長期雇用の時点間比較―勤続年数格差に対する企業規模効果*1―
福井康貴（名古屋大学）【論文要旨】
本論文では、正社員の勤続年数格差に対する企業規模効果が、1985 年から 2015 年の間でいかに変化したのかを明らかにする。そのために、勤続年数分布の位置を用いて異なる勤続層を操作化し、分位点回帰分析を行った。そして、分析結果から短期勤続層と長期勤続層の勤続年数格差に関する指標を作成し、時点、男女、年齢階級間で企業規模効果を比較した。分析には、1985、
1995、2005、2015 年の SSM 調査データを使用した。分析で得られた主な結果は以下の通りである。大企業・官公庁勤務は全体的に勤続年数を伸ばすが、この効果は壮年女性のみで強まっている。そして大企業・官公庁勤務には、若年男女と壮年女性において格差の拡大効果が、壮年男性
では縮小効果が存在することが明らかになった。この効果は、若年層と壮年男性では弱まりつつあるが、壮年女性で徐々に強くなっている。
キーワード：長期雇用、勤続年数分布、企業規模効果

１．問題意識日本の労働市場の行方を考える上で長期雇用の趨勢を把握することは不可欠である。年功的賃金や企業別労働組合などとともに、長期雇用は日本的雇用システムの重要な要素だと考えられてきた。同じ企業で長期にわたって勤め続けることで、企業特殊技能を蓄積し、昇進・昇格などによる賃金上昇が可能となる。日本の生活保障システムはこの長期雇用の仕組みを前提として組み立てられてきたといわれる（大沢 2007）。
しかし、1990 年代以降のいわゆる「失われた 20 年」において、日本的雇用システムが変容している可能性が指摘され、社会学やその隣接領域において、長期雇用の趨勢に焦点をあてた研究が蓄積されてきた。その中で示されてきた重要な点は、正社員においても長期雇用の低下トレンドが存在する可能性である。Kawaguchi and Ueno（2013）は、男性正社員の平均勤続年数が戦後を通じて一貫して低下しており、女性正社員の平均勤続年数も 1970 年コー
ホートを境に低下していることや、低下傾向が産業や企業規模を問わず生じていることを、
官庁統計のコーホート分析によって示している。正社員においても勤続年数が平均的に低下しているという発見は、長期雇用が適用されるのが主に正社員だと考えられるため、非常に重い意味をもつ。

1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001、JSPS 科研費若手 B 17K13840 の助成を受けたもので
す。
1

―239―

もっとも、こうした勤続年数の平均的な低下が、正社員の中で勤続年数が等しく低下することで生じているのか、それとも特定の層で低下していることによって生じているのかという、勤続構造の異質性はまだ明らかになってはいない。2005 年 SSM 調査データを用いた稲田（2008）は、「長期勤続者」の構成比率を算出し、直近の入職コーホートでその比率が低下したことを報告しているが、このことは正社員の勤続構造が決して同質的ではなく、長期勤続を享受する層としない層の差が拡大している可能性を示唆している。そこで本稿では正社員内の長期勤続層と短期勤続層の勤続年数格差に焦点をあてる形で長期雇用の趨勢を検討する。
全体的な低下トレンドが指摘される一方で、長期雇用における労働者間の格差もこれまでの研究では明らかにされてきた。Shimizutani and Yokoyama（2009）によれば、大企業に勤める労働者は平均勤続年数の増加を享受しており、加藤・神林（2016）では、勤続 5 年を超えた労働者の平均勤続年数は低下しておらず、定着した大卒労働者の雇用が尊重されなくなったわけではないと指摘されている。
従来から長期雇用に関しては、実態として「終身雇用」に該当する労働者が決して多いとはいえず（野村 1994）、労働者のジェンダーや雇用関係、所属する企業属性によって勤続年数が左右されることが知られてきた。典型的には、大企業に勤務する男性正社員という限られた層に長期雇用は当てはまる、という理解が一般的である（稲上 1999）。全ての企業が長期雇用慣行を採用しているわけではなく、企業規模による勤続年数の差は今日でも存在している（厚生労働省 2010）。また、国際的にみて日本の男性労働者は企業に定着しているが（Hashimoto and Raisian 1985）、女性の場合にその差は大きなものではない（Ono 2009）。したがって長期雇用の趨勢を把握する上で企業規模とジェンダーは欠くことのできない視点である。
こうした検討をふまえて、本論文の目的を正社員の勤続年数格差に対する企業規模効果（firm-size effect）を明らかにすることに定める 2。その際の主なポイントは、短期勤続層、中期勤続層、長期勤続層を区別することで効果の異質性を捉えること、調査時点ごとに結果を比較することで効果の時代変化を把握すること、ジェンダーを考慮して男女別に結果を読み解くことの 3 点にまとめられる。構成は以下の通りである。第 2 節では勤続年数格差の測定と企業規模に注目する理論的背景を述べる。第 3 節ではデータと変数および分析手法を説明する。第 4 節で分析を行ない、第 5 節で得られた知見をまとめよう。

２．分析枠組み
2.1

2

勤続年数格差の測定

企業規模効果（firm-size effect）という用語は Hollister (2004)を参考にした。
2

―240―

長期雇用を捉えるためにいくつかの指標がこれまで提案されている。1 つは労働者の就業行動に関するフローの指標であり、定着率や離職率、転職入職率がある。もう 1 つは就業行動の結果である勤続年数のようなストックの指標である（神林 2017）。前者をミクロレベル、
後者をマクロレベルの指標と考えることもできる。勤続年数に焦点をあてる本稿は長期雇用
をマクロレベルの指標で捉える研究である。近年の社会階層研究では、労働者の離職や転職といったミクロレベルに関する数多くの検討が行われているが、その帰結としてマクロレベ
ルの特性である労働者の勤続構造を明らかにすることも必要である。
先行研究では勤続年数について平均や比率が用いられる傾向がある。その上で学歴や企業規模などの説明変数における違いによって格差の存在が示される。他方で、正社員の勤続構造の異質性を捉える上では、正社員内の勤続年数の長短、つまり勤続年数分布における位置に着目することが有効であると考えられる。そこで本稿では、短期勤続、中期勤続、長期勤
続を勤続年数分布における位置として考える。具体的には勤続年数分布の下位（.25th）、中位（.50th）、上位（.75th）の分位点でそれぞれ測定する。そして格差を捉えるために勤続年
数分布の形状に関する指標を用いることにする。詳細は 3 節で説明することにしたい。

2.2

企業規模に着目する理論的背景

労働者の勤続年数は就業の中断によって低下するが、就業中断などの労働市場リスクの配分に関して、近年の社会学理論では大きく 2 つの立場が存在している（阪口 2011）。1 つは個人化論であり、企業や家族などの中間集団、そして福祉国家のリスクヘッジ機能が縮小することで、労働市場リスクは個人に遍在していると主張される（Beck 1986=1998）。この立場に対しては、リスク配分は雇用者と労働者が結ぶ雇用関係に左右されており、労働市場リス
クは社会階層ごとに偏在しているという社会階層論による反論がある（Breen 1997）。二重構
造論によれば、教育・訓練や昇進・昇格の内部化および長期雇用などを特徴とする雇用関係
が内部労働市場であり、中核的な大企業ではこうした特徴をもつ雇用関係が企業内部労働市場という形で形成されているとする（Doeringer and Piore 1985=2007; Sorensen 1983; Baron andBielby 1984; Villemez and Bridges 1988; Kalleberg and Van Buren 1996; Hollister 2004 ）。日本の労働研究では労働市場の「二重構造」として移動や賃金における企業規模間格差が注目され、社会階層研究でも企業規模を組み込んだ社会階層分類が構築・使用されてきた。この背景にはおそらく内部労働市場の便益が日本の労働市場では規模という企業属性によって的確に捉えられるという判断がある。国際的にみても高い日本の男性労働者の定着性は、大企業による雇用保障がもたらす便益という側面が大きいと考えられ、勤続年数格差と企業規模の関連を時点間で比較することは、長期雇用の趨勢を知る上で重要な視角である。

３．方法
3

―241―

3.1

データと変数分析に使用するデータは、1985 年、1995 年（A 票）、2005 年、2015 年の SSM 調査のデータである。4 時点のデータは合併せずに調査時点ごとに分析する。分析対象は調査時において正社員であり、25 歳以上 55 歳未満の男女に設定する。正社員にサンプルを限定する理由
は企業の中核的な成員の勤続構造の変化を明らかにするためである。この間、高学歴化や人口構造の変化、定年退職年齢の引き上げや雇用継続などの雇用管理の変化があり、それらの影響を除去して時点間比較をするため年齢を限定した。離転職の傾向は年齢で違いがあるので若年（25〜39 歳）と壮年（40〜54 歳）の区別を設ける。男女の就業行動や勤続年数の違いを考慮して男女別に分析する。
目的変数となる勤続年数は、調査時の従業先での勤続年数であり、現年齢から現従業先に就職した年齢を引いて算出した。関心がある説明変数は企業規模であり、大企業・官公庁と中小企業を区別した。従業員数 300 人を民間企業を区別する基準にしている。年齢、学歴、
結婚経験、産業、職業を統制変数として用いる。変数の定義の仕方を表 1 に示した。記述統
計は表 2 の通りである。

表１

分析に使用する変数

4

―242―

表2

記述統計

5

―243―

3.2

RIF 回帰分析

本稿では、分位点の Recentered Influence Function (RIF)を目的変数とする分位点回帰分析（RIF 回帰分析）を行う（Firpo et al. 2009）。RIF は、関心のある統計量（分位点など）の影響関数（Influence Function: IF）を、期待値がその統計量になるよう調整した（recentered）ものである。分位点の IF と RIF は以下の通りである。

IF Y;q   1Y  q 
fY  q 

RIF Y;q   q  1Y  q 
fY  q 

IF の期待値は 0 であるので、RIF の期待値はその統計量になる。RIF 回帰分析は、この RIFの条件付き期待値をモデル化した手法である。

E  RIF Y;q   qE  RIF Y;q  | X ¢  E  RIF Y;q   X ¢

回帰係数γは、X を 1 単位（あるいは基準カテゴリから比較カテゴリに）変化させたときの、Y の無条件分布の分位点への影響を表している。OLS やロジットモデルによって推定することができる。

3.2

Scale Shift (SCS)

分布を要約する指標には、中心を表す平均や中央値のほかに、散布度（標準偏差や四分位
範囲など）や非対称性（歪度）の指標がある。ここでは、Hao and Naiman(2007)で提案されている散布度の指標、SCS（Scale Shift）を使用する。.25th（第 1 四分位）と.75th（第 3 四分位）の分位点を例に取ると、基準カテゴリの四分位範囲と比較カテゴリの四分位範囲の差によって SCS は計測される。つまり、大企業・官公庁での長期勤続と短期勤続の差から、中小企業での長期勤続と短期勤続の差を引くことで算出する。本稿のように、分位点回帰分析の結果をベースに算出する場合、.75th の回帰係数と.25th の回帰係数の差が SCS となる。以下に回帰モデルの結果をベースに算出する場合を含めて SCS の計算式を示した 3。

3

本論文において、p=.25、1-p=.75 である。
6

―244―

SCS ( p)  IQRC( p)  IQRR( p)  Qc(1p)  Qc( p)   QR(1p)  QR( p)  Qc(1p)  QR(1p)   QC( p)  QR( p)   ˆ(1p)  ˆ( p)

SCS の正の値は、基準カテゴリから比較カテゴリへの変化（あるいは X の 1 単位の増加）が、分布の広がり（scale）を大きくすることを、負の値は小さくすることを意味している。
本稿の課題に当てはめると、正の値は長期勤続と短期勤続の勤続年数格差が大企業勤務によって拡大すること、負の値は大企業・官公庁勤務によって格差が縮小することに対応すると考えられる。つまり、企業規模が勤続年数格差を拡大させるか、縮小させるかを SCS によって簡潔に示すことが期待できる 4。

４．分析
4.1

勤続年数分布の記述的分析

最初に、勤続年数分布の形状の変化（shape shift）を読み解く。若年と壮年に分けて、調査
年別・男女別に勤続年数分布のカーネル密度推定を示すと、図 1〜図 4 のようになる。図 1と図 2 が若年の結果であり、図 3 と図 4 が壮年の結果である。

4

ただし、本稿では分位点同士および時点間で回帰係数の差を統計的に検定しているわけではないことに注意が必要である。この点は今後の課題とする。
7

―245―

図1

勤続年数（若年男性）

図2

勤続年数（若年女性）
8
―246―

図３

勤続年数（壮年男性）

図４

勤続年数（壮年女性）
9―247―

若年の場合は、男女ともに右に裾を引く Right Skew の形状となっており、短期勤続者が多い。そして時点間で比較すると短期勤続者の厚みが増していることが読み取れる。男性では、
1985、1995 年と比べて 2005、2015 年には、5 年から 10 年程度の勤続者が増加している。女性の場合、5 年未満の勤続者は、1985 年から 1995、2005 年にかけて増加し、2015 年でさらに増加している。
壮年に関しては男性と女性で分布の形状が大きく異なる。男性の勤続年数分布は、左に裾を引く Left Skew の形状をしており、長期勤続者が多い。しかし時点間で比較すると、分布の頂点が左にシフトしつつやや低くなっており、同時に 10 年前後の勤続者もやや増加している。女性に関しては、1985 年の時点では、10 年に満たない短期勤続者が多く、右に裾を引く
Right Skew の形状をしていた。しかし、1995 年を境に、短期勤続者が減少し、20〜30 年の勤続者が大きく増加した。その結果、壮年女性の 2015 年の勤続年数分布は、短期勤続と長期勤続の二峰型へ姿を変えつつある。
勤続年数分布のカーネル密度推定の結果をまとめると、若年については男女とも短期勤続者が増加している。壮年については男女で反対の傾向が見られる。壮年男性では長期勤続者の減少という傾向がある。壮年女性では短期勤続者と長期勤続者で二極化する傾向が出現しつつある。
以上の視覚的な検討につづいて、要約統計量を用いた時点間比較を行っておく。表 3 は、勤続年数の平均、標準偏差、変動係数、歪度を示したものである。

表4

勤続年数の要約統計量

平均に関しては、壮年男性と若年女性でおおむね安定的に推移している一方で、若年男性の場合に平均勤続年数がやや減少し、壮年女性では平均勤続年数が上昇する傾向がみられる。
若年男性については、1985 年（10.24 年）から 1995 年（8.71 年）にかけて減少し、その後、
10

―248―

9 年弱で推移している。その結果、若年男女の平均勤続年数の差は、2015 年時点で 1 年程度となっている。壮年女性の場合、1985 年の 11.58 年から、14.78 年（1995 年）、16.24 年（2005年）、15.58 年（2015 年）と 30 年間で 4 年程度増加している。平均勤続年数の壮年の男女差
は、1985 年時点で約 7 年だったが、2015 年時点で約 3 年に縮小している。
勤続年数の散布度の指標として変動係数を取り上げると、若年男性、壮年男性、若年女性については、1985 年から 2015 年にかけて大きな変化がなく、安定している。具体的には、若年男性で 0.6、壮年男性で 0.5、若年女性で 0.6〜0.7 程度である。他方で壮年女性に関しては、0.82（1985 年）、0.7（1995 年）、0.63（2005、2015 年）と推移し、ばらつきの縮小が生じている。
最後に分布の形状を歪度によって確認する。まず、壮年男性のみ歪度が負の値であり、長期勤続者が多く、Left Skew の形状であることを示している。この値は、1995 年以降、0 へ近づいており、長期勤続者の減少を示している。カーネル密度推定で確認した傾向を、歪度が的確に捉えていることがわかる。壮年女性の歪度は正であり、Right Skew の形状であることを示している。しかし、この値は（男性とは逆方向から）次第に 0 へ接近しており、短期勤続者の減少を示している。具体的には、0.82（1985 年）、0.35（1995 年）、0.19（2005 年）、0.18（2015 年）と推移している。
若年男女の歪度も正の値であり、分布が Right Skew であることを示している。そして男女とも、1985 年から 2015 年にかけて、値がプラスに大きくなっており、短期勤続者がこの間に増加していることを示している。具体的には、若年男性は 0.18（1985 年）から 0.32（2015年）、若年女性は 0.42（1985 年）から 0.69（2015 年）に上昇している。
以上の要約統計量の検討からは、勤続年数の平均と分散について、大きな変化を見せているのは壮年女性であり、平均勤続年数の上昇（location shift）と散布度の縮小（scale shift）が生じていることがわかる。男性と若年女性ではこれらの指標に関して大きな変化は生じていない。他方で、勤続年数分布の形状に関していえば、若年男女における短期勤続者の増加、壮年男性における長期勤続者の減少、壮年女性での二峰型への変化が存在する。平均や分散が安定的に推移している男性や若年女性についても、正社員内部の異質性は高まっており、壮年女性についてはそれが顕著に現れている。

4.2

企業規模効果の異質性

勤続年数分布上で異なる位置を占める正社員に対して、企業規模効果は等しく作用してい
るのか、それとも特定の層で強く働いているのか。そしてその効果は時点間で変化しているのか。この点を明らかにするために、短期勤続、中期勤続、長期勤続に対する企業規模の影
響を多変量解析によって検討する。表 5 では、調査時点・年齢階級・性別に行った、勤続年
数分布の.25th、.50th、.75th 分位点に関する分位点回帰分析について、企業規模の結果を取り
11

―249―

出して示している 5。

表5

正社員勤続年数への企業規模効果

まず、中央値（.50th）については、若年・壮年男女すべてで正の効果があり、若年女性の1985、2005 年以外は、すべて統計的に有意である。中央値の正の効果は、大企業・官公庁勤務によって、勤続年数分布の中心の位置（location）がプラスへシフトすることを意味する。
したがって大企業に勤務することには全体として勤続年数を伸ばす効果がある。回帰係数の大きさを 1985 年と 2015 年の 2 時点で比べると、若年男性（3.386→2.348）と壮年男性（8.001→5.654）では値が小さくなっており、企業規模の効果の弱まりを示唆している。若年女性も統計的に有意だった 1995 年と 2015 年の間で（4.288→2.896）効果が弱まっている。その一方で、壮年女性の場合は 1985 年と比べて 1995 年と 2015 年の値が大きく、効果が強まる傾向にあると考えられる。
つぎに、勤続年数の短い短期勤続層（.25th）への効果と勤続年数の長い長期勤続層（.75th）への効果を区別して、大企業・官公庁勤務の効果を検討する。ここでは両者の回帰係数の大きさを比較することで、効果の異質性を検討することにする。

5

その他の説明変数を含めた全体の推定結果は付表１、２に示している。
12

―250―

若年男性の場合、1985 年と 2005 年では長期勤続層の勤続年数を伸ばす効果のほうが大きい。しかし、長期勤続層の回帰係数が小さくなることで、2015 年には同程度の大きさとなっている。したがって現時点の若年男性では、大企業・官公庁勤務が勤続年数を伸ばす効果は、
長期勤続層でやや弱まることで、短期勤続層と長期勤続層に等しく及んでいると考えられる。
他方、壮年男性の場合、2015 年を含むどの時点でも.75th より.25th の回帰係数のほうが大きい。つまり、壮年男性の中では、長期勤続層よりも短期勤続層において、大企業・官公庁勤務であることが勤続年数を伸ばしている。長期間勤め続ける壮年男性正社員はいずれの企業規模でも存在しているために長期勤続層での企業規模効果はやや小さくなり、他方で、中小企業の正社員のほうが転職経験者が多いために、短期勤続層において企業規模効果が大きくなるのかもしれない。短期勤続層における効果は 2005 年（11.472）から 2015 年（6.019）
にかけて半分ほどになっており、これに対応する長期勤続層における効果もこの間に小さくなっている（6.223→4.263）。したがって壮年男性では、企業規模効果が全体的に弱まりながら、短期勤続層での効果が大きいという特徴が持続している。
若年女性について、統計的に有意だった 1995 年と 2015 年を検討すると、いずれも長期勤
続層の勤続年数を伸ばす効果のほうが大きい。これは、ある程度キャリアが進んだ段階において、大企業・官公庁に勤務しているのか、それとも中小企業に勤務しているのかによって、若年女性に勤続年数の差が顕著に生じることを示している。若年女性を 40 歳未満と設定していることをふまえると、結婚・出産等のライフ・イベントに対する企業の取組みが関係しているのかもしれない。つまり、女性が仕事を継続できる職場づくりを大企業・官公庁のほうが進めていることが背景として考えられる。時点間の変化については、短期勤続層と長期勤続層の両方で効果が弱まりつつ、長期勤続層での効果のほうが大きいという特徴が持続しているとまとめられる。
壮年女性の場合も、大企業・官公庁勤務は長期勤続層の勤続年数を伸ばす効果のほうが大きい。しかし、若年男女と異なる特徴は、短期勤続層と長期勤続層の両方で、企業規模効果
は徐々に大きくなっていることである。したがって、壮年女性の時点を通じた変化は、大企
業・官公庁勤務によって勤続年数が伸びるプレミアムが全体的に増加する中で、とくに長期勤続層での効果が強く、その傾向が 1995 年以降も継続しているという特徴をもつ。

4.3

勤続年数格差への企業規模効果

それでは、長期勤続と短期勤続の勤続年数格差に企業規模がおよぼす効果について、SCSの指標にもとづいて検討しよう。表 6 に RIF 回帰分析の結果をもとに算出した SCS を示した。
長期勤続層と短期勤続層での回帰係数が両方とも統計的に有意な場合（下線部）に絞って確認していく。

13

―251―

表6

Scale Shift

若年男性の SCS は正の値であり、大企業・官公庁勤務は勤続年数格差を拡大させる。1985
年（0.75）や 2005 年（1.48）と比べて、2015 年（0.17）の値が小さいことから、格差を拡大させる効果は弱まる傾向にある。若年男性の勤続年数格差は、以前と比べれば所属する企業
規模に左右されなくなっていると考えられる。つぎに、壮年男性の SCS は負の値であり、若年男性とは異なっている。壮年男性の場合、大企業・官公庁勤務には勤続年数格差を縮小する効果がある。しかしこの値は、1995 年以降減少している。具体的には、-8.87（1995 年）、-5.25（2005 年）、-1.76（2015 年）と推移している。このことは、短期勤続層と長期勤続層の両方で大企業・官公庁勤務が勤続年数を伸ばす効果が減り、とくに短期勤続層で大きく減ったことが背景にある。壮年男性では、勤続年数格差を縮小させる効果が次第に弱まる傾向、
つまり、過去と比べて壮年男性の勤続年数格差が、大企業・官公庁勤務か否かに左右されなくなる傾向が生じていると考えられる。
若年女性の SCS は正の値となっており、大企業・官公庁勤務は格差を拡大させるが、1995
年の 3.06 から 2015 年の 1.39 という値の変化は、その効果の弱まりを意味している。これは若年男性と同じ方向の変化である。最後に、壮年女性の SCS は正の値であり、大企業・官公
庁勤務によって長期勤続と短期勤続の格差は拡大する。興味深いことに、壮年女性の SCS の値は、若年男女と異なり、近年ほど大きくなっている。具体的には、2.48（1985 年）、3.18（1995 年）、3.28（2005 年）、4.14（2015）年と変化している。しかも、元の回帰係数の値が示すように、短期勤続層と長期勤続層の両方で大企業・官公庁勤務のプレミアムが増える中で、こうした変化が生じている。壮年女性正社員内の勤続年数格差に対して、所属する企業
規模が及ぼす影響力は、次第に強まってきていると考えられる。

14

―252―

５．結論
本論文では、日本的雇用システムの中核と考えられる正社員を対象として、長期勤続層と短期勤続層の勤続年数格差への企業規模効果の趨勢を、1985 年から 2015 年までの 4 時点間比較によって検討してきた。具体的には、勤続年数分布の形状、短期勤続層と長期勤続層での企業規模効果の異質性、勤続年数格差に対する企業規模効果の 3 点を、時代・年齢・男女を区別しながら明らかにした。その主な結果を表 7 にまとめた。

表7

主な分析結果まず、勤続年数分布の形状については、壮年男性のみ長期勤続層の多い分布であるが、近年になるほど勤続年数の短い者が増加する傾向がある。若年の男女は短期勤続層が多く、その傾向は加速していると考えられる。壮年女性に関しては、短期勤続層が多い分布から短期勤続層と長期勤続層の山が 2 つある分布に変化しつつあることが読み取れる。
では、長期勤続層と短期勤続層のどちらで企業規模効果が強く働くのか。この点を.75th、.50th、.25th の分位点回帰分析によって明らかにした。中央値に関しては、年齢や性別、時点をほぼ問わず、正の効果があり、大企業・官公庁勤務が勤続年数を全体的に伸ばす
ことがわかった。時点間比較の結果は、その効果が、男性と若年女性では弱まっているが、壮年女性では強まりつつあることを示唆している。
短期勤続層と長期勤続層の間で企業規模効果を比較したところ、短期勤続層でより強い効果が働いているのは壮年男性だけであり、短期・長期の両方における効果の弱まりを伴っていた。長期勤続層での効果がより強いのが若年男性、若年・壮年女性であるが、細かくみると異なる特徴がある。若年男性では、短期・長期の両方で効果が弱まり、現時点では短期と長期に等しく効果が及んでいる。若年女性も短期・長期の両方で効果が弱まっているが、長期勤続層での効果が大きいという特徴は持続している。壮年女性は、短期・長期の両方で効果が強まるという他にはない特徴をもつ。その中で長期勤続層において大企業勤務のプレミ
15

―253―

アムが持続している。
最後に、本稿が課題としていた短期勤続層と長期勤続層の勤続年数格差への企業規模効果について述べる。まず、壮年男性では、短期・長期の両方で大企業・官公庁勤務のプレミア
ムが減り、とくに短期勤続層で大きく減ったため、勤続年数格差を縮小する効果は弱まっている。壮年男性の勤続年数格差は、かつてほど大企業・官公庁勤務か否かに左右されなくなったと考えられる。逆に壮年女性の場合は、短期・長期の両方で大企業・官公庁勤務のプレミアムが増え、それが長期勤続層で大きいため、勤続年数格差を拡大する効果が次第に強まってきている。壮年女性の勤続年数格差を、所属する企業規模が大きく左右するようになっている。そして、長期勤続層で大企業・官公庁のプレミアムが減る中で、勤続年数格差の拡大効果が弱まっている若年男性や、短期・長期の両方で大企業・官公庁勤務のプレミアムが減りつつ、勤続年数格差の拡大効果も弱まっている若年女性では、勤続年数格差は企業規模との関連を弱めつつある。
まとめると、勤続年数格差への企業規模効果は、若年層と壮年男性で弱まり、壮年女性では強まっている。この結果に対して、若年を個人化、壮年を階層化というイメージで捉えるのは、一次近似としては正しいが、壮年でジェンダーによる差異があることは強調しておく必要がある。壮年男性はおそらく大企業・官公庁勤務の大きなプレミアムを少しずつ手放すプロセスを経験しているのだと考えられる。これに対して壮年女性は、グループ内の格差を伴いながら、男性と比べて少なすぎた大企業・官公庁勤務のプレミアムを積み増す途上にあるようにみえる。こうした結果は、日本の長期雇用の変化が異なるベクトルを内包しており、その理解にはジェンダー関係と雇用関係が重要な鍵となることを示している 6。

文献
Beck, Ulrich, 1986, Risikogesellschaft: Auf dem Weg in eine andere Moderne, Frankfurt am Main:
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本論文の結論に関しては、勤続年数が全体的に低下する中で既婚女性の勤続年数の上昇が隠されていたアメリカの状況（Hollister and Smith 2014）との類似を指摘することができる。
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付表１

男性正社員勤続年数に関する推定結果

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付表２

女性正社員勤続年数に関する推定結果

19

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Trend Analysis of Long-term Employment:
Firm-size Effect on Job Tenure Inequality, 1985-2015
Yasutaka Fukui(Nagoya University)
Abstract
Previous research shows a secular decline of average job tenure among regular workers in Japan,
but the heterogeneous trend of changing tenure structure has been masked. This paper
challenges this problem by focusing on the effect of firm-size on the tenure inequality. The
datasets used in this study are microdata from Social Stratification and Social Mobility survey
for the years 1985, 1995, 2005, and 2015. We measure regular worker’s tenure tiers as locationsin tenure distribution and construct inequality index from the unconditional quantile regression
estimates. We find that working in large firms tends to increase the tenure at the median and thistendency is stronger among middle-aged women. Furthermore, our results show that working inlarge firms increase tenure inequality among young workers and middle-aged female workers.
This is conversely true among middle-aged male workers. Finally, we find the long-standing
decline of the firm-size effect for all groups but middle-aged female workers.
Keywords: long-term employment, tenure distribution, firm-size effect20―258―