RPD 指標による SSM 職歴データの比較分析 *1
保田時男（関西大学）【論文要旨】
職業の系列データは SSM 調査の最大の特徴であるが、その特徴に対応した基礎的な方法論が確立されているとは言い難い。筆者は 2005 年 SSM 調査の報告書においてこの点を問題視し、基礎集計のための RPD 指標を提唱した。RPD 指標は、職業の各側面について、その発生割合・構
成比率・継続期間の 3 つの指標を用いて効果的に職業系列を記述するものである。本研究は、2015
年 SSM 調査に対して RPD 指標を適用し、2005 年調査の結果との比較を通して、その有効性を再確認するものである。2005 年調査と 2015 年調査の間で、各種の RPD 指標の値に大きな差異は認められない。これは両調査の精度に大きな問題がないことの傍証となる。一方で、非正規雇用の増加や自営の減少など、この間の社会的変化に対しては RPD 指標は敏感に反応している。発生
割合・構成比率・継続期間を峻別することは、変化の内実をより的確にとらえる助けとなった。
キーワード：職歴、系列データ、方法論

１．目的
本稿は、職歴データの基礎分析を行うための一つの手段として、RPD 指標の有効性を再検討することを目的としている。保田（2008）は、職歴データの基礎集計の手段として職業の各側面を 3 つの指標で集約する RPD 指標が有効な可能性を主張した。2005 年調査と 2015 年
調査に RPD 指標を適用し、比較検討することでその有効性を再度検討したい。
「社会階層と社会移動に関する全国調査（以下、SSM 調査）」の一番の特徴は、言うまでもなく回答者個人の職歴を細かく測定している点にある。一方で、とくに「職歴」データを活用した SSM 調査の分析成果は驚くほど少ない。つまり、職業に関する情報を利用した分析は多いものの、ある時点（現職、初職、40 歳時職など）に限定した職業に注目した分析がほとんどで、どのような順序でどのような時期にどのような職業の変化が生じるのかといった、連続的な系列データ（sequential data）としての職歴データを活用した分析は意外なほど少ないということである。
保田（2008）は前回の 2005 年 SSM 調査に際してこの問題を考察し、大きく 2 つの対策が必要であるという結論に至った。第 1 に主張したのは、職歴データを回答のまま（職歴段数ごと）にコーディングするのではなく年齢ごとの状態を連続的に記述したインターバル系列（いわゆる person-year data）に加工することの重要性である*2。もちろん、そのような加工
1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものです。
系列データのコーディング形式を 4 水準に整理した SDIS（Sequential Data InterchangeStandard）の視点に立てば（Bakeman and Quera 1995）、調査票のままの記録データは、出来

2

97

―97―

はこれまでも分析者によって個別になされていたわけであるが、データ制作者がコーディン
グ段階でこれを行い、分析者間でそのデータを共有することの重要性を主張した。
第 2 に主張したのが、RPD 指標の活用である。インターバル系列に加工した職歴データは分析しやすくなるものの、それでも職歴データの基礎集計として初めにどのような集計に取り組むべきかは自明ではない。通常の調査データであれば、いわゆる単純集計（各調査項目の回答分布や平均値等の確認）が初めに行うべきことであるが、職歴データで年齢ごとの職
業項目の分布を集計しても連続的な職業の「変化のあり方」を概観したことにはならないか
らである。そこで、主に行動観察の分野における系列データ分析の先行研究を参照した結果、3 つの指標を並行して記述することが基礎集計の方法として有効であるという結論に至り、これを RPD 指標と名付けた。
筆者は、第 1 の提案に沿う形で 2005 年 SSM 調査において職歴（および利用可能な教育歴、家族歴）の全項目をインターバル系列に加工して person-year data を生成するプログラム（SPSS のシンタックスファイル）を作成して、これを分析者向けに公開した。また、2015
年 SSM 調査においても同様のプログラムを公開した。これらを用いた分析報告は一定程度なされており、筆者の主観的な感覚ではあるがインターバル系列のデータを共有することの成果はあったと判断している。
一方で、第 2 の提案である RPD 指標に関しては、筆者が期待するような成果が得られていないと考えている。2015 年 SSM 調査の研究会ではいくつかの報告で RPD 指標を活用した報告を聞くことができたが、「基礎集計」的な利用とはやや異なる、ある意味で大げさな扱いに感じられるものが多かった。一方で、高度な分析モデルを用いた職歴分析においては、やはり基礎集計の部分が軽んじられている（基礎集計でデータの概要が示されないままにモデルの適合性の検討がなされている）ように感じられることが多かった。RPD 指標の提案は、職歴データ分析の「初めの一歩」としての役割を期待してのものである。本稿ではその意味を
いま一度主張するために、2015 年 SSM 調査データを適用して、RPD 指標の有効性を再検討したい。

２．RPD 指標事（転職）の起こった時間とその結果を記録したもので、「状態系列（state sequences）」と呼ばれるものにあたる。状態系列は記録の仕方としては簡便であるが、一般的な分析には不向きであり、通常は等間隔の時間ごとの状態を連続的に記録した「インターバル系列（interval
sequences）」に加工する方が用いやすい。職歴データにおいては「等間隔の時間」を 1 年ごとに設定し、各年齢での状態を羅列した person-year data がこれにあたる。なお、SDIS における他の 2 つの水準は、出来事の起こった順序のみを記録する「イベント系列（event
sequences）」と、並行して生じうる出来事の発生時間と内容を記録する「刻時イベント系列（timed-event sequences）」である。詳細は、保田（2005, 2008）を参照してほしい。
98

―98―

RPD 指標については保田（2008）で詳述されているが、簡単にポイントを整理しておく。
SSM の職歴データは、従業上の地位、仕事内容、企業規模、役職などのいくつかの側面について連続的にその状態の変化を記録している。このうちの一つの側面（たとえば従業上の地位）に注目したときに、その一変量の基礎集計としてどのような集計をすることが有効か。
保田（2008）では系列データのなかでも扱われるデータの類似性が高く方法論の蓄積が大きい行動観察分野での技法が参考になると考えた。つまり、動物が一定の期間にどのような行動を取ったかを観察・記録する行動観察データと、人々が一定の期間にどのような職業の移行を行ったかを記録している職歴データでは、有効な方法論が類似していると考えた。その結果、一つの変量（イベント）について、その発生割合・構成比率・継続期間（rates, probabilities,
durations）*3の 3 つの指標を算出する行動観察分野での一般論（Bakeman and Gottman 1997;
Sayers and McGrath 2004）が、職歴データの基礎集計においても有効と判断し、これを RPD
指標と名付けた。
RPD 指標は、一定期間の職歴において、「ある変量がある値になる」というイベントごとに、それぞれ算出される。たとえば、「従業上の地位が常時雇用になる」というイベントについて算出される。その意味で、RPD 指標はデータがカテゴリカルであることが前提である。
あるイベントに関して、RPD 指標は発生割合・構成比率・継続期間の 3 つを算出する。
「発生割合」は単位時間あたり（職歴データの場合には 1 年あたり）にそのイベントが発生する割合である。
「構成比率」は観察期間に占める該当イベントで占められている期間の比率である。
「継続期間」はそのイベントが発生した場合の 1 回あたりの平均継続期間である。通常の職歴データは「年（年齢）」が観察単位なので、イベントの発生回数を c、イベントの該当年
数を y、総観察年数を t で表すとすれば、それぞれの指標は単純に以下の式で算出される。

発生割合 R＝c／t
構成比率 P＝y／t
継続期間 D＝y／c

具体例をあげよう。15 歳以降の従業上の地位について図 1 のような経歴をもつ A さん（40歳）、B さん（37 歳）の 2 人の回答者がいたとする。常時雇用に注目した場合、A さんの常時雇用の発生割合は 2 回／25 年間＝.08 となる。つまり、1 年あたり 8％の発生割合を意味す
3

probability は確率であり、ある時点でそのイベントが発生する確率を意味する。しかしながら、実際的に職歴データに適用する際には「構成比率」の方が意味合いがわかりやすいのでこの用語をあてている。つまり、ある個人について、そのイベントが発生する確率は、調査データの集計において、集計期間中にそのイベント（職業）に従事している期間の比率に対応するからである。P の頭文字が proportion と紛らわしいが、もともとの行動観察分野での方法論で対応するのは probability である。
99

―99―

る。同様に B さんの場合は、発生割合は 2 回／22 年間＝0.09 となる。構成比率については、
A さんは(10 年＋5 年)／25 年間＝0.6 で 60％が常時雇用で占められていることを示す。B さんの常時雇用の構成比率は、(5 年＋4 年)／22 年間＝0.409 で 40.9％を占めていることになる。
最後に、継続期間については A さんは(10 年＋5 年)／2 回＝7.5 となり、B さんは(5 年＋4 年)／2 回＝4.5 というように平均値で算出される。なお、該当するイベントが発生していない場合（常時雇用になったことがない場合）には、継続期間は算出できない（非該当となる）。

（年齢） 15
Aさん
Bさん

20

25

無職
無職
図１

30

常雇
臨雇

35
無職

常雇

無職

40
常雇

常雇

従業上の地位の経歴の例

RPD 指標には 2 つの有用なポイントがある。第 1 に、この指標は集団に対してではなく個人に対して算出できる指標である。つまり、男性集団、○年生まれコーホート、都市居住者
集団といった集団について指標を算出するのではなく、上で例にあげたように回答者個人について算出できる。これは非常に柔軟に分析に利用できることを意味する。集団間の比較が行いたければ、単に集団ごとに指標の平均値などを算出すればよい。つまり、質問項目の 1
つとして調査票の中に含まれていた変数のように扱えるということである。その意味で、RPD
指標による基礎集計を出発点とした分析は、そのままシームレスに多変量解析につなげることができる。
RPD 指標の第 2 のポイントは、3 つの指標間の関係が単純明快である、という点にある。
R＝c／t、P＝y／t、D＝y／c という算出式からもわかるように、P＝R×D という関係式が成り立つ*4。つまり、構成比率は発生割合と継続期間の積で成り立っている。通常、職歴データの分析でもっとも単純に注目しやすいのは構成比率（P）である。年齢ごとに従業上の地
位の構成比率がどのように推移していくのか、あるいはその推移の仕方がコーホート間でどのように異なるのか、といった分析である。RPD 指標は、このような構成比率の変化や差異のあり方が発生割合と継続期間の 2 つの変動に分解できることを示している。これは職歴の変動の意味を簡便に掘り下げてとらえるうえで非常に有効と考えられる。

３．2015 年調査と 2005 年調査の RPD 指標の比較
4

ただし、継続期間（D）については該当するイベントが発生していない非該当のケースがあるので、非該当ケースを含む場合には集合的にはこの式のとおりにはならないことに注意が必要である。
100―100―

では、このような RPD 指標を用いると、2005 年調査に比べて 2015 年調査のどのような特徴が浮かび上がるのか。ここでは、再カテゴリー化の必要のない 3 つの側面（従業上の地位、企業規模、役職）に絞って、RPD 指標の比較を行ってみる。

表１

従業上の地位の RPD 指標（2015 年調査と 2005 年調査の比較）
SSM2015 (n=6384)
R

経営者・役員P.0014

SSM2005 (n=5742)
D

(Dのn)

.0197

15.6

R

340

P
.0018

D

(Dのn)

.0247

15.7

374

常時雇用

.0364

.4278

15.3

5571

.0362

.4265

15.3

4903

臨時雇用

.0176

.1010

7.2

2412

.0147

.0784

6.8

1894

派遣社員

.0024

.0105

5.1

344

.0018

.0066

4.4

188

契約社員・嘱託

.0037

.0204

6.4

647

.0019

.0097

6.3

272

自営業主・自由業者

.0029

.0400

15.9

646

.0030

.0515

19.1

650

家族従業者

.0023

.0301

15.9

469

.0037

.0531

16.6

718

内職

.0003

.0027

10.0

69

.0006

.0051

10.3

109

無職（学生含む）

.0568

.3381

6.4

6255

.0544

.3338

6.8

5509

DK

.0008

.0098

13.5

168

.0007

.0106

19.8

118

計

.1246

1.0000―.1188

1.0000―――

注 1：SSM2005 に対象年齢を合わせるため、SSM2015 は 70 歳以下の 1945 年以降生まれに限定している。
注 2：網掛は、主観的に調査時点間の差異に注目している個所を示すもので、統計的な有意性を示すものではない（サンプルサイズが大きいので、ほとんどの個所でわずかな違いでも統計的には有意になる）。
注 3：SSM2015 では、「パート・アルバイト」と「臨時雇用」の選択肢が分かれているが、SSM2005 との比較のために合併している。

表 1 は従業上の地位の各選択肢について RPD 指標を算出し、2015 年と 2005 年の結果を比較したものである。全体的に言って、極端な差異はないことがわかる。これは、2 つの調査の間で調査対象の重なりが大きいことを考えれば当然のことである。2 つの調査の対象は（死亡や海外移住を別にすれば）10 年分のコーホートが入れ替わったこと、および重なっている
コーホートについては 10 年分の新しい経歴が加わっているという違いがあるのみで、大部分は重なっている。
その意味で RPD 指標の大きな違いがないことは、2 つの調査の調査精度に大きな問題がないであろうことの傍証となる。RPD 指標のこのような利用の意味はやや強調しておこう。大規模な標本調査が行われた場合、調査の精度（母集団からのずれ）の検討がよくなされる。
本報告書でも、白波瀬（2018）や三輪・前田（2018）でそのような検討がなされている。しかしながら、そこで行われている職業の検討は、「現在」でのものであって、SSM 調査の特徴である「職歴」の精度の検討ではない。職歴について、精度の基準とすべき参照データを得ることは難しいが、RPD 指標は基準データを定めれば「職歴」の精度を検討する指標となりうる。ここでは前回の 2005 年 SSM 調査を基準データとすれば、2015 年 SSM 調査の職歴における従業上の地位は十分な精度で測定されているであろうことが示されたわけである

101

―101―

（コーホートや職歴の年齢期間を完全に 2005 年調査と合致させれば、より厳密な比較ができる）。
一方で、小さな差異に注目すると、この 10 年間の社会環境の変化を表していると解釈できる点が見つかる。まず構成比率（P）に注目することがわかりやすいが、臨時雇用、派遣、
契約社員の P 指標がやや増加していることがわかる。そして、この構成比率（P）の増加を発生割合（R）と継続期間（D）の変動に分解して読み取れることが RPD 指標の特徴である。
確認すると、この 10 年間でこれら非正規雇用の D 指標には大きな変化がなく、非正規雇用の構成比率の増加は発生割合（R）の増加に起因することがわかる。つまり、非正規雇用に就いた後の続きやすさには大きな違いはないが、非正規雇用に就くというイベントが発生することがよりポピュラーになったことで非正規の構成比率が増しているということである。
同じように見ると、構成比率（P）が減少しているのは、自営、経営者、家族従業、内職があげられるが、自営を除いてはこれらは発生割合（R）の減少に起因していることがわかる。自営だけは特殊で R 指標にほとんど変化はなく、継続期間（D）の減少によるところが大きい。つまり、自営に就く機会に大きな違いはないが、それが継続しにくくなっている（約19 年間から 16 年間に 3 年ほど短くなっている）。

表２

企業規模の RPD 指標（2015 年調査と 2005 年調査の比較）
SSM2015 (n=6206)
R

P

SSM2005 (n=5554)
D

(Dのn)

R

P

D

(Dのn)

1人

.0027

.0264

13.8

358

.0023

.0277

15.1

348

2-4人

.0098

.0818

12.8

1117

.0139

.1352

15.7

1421

5-9人

.0141

.0837

8.7

1310

.0158

.0911

9.1

1243

10-29人

.0232

.1299

8.6

1924

.0235

.1370

9.1

1727

30-99人

.0217

.1253

8.9

1799

.0210

.1305

9.6

1568

100-299人

.0165

.1122

9.6

1551

.0155

.0959

9.3

1193

300-499人

.0070

.0450

9.4

640

.0074

.0441

9.4

518

500-999人

.0074

.0508

10.6

639

.0068

.0486

11.4

510

1000人以上

.0270

.1946

11.9

2172

.0200

.1441

12.6

1395

官公庁

.0096

.0915

16.4

889

.0080

.0816

16.9

677

DK

.0124

.0588

計

.1514

1.0000

7.0
―

911
―

.0133

.0642

.1475

1.0000

8.4
―

812
―

注 1：SSM2005 に対象年齢を合わせるため、SSM2015 は 70 歳以下の 1945 年以降生まれに限定している。
注 2：網掛は、主観的に調査時点間の差異に注目している個所を示すもので、統計的な有意性を示すものではない（サンプルサイズが大きいので、ほとんどの個所でわずかな違いでも統計的には有意になる）。

同じように、企業規模の RPD 指標を算出した表 2 についても確認しよう。やはりまず構成
比率（P）に注目することがわかりやすい。先ほどと同様に 2005 年調査と比べた場合の大きな違いはないが、2～4 人規模の減少と 1000 人以上規模の増加が目に付く。2～4 人規模の減

102

―102―

少は発生割合（R）の減少と継続期間（D）の短縮の双方による。これは家族従業者の減少（表2 を参照）と関連があるのではないかと予想される。つまり、配偶者や子どもと事業を行うことが減って自営業主の個人事業が増えた可能性がある。一方で、1000 人以上の巨大企業の構成比率が増えたことは発生割合（R）の増加による。発生割合の増加は 2.0％から 2.7％とわずかなものであるが、大企業では平均的な継続期間が 12 年前後と長い傾向があるため、構成比率を 5％近くも上昇させる効果がある。この間に合併等で形式的に巨大企業に属することが増えた可能性がある。

表３

役職の RPD 指標（2015 年調査と 2005 年調査の比較）
SSM2015 (n=6208)
R

P

SSM2005 (n=5554)
D

(Dのn)

R

P

D

(Dのn)

役職なし

.1047

.8298

14.4

6158

.1036

.8488

16.1

5491

監督等

.0054

.0374

8.7

721

.0045

.0353

10.0

535

係長等

.0049

.0361

8.5

797

.0040

.0308

8.7

572

課長等

.0041

.0342

9.3

729

.0030

.0270

10.0

484

部長等

.0015

.0120

9.1

286

.0012

.0110

9.6

219

社長等

.0028

.0387

16.7

496

.0023

.0297

16.2

347

DK

.0010

.0117

14.7

83

.0018

.0174

16.9

172

計

.1244

1.0000―.1204

1.0000―――

注 1：SSM2005 に対象年齢を合わせるため、SSM2015 は 1945 年以降生まれに限定している。
注 2：網掛は、主観的に調査時点間の差異に注目している個所を示すもので、統計的な有意性を示すものではない（サンプルサイズが大きいので、ほとんどの個所でわずかな違いでも統計的には有意になる）。

表 3 は役職について RPD 指標の変化を見たものであるが、違いはほとんど見当たらない。
構成比率（P）でいえば 8 割以上の期間が「役職なし」で占められる状況に変わりはない。
それぞれの役職の発生割合（R）や継続期間（D）にも大きな違いはない。役職水準が上がる
につれてその発生割合は漸減し、それぞれの役職水準は 10 年前後継続する。ただし、社長については部長よりも発生割合がやや高く継続期間も長い傾向にある。これは個人、あるいは
小規模な事業での社長が含まれるためと考えられる。
以上のように、2015 年 SSM 調査に RPD 指標を適用した結果は、2005 年の結果と非常に近似しており、また差異が認められる点については社会環境の変化をそれなりに反映していると解釈できるものであった。この結果は、RPD 指標が職歴の基礎集計の手段として安定的に使用できることを示唆する。なお、仕事内容や産業についても同様の比較が可能であるが、2015 年調査と 2005 年調査でコーディングがやや異なり、再カテゴリー化の仕方によって結果が異なってくるためにここでは省略する。

４．15～39 歳時期間での従業上の地位の記述

103

―103―

次に、15～39 歳の時期に対象を限定したうえでの RPD 指標の利用について例示する。初期キャリアの形成は職歴データを利用した研究で典型的に関心を引く対象である。初職の観察からだけでわかることは限定的であり、職歴データを総合的に扱う必要がある。2015 年
SSM 調査の職歴データから 15～39 歳時のみを取り出して、男女別・出生コーホート別（5年刻み）で RPD 指標を算出した。

資料 1

RPD 指標での SPSS 分析シンタックス（ssm2015_pyv020.sav に適用）

compute c = 0. /* 常時雇用になった回数.
compute y = 0. /* 常時雇用であった年数.
compute t = 0. /* 総観察年数.
do repeat x = isd15 to isd39/*15 歳～39 歳時の状態を順に参照*// lg = 777777 isd15 to isd38.
/*1 つ前の年の状態を参照.
if (x = 2)y = y + 1. /*常時雇用であれば年数を加算.
if (x = 2 & lg ~= 2) c = c + 1. /*常時雇用になった年であれば回数を加算.
if (x ~= 888888)
t = t + 1. /*該当年齢に達していれば観察年数を加算.
end repeat.
do if (t = 0).
/* 観察年数が 0 の場合、発生割合と構成比率は非該当.
compute rt = 88.
compute pr = 88.
else.
compute rt = c/t.
compute pr = y/t.
end if.
do if (c = 0).
/* 常時雇用になった回数が 0 の場合、継続期間は非該当.
compute dr = 88.
else.
compute dr = y/c.
end if.
missing values rt pr dr (88).
exe.
compute byear=(meibo_1=1)*(meibo_2+1925)+(meibo_1=2)*(meibo_2+1988).
recode byear(1935 thru 1939 = 1935)(1940 thru 1944 = 1940)(1945 thru 1949 = 1945)(1950 thru 1954 = 1950)(1955 thru 1959 = 1955)(1960 thru 1964 = 1960)(1965 thru 1969 = 1965)(1970 thru 1974 = 1970)
into coh.
/* コーホート変数の作成.
means rt pr dr by q1_1 by coh /cell=mean. /*グループ別集計.

SPSS の場合、分析シンタックスは資料 1 のようになる。やや複雑に見えるが、分析対象と
104

―104―

集計のグループ分けの仕方を指定しているのは太字の部分だけなので、ここを書き換えれば望む対象について RPD 指標を算出することができる。マクロを用いれば、より簡便に RPD
指標を連続的に算出することも可能である。

図２15～39 歳時期間での「常時雇用」の RPD 指標（男女、コーホート別）

注：臨時雇用にはパート・アルバイトの選択も含めて集計している。
図３15～39 歳時期間での「臨時雇用」の RPD 指標（男女、コーホート別）

図４

15～39 歳時期間での「無職」の RPD 指標（男女、コーホート別）

図 2～4 は、とくに従業上の地位の「常時雇用」「臨時雇用」「無職」に注目して、男女別にコーホートによる RPD 指標の変化を整理したものである（調査時点で 39 歳に達していない
コーホートは除いた）。結果はコーホート間の変化を強調するために、それぞれの縦軸の目盛りが異なっているので、具体的な意味を読み取る際には注意してほしい。繰り返すが RPD 指
標は個人レベルで算出されるので、資料 1 からもわかるようにこのような集計は単純にグループ別の平均値を出力するだけでよい。

105

―105―

結果を概観すると、臨時雇用や無職の指標の方が変化に富んでいるのに対して相対的に常時雇用の RPD 指標は安定していることがわかる。女性の常時雇用の構成比率（P）は漸増しているが、最新のコーホートでも 37％に留まっており、60～70％の男性には及ばない。また、女性の常時雇用の増加は発生割合（R）がわずかずつ増加していることによるもので、一度常時雇用に就いた後の継続期間（D）は 8 年間前後のままほとんど変わっていない。
一方でこの間に構成比率（P）が着実に増加しているのが女性の臨時雇用であり、6％から12％に倍増している。この増加は発生割合（R）の増加によるもので継続期間（D）は 5 年前
後で変化は見られない。おもしろいのは女性の無職の動きである。構成比率（P）で言えば50％弱から 40％の間で徐々に減少しているが、これを発生割合（R）と継続期間（D）に分解すると両者はまったく逆の方向に変化していることがわかる。発生割合は増加しているのに対して継続期間は減少する傾向にある。つまり、女性はより頻繁に無職の状態に変化する（仕事をやめる）ようになったが、無職の状態は長く続かなくなっている（約 10 年から約 6
年まで短縮している）。再就職の機会が増えているということである。
頻繁に臨時雇用が発生するようになっていることと、短期間の無職が多くなっていることを合わせて考えると、女性が家事（子育て）と賃金獲得の調整弁的な役割を担う傾向がより強まっているのではないかということが疑われる。つまり、家庭の必要に応じてより頻繁にパートと無職を切り替えるようになっているのではないだろうか。解釈の妥当性を検証する
ためには、もう少し慎重に家族形成の時期や収入との関係を分析しなければならないが、RPD
指標で記述的な基礎集計を行うだけでも見えてくるものは大きいことを、この分析結果は例示している。なお女性に比べると男性の指標の変化は乏しいが、無職や臨時雇用の発生割合（R）がやや増加し、常時雇用の継続期間（D）が漸減するなど、不安定化の一端は見て取ることができる。

５．課題
本稿では RPD 指標の有効性を再検討するために、2015 年 SSM 調査のデータに RPD 指標を適用し、2005 年調査との比較を行ったり、若年の初期キャリアに絞った分析を行ったりした。職歴データの基礎集計の手段としての RPD 指標の有効性をある程度は例示できたのではないかと考えている。
最後に RPD 指標の課題について 2 点触れておきたい。1 点目は継続期間（duration）の指標の問題である。この D 指標だけは、該当するカテゴリーを一度も経験していない回答者は「非該当」の扱いになり、やや特殊な指標となっている。そのため、厳密には P＝R×D の関係式が成り立たない。構成比率を発生割合と継続期間に分解することは完全にはできていな
い。このことがどういう場合には問題にならずに、どういう場合には問題になるのか。整理する必要があるだろう。
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2 点目は、基礎集計から多変量解析への道筋が具体的に示せていないことである。ラグ系
列分析（保田 2005）やマルチレベル分析へと連続的につなげる分析の仕方を具体的に考察する必要がある。このような点を念頭に置きながら、RPD 指標を用いたより実効的な分析を進めていきたい。

［文献］
Bakeman, Roger and John M. Gottman. 1997. Observing Interaction: An Introduction to Sequential
Analysis, Second Edition. Cambridge University Press.
Bakeman, Roger and Vincenç Quera. 1995. Analyzing Interaction: Sequential Analysis with SDIS and
GSEQ. Cambridge University Press.
三輪哲・前田忠彦．2018．
「2015 年 SSM 調査による調査不能と項目無回答の基礎分析」保田時男編『2015 年 SSM 調査報告書 1

調査方法・概要』2015 年 SSM 調査研究会: 13-27.

Sayers, Steven L. and Kathleen, McGrath. 2004. “Data Analytic Strategies for Couple Observational
Coding Systems.” Pp. 43-63 in Couple Observational Coding Systems, edited by Patricia K.
Kerig and Donald H. Baucom. Lawrence Erlbaum Associates.
白波瀬佐和子．2018．
「2015 年「社会階層と社会移動に関する全国調査（SSM 調査）」実施の概要」保田時男編『2015 年 SSM 調査報告書 1

調査方法・概要』2015 年 SSM 調査研究会: 1-12.
保田時男. 2005. 「ライフ・ヒストリー系列データへのラグ系列分析の適用」 近藤博之編 『ライフヒストリーの計量社会学的研究（文部科学省科学研究費報告書）』 : 23-33.
保田時男．2008．「SSM 職歴データを分析するための基礎的な方法論」前田忠彦編『2005 年
SSM 調査シリーズ 12

社会調査における測定と分析をめぐる諸問題』: 1-20.

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Comparative Analysis of SSM Career Data
Using RPD Indices *Tokio YASUDA(Kansai University)
Abstract
Sequential data on occupational career is the greatest feature of SSM survey, but thebasic methodology corresponding to that feature has not been established. In the report of the
SSM survey in 2005, I pointed out this problem and proposed the RPD indices for basic analysis.
For each aspect of the occupation, the RPD indices effectively describe the sequence ofoccupations by using three values; rate, probability, and duration. In this research, I apply the
RPD indices to the SSM survey in 2015 and reconfirm its effectiveness through comparis onwith the results of the survey in 2005. There is no large difference in the values of various RPD
indices between the 2005 survey and the 2015 survey. This is a proof that there is no major
problem in the accuracy of both surveys. Meanwhile, the RPD indices are sensitively
responding to social change during this period, such as an increase in irregular employment anda decrease in self-employment, etc. The distinction between the rate, probability, and duration
helped to more accurately capture the facts of change.
Keywords: occupational career, sequential data, methodology*

The study was supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP25000001.
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