女性の職業キャリアとライフスタイル
元治恵子（明星大学）【論文要旨】
本稿では、職業キャリアを経験年数と働き方の違いによりとらえ、ライフスタイルとの関連を明らかにした。コーホートごとのライフコース分析では、基本的に M 字型のライフコースパターンは共通しているものの、それぞれのコーホートに見られるパターンの違いは、彼女たちが過ごしてきた時代における産業構造や職業構造の変化に対応したものとなっていた。ライフスタイルを「消費行動」、「社会活動」、「文化的活動」の観点から分類し、それぞれの行動や活動に職業キャリアがどのように影響を及ぼしているのかを明らかにした。消費行動では、職業キャリアよりも、世代や学歴の違いのほうが影響を与えていた。社会活動
では、就業期間や雇用形態の違い、世帯収入の違いといった職業キャリアに関連することが影響していた。文化的活動では、どのような働き方をしてきたかは影響せず、年齢や学歴といった属性の違いによって、文化的活動が異なり、特に学歴の効果が大きかった。また、ライフスタイル空間と職業キャリアの関連の分析では、「行動や活動への関与」次元と「行動や活動の意味（個人的 vs 社会的）」次元が抽出されたが、どの職業キャリアカテゴリも「行動や活動への関与」次元をより強く重みづけていた。職業キャリアカテゴリ間での違いでは、雇用を継続した者で「行動や活動の意味（個人的 vs 社会的）」の違いをより重視して、行動や活動している傾向が見られた。
キーワード：職業キャリア，ライフスタイル，ライフコース

１．はじめに本稿の目的は、女性の職業キャリア（職業経歴）とライフスタイルの関係について明らかにすることである。すでに少子高齢社会となり、将来的な労働力不足が現実のものとなり、高齢者とともに女性の労働力活用が喫緊の課題となっている。仕事と育児の両立支援策など、女性の就業継続に対するさまざまな施策が行われているが、出産前に就業していた者のうち、いまだ半数近くは出産後に離職している。女性の就業状況を年齢階級別に描いてみれば、その線は M 字型となる。時代とともに M 字の底は上がり、また、年齢の高い方向へと移っているが、出産・育児期に無業となる女性は少なくない。2015 年 SSM 調査でも、未婚者や出産を経験していない女性は、就業を継続し無職経験のない人が多いことが確認できる。結婚や子どもの有無は職業キャリアに影響を与えていることが示唆される。また、職業により、その後のライフイベントにおいても違いが生じている（中井 1998）。つまり、職業とライフ
スタイルは密接に関連していると考えられる。

1

―165―

ライフスタイルに関する研究は、社会階層・社会階級との関連において議論されてきた。
社会階層によってライフスタイルは異なるのであろうか。どの社会階層に属しているかということが、人々のライフスタイルと対応する、逆に言えば、ある人のライフスタイルを見れば、その人が社会においてどのような位置にあるのかが明らかであった。しかし、近年その傾向が薄れているという。ある社会階層内の内的一貫性が失われ、従来のライフスタイルとの関連はあいまいなものとなり、むしろ、人種、エスニシティ、宗教、ジェンダー、年齢、社会的ネットワークなどの影響がよりおおきくなっているという研究もみられる（Bennet etal. 2009=2017; Katz-Gerro 2002; Lamont & Molnár 2002; Lizardo 2006）。
また、女性を扱う際には問題も生じる。社会階層研究において、人々の階層的地位は職業的地位によってとらえられてきた。このことは、就職前の子どもや専業主婦などの女性、そして退職後の高齢者など職業に就いていない人の階層が特定できないことになる。また、一人の人について考えた場合、人生のどの時点なのかにより所属階層は変化する。女性の場合、結婚、出産、育児により職業キャリアが中断したり労働市場から撤退し、無職になる者も少なくなく、所属階層が特定できず、ライフスタイルとの関連を検討することが難しくなり、何らかの工夫が必要となる。
ライフスタイルは、日常の人々の会話の中でも使われているが、その意味するところは多様である。これまでの研究においても「資源配分のしかた」（中井 1998: 65）、「人々が「ある一時点でどのように生きているのか」を単純化し共通パターン化したもの」（小林 2017:2-3）、「消費活動や余暇などの慣習行動」（中井 2011）などさまざまである。また、ライフス
タイルの基準的な尺度として、Petev（2013: 658）は、政治的・経済的態度や信念、社会的見
解（見方）、文化的志向、消費習慣、メディア・政治的・文化的・組織的活動などを挙げている。大別すれば、意識（嗜好）レベルと行動レベルの両面があると言えるが、Bennet et al.
（2009=2017）や Bourdieu（1984=1990）の研究のように、幅広い分野のライフスタイルに関する調査データを取ることは難しく、多くの研究は限られた変数をライフスタイルの指標として検討している。
一方、女性の職業キャリアを扱う際にも、多くの困難が生じる。前述したように男性に比べて多くの無職者がいる。そして、中断後何らかの職に就くとしても、多くは非正規雇用者として周辺労働に従事しており（中井・赤地 2000）、同じ職種で働いていても、雇用形態の違いをどのように考慮するかという問題である。これまでの研究をみると、例えば赤地（1998）
や村上（2000）は「就業継続型」、「DINKS 型」、「未婚（継続）型」、「中断再就職型」という４分類を、福田（2004）は「就業経験あり（現在、就業中あるいは休職中）」、「就業経験あり（現在、非就業）」、「就業経験なし」と３分類を用いて、職業キャリアによる類型化（分類）をしている。これらと類似する類型化は多くの研究に見られ、雇用形態の違いは考慮されて
いない。
2

―166―

そこで、本稿では、職業キャリアを経験年数（有業率 1）と働き方の違い（非正規率 2）によりとらえ、ライフスタイルとの関連を検討していく。また、職業キャリアをライフコースの視点からコーホート間の違いに注目し明らかにしていく。

２．データ、分析対象者のプロフィール
2.1

データ

分析には、2015 年 SSM 調査（「人生のあゆみと格差に関する全国調査」）の面接調査および留置調査のデータ（2017 年 2 月 27 日版（バージョン 070））を用いる。分析対象となるサンプルは、調査全体で回答を得られた女性の 56.2％にあたる（調査全体の女性サンプルは4249 人）、1935 年から 1964 年に生まれた女性 2833 人である。1963 年生まれの 4 年制大学卒
業（現役進学）の者は、均等法１期生である。また、岩井（2008: 80, 97）は、1931-45 年出生（高校（普通科）卒）のライフコースをそれ以前の世代のライフコースと比較し、この世代以降、女性の M 字型就業パターンが明確になったこと、「「失われた 10 年」と称される 1990
年代に 20 歳代を過ごした 1970～74 年出生コーホートを境として、女性のライフコースの内部における分化が急速に進んだ」ことを指摘している。このことから、分析対象となった女
性たちは均等法の影響も少なく、ライフコースが多様化していった（岩井 2008a, 2008b, 2015）とされる以前の結婚・出産・育児の時期と就業率の推移との対応関係が明瞭で、M 字型就業パターン（「戦後日本型の女性のライフコース」（岩井 2008: 80））が顕著に見られる世代の女性たちと言える。この分析対象者を３つのコーホートに分け分析を進める。1935-44 年生
コーホートは 768 人（32.2%）、1945-54 年生コーホートは 883 人（37.0%）、1955-64 年生コー
ホートは 737 人（30.9％）である（表１）。また、分析にあたっては、必要な変数に欠損があるサンプルは適宜除外している。

表１

コーホート別人数n%

1935-44年生

768

32.2

1945-54年生

883

37.0

1955-64年生

737

30.9

合計

2388

100.0

1

調査時点での年齢から初職入職時の年齢を引いて「就業可能年数」とし、就業上の地位を問わず、何らかの形で働いていた年数を「有業年数」とした。そのうえで、就業年数に対する有業年数の比率を算出し、これを「有業率」とした。60 歳時点までの就業経験年数などを用いる研究も散見されるが、60 歳以降も就業している人も少なくないためこのようにした。
2
有業年数に対する非正規雇用の形態で就業していた年数の比率を算出し、これを「非正規率」とした。
3

―167―

2.2

学歴

はじめにコーホート別に学歴の分布を見ると、各教育段階への進学率の変化を反映した学歴分布の違いが明確である（図１）。1935-44 年生コーホートは、中学と高校がそれぞれ４割
強で、中学卒業後の女子の半数程度が高校へ進学していた時期と対応する。大学・大学院卒
は３％にすぎないが、当時の大学への進学率と同程度である。1945-54 年生コーホートは、高校進学が 1961 年から 1970 年、短大、大学への進学が 1964 年から 1973 年にあたる。
「学校基本調査」によれば、彼女たち世代の高校への進学率は 61.3％（1961 年）から 82.7％（1970年）、短大への進学率は 6.5％（1964 年）から 16.4％（1973 年）、大学への進学率は 5.1％（1964年）から 10.6％（1973 年）と、後期中等教育及び高等教育への進学率が急激に高まった時代に教育を受けた世代である。対象者も中学卒が２割弱、高卒が半数、大学以上が１割弱という構成になっている。最後に 1955-64 年生コーホートだが、高校への進学はほぼ全入時代へと向かう時期であったが、短大への進学は２割強、大学への進学は 1 割強で伸び悩んでいた時代にあたる。対象者も中学はわずかになり、高校 45.6％、短大 20.9％、大学は 14.2％とな
っている。

図１

2.3

コーホート別学歴

ライフコース

次にコーホート別のライフコースの分布を見ていこう。コーホートごとにパーソンイヤー
データから各年齢時点での就業状態を算出し、一番若い年生まれの人の調査時点での年齢までの状態を示してある（図２(a)～(c)）。また、図２(d)は、コーホートを比較するため、図２(a)～(c)の就業者全体の合計割合を１つの図に示したものである。全体像をつかむため図２(d)からみてみると、女性の働き方について、これまでも言われてきたように、どのコーホート
も M 字型曲線を描いている。そして、若いコーホートほど M 字の底が浅くなり右にずれていること、2 つの山の高さが高くなっていることが確認できる。これは、結婚・出産・育児期に就業を継続する女性が時代とともに増加し、その時期が遅くなったこと、そして、学校教育終了後労働市場にでる女性と結婚・出産・育児期後に労働市場に再参入する女性が増え
4

―168―

たことを意味している。しかし、コーホートごとに働き方には違いが見られる。高学歴化に伴い、若いコーホートほど労働市場への参入年齢が遅くなっており、家族従業者での就業が減り、フルタイム雇用が増加している。また、労働市場への再参入においては、家族従業者
での就業が減り、パートタイム雇用が増加している（図２(a)～(c)）。このような変化は、図３に見られる日本における従業上の地位の変化と対応している。バブル崩壊後、若年世代においても非正規雇用で働く者が増えたが、それ以前の変化は、女性の働き方の変化を反映したものと言えるだろう。

図２

コーホート別就業継続者のライフコース（(a)～(c)）とその比較（(d)）

5

―169―

図３

従業上の地位別就業者数（出典：「労働力調査

長期時系列データ」（総務省統計局）（http://www.stat.go.jp/data/roudou/longtime/03roudou.htm）（ 2018 年 1 月 29 日に利用））

それでは、就業を継続した者の働き方はどうであったのだろうか。初職に就いてから調査時点まで就業を継続した者は、1935-44 年生コーホート 66 人（8.6%）、1945-54 年生コーホー
ト 105 人（11.9%）、1955-64 年生コーホート 140 人（19.0%）である 3。図４(a)～(c)は、コー
ホートごとに、図３(a)～(c)と同様の手続きにより図示したものである。若いコーホートほど
労働市場への参入が遅いのは、前述したように高学歴化の影響である。どのコーホートも就業を継続した者でも結婚・出産・育児期にフルタイム雇用での就業が大きく減少することは共通しているが、1955-64 年生コーホートでは６割程度がフルタイム雇用であることが特徴的である。また、家族従業者や自営は、若い世代ほど減少している。

3

分析対象となる「初職に就いてから調査時点まで就業を継続した者」とは、この有業率が１の者である。初職への入職年齢が遅い者もいることにより、各年齢時点において必ずしも100%にならない。
6
―170―

図４

コーホート別就業継続者のライフコース（(a)～(c)）

無職を含む地位の変化という別の視点から、コーホートごとにどのような違いが見られるのかも確認しておこう（図５(a)～(c)）。初職に就いてから最高 17 の地位が変化している人がいる。どのコーホートも初職がもっとも高く（就業している割合が最も多い）、地位３に２番
目に高い頂点がある右に裾を引く分布となっている。これは、初職のあと無職になる人が多く、地位２の時点で働いている人が減少することが背景にある。初職に就く時点では、1935-44
年生コーホートで、正規 469.0%、非正規 510.2%、他形態 614.5%、1945-54 年生コーホートでは順に、83.7%、7.4%、5.3%、1955-64 年生コーホートでは順に、87.0%、10.3%、2.2%となっ4

図２、図４における「経営者」＋「フルタイム雇用」
図２、図４における「パートタイム雇用」
6
図２、図４における「自営」＋「家族従業者」＋「内職」
5

7
―171―

ており、初職で正規職に就く人が若いコーホートほど多い傾向が見られる。地位が変化する
につれ無職の割合が増え、正規割合が減り、非正規割合が増えていくのは共通の傾向である
が、他形態で働く者はコーホートが若いほど少ない。

図５

地位歴別従業上の地位の変化（(a)～(c)）

３．職業キャリアとライフスタイル
3.1

分析方法と変数

これまでの分析から、M 字型のライフコースパターンは共通しているものの、それぞれのコーホートに見られるパターンの違いは、彼女たちが過ごしてきた時代における産業構造や職業構造の変化に対応したものとなっていることが明らかになった。個人のライフコースにおける就業状況に注目すれば、それは、個々の職業キャリアと考えることができる。この章では、職業キャリアとライフスタイルの関係について、重回帰分析により検討していく。
従属変数は、ライフスタイルに関する変数である。前述したように、ライフスタイルといっても意味するところはさまざまな側面からとらえることができる。そこで、本稿では日常における行動や活動面に着目する。具体的には、消費行動としては、「クレジットカードで買
8

―172―

い物をする」 7、「インターネットで買い物やチケットを予約する」、「通信販売のカタログで買い物をする」「雑誌や本で取り上げられたレストランへ行く」、「国産の牛肉や野菜を選んで買っている」、「無農薬や有機栽培の野菜、無添加の食品を購入している」である。４段階尺
度により回答が得られているが、最も頻度が大きいものを「３」、していないものを「０」として１点刻みでスコア化した。社会活動は「国政選挙や自治体選挙の際の投票」、「政治活動や選挙活動の支援」、「市民運動への参加」、「ボランティア活動への参加」、「自治会・町内会
活動への参加」である。文化的活動は、「クラシック音楽のコンサートへ行く」、「美術館や博物館へ行く」、「図書館へ行く」、「小説や歴史などの本を読む」である。社会活動と文化的活動は５段階尺度により回答が得られているが、最も頻度が大きいものを「４」、したことがな
いものを「０」として１点刻みでスコア化した。

表２

変数の分布

1935-44年生 1945-54年生 1955-64年生

中学

高校

専門学校 短大/高専

大学/院

消費行動
クレジットカードで買い物

22.7

41.3

57.4

13.7

41.2

47.0

62.2

66.2

インターネットで買い物

5.7

19.6

44.1

3.0

19.6

27.1

45.1

55.4

通信販売で買い物

37.3

50.4

55.8

33.6

52.0

52.3

52.7

50.8

レストランで食事

16.0

27.9

40.8

12.3

28.7

30.5

43.6

41.8

国産食品購入

83.7

90.8

86.6

81.1

87.6

86.9

95.7

89.7

無農薬・有機食品購入

72.8

69.8

59.2

66.6

66.2

71.0

65.9

73.2

社会活動
選挙投票

95.9

94.5

92.3

23.1

28.2

30.6

28.1

30.3

政治・選挙運動支援

26.4

29.4

26.5

23.1

28.2

30.6

28.1

30.3

市民運動参加

17.6

15.4

9.1

15.7

14.7

15.6

10.2

11.3

ボランティア活動参加

31.8

32.0

27.3

25.1

29.2

32.1

36.7

40.5

自治会・町内会活動参加

73.7

78.6

71.9

70.6

77.0

74.3

77.9

72.3

文化的活動
クラシック音楽コンサート

30.3

36.2

30.1

17.4

29.2

37.9

47.8

59.0

美術館や博物館

50.7

58.6

56.1

31.2

53.4

68.9

71.8

86.1

図書館

36.4

49.7

56.1

24.0

46.9

56.1

65.0

74.6

小説歴史本読む

60.2

68.8

70.0

43.2

65.9

78.3

81.2

91.8

平均値

標準偏差

個人収入

166.7

204.3

調整済み世帯収入

262.2

239.3

注 1：ライフスタイル変数は、その行動や活動をしている人の割合（％）
注 2：個人収入、調整済み世帯収入は、分析対象全体の平均値と標準偏差独立変数は、職業キャリア（有業率、非正規率）、収入（個人収入、調整済み世帯収入 8）である。コントロール変数として、コーホート（1935-44 年生、1945-54 年生、1955-64 年生

7

3.2 以降の分析結果の解釈においては、表３から表５の表頭に示した略した名称で記述する。
収入は税込み収入（臨時収入や副収入を含む）について階級値で回答を得ているが、各階級の中央値をとり、連続変量とした。世帯収入については、同居人数の平方根で除した調整済み世帯収入とした。
8

9

―173―

の３カテゴリ）、学歴（中学、高校、専門学校、短大・高専、大学・大学院の５カテゴリ）を用いた。ライフスタイルには、さまざまな変数、例えば、現在の職業、子どもの有無、婚姻状況なども影響していると考えられるが、本稿での関心から上記の独立変数を投入したモデルとした。
表２は、コーホート別、学歴別に各ライフスタイルにおける活動をしている人の割合と個
人収入、調整済み世帯収入の記述統計量を示したものである。

3.2

消費行動を規定する要因

表３は、消費行動に関連する変数の分析結果を示したものである。コントロール変数であるコーホート、学歴はすべての行動に有意な効果を及ぼしている。行動ごとに職業キャリアと収入の効果を見ていこう。「クレジットカード」では非正規率と調整済み世帯収入、「通信販売」では有職率と調整済み世帯収入がプラスの効果がみられ、「無農薬・有機食品」では非正規率がマイナス、調整済み世帯収入がプラスの効果が見られた。また、消費行動を左右する重要な要因である考えられる調整済み世帯収入は、「インターネット」、「レストラン」、「国産食品」に対しても有意なプラスの効果が見られた。これらの結果から、消費行動は、どのような職業キャリアであったかよりも、世代、学歴、そして収入という要因により行動が規定されている。結果は示さないが、収入を除いたモデルにおいても職業キャリアの効果は変わらなかったので、どのような時代を過ごしてきたのか、どのような家庭に育ったのかの代
理変数ともいえる学歴の違いのほうが、消費行動の違いに影響を与えていると考えられる。

表３

消費行動の規定要因：重回帰分析

ｸﾚｼﾞｯﾄｶｰﾄﾞ

ｲﾝﾀｰﾈｯﾄ

通信販売

レストラン

β

β

β

β

1945-54年生0.110 ***

0.110 ***

0.103 ***

1955-64年生

0.184 ***

0.306 ***

0.136 ***

高卒

0.243 ***

0.116 ***

専門学校卒

0.190 ***

0.146 ***

短大高専校卒0.268 ***

大学・院卒

国産食品

無農薬・
有機食品

β

β

0.144 ***

0.057 *

-0.067 *0.224 ***

-0.090 **-0.200 ***0.192 ***

0.204 ***

0.108 ***

0.050 +

0.149 ***

0.143 ***

0.073 **

0.067 **

0.218 ***

0.142 ***

0.214 ***

0.143 ***

0.073 **

0.266 ***

0.283 ***

0.119 ***

0.204 ***

0.076 **

0.085 **

有職率

0.002

0.018

0.062 **

-0.031-0.002-0.009非正規率

0.043 *

-0.009-0.0090.001-0.024-0.055 *

個人収入

0.005

-0.010-0.009-0.005-0.002-0.021

調整済み世帯収入

0.135 ***

0.135 ***

0.096 ***

0.099 ***

0.067 **

0.054 *

2228

2228

2230

2225

2215

2201

R2

0.201

0.267

0.087

0.154

0.031

0.033

Adj-R 2

0.197

0.264

0.083

0.150

0.026

0.029

コーホート（ref: 1935-44年生)

学歴（ref: 中卒）

n+:p<0.10, *:p<0.05, **:p<0.01, ***:p<0.001

10

―174―

3.3

社会活動を規定する要因

表４は、社会活動に関連する変数の分析結果を示したものである。コントロール変数であるコーホート、学歴の効果は活動により違っており、必ずしも有意な効果のみではない。活動ごとに見てみると、「選挙投票」では学歴、有職率、調整済み世帯収入でプラス、コーホー
ト、非正規率、個人収入でマイナスの効果が見られた。有職率や調整済み世帯収入が高い者
や、非正規率や個人収入が低い者で選挙投票活動を行う傾向がある。「政治・選挙運動支援」
では高卒、専門学校卒、大学・院卒、有職率、調整済み世帯収入でプラス、非正規率でマイナスの効果が見られた。有職率や調整済み世帯収入が高い者や、非正規率が低い者で政治・選挙運動支援活動を行う傾向がある。「市民運動参加」では高卒、専門学校卒、大学・院卒、有職率、調整済み世帯収入でプラス、1955-64 年生コーホート、非正規率でマイナスの効果が見られた。有職率や調整済み世帯収入が高い者や、非正規率が低い者で市民運動に参加している傾向がある。
「ボランティア活動参加」では学歴、調整済み世帯収入でプラス、1955-64
年生コーホート、非正規率でマイナスの効果が見られた。調整済み世帯収入が高い者や、非正規率が低い者でボランティア活動に参加している傾向がある。「自治会・町内会活動参加」
では高卒、専門学校卒、調整済み世帯収入でプラス、1955-64 年生コーホート、非正規率、個人収入でマイナスの効果が見られた。調整済み世帯収入が高い者や、非正規率、個人収入が低い者で自治会・町内会活動に参加している傾向がある。以上のことから、何らかの仕事をしていた期間や非正規以外の働き方が長かったり、家計的にも余裕のある者が社会活動をしていると考えられる。しかし、表２の活動をしている人の割合を見ると、1955-64 年生コーホートよりも上の世代の活動率の方が高い傾向が見られることから、有職率は高いものの
現在は引退しており、時間的に余裕のある生活を送っている者の活動が盛んである可能性も否定できない。

11

―175―

表４

社会活動の規定要因：重回帰分析
選挙投票

政治・選挙運動支援

β

市民運動参加

ボランティア

自治会・町内

活動参加

会活動参加

β

β

β

β

コーホート（ref: 1935-44年生)
1945-54年生-0.123 ***0.034-0.014-0.021-0.034

1955-64年生-0.299 ***-0.017-0.088 **-0.091 **-0.125 ***高卒

0.122 ***

0.078 **

0.049 +

0.115 ***

0.071 *

専門学校卒

0.060 *

0.062 *

0.052 *

0.115 ***

0.052 *

短大高専校卒0.119 ***

0.044

0.009

0.141 ***

0.038

大学・院卒

0.119 ***

0.045 +

0.062 *

0.143 ***

0.006

有職率

0.055 *

0.060 **

0.049 *

0.032

0.021

非正規率

-0.059 **-0.046 *-0.044 *-0.071 **-0.043 *個人収入-0.081 **-0.014-0.008-0.022-0.054 *調整済み世帯収入

0.081 **

0.070 **

0.041 +

0.053 *

0.052 *

2228

2226

2225

2225

2227

R2

0.064

0.017

0.014

0.033

0.017

Adj-R 2

0.060

0.013

0.010

0.028

0.012

学歴（ref: 中卒）

n+:p<0.10, *:p<0.05, **:p<0.01, ***:p<0.001

3.4

文化的活動を規定する要因 9

表５は、文化的活動に関連する変数の分析結果を示したものである。コントロール変数である学歴はすべての行動に有意な効果を及ぼしているが、コーホートでは有意な効果が見られないものもある。どの活動に対しても職業キャリアの有意な効果は見られず、調整済み世
帯収入のみプラスの効果が見られた。どのような働き方をしてきたかは文化活動に影響を及ぼしていない。むしろ年齢や学歴といった属性の違いによって、文化的活動が異なっており、
特に学歴の効果は大きい。中井（2008：4）は 2005 年 SSM データの分析から「「クラシック
音楽のコンサートへ行く」、「美術館や博物館に行く」などの‘ハイカルチャー’とみなされる文化活動は職業階層が高い者や高学歴者がより多く消費し、とりわけ高学歴女性に顕著な消費が見られる」と指摘している 。また、文化資本のレベル が教育レベルにより異なる（Aschaffenburg & Mass 1997; DiMaggio & Mukhtar 2004）ということとも整合的である。

9

文化的活動（文化的諸嗜好や文化的諸実践）は、文化的資源ととらえられ、それを保有することで得られる文化資本が階級的差異を生じさせることがさまざまな研究で議論されてきているが、詳細な検討は別稿にゆずる。
12

―176―

表５

文化的活動の規定要因：重回帰分析
クラシック音美術館や

楽コンサート博物館

ββ1945-54年生ダミー-0.031

1955-64年生ダミー-0.164 ***

高卒
専門学校卒

図書館

小説歴史本
読む

β

β

-0.0300.042 +

-0.009-0.185 ***-0.018-0.094 ***0.147 ***

0.254 ***

0.213 ***

0.217 ***

0.160 ***

0.276 ***

0.187 ***

0.216 ***

短大高専校卒0.230 ***

0.323 ***

0.269 ***

0.266 ***

大学・院卒

0.285 ***

0.378 ***

0.289 ***

0.342 ***

有職率-0.011-0.015-0.024

0.003

非正規率

-0.015-0.0060.002-0.002

個人収入-0.032-0.018-0.012

0.015

調整済み世帯収入

0.093 ***

0.106 ***

0.046 *

0.083 ***

2219

2224

2221

2223

R2

0.089

0.157

0.099

0.124

Adj-R 2

0.085

0.153

0.095

0.120

コーホート（ref: 1935-44年生)

学歴（ref: 中卒）

n+:p<0.10, *:p<0.05, **:p<0.01, ***:p<0.001

3.5

ライフスタイル間の関係と職業キャリアによる違い

最後に、これまで検討してきたさまざまな行動や活動間の関係を INDSCAL（INdividual
Differences SCALing：個人差多次元尺度構成法）により明らかにする。これまでにも、多重対応分析によりライフスタイル空間を構成し、異なる社会的地位（階級、年齢、ジェンダーなど）とどのような関係があるのかについての研究は見られる（Bennet et al. 2009=2017;
Bourdieu 1984=1990; 中井 2008 など）。さまざまな行動、活動、嗜好などの変数と社会的地位変数を同じ空間に位置付けることでその関係を明らかにしている。ここで、用いる
INDSCAL は、変数間の類似性から共通の空間を導き、その共通空間の各次元に対する個人の重みづけの違いにより、変数間の関係とそれに対する個人間の違いを明らかにする手法である。ある社会的集団を個人として扱うことも可能である。ここでは、有職率の違いにより分析対象者を３カテゴリ（雇用継続（有職率＝１）、中断あり（０＜有職率＜１）、無就業（有職率＝０））に分類し、個人とみなし分析を行った。図６は、ライフスタイル空間（共通対象
布置）と各個人の各次元に対する重みづけを布置したもの（重み布置）である。共通対象布
置における各行動や活動は近い位置に布置されているものほど類似していると解釈できる。
次元１では、多くの行動や活動がプラスの方向に位置付けられている。プラスの大きな値の方には「クラシック音楽」、「インターネットで買い物チケット予約」、「市民運動参加」などが位置付けられている一方、マイナスの大きな値には他と大きく離れて「選挙投票」、また、「国産肉野菜購入」、「無農薬有機栽培野菜・無添加食品購入」、「自治会・町内会活動参加」などもマイナスの方向に位置付けられている。プラス方向は行動や活動が人によって違いが

13

―177―

見られるもの、マイナス方向は多くの人が行動や活動し、違いが見られないものが位置付けられ、「行動や活動への関与」の次元と解釈できる。
次元２では、プラスの大きな値の方に「小説・歴史本を読む」、「図書館」など個人的な活動、マイナスの大きな値の方に「選挙投票」、「自治会・町内会活動参加」など社会的活動が位置付けられている。「行動や活動の意味（個人的 vs 社会的）」次元と解釈できる。
各カテゴリの各次元に対する重みづけは、雇用継続は、次元１＝0.8414、次元２＝0.5046、
中断ありは順に 0.9162、0.3577、無就業は順に 0.9667、0.1726 であり、違いが見られるが、どのカテゴリも次元１をより強く重みづけている。雇用を継続した者は、次元１への重みも大きいが、他の者に比べ次元２をより重みづけている。「行動や活動の意味（個人的 vs 社会的）」の違いをより重視して、行動や活動している傾向が見られる。雇用継続者は他の者に比べ、経済的には余裕があるが、時間的制約がある。さまざまな行動や活動をする際には、自分にとってどのような意味があるのかを吟味しながら行動や活動しているのかもしれない。
対極にあるのが無就業の者で、１次元で解釈でき、多くの者が行動したり活動していることはやっているが、人による違いが大きいものはやっていない傾向がうかがえる。

図６

ライフスタイル間の関係（左：共通対象布置、右：重み布置)）４．まとめと今後の課題
本稿では、職業キャリアを経験年数と働き方の違いによりとらえ、ライフスタイルとの関連を明らかにした。
初めにパーソンイヤーデータを用い、コーホートごとのライフコースを検討した。分析の結果、基本的に M 字型のライフコースパターンは共通しているものの、それぞれのコーホー
14

―178―

トに見られるパターンの違いは、彼女たちが過ごしてきた時代における産業構造や職業構造の変化に対応したものとなっていることが明らかになった。
次に、ライフスタイルを「消費行動」、「社会活動」、「文化的活動」の観点から分類し、それぞれの行動や活動に職業キャリアがどのように影響を及ぼしているのかを明らかにした。
消費行動では、職業キャリアよりも、世代や学歴の違いのほうが影響を与えていた。社会活動では、就業期間や雇用形態の違い、世帯収入の違いといった職業キャリアに関連することが影響していた。文化的活動では、どのような働き方をしてきたかは影響せず、年齢や学歴といった属性の違いによって、文化的活動が異なり、特に学歴の効果が大きかった。
以上のことから、職業キャリアがライフスタイルに及ぼす効果は、世代や学歴に比べて小さい。中井（2008）は「女性は出身家庭での社会化の影響が成人後も文化消費パターンに強く残る」一方「男性は…成人後に獲得された地位や役割によって規定される」と指摘している。女性の場合、どのような働き方をしてきたかよりも、どのような時代に、どのような家庭に育ったのかということの方がライフスタイルを左右する。このことは、職業キャリアによって獲得される地位や役割がライフスタイルを変えるレベルに達していないととらえることができるであろう。ただし、職業キャリアをどのように指標化するかによっても、ライフ
スタイルに及ぼす影響は異なってくる。適切な指標の検討は今後の課題としたい。
最後に、ライフスタイル間の関係と職業キャリアによる違いを INDSCAL により明らかにした。２次元のライフスタイル空間は、「行動や活動への関与」次元と「行動や活動の意味（個人的 vs 社会的）」次元と解釈できた。職業キャリアの違いによる各カテゴリの各次元に対する重みづけには違いが見られたが、どのカテゴリも「行動や活動への関与」次元をより強く重みづけていた。雇用を継続した者では、「行動や活動の意味（個人的 vs 社会的）」の違いをより重視して、行動や活動している傾向が見られた。ライフスタイル空間は、どの変数を組み込むかによっても変わってくる。さらなる検討が必要である。

［文献］
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（＝1990．石坂洋二郎（訳）『ディスタンクシオンⅠ：社会的判断力批判』『ディスタンクシオンⅡ：社会的判断力批判』藤原書店．）
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知念渉・相澤真一（訳）『文化・階級・卓越化』青弓社．）

15

―179―

DiMaggio, Paul and Toqir Mukhtar. 2004. “Arts Participation as Cultural Capital in the United States,
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岩井八郎．2008a．
「戦後日本型ライフコースの持続と変容（Ⅱ）：女性の学歴とライフコースの分析」中井美樹・杉野勇（編）『2005 年 SSM 調査シリーズ９

ライフコース・ライ

フスタイルから見た社会階層』2005 年 SSM 調査研究会：75-99．
岩井八郎．2008b．
「「失われた 10 年」と女性のライフコース」『教育社会学研究』82：61-87．
岩井八郎．2015．「女性の職業経歴の持続と変化－JGSS-2009/2013 ライフコース・パネル調査を用いた分析－」『日本版総合的社会調査共同研究拠点 研究論文集』15：29-39．
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「女性の就業とライフコース：専門職女性を対象に」『年報人間科学』21：207-224．
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社会階層とライフスタイル』1995 年 SSM 調査研究会：63-80．

中井美樹．2008．
「階層化、ジェンダー化された消費ライフスタイルと文化資本」菅野剛（編）『2005 年 SSM 調査シリーズ 10

階層と生活格差』2005 年 SSM 調査研究会：1-28．

中井美樹．2011．「消費からみるライフスタイル格差の諸相」佐藤嘉倫・尾嶋史章（編）『現代の階層社会１

格差と多様性』東京大学出版会：221-36．

中井美樹・赤地麻由子．2000．
「市場参加／社会参加：キャリア・パターンの多様性とその背景」盛山和夫（編）『日本の階層システム４

ジェンダー・市場・家族』東京大学出版会：111-31．
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長期時系列データ』（http://www.stat.go.jp/data/roudou/longtime/03roudou.htm）（2018 年 1 月 29 日に利用））［謝辞］
本研究は JSPS 科研費（課題番号 25000001， JP15H03414 ）に伴う成果の一つであり、2015
年 SSM 調査データ使用にあたっては 2015 年 SSM 調査データ管理委員会の許可を得ました。
記して感謝申し上げます。また、パーソンイヤーデータの作成に際し、保田時男氏による
SSM2015 person-year data 変換 SPSS シンタックス（v070 データ用 ver.2.0）を利用しました。
同ファイルを 2015 年 SSM 調査研究会にて共有するにあたり、保田氏に感謝申し上げます。

16

―180―

Women’s Career and Lifestyles
Keiko Genji(Meisei University)
Abstract
The aim of this paper is to examine the association between women’s career and their lifestyles.
Using work history data from 2015 SSM surveys, this paper studies the differences in the life course of
the individuals born in the years 1935-44, 1945-54, and 1955-65. The M-shaped pattern of women’slabor force participation was common in every cohort. However, a change in the industrial andoccupational structure of the time affects the difference in the patterns of labor force participation seenin the respective cohorts. The paper classifies lifestyle based on the consumption behavior, social action,and cultural practices of the individuals, and demonstrates how a career has an influence on therespective behavior and activity. Multiple regression analysis reveals that generation and educational
background had significant effect on consumption behavior and social action, while working
experience, employment pattern, and household incomes had significant effect on social action. The
participation in behavior and activity dimension and the meaning of behavior and activity (personal vssocial) dimension were extracted from the lifestyle space. The person who has continued working
emphasized the meaning of behavior and activity dimension.
Key words: career, lifestyle, life course

17―181―