𝑖𝑖 β + � 𝛾𝛾𝑘𝑘 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘 +𝜀𝜀𝑖𝑖

D は転職を表すダミー変数であり、転職を経験している場合は 1 を、経験していない場合
は 0 を取るものとする。Y𝑖𝑖∗は潜在変数を表す。𝑋𝑋𝑖𝑖 に含まれるのは、労働者 i の学歴、年齢及び年齢の 2 乗、潜在経験年数及び潜在経験年数の 2 乗、職種、そして業種である。調査
年のダミーもコントロールする。𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘 は企業規模の 5 つのカテゴリーを表しており、「99 人以下」、「100～299 人」、「300～999 人」、「1000～4999 人」、「5000 人以上」のカテ

ゴリーを有する。𝜀𝜀𝑖𝑖 は誤差項を表す。上記のモデルをプロビットモデルを用いて推定する。

(2)傾向スコアを用いた、転職者と昇進及び企業規模の関係の検証10

仮説 2,3,4 を検証するため企業内労働市場において、転職者の昇進状況が生え抜き社員と比較して差があるかどうかを傾向スコアマッチング法(Propensity Score Matching)を用いて検証する。以下では、傾向スコアマッチングの手法について概要を説明する。この方法
では、サンプルの観測可能な属性から転職確率の予測値を計算し、この値が同程度の者同士で、実際に転職を経験した者としてない者を比較する。この転職確率の予測値を傾向ス
コアという。転職経験がその後の処遇に与える影響を検討する際に問題となるのは、転職決定における自己選択の存在であるが、傾向スコアをコントロールすることで、転職しやすい属性が同程度の者同士での比較を行うことが可能である。村上(2003)は平成 9 年の「就業構造基本調査」を用いて労働者の年齢、学歴、職種や企業規模によって転職確率が異なることを示し、この理由を職業や企業規模によって技能形成の在り方や雇用制度に差があり、転職によって便益を得られる外部の雇用機会が異なるためと説明している。従って、転職の影響を検証する際には、労働者の属性や前職企業の特徴などの観測可能な変数をコントロールすることが重要である。ここでは、転職経験の有無が個人属性 X の値に依存する場合を考え、現在の昇進状況を Y とし、転職を経験した場合の結果を𝑌𝑌1 , 転職を経験していない場合の結果を𝑌𝑌0 として、以下の 2 つの仮定を置く。
(𝑌𝑌1 , 𝑌𝑌0 )

⊥

𝐷𝐷|𝑋𝑋

0 < 𝑃𝑃(𝐷𝐷 = 1|𝑋𝑋) < 1

(2)

(1)

(1)式は強く無視できる割り当て(Rosenbaum and Rubin, 1983)と呼ばれ、共変量である個
人属性 X の値を条件づけると、転職を経験した場合(D=1)の潜在的な結果変数𝑌𝑌1と、転職未経験の場合の潜在的な結果変数𝑌𝑌0の同時分布が、転職経験の有無とは独立であることを意味する。また、(2)式は重複(overlap)の仮定と呼ばれ、転職経験者全員に対して、同様の個人属性を持つ転職未経験者が存在することを意味する。更に、(1)の仮定の下では、複数の共変量を１つの変数に集約したバランシングスコアと呼ばれる変数の 1 つである、転職を経験する確率Pr(𝐷𝐷 = 1|𝑋𝑋𝑖𝑖 ) を条件づけた場合にも転職経験の有無と潜在的な結果変数𝑌𝑌1 及び𝑌𝑌0 は独立になる。このPr(𝐷𝐷 = 1|𝑋𝑋𝑖𝑖 )を傾向スコアと呼び、データから推定する必要がある。本稿では以下のプロビットモデルを用いて、傾向スコアの推定を行う。
P(𝑋𝑋𝑖𝑖 ) = Pr(𝐷𝐷 = 1|𝑋𝑋𝑖𝑖 ) = 𝛷𝛷(𝑋𝑋𝛽𝛽)(3)

D は転職を表すダミー変数であり、転職を経験している場合は 1 を、経験していない場合
は 0 を取るものとする。X は説明変数であり、学卒後の潜在労働市場経験年数、潜在経験
年数の 2 乗、潜在経験年数の 3 乗、最終学歴、業種、職種、企業規模を用いる。転職経験者については業種、職種、企業規模は前企業のものを使用する。
次に、労働者の職種を技術・専門職種とそれ以外の職種に分け、それぞれについて(1)式よ11

り求めた傾向スコアを用いて共変量を調節した上で転職と昇進状況の関係を分析する。労働者の昇進状況について、①役職なし、②管理職相当専門職についている、③通常管理職についている、の 3 つの状況に分類し、各状況への配置の有無を被説明変数として多項プ
ロビットモデルによって推定を行う。役職には課長レベル以上（課長レベルと部長レベル）を取り上げ、別個に昇進状況を推定する。今、個人 i が役職なしの場合を𝑌𝑌𝑖𝑖 = 0 、 管理職

相当専門職についている場合を𝑌𝑌𝑖𝑖 = 1 、通常管理職についている場合を𝑌𝑌𝑖𝑖 = 2とし、それぞれの職の配置の結果生じる準レントを𝑅𝑅𝑖𝑖0 、𝑅𝑅𝑖𝑖1 、𝑅𝑅𝑖𝑖2 とすると、推定モデルは下記の通りに表される。

0
𝑌𝑌𝑖𝑖 = � 1
2

𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖
𝑖𝑖𝑖𝑖

𝑅𝑅𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑋𝑋𝑖𝑖 β + 𝛾𝛾1 external

𝑅𝑅𝑖𝑖0 ≥ 𝑅𝑅𝑖𝑖1 ,𝑅𝑅𝑖𝑖1 ≥ 𝑅𝑅𝑖𝑖0 ,𝑅𝑅𝑖𝑖2 ≥ 𝑅𝑅𝑖𝑖1 ,𝑅𝑅𝑖𝑖0 ≥ 𝑅𝑅𝑖𝑖2
𝑅𝑅𝑖𝑖1 ≥ 𝑅𝑅𝑖𝑖2
𝑅𝑅𝑖𝑖2 ≥ 𝑅𝑅𝑖𝑖0+ � 𝜎𝜎𝑘𝑘 𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒𝑒 ∗ 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘 +𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖(4)

𝑅𝑅𝑖𝑖𝑖𝑖 は労働者 i の職務配置 j の選択における準レントを表す。𝑋𝑋𝑖𝑖 はコントロール変数のベクトルを表し、これには労働者の個人属性として、年齢及び年齢の 2 乗、勤続年数及び勤続年
数の 2 乗、結婚ダミー、学歴ダミー、技術・専門職ダミーを、企業要因として企業規模カ
テゴリー、業界カテゴリー、そして複数年度の調査を合体したクロスセクションデータを分析するため、年ダミーを含んでいる。externalは転職経験があれば 1 を、なければ 0 をとる転職ダミー、𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑘𝑘 は(1)の推定で用いた変数と同じ企業規模の 5 つのカテゴリーを表す。
「仮説 2」で提示した、企業規模と内部登用の関係を検証するため、企業規模の各カテ

ゴリーと転職ダミーの交差項を加えている。(4)式の推計は傾向スコアを用いた加重最小二乗法を利用する。これは Hirano, Imbens & Ridder(2003)や Hirano & Imbens(2001)によって提唱されている、処置への割当確率の逆数を重み付けした Horvitz-Thompson 型の推定手法である。具体的には、(3)式で算出した傾向スコアから以下(5)式のウェイト𝜔𝜔𝑖𝑖 を作成し、これを用いて(4)式を加重最尤法で推定する。

𝐷𝐷

1−𝐷𝐷

𝜔𝜔𝑖𝑖 = �P(𝑋𝑋𝑖𝑖 ) + 1−P(𝑋𝑋𝑖𝑖 )
𝑖𝑖

𝑖𝑖

(5)

尚、傾向スコアマッチング推定を行う際には、傾向スコア上で転職経験者と転職未経験者をマッチさせた場合に、対応する転職未経験者が存在しない転職経験者のサンプルを除外
し、コモン・サポート上でのみ分析を行っている。

12

4 記述統計分析に用いた変数の基本統計量を転職経験者と非転職経験者に分け、表 2 に示している。ここで、「Ⅱ 先行研究」において指摘した、専門職は専門的能力を有する人を処遇するためのポジションではなく、管理職につけない人のための受け皿としての職位である可能性について確認を行う。まず、管理職相当専門職のポジションに就く人の割合が企業規
模や職種、転職経験の有無によって異なるのかを調べるため、表 3-1 及び 3-2 に、課長レベ
ルと部長レベルに分けて、企業規模、職種（技術・専門職または非技術・専門職）、転職経
験の有無ごとに、管理職相当専門職と管理職の比率を表す。表 4-1 及び 4-2 には同様のカテ
ゴリー分けで、各カテゴリーに該当する人々の平均年収を示す。もし、管理職相当専門職が管理職になれない人たちの受け皿であるならば、管理職相当専門職の人数比率は技術・専門職と非技術・専門職で同程度であり、更に管理職相当専門職と通常管理職には大きな賃金格差が広がっていると予想される。まず、表 3-1 の人数比率の状況から見ると、課長レベルでは転職者・転職未経験者を合わせた全体では、職種及び企業規模に関わらず管理職
相当専門職の比率は管理職より少なく、企業規模が大きくなるほどこの傾向は顕著となる。
しかし、非技術・専門系職種の方が技術・専門系職種と比べて管理職相当専門職と管理職の比率の差が大きい。転職者と転職未経験者の比率を比較すると、999 人以下の中小企業では、技術系の転職者が管理職相当専門職に就く比率が転職未経験者より高いが、非技術系
やではそのような傾向は見られない。従って、技術・専門職系の転職者は中小企業では専門職に就きやすい傾向がある可能性がある。表 3-2 の部長レベルの比率の比較においても、課長レベルと同様に、技術・専門職系では非技術・専門職系よりも管理職相当専門職と管理職の比率の差が小さく、5000 人未満企業では技術・専門職において転職者の管理職相当
専門職の比率が転職未経験者より高い傾向が見られる。技術・専門職の方が非技術・専門
職よりも専門職のポストが多いことが示唆される。
次に、表 4-1 の平均賃金の状況について確認する。課長レベルの全体で管理職と管理職
相当専門職の平均賃金を比較すると、技術・専門職系の 100 人～999 人の中規模企業において、管理職相当専門職の平均賃金は管理職より高いか、同程度となっている。逆に非技術・専門職種においては、企業規模に関わらず、管理職相当専門職の方が管理職よりも平均賃金が低い。技術・専門職種では中規模企業において管理職相当専門職は管理職と遜色ない賃金を得ており、管理職になれない人の受け皿ではない、独立したキャリアとなっている可能性がある。転職経験者の中で比較をすると、300 人以上の中・大規模企業において管理職相当専門職の方が管理職よりも平均的に高い賃金を得ており、転職後にスキルがあり、専門的な仕事のできる人々は、従来の管理職に就く人々よりも生産性が高い可能性がある。また、転職者と非転職者の比較では、技術系、非技術系共に管理職相当専門職で転職者の方が平均賃金が高くなっているケースが見られるが、両者の年齢に差があることが反映されている可能性もある。表 4-2 の部長レベルの平均賃金について見ると、転職者・転職未経験者を合わせた全体では、技術系、非技術系共に管理職相当専門職の方が平均賃金13が低く、管理職と同等のキャリアとは言えない状況である。転職者については、1000 人以上の大規模企業で技術系・非技術系共に管理職相当専門職が管理職と同レベルの賃金を得ている一方、転職者未経験者の場合、管理職相当専門職は管理職と比べると平均して賃金が低くなっている。1000 人以上の大企業では技術系・非技術系共に、管理職相当専門職において、転職者は転職未経験者と同程度の平均賃金を獲得していることを考えると、高ス
キルの転職者は転職先の専門職のポジションで高い生産性を発揮している可能性がある。
以上をまとめると、管理職相当専門職のポストは全体として管理職よりも少なく、特に大企業においてその傾向が強いことがわかった。ただし、非技術・専門系職種では技術・専門系職種と比べて管理職相当専門職と管理職の比率の差が大きく、技術・専門系職種の方が管理職相当専門職のポストが整備されている状況と言えよう。報酬面での処遇に関しては、課長レベルでは中規模企業において、技術系職種の管理職相当専門職が管理職と遜
色ない賃金を得ており、独立したキャリアとなっている可能性があるものの、部長レベル
では職種・企業規模に関係なく管理職相当専門職の方が平均賃金が低く、管理職と同等のキャリアとは言えない状況である。しかし、転職経験者の中で比較を行うと、技術・専門
職系の課長レベルでは 300 人以上の中大規模企業において、部長レベルでは職種に関係なく 1000 人以上の大企業において、それぞれ管理職相当専門職の方が管理職よりも平均的に高い賃金を得ている。従って、中・大規模企業では、スキルがあり専門的な仕事ができる
人々は、そうでない人よりも転職先の専門職のポジションで高い生産性を発揮していることが示唆される。結論として、中小企業では技術・専門系職種では課長レベルの管理職相
当専門職が管理職と同等の処遇を得られる独立したキャリアコースとして機能している可能性がある。大企業では管理職相当専門職のポジションはまだ少ないものの、技術・専門
職系、非技術・専門職の両職種で転職者は専門性を生かして専門職において活躍している様子が伺える。次節では、様々な要因をコントロールしたときの転職者の昇進状況を推定した結果について見ていく。
Ⅴ

推計結果

1 転職確率と企業規模の関係
転職ダミーを従属変数としたプロビット推定の結果を表 5 に示す。ここでは関心のある企
業規模カテゴリーの係数と限界効果のみを表示している。企業規模カテゴリーのレファレンスである 99 人以下の企業と比較すると、どのカテゴリーも有意な負の係数を示している。
そして、係数・限界効果が共に企業規模が大きくなるにつれて絶対値が大きくなることがわかる。以上より、労働者の学歴や経験年数、そして企業の業種等をコントロールしても、企業規模が大きくなるほど転職者の割合が少なくなることがわかり、仮説 1 を支持する結果が得られた。企業規模が大きく、内部労働市場が発達している企業ほど、外部労働市場
から中途採用者を受け入れにくくなることが示唆される。

14

2 傾向スコアの推定
転職者と生え抜き社員の昇進状況を比較するための第一段階の推定として、転職行動の有無に関してプロビット推定を行い、結果を表 6 に示す。結果より、個人属性や前職企業の属性が転職確率と有意に関連していることがわかる。潜在経験年数が多いと転職確率は上昇し、学歴については、高校卒と比較すると大学院卒は転職確率が低いことから、学歴が高いほど転職しにくいことが伺える。職種は、保安をベースとすると生産/製造職で有意に転職確率が高く、事務では低い。業種は、農林漁業・鉱業をベースとすると、サービス・
小売り、金融・保険、及び分類不能の業種において転職確率が有意に高い。企業規模の影響を見ると、⒑～19 人規模企業と比較すると、規模が大きくなるほど転職確率が有意に低いことがわかる。
3 マッチング推定
第 1 段階目で推定した傾向スコアを用いてマッチング推定を行った結果を表７に示す。
表 7-1 には技術・専門職に従事するサンプルの多項プロビット推定の結果を、表 7-2 には非技術・専門職に従事するサンプルの多項プロビット推定の結果を示している ７。Model 1 は、個人属性や企業属性などのコントロール変数に転職ダミーのみを追加したモデルであり、Model 2 は転職ダミーと企業規模の交差項を入れたモデルである。まず、課長以上の昇進について表 7-1 の推定結果を見ると、Model 1 では通常の管理職への昇進確率では転職経験ダ
ミーの係数は有意な負の値を示しており、技術・専門職系の転職者は課長以上の管理職に昇進しにくいことがわかる。これは仮説 2 を支持する結果である。また、課長クラス以上の管理職相当専門職への昇進確率では、転職経験ダミーの係数は有意ではないが負の値を示しており、技術・専門職系の転職者が管理職相当専門職に昇進しやすいとする仮説 4 は支持されない結果となった。しかし、企業規模によって転職行動と昇進の関係が異なることを考慮した Model 2 を見ると、転職経験ダミーの係数は課長相当以上専門職及び課長以上管理職への昇進確率の両方で負の値を取っているが、企業規模との関係では、課長相当
専門職及び課長の両方で、全ての企業規模と転職ダミーの交差項は正となっている。即ち、ベースカテゴリーである 99 人以下の小規模企業で、転職経験者は課長相当専門職及び課長への昇進が転職未経験者と比べて不利であるが、企業規模が大きくなると転職経験者と転職未経験者の昇進確率の差が少なくなることが読み取れる。転職経験者が課長相当以上の専門職へ昇進しやすいという関係は 300-999 人規模の企業においてのみ統計的に有意となっており、中規模企業は小規模企業と比べると転職経験者が管理職相当専門職に昇進しやすいことがわかる。しかし全般的な傾向では仮説 4 は支持されないという結果となった。
また、管理職への昇進については、企業規模が大きくなると転職者と生え抜きとの昇進確率の差が少なくなることから、仮説 3 とは反する結果となった。
次に、表 7-2 から、非技術・専門職に従事するサンプルの昇進状況について検証する。
Model 1 では通常の管理職への昇進確率では転職経験ダミーの係数は負の値を示しており、
15

非技術・専門職系の転職者は課長以上の管理職に昇進しにくいことがわかるが、統計的に有意ではないため、関連性は弱いと言える。企業規模による影響を考慮した Model 2 では、転職経験ダミーは正だが、企業規模と転職ダミーの交互作用項の係数は全て負であり、特に 5000 人以上企業との交差項の係数は統計的に有意な差を示している。この結果から、大企業では非技術・専門職系の転職者は課長相当以上管理職への昇進が不利であることがわ
かり、仮説 3 と整合的な結果が得られた。
まとめると、まず仮説 1 は支持され、企業規模が大きいほど転職者の割合が少ないことがわかった。Devaro & Morita(2013)の理論によれば、企業規模が大きいほど内部労働市場が厚く内部昇進が好まれるため、外部労働市場から人材を調達する必要性が少なくなる。
従って、大企業ほど転職者は少なくなると考えられる。仮説 2 については、技術・専門職と非技術・専門職の両方で支持された。転職者は生抜きと比較すると企業特殊的人的資本が少ないため、転職先の内部労働市場で管理職へ昇進しにくくなると考えられる。仮説 3
は非技術・専門職において支持され、企業規模が大きいほど転職者は管理職に昇進しにくいことがわかった。技術・専門職では反対に、企業規模が大きくなると転職者と生え抜きの昇進格差が縮小する傾向が見られた。これについては 2 つの可能性が考えられる。1 つ目
は、転職先企業で専門職制度が整備されていない場合、高スキルで生産性の高い転職者は管理職のキャリアパスで昇進する可能性が考えられる。2 つ目は、技術・専門職種の場合、管理職でも職種特殊的人的資本が重要であり、昇進決定の際には転職者の企業特殊的人的資本の少なさがあまり問題とならない可能性がある。仮説 4 については、中規模企業は小規模企業よりも、技術・専門職系の転職者が管理職相当専門職に昇進しやすいことがわかったが、企業規模の影響を考慮せず平均的な転職行動の影響を見た場合は、技術・専門職
が管理職相当専門職に昇進しやすいという結果は得られず、仮説 4 は支持されなかった。
仮説 3 の解釈でも述べたように、企業における専門職制度の整備状況と、技術・専門職の管理職に求められるスキルが非技術・専門職の管理職とは異なることが影響しているのかもしれない。
以上の結果には転職者の離職決定の内生性の問題が考慮されておらず、推定値にはバイアスが存在する可能性がある。以下では内生性を考慮した分析を行い、結果の頑健性について検証する。
4

結果の頑健性の確認－離職の自己選択についての検討
以下では転職の自己選択の問題を考慮した分析を行い、結果の頑健性について検証する。

具体的には、頑健性の検証として転職者のサンプルをネガティブな離職理由の者に限定した分析を行い、「3 マッチング推定」における結果との整合性を確認する。
大橋・中村(2002)は、離職理由によって前職でのジョブ・マッチング状況に差があり、それが転職時の賃金変化に影響することを明らかにした。彼らは分析の際に離職理由を 4 つに分類している。具体的には、解雇や定年などの「会社都合離職」、自分の能力や適性に合16う仕事ではなかった、なとの「マッチング向上離職」、職場の人間関係に不満があるなどの「不満解消型離職」、結婚・育児などの「家庭の事情等による離職」である。本稿でも大橋・中村(2002)で採用されている分類方法に倣い、離職理由を上記の 4 分類をベースとして、「その他・無回答」を加えた合計 5 つのグループに分類した。本稿で用いたデータでは、離職理由に「独立・資格取得による離職」という選択肢も存在したが、これは「マッチング向上離職」に分類した。このようにして作成した離職理由カテゴリーを用いて、以下に離職理由の影響を確認するため、2 つの分析を行う。1 つ目の分析では、技術・専門職とそれ以外の職種とで、各離職理由の比率に差があるかどうかについて、現在在籍している企業の規模別に比較する。結果は表 8 に掲載している通りである。これを見ると、企業規模が 5000
人以上の大企業以外では技術・専門職種と非技術・専門職種の間で、各離職理由の割合に大きな差は見られず、技術・専門職種に「マッチング向上離職」により前職を離職した者が特に多いとは言えない。しかし、5000 人以上の大企業に限ると、技術・専門職系では非技術・専門職と比較すると「会社都合」及び「会社・人間関係への不満」による離職者の割合が少なく、「マッチング向上」による離職者の割合が多い。技術・専門職に従事する者
で、前職において自身の能力や適性と仕事が合っていないと感じる者は、より望ましい仕事条件を求めて大企業に転職する傾向があると考えられる。
次に、離職理由によって転職者のサンプルを限定した分析を行う。能力が高く転職成功の見込みが高い者は、マッチングの向上を求めて転職を行った結果、転職先企業ではマッチングがより良くなるため昇進しやすいと考えられる。逆に、マッチングを向上させる目
的以外で転職を行った者は、転職先でのマッチングは下がりやすく、昇進しにくいと考えられる。従って、「マッチング上昇離職」以外の理由で離職をした転職者について昇進状況の分析を行い、表 7 で得られた結果の頑健性を確認する。転職者の中から「マッチング上昇離職」により離職したサンプルを除外し、「会社都合離職」、「家庭の事情等による離職」、「不満解消型離職」（簡略化のため、これらを「会社都合・ネガティブ離職」とする）のいずれかで離職したサンプルのみに限定し、表 7 と同様に傾向スコアマッチングによる多項
プロビット推定を行った。推定結果を表 9-1 及び 9-2 に示す。まず、表 9-1 の技術・専門職
系における課長以上への昇進状況を見ると、Model 1 では転職経験ダミーの係数が管理職相
当専門職及び管理職の双方で負となっており、表 7-1 の結果と一致している。また、Model
2 では、管理職相当専門職及び管理職への昇進の両方について、転職経験ダミーが負である
ことと、企業規模と転職ダミーの交差項が正であることが表 7-1 の結果と一致している。ただし、管理職相当専門職の昇進確率については、5000 人以上企業と転職ダミーの交差項の係数が負となっている。このことは、5000 人以上規模の企業に在籍する技術・専門職系の転職者の多くがマッチング向上離職であり、それらを除外して推定を行った影響が表れていると考えられる。次に、表 9-2 の非技術・専門職系についての結果を見てみる。Model 1
では管理職相当専門職への昇進確率において転職経験ダミーの係数は表 7-2 とは反対に負の値を示しており、マッチング向上を目的とした転職者を除外した結果、転職者の昇進状
17況が悪くなっていると考えられる。Model 2 では、課長以上への昇進確率において企業規模と転職経験ダミーの交差項は負の値を示しており、企業規模が大きくなるほど転職者が管理職への昇進に不利であることは表 7-2 の結果と一致している。
まとめると、ネガティブな転職理由のサンプルに限定しい分析から得られた結果は、企業規模による影響の差を考慮せず、平均的な転職経験の影響を見た場合は、やや転職者の昇進が不利な程度が悪化しているものの、企業規模によって転職経験の影響度合いが異なることを考慮したモデルでは、5000 人以上規模の企業を除いて、概ね表 7-1 及び 7-2 の結果と一致していた。技術・専門職種に従事し、5000 人以上規模企業に在籍する転職者は、マッチングの向上を求めて転職した者が多く、こうしたサンプルを除外することの影響が大きいと考えられる。しかし、課長への昇進については、技術・専門職種では企業規模が大きくなるほど転職者と転職未経験者の昇進確率の差が少なくなり、非技術・専門職種では企業規模が大きいほど転職者が昇進に不利であるという結果は同じである。
Ⅵ 結語
本稿では、現在の役職を問う設問を含む労働者へのアンケート調査のデータを用いて、転職経験と職種が昇進に与える影響について検証を行った。主な結論をまとめると下記の 3点に集約できる。
第一に、企業規模が大きいほど転職者の割合が少ないことがわかった。Devaro andMorita(2013)の理論からは大企業ほど内部昇進を好み、外部から転職者を採用する必要がないためと考えられるが、年功賃金の理論による解釈も可能である。大企業ほど年功賃金を採用し、終身雇用を想定しているため、転職者を受け入れることが難しい。結果として転職者の割合が少なくなっていることも一因かもしれない。第二に、技術・専門職に従事する転職経験者は、同じ職種の転職未経験者と比較すると年齢や学歴をコントロールした
場合でも、小規模企業では転職経験者は管理職相当専門職及び管理職への昇進が不利である。しかし、企業規模が大きくなると転職経験者と転職未経験者の昇進確率の差が少なくなる。企業規模が大きくなるほど内部労働市場が発達するため、転職者は生抜き社員よりも昇進しにくくなると考えられるが、技術・専門職に従事する転職経験者の場合は、課長以上レベルでの昇進の場合、管理職相当専門職及び管理職への昇進については明確に不利な状況とは言えないことがわかった。更に、このことはネガティブな離職理由で転職をしたサンプルに限定しても、結果は変わらないことがわかった。技術・専門職種では、管理職では調整能力は必要とされず、仕事に特化した知識やスキルが部下の管理・育成には重要である可能性がある。大井(2005)でも、近年の管理職はプレイヤーでもありマネジャーでもある「プレイングマネジャー」としての役割が求められていることが指摘されており、特に、技術・専門職種では管理・調整だけでなく、高水準な知識やスキルを持ってチーム
全体の生産性に貢献する役割が課長レベルの管理職では重視されているのかもしれない。
第三に、非技術・専門職の場合は、管理職への昇進において、企業規模が大きくなるほ
18

ど転職経験者は昇進が不利になることがわかった。このことは企業規模が大きいほど内部昇進の可能性が高くなるという Devaro & Morita(2013)の理論を支持する結果となっている。Devaro らの理論では、マネージャー能力のリターンが高い企業は、企業特殊的人的資本を持つ分生産性の高い企業内部の人材を登用するためにより多くの人を雇って訓練を行い育成する。従って相対的に部下の数が多くなり、裾野の広い内部労働市場となる。その中では、若年時より将来マネージャーになるための訓練を受け、企業特殊的人的資本を多く備える生え抜きと比較すると、特定の分野での能力に特化した転職者は管理職としての昇進では不利になると考えられる。この結果は年功賃金と終身雇用の理論、及びインセン
ティブ理論によっても説明できる。前者については、Lazear(1979)は年齢と共に賃金が右上がりに上昇する年功賃金おいて、企業が労働者へ就業のインセンティブを与えるため、若年期は生産性より低い賃金を設定し、壮年期には生産性に若年期の賃金との差額を付加した後払い方式を採用していると説明している。この場合、期の途中から入社した転職者に同年齢の生え抜きと同額の賃金を支払うと企業は転職者には常に生産性以上の賃金を支払うことになるため、転職者は賃金の低い職位につけようとすると考えられる。この後払い賃金方式は信用力のある大企業において採用されることが多く、大規模企業で転職者が通常管理職への昇進に不利であるという本稿の結果と整合的である。また、Chan(1996)の主張する生抜き社員のインセンティブメカニズムの理論から説明も可能である。企業は外部から採用する転職者の管理職への昇進に対する基準を高くすることで、生抜き社員のインセンティブを保つことができる。
内部労働市場での昇進における、上記のような技術・専門職と非技術・専門職の差は、転職に関する先行研究で指摘されてきた、専門的・技術的職業従事者における転職コストの小ささと整合的な結果と言える。技術・専門職ではそれ以外の職種と比較すると、企業を移動しても棄損されにくい職種特殊的な人的資本が多く蓄積されるため、転職先でも生抜き社員と同程度の生産性を発揮すると解釈できる。前年度の年収を比較した結果からは、大企業では、職種に関わらず、スキルがあり専門的な仕事ができる人々は、そうでない人
よりも転職先の専門職のポジションで高い生産性を発揮していることが示唆されており、転職における専門的職業能力の重要性を示した結果と言える。樋口(2001)は、従来の日本では職場における専門職の地位は必ずしも高くなく、幅広い経験をするジェネラリストタイプの人材が評価されてきたが、企業倒産や解雇などで転職を余儀なくされた場合、そのよ
うなキャリア形成の仕方では高い転職コストを支払う覚悟をする必要があることを指摘している。専門的技術的職業能力は産業の発展の基礎をなすものであり、「技術立国」と呼ばれてきた日本の経済発展において重要な位置を占めてきた。今後も停滞する経済状況を打破するような技術開発を行うことが期待されており、専門的・技術的職業能力に対する正当な評価や報酬が付与される制度の在り方が望ましい。本稿ではクロスセクショナルデー
タを用いて転職者の現在の昇進状況に焦点を当てた分析を行っているが、転職者の転職先
企業での雇用管理の状況をより明らかにするためには、企業の人事・昇進制度の特徴を含19めた詳細な企業属性も考慮した上で、昇進にかかる年数や他部署への異動状況が生え抜きとどのように異なるのかを分析する必要がある。企業内労働者の詳細な属性情報や長期に渡る昇進・異動情報は企業ごとの人事データを用いることで利用可能となる。今後は個別の企業に焦点を当てたインサイダー・エコノメトリクスを用いた研究の蓄積が望まれる。
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20

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Kambourov, Gueorgui and Manovskii, Iourii (1999) “Occupational Mobility and Wage
Inequality.” Review of Economic Studies, vol.76, pp.731-759.
Kawaguchi, Daiji, and Yuko Ueno. (2013) "Declining long-term employment in Japan."

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Workers.” Journal of Labor Economics, vol.13, pp.653-677.
Sullivan, Paul (2009) “Empirical evidence on occupation and industry specific humancapital.” Labour Economics, vol.17, pp.567-580.

23図１：男女別及び男女計の転職入力率の推移
14.0
(%)
12.0
10.0
8.0
計
6.0

男性計

4.0

女性計

2.0

1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014

0.0

出所:厚生労働省「雇用動向調査」の「性、年齢階級別転職入職率」から作成した。転職入職率は、分子に年間転職入職者を、分母に 6 月末日の常用労働者数をとって算出したものである。

表 1：専門職制度の導入割合
企業規模計
5,000
人
1,000
～
300
～
100
～
30
～

1981
7.1
36.2
28.1
14.0
8.1
5.6

1987
13.0
43.5
32.9
28.1
19.6
9.0

厚生労働省「雇用管理調査」
単位：％

24

1990
16.2
57.8
43.0
36.2
17.9
13.0

1993
18.1
60.3
45.3
33.5
22.8
14.2

1996
19.9
58.9
44.9
34.0
23.6
16.5

1999
18.2
51.5
39.2
35.3
21.9
14.7

2002
19.5
50.7
43.3
37.3
23.1
15.9

表 2：基本統計量

年齢
勤続年数
教育年数
前年年収
管理職
管理職相当専門職
技術・専門職
農林漁業・鉱業
インフラ(電気・ガス・水道)
サービス・小売り
通信・運輸
金融・保険
製造・建設
医療・福祉
その他業種
企業規模(99人以下)
企業規模(100-299人)
企業規模(300-999人)
企業規模(1000-4999人)
企業規模(5000人以上)

25

転職未経験者
Obs
Mean Std. Dev.
9,602 39.090
10.515
9,572 16.401
10.736
9,602 15.140
2.116
9,074 655.734 305.679
9,602
0.248
0.432
9,602
0.092
0.289
9,602
0.413
0.492
9602
0.002
0.048
9602
0.022
0.146
9,602
0.371
0.483
9,602
0.079
0.269
9602
0.083
0.276
9602
0.389
0.488
9602
0.021
0.142
9602
0.034
0.182
9602
0.149
0.356
9602
0.126
0.331
9602
0.181
0.385
9602
0.243
0.429
9602
0.302
0.459

転職経験者
Obs
Mean
Std. Dev.
3,629
40.562
8.801
3,628
7.518
7.220
3,629
14.3892.353
3,435 584.486 257.610
3,629
0.180
0.384
3,629
0.088
0.284
3,629
0.400
0.490
3629
0.001
0.023
3629
0.008
0.089
3,629
0.462
0.499
3,629
0.100
0.300
3629
0.055
0.228
3629
0.282
0.450
3629
0.031
0.174
3629
0.047
0.211
3569
0.388
0.487
3569
0.193
0.395
3569
0.171
0.376
3569
0.138
0.345
3569
0.110
0.313

職種
技術・専門職

5.70
8.15
6.96
3.99
4.09
4.04

8.94
6.52
7.70
9.08
10.11
9.57

99人以下
管理職相当
管理職
専門職
6.62
7.22
6.84
5.44
4.94
5.26

9.49
9.51
9.50
13.81
12.47
13.33

100-299人
管理職相当
管理職
専門職
6.17
9.24
6.96
5.54
5.26
5.47

11.36
7.23
10.29
18.77
16.34
18.14

300-999人
管理職相当
管理職
専門職
8.46
7.89
8.37
6.55
6.91
6.62

14.96
12.22
14.51
18.81
14.14
17.93

1000-4999人
管理職相当
管理職
専門職

表 3-1: 企業規模、職種別管理職相当専門職及び管理職の比率(課長レベル)

転職未経験者
転職経験者
全体
転職未経験者
転職経験者
全体

7.22
7.43
7.33
8.19
11.19
9.63

6.62
7.22
6.84
11.82
8.24
10.53

100-299人
管理職相当
管理職
専門職
3.53
2.28
3.07
2.39
1.18
1.95

6.17
4.42
5.72
11.38
5.54
9.86

300-999人
管理職相当
管理職
専門職
2.95
4.82
3.43
1.85
2.77
2.09

2.46
3.68
2.65
2.13
2.96
2.29

7.19
3.16
6.55
10.97
6.58
10.14

1000-4999人
管理職相当
管理職
専門職

8.68
2.78
7.94
9.14
6.07
8.79

15.84
12.11
15.39
22.00
8.88
20.49

5000人以上
管理職相当
管理職
専門職

7.32
6.67
7.24
7.80
6.54
7.65

2.07
1.67
2.02
3.35
3.27
3.34

5000人以上
管理職相当
管理職
専門職

各セルの分子は当該カテゴリーの管理職相当専門職、または管理職の人数を置き、分母には当該カテゴリーの管理職・管理職相当専門職を含む全人数を置いている。例えば、企業規模99人以下の技術・専門職の転職未経験者が管理職相当専門職である比率の分母は、99人以下規模企業の技術・専門職かつ転職未経験者の管理職・専門職・役職なしの人数を含む人数である。

3.04
3.26
3.15
2.88
2.29
2.60

99人以下
管理職相当
管理職
専門職

表 3-2: 企業規模、職種別管理職相当専門職及び管理職の比率(部長レベル)

非技術・専門職

職種
技術・専門職

転職未経験者
転職経験者
全体
転職未経験者
転職経験者
全体

99人以下
100-299人
300-999人
1000-4999人
5000人以上
管理職相当
管理職相当
管理職相当
管理職相当
管理職相当
管理職
管理職
管理職
管理職
管理職
専門職
専門職
専門職
専門職
専門職
549.62648.18762.41
661.20753.59771.71818.27866.48943.79992.24618.45643.43700.78706.82742.39673.33825.33798.571092.73976.19592.13646.08738.81
677.39749.44753.26819.34857.99960.51990.62578.00652.64663.41
694.94679.43767.06825.92857.76876.86990.81594.38608.65701.00671.55704.38751.85874.25827.00872.54
1074.39585.94630.22675.74687.51685.13763.61
835.30853.38876.46994.97

表 4-1: 企業規模、職種別管理職相当専門職及び管理職の平均年収(課長レベル)

非技術・専門職

職種
技術・専門職

転職未経験者
転職経験者
全体
転職未経験者
転職経験者
全体

99人以下
100-299人
300-999人
1000-4999人
5000人以上
管理職相当
管理職相当
管理職相当
管理職相当
管理職相当
管理職
管理職
管理職
管理職
管理職
専門職
専門職
専門職
専門職
専門職
660.13718.33780.00900.71887.89889.05937.921103.291032.92
1189.60
584.38753.23796.67917.22809.00891.821063.33
968.331000.00
1100.00
622.25736.48784.55907.17860.69889.62963.001092.35
1029.26
1185.41632.92813.19745.29891.11
873.47969.82950.001093.531034.421221.31622.58744.89920.00943.87836.50953.16951.11
948.951221.43
1185.38628.35775.15785.00905.58859.78967.42950.291075.451056.61
1218.33

表 4-2: 企業規模、職種別管理職相当専門職及び管理職の平均年収(部長レベル)

非技術・専門職

職種
技術・専門職

非技術・専門職

転職未経験者
転職経験者
全体
転職未経験者
転職経験者
全体

26

表 5：転職確率と企業規模の関係

限界
効果

係数
企業規模:100～299人-0.3194***[0.0396]-0.0900***[0.0111]

企業規模:300～999人-0.6104***[0.0385]-0.1720***[0.0105]

企業規模:1000～4999人-0.9186***[0.0389]-0.2590***[0.0103]

企業規模:5000人以上-1.1267
潜在経験年数、年齢、学歴[0.0406]
Yes

職種大分類、年ダミー
業界カテゴリー

Yes
Yes

N

13,171

対数尤度

Refference:
企業規模:10 人以上～99 人以下* p<.1; ** p<.05; *** p<.01

27-6881.5478***-0.3170[0.0105]***表 6：傾向スコアの推定
限界
効果

係数
潜在経験年数

0.3880 *** 0.1120 ***[0.0217][0.0061]
潜在経験年数2乗-0.0129 *** -0.0037[0.0009][0.0002***

潜在経験年数3乗
0.0001 *** 0.0000 ***[0.0000][0.0000]
中学卒
0.3677 *** 0.1060 ***[0.0967][0.0278]
専門学校卒
0.0163[0.0451]

0.0047[0.0130]-0.0611[0.1175]-0.0176[0.0338]0.0842[0.0806]

0.0242[0.0232]-0.0292[0.0343]-0.0084[0.0099]

短大卒

高専卒

大学卒

大学院卒
-0.0943[0.0554]*-0.0271[0.0159]*

職種大分類：農林漁業-0.0151[0.2036]-0.0043[0.0585]0.4605[0.7288]

0.1320[0.2100]

職種大分類：運輸/通信職種大分類：生産/製造
0.5132 *** 0.1480 ***[0.0872][0.0250]
職種大分類：管理職
0.1013[0.0692]

0.0291[0.0199]

職種大分類：事務-0.1597 *** -0.0459 ***[0.0542][0.0156]
職種大分類：営業・販売
0.0508[0.0554]0.0146[0.0159]0.0749[0.0520]0.0215[0.0150]-0.1275[0.0807]-0.0367[0.0232]

職種大分類：技術職種大分類：専門職

職種大分類：分類不能の職業-0.4684 *** -0.1350 ***[0.0801][0.0230]
業種：インフラ(電気・ガス・水道)-0.2453[0.3291]-0.0705[0.0946]

業種：サービス・小売り
0.5089*[0.3069]*

0.1460[0.0882]*

業種：通信・運輸
0.3317[0.3112]0.0954[0.0895]

業種：金融・保険
0.5749*[0.3100]*

0.1650[0.0891]*

業種：製造・建設
0.2932[0.3070]0.0843[0.0883]

0.4675[0.3149]

0.1340[0.0905]

業種：医療・福祉

業種：その他
0.7281[0.3109]**

0.2090[0.0893]**

企業規模:20～29人-0.0148[0.0718]-0.0043[0.0207]-0.0337[0.0668]-0.0097[0.0192]

企業規模:30～49人

企業規模:50～99人-0.1082[0.0616]*-0.0311[0.0177]*

企業規模:100～299人-0.3053 *** -0.0878 ***[0.0565][0.0162]
企業規模:300～499人-0.5077 *** -0.1460 ***[0.0637][0.0182]
企業規模:500～999人-0.6069 *** -0.1740 ***[0.0613][0.0174]
企業規模:1000～1999人-0.7091 *** -0.2040 ***[0.0621][0.0176]
企業規模:2000～4999人-0.9025 *** -0.2590 ***[0.0623][0.0175]
企業規模:5000人以上

年ダミー
企業サイズ
年齢
勤続年数
業界カテゴリーN
対数尤度
Refference:
職種：保安
業種：農林漁業・鉱業
企業規模:10～19人

28-1.0749 *** -0.3090 ***[0.0577][0.0160]
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
Yes
13231
-6750.8

表 7-1:昇進確率の多項プロビット推定 (技術・専門職)
Model 1

転職経験ダミー
100～299人×転職
300～999人×転職
1000～4999人×転職
5000人以上×転職
年ダミー、企業サイズ
年齢、勤続年数、業種N
対数尤度

管理職相当専門職
係数
限界効果-0.07900.0022[0.1386][0.0146]
Yes
Yes
5376
-6118.078

Refference:
企業規模:10 人以上～99 人以下* p<.1; ** p<.05; *** p<.01

29

管理職
係数
限界効果
*
-0.2497-0.0327[0.1369][0.0179]-

Model 2*

管理職相当専門職
係数
限界効果-0.2409-0.0067[0.2102][0.0220]0.1057-0.0136[0.2794][0.0298]**
0.0526
0.5681[0.2722][0.0293]
0.19560.0112[0.2776][0.0293]0.0315-0.0026[0.2910][0.0313]
Yes
Yes
5376
-6132.677*

係数-0.4652[0.2294]
0.5647[0.2771]
0.2921[0.2716]0.2511[0.2893]0.1374[0.2865]

管理職
限界効果
**
-0.0566[0.0301]**
0.0772[0.0369]
0.0165[0.0363]
0.0275[0.0385]0.0185[0.0387]***

表 7-2:昇進確率の多項プロビット推定 (非技術・専門職)
Model 1

転職経験ダミー
100～299人×転職
300～999人×転職
1000～4999人×転職
5000人以上×転職
年ダミー、企業サイズ
年齢、勤続年数、業種N
対数尤度

管理職相当専門職
係数
限界効果0.09430.0155[0.1198][0.0122]
Yes
Yes
7758
-1974.28

Refference:
企業規模:10 人以上～99 人以下* p<.1; ** p<.05; *** p<.01

30

管理職
係数
限界効果
-0.1100-0.0243[0.1029][0.0172]-

Model 2*

管理職相当専門職
係数
限界効果0.21580.0079[0.1962][0.0197]-0.3698-0.0183[0.2468][0.0249]-0.1427
0.0074[0.2415][0.0244]0.02520.0228[0.2400][0.0240]-0.26510.0171[0.2595][0.0263]
Yes
Yes
7758
-11360.87

係数0.3159[0.1571]-0.4426[0.2007]-0.4716[0.2028]-0.4166[0.2064]-0.9441[0.2253]

管理職
限界効果
**
0.0461[0.0261]-0.0613[0.0335]*-0.0774[0.0340]**-0.0757[0.0342]***-0.1560[0.0375]

*

*

**

**

***

表 8:企業規模別・職種別 離職理由の分布

会社都合
マッチング向上
会社、人間関係への不満
病気/家庭の事情
その他
合計

31

人
%
人
%
人
%
人
%
人
%
人
%

100-299人
300-999人
1000-4999人
5000人以上
99人以下
非技術・ 技術・ 非技術・ 技術・ 非技術・ 技術・ 非技術・ 技術・ 非技術・ 技術・専門職 専門職 専門職 専門職 専門職 専門職 専門職 専門職 専門職 専門職
135
107
59
43
52
33
41
29
25
12
16.92
19.89
14.25
16.41
14.61
13.52
13.76
15.26
11.90
6.70
424
271
223
130
191
139
149
95
110
117
53.13
50.37
53.86
49.62
53.65
56.97
50.00
50.00
52.38
65.36
165
112
89
58
84
45
80
53
60
33
20.68
20.82
21.50
22.14
23.60
18.44
26.85
27.89
28.57
18.44
30
14
22
5
5
11
8
1
3
2
3.76
2.60
5.31
1.91
1.40
4.51
2.68
0.53
1.43
1.12
44
34
21
26
24
16
20
12
12
15
5.51
6.32
5.07
9.92
6.74
6.56
6.71
6.32
5.71
8.38
798
538
414
262
356
244
298
190
210
179
100.00 100.00
100.00 100.00
100.00 100.00
100.00 100.00
100.00 100.00

表 9-1:会社都合・ネガティブ離職者と転職未経験者の昇進確率の推定（技術・専門職）
Model 1

転職経験ダミー
100～299人×転職
300～999人×転職
1000～4999人×転職
5000人以上×転職
年ダミー、企業サイズ
年齢、勤続年数、業種N
対数尤度

管理職相当専門職
係数
限界効果*-0.5173-0.0382[0.2660][0.0255]
Yes
Yes
4500
-4826.835

Refference:
企業規模:10 人以上～99 人以下

32

管理職
係数
限界効果
*
-0.4945-0.0444[0.2391][0.0269]-

Model 2*

管理職相当専門職
係数
限界効果*-0.5981-0.0248[0.3296][0.0325]0.2046-0.00837[0.3812][0.0386]
0.57190.0286[0.4403][0.0458]
0.1842-0.0113[0.4013][0.0419]-0.4912-0.072[0.5420][0.0575]
Yes
Yes
4500
-4788.663

係数-1.0368[0.2848]0.7653[0.3683]
0.8722[0.3801]
0.7817[0.4035]
0.4080[0.5209]

管理職
限界効果
***
-0.1120[0.0333]**
0.0926[0.0442]**0.0916[0.0458]*
0.0956[0.0505]
0.0740[0.0657]

***

**

**

*

表 9-2:会社都合・ネガティブ離職者と転職未経験者の昇進確率の推定（非技術・専門職）
Model 1

転職経験ダミー
100～299人×転職
300～999人×転職
1000～4999人×転職
5000人以上×転職
年ダミー、企業サイズ
年齢、勤続年数、業種N
対数尤度

管理職相当専門職
限界効果
係数-0.0133-0.1230[0.2203][0.0184]
Yes
Yes
6480
-7747.732

管理職
限界効果
係数
0.03860.0123[0.1975][0.0318]-

Model 2
管理職相当専門職
係数
限界効果*-0.3660-0.0528[0.2733][0.0234]
0.13280.0290[0.3360][0.0289]
0.16630.0220[0.3442][0.0311]0.30040.0443[0.3414][0.0297]
0.35910.0795[0.3863][0.0340]
Yes
Yes
6480
-7694.123

**

**

係数
0.4204[0.2542]-0.3731[0.3174]-0.1465[0.3350]-0.3658[0.3199]-1.0350[0.3934]

管理職
限界効果
*
0.0894[0.0417]-0.0708[0.0510]-0.0329[0.0555]-0.0770[0.0516]***-0.1961[0.0622]*****

Refference:
企業規模:10 人以上～99 人以下

専門的技術的職業に従事する労働者の転職行動についての包括的な研究である村上(2003)は、技術・専門職種の重要性について、職種別の労働市場の成立しやすさに加え、以下の 2 点について言及している。１つは、技術的職業の経済発展における重要性（科学技
術の発達はイノベーションを起こし、製品需要の拡大を通じて経済の発展に寄与する）、もう１つは技術職に従事する労働者の価値観の独自性（技術者は組織に対する忠誠が低く、外部に準拠集団を持つというコスモポリタン的志向が強い）である。
２ ただし、小野(1995)では職長・係長・課長・部長の職階ごとに転職経験者と非転職経験者の平均年齢を単純比較している。しかし転職して入職する者は前職企業における経験が加味されないため、同じ職階で比較した場合に生え抜きと比べて年齢は高くなる傾向にあると考えられる。従って平均年齢の差が必ずしも転職経験者の企業内労働市場における昇進が遅れていることを意味するものではないことには注意が必要である。
３ 勇上(2001)は大橋・中村(2002)と同じ連合総研によるアンケート調査を用いて、30 歳代の転職では部門間を移動した者と比較して、営業系及び研究・技術系で部門内転職をした者が有意に転職後の賃金が増加していることを見出している。また、永沼(2014)は本稿と同じ「リクルートワーキングパーソン調査」の 2006 年、2008 年、2010 年のデータを用いて転職前後の賃金変化率と職種の関係を検証し、技術職ではサービス職と比べて有意に転職
後の賃金が増加していることを示している。岸(1998)は平成 3 年の雇用動向調査入職者票を用いて、同一職種に転職した場合、専門・技術職の賃金変化率が相対的に高いことを明らかにしている。
４八代(2002)は日本の成長企業 1013 社に対してアンケート調査を行った結果、転職者に期待する能力要件として営業では管理・折衝能力が、経理・財務及び情報システムでは職能全体の専門知識・経験が重視されることを明らかにした。またこの調査では転職者の大多
数が単一職能を長期間経験した者であった。
５田端(2003)は、連合総研の実施したホワイトカラー調査を再分析した結果、昇進競争から降りた「昇進妥協型」専門職志向とは別に、積極的に自分の望む仕事をしたいという意味
での「理想追求型」専門職志向が存在することを見出している。
１33

本稿では「専門職」という言葉を、多様な職種によって組織化された一般企業において専門性の高い職業や職務領域を確立し雇用される存在である企業内専門職(原田 2003)を指す言葉として用いている。

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