近現代日本の職業経歴の時代的変化*1
渡邊勉（関西学院大学）【論文要旨】
本稿の目的は、1955 年から 2015 年までの SSM 調査データを合併し、1910 年代から 2010年代までの職業経歴の変化を記述することである。職業経歴に関する研究は、数多く存在す
るが、長期的な変化を記述した研究は存在しない。本稿では、具体的に(1) 移動率の分析、(2)
職業間関係の分析、(3) 職歴パターンの分析をおこない、時代の変化を検討する。
分析の結果、以下のことがらが明らかとなった。第一に、移動率は時代の影響を受けている。特に戦争中と 1980 年代以降に移動率が高くなっている。第二に、職業間関係は時代により変化している。大企業から中小企業への移動は、増加傾向にある。第三に、20 年間の職歴の多様度は、戦時期と 1980 年代以降に大きく変化している。第四に、職歴パターンの規定要因として初職、学歴、父職を検討したところ、1940 年代後半から 1970 年代に最も規定力が低く、近年になるに従い、大きくなってきている。
以上より、1910 年代から 2010 年代までの職業経歴において、3 つの転換点があったと考えられる。第一は 1940 年代の戦中・戦後混乱期である。第二は、高度経済成長期である。そして第三に 1980 年代以降のバブル期である。
キーワード：職業経歴、移動率、多様度

１．問題の所在
1.1 職業経歴の歴史研究
本稿の目的は、1910 年代から 2010 年代までの階層構造、労働市場の時代的変化を、SSM
調査の職業経歴データから記述していくことである。従来の研究では、男女のどちらかのみを分析してきたが、本稿ではできるだけ同じ枠組で男女それぞれについて、分析をおこなっていく。それにより男女の違いも検討する。ただし女性については、SSM 調査では 1985 年
からしかデータがないため、1940 年代以降の分析となる。
SSM 調査データを利用した職業経歴に関する分析は、これまでも数多くあり、また近年分
析手法の多様化とともに、ますます増えてきている。ただ、その多くは単年度のデータを利用した研究である。しかし、SSM 調査のデータの希少性という観点から考えると、単年度のデータ分析ではなく、1955 年以降のデータ全体を利用した分析が重要であると考えられる。
例えば、世代間移動や階層意識などにおいては、時点間比較が分析の主流であり、それを考

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本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものです。
1

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えると職業経歴研究においても複数の時点のデータを同時に分析することは、研究の方向性として重要な視点である。しかしこれまで、原(1979)が 1965 年と 1975 年を、盛山(1988)が1975 年と 1985 年を比較した分析を部分的におこなっているが、1955 年からのデータを同時に扱う研究はほとんど存在しない 2。
職歴データの場合、世代間移動や階層意識の時点間比較と同じような分析ができるわけではない。世代間移動や階層意識の場合であれば、時点間比較＝調査時点間比較となる。しかし職歴の場合、過去に遡ってデータが収集されるので、1955 年のデータであれば、1890 年代
から 1950 年代までの職歴、1965 年のデータであれば 1900 年代から 1960 年代までの職歴というように、時代が重なっている。それゆえ時点の比較は、複数の調査年に重複して含まれているデータによっておこなうことが必要となる。つまり、職歴データの分析の場合、データを合併することで分析することになる。しかし、そこに職歴データ分析の問題がある。
その大きな問題の一つは、データの信頼性に関わる問題である。
SSM 調査の職歴データから、時代の変化を記述したとしても、それは正確にその時代の状態を記述したことにはならない。第一に SSM 調査データの職歴は回顧データであるという点にある。回顧データであることから、回答者自身が過去に遡るほど、記憶が不正確、不明瞭になる可能性が高まる(原 1979,1981; 盛山 1988)。それゆえ、例えば同一個人であったとしても、2015 年から振り返った 1995 年と 2005 年から振り返った 1995 年が一致するとは限らない。もしそうだとすると、データを合併したとしたら、同じ年に関して、正確さに違いのあるデータが生成されてしまうことになってしまう。
第二に、調査時点でのランダムサンプリングであり、それぞれの時点における母集団のランダムサンプリングではないことがあげられる。例えば戦前の分析においては、SSM 調査では戦争によって生き残った者のみが分析対象になっている。戦争における死亡者については
階層的な偏りもあることから(渡邊 2016)、戦前の労働市場が再構成できるわけではない(原2000)。
例えば、1970 年時点の職歴情報は、1975 年 SSM 調査から 2015 年 SSM 調査までのサンプルによって得ることができる。それらのデータを合併すると、75 年から 2015 年までのそれ
ぞれの時点においてランダムサンプリングされた対象者を合併して分析していることになる。
それは当然、1970 年を再現しているわけではない。
しかし、本稿ではあえて 1955 年から 2015 年までの SSM 調査データを合併し、その職歴情報を利用した分析をおこなっていきたい。その最大の理由は、このデータが貴重だからである(原 2000)。
SSM 調査の職歴に関する項目は、1955 年からほぼ同じ調査項目で継続的におこなわれてい2

渡邊(2014a, 2014b, 2015, 2017)は、兵役、職業軍人の分析において、1955 年から 1985 年までのデータを合併し、職歴データの分析をおこなっている。
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る。それゆえ、データの合併がある程度容易であり、さらに回顧データであることから、およそ 1910 年代から 2010 年代までの 100 年以上の期間を俯瞰することができる 3。
一方これまで、経済史研究において、戦前、戦後の労働に関する研究が数多くおこなわれてきた 4。しかし、個票にもとづく分析はほとんどおこなわれていない。それはデータが存在しないからである。長期にわたる大量のデータという特徴を持つ SSM 調査データは、戦前から戦後の職業をめぐる状況を統一的に知りうる、ほぼ唯一のデータなのである。それゆえ、
仮に問題があったとしても、分析することによって得られる情報は、重要であると考えられる。
ただこれまでも、SSM 調査データを利用した歴史分析はおこなわれてこなかったわけではない。例えば原編(2000)、佐藤編(1998)、中村(1999)、佐藤香(2004)、岩井(2013)、片瀬(2015)、
橋本(2013, 2016)など数多い。しかし、これらの研究の中に、実は職歴を扱った研究は少ない。
職歴データを利用した歴史研究として、例えば、尾高(1971, 1984)、石原(1998)、稲田(1998,
2000)、中村(1998)、岩井(2014)などがあるに過ぎない。また職歴全体を分析対象として研究
は、ほとんど存在しておらず、過去の職歴データの分析は未開拓の領域である。このことからも、過去の SSM 調査の職歴データを合併して、分析していくことには意義があると考えられる 5。
ところで職業経歴研究は、そもそも何を研究課題としてきたのだろうか。盛山(1988)は、3つの課題を挙げている。第一に移動の促進、阻害要因の分析である。社会情勢や労働市場といったマクロな要因から、年齢といったミクロな要因まで、さまざまな要因を考えることができる。第二に第一の課題の特殊ケースとして労働市場構造論の分析である。二重構造論に代表される労働市場の分断という観点から移動の促進、阻害を検討する(盛山他 1990, 渡邊・佐藤 1999)。第三に職歴パターンの分析である。諸個人の職歴にはパターンが存在し、そのパターンを抽出することが、第一の目的となる。さらにその規定要因、その帰結に関する研究なども含まれる(渡邊 2004)。
別の観点から考えてみると、職業経歴研究は、2 つに分けられる。第一に職業経歴の記述に関する研究がある。例えば労働市場の二重構造論に関する研究は、二重構造が存在するのかどうかを記述していくことが課題である。職歴パターンの分析においてもどのようなパターンが存在するのかを明らかにすることが目的となる(原 1979; 盛山 1988)。第二の研究とし
3

SSM 調査の職歴データの中で最も過去に遡った職歴は 1896 年であるが、数が少ない。そのため、データ分析として可能なのは 1910 年代から 20 年代から後ということになる。原
(2000)は、1920 年代以降のデータが信頼できると述べている。
4
経済史研究における労働問題には膨大な研究蓄積があるが、本稿ではそれらを取り上げることができていない。例えば労働史については、中村(1993)、西川他(1996)、Gordon (1985=2012)、
三谷(2003)、菅山(2011)など参照。
5
ただし、調査年によるデータの精度の違いに関しては、今後検討し、補正の必要性についても議論していくことが必要である。
3

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て、職業経歴の規定要因の分析がある。代表的な研究は、地位達成過程の分析である。この
職業経歴の規定要因の研究において、これまで検討されてきた要因は、(1)父階層を中心とする出身家庭要因、(2) 学歴、(3) 初職およびその後のキャリアの 3 点が挙げられる(原・盛山
1999)。
本稿の目的は、第一の目的である、職業経歴の記述にある。1955 年から 2015 年までのデータを合併した上で、過去 100 年の職業経歴の傾向を記述することにある。

1.2 職業経歴とは何か
職業経歴は、人々の職業の時系列的な変化をあらわしたものである。職歴の情報は、大きくまとめると、①職業情報、②時点情報、③系列情報の 3 つの情報に分解することができると考えられる。職業情報は、職業経歴の中のそれぞれの時点(年齢)において就いている職業に関する情報である。SSM 調査の場合は、従業先(産業、従業先番号、規模)、従業上の地位、仕事の内容、役職が基本的な情報である。これ以外にも転職理由、所得の増減といった情報も付加される調査年データもある。次に時点情報は、職歴上で就いていたそれぞれの職業の時点に関する情報である。何歳のときに就き何歳の時に辞めたかである。そこからさらにそれが西暦に換算すると何年に対応しているのかといった情報が含まれる。そしてここから、それぞれの職業について、何年間就いていたのかといった情報も計算される。SSM 調査では、
これら 2 つの情報が一枚の職歴段(職歴票)に、記入されていく。そして第三に、系列情報がある。系列情報は、①と②から導かれるが、どの職業の後にどの職業が連なっているのか、
そしてそれはどの時点で変化しているのかといった情報である。①と②が、各職業と時点の情報であるのに対して、③は①と②の関連の情報、つまりメタな情報になる。つまり職歴段(職歴票)がどのような順番に並んでいるのかという情報になる。
以上のように、職業経歴に含まれる情報は、複雑であり、情報量も多い。それゆえこれら
3 つのすべてのデータを、そのまま同時に扱うことは非常に難しい。それゆえ、従来の研究では、こうした複雑な職歴情報から、どのような情報をどのような方法で抜き出すかに苦心してきており、さまざまな試みがおこなわれてきた(原 1979,1981; 盛山 1988,1992; 盛山他
1990; 渡邊 2004)。
既存研究でおこなわれてきた分析を整理すると、おそらく 2 つの方針によっておこなわれてきたと考えることができる。
第一に、職歴を 1 年ないしは 2 年ずつ分割して分析する、または職歴段(職歴票)ごとに分析する方法である。これは先の情報でいえば①と②の情報を中心に分析する方法である。例
えば、ある年齢時の職業情報（あるいは 1 枚の職歴票）を使えば、年齢別の職業分布を求めることができる。また前後 2 年の情報（あるいは 2 枚の職歴票）を使えば、ある年齢時(またはある西暦年)に従業先の変化が発生したのかどうかを知ることができる。そこから、それぞ
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れの年齢、西暦年における転職率を求めることができる。
こうした分析方法によって、それぞれの時点(年齢)における職業や移動の有無の実態を明らかにすることができる。具体的に、ここから読み取れる情報として、第一に移動率がある。
時代によって移動率がどのように変化しているのかを明らかにすることができる。それは転職率、職業移動率、昇進率であったりする。第二に移動元と移動先の関係である。つまりど
こからどこに移動するかを明らかにすることができる。移動の有無に焦点を当てるのに対して、移動元と移動先の関係は、移動の質に焦点をあてることになる。大企業から中小企業への移動であるとか、事務職から管理職への移動であるとかいう変化の質がわかる。移動率だ
けでなくマルコフ連鎖、生存分析などの分析も含まれる。またパス解析も特定の時点のみを分析しているという点では類似した分析として位置づけられる。
第二に職歴全体を一つのまとまりとして分析する方法である。①、②、③の情報をまとめて分析していく。ただ当然情報量が多くなるので、情報を取捨選択することになる。具体的には、第一に移動数である。一年ずつ、あるいは一枚の職歴票からは、ある特定の年齢、特定の時代に移動があったかどうかを知ることができるが、個人の職業の経歴全体はわからない。それに対して職業経歴全体を見ることで、ある期間に各個人がどのくらい移動しているのかがわかる。
第二に、移動元と移動先の関係の職業経歴全体の分析がある 6。しかしこの分析は、現実にはかなり難しい。例えば、ホワイトカラーとブルーカラーの 2 分類において考えてみると、先の 1 年ずつの分析であれば、移動前後のみなので、2×2=4 の組み合わせを検討することになる。しかしこれを、例えば 10 年の経歴で扱おうとすると、4 の 10 乗となり、1048576 の組
み合わせに増大する。ここから職歴の特徴(パターン)を見つけるのは難しい。そのため、現
実には、移動元と移動先の系列を分析するためには、かなり単純化した分析をしなければならない。そこで本稿では、この移動元と移動先の関係の系列については、移動の有無の情報のみを利用した分析をおこなう。それによりできるだけ単純な職歴のパターンを見つけることを目的とする。
本稿の目的は、過去 100 年間の職歴の記述にある。そこで、論文の前半では①、②のデー
タを利用した移動率を中心とした分析をおこなう。さらに後半では系列情報を含んだ職歴パターンの分析をおこなう。従来の研究では、職歴の規定要因の分析もおこなってきているが、本稿では職歴パターンの規定要因についてのみ、部分的に分析をおこなった。規定要因の分
析は、今後の課題とし、まずはこの 100 年間の職歴の変化について、その実態を明らかにしていきたい。
SSM 調査では、従業先の変化、仕事の内容の変化、従業上の地位の変化、役職の変化の 4

6

代表的な分析手法として sequence analysis がある(Blanchard et al. eds. 2014; Cornwell 2015)。
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つの変化をデータ化している。本稿では、これらすべてを分析することは難しいので、従業先の変化と仕事の内容の変化に着目する。また従業先の変化については、企業規模のみが考慮され、産業について考慮していない。SSM 調査では従来産業の分析が少なかったことを考えれば、分析の必要性は高いが、今後の課題にしたい。
本稿の分析では、時代変化に焦点をあてた分析をおこなっていくが、時代については、1
年ごとに分析していく場合と、サンプル数の関係から時代区分し、その時代ごとの違いを分析していく場合がある。本稿が採用する時代区分は、日本社会の政治的、経済的変化の特徴を捉えるために、次のようにした(表 1)。ただし、サンプル数の問題から、時期を合併せざるを得ない分析もある。

表 1. 時代区分
1930 以前

満州事変勃発以前、戦時期に入る前の時期

1931-36 年

満州事変から日中戦争突入前の時期

1937-40 年

日中戦争開始からアジア・太平洋戦争突入前の時期

1941-45 年

アジア・太平洋戦争期

1946-54 年

戦後混乱期、高度経済成長に入る前の時期

1955-73 年

高度経済成長期

1974-85 年

低成長期

1986-92 年

バブル経済期1993-2015 年

バブル経済崩壊以降の時期

２．転職率の分析
2.1

転職率の趨勢

転職率の変化は、第一に外部労働市場の流動性の大きさをあらわしていると考えられる。
主に経済状況の影響と、それを取り巻く制度の影響が考えられる。経済状況の影響としては、
例えば景気変動の影響、産業構造(農業の衰退、製造業からサービス産業へなど)、職業構造(ホワイトカラー化、専門職化など)などの影響が考えられる。これらは市場原理によって決まってくる。一方制度の影響としては、例えば労働法制の変化、雇用慣行の変化、労働組合の活動などが考えられる。これらは市場の外部の政治的、社会的な要因であり、市場とは別の原理によって決まってくる。またそれは内部労働市場とも関わっており、長期雇用や年功序列の変化が、転職率にも影響していると考えられる。
こうした背景を念頭に起きつつ、転職率と時代の関係について見ていきたい。

6

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2.1.1 男性
図 1 は、男性の転職率をあらわしている。横軸が西暦年、縦軸が 5 年の移動平均の転職率である。転職のしやすさは年齢によって大きく異なることから、年齢層に分けて比率を求めている。

図 1.転職率の変化

まず年齢層による違いに着目すると、20 歳代が最も転職率が高く、30 代以降になると急激に転職率は低くなる。また 40 歳代、50 歳代に比べると 30 歳代はやや転職率が高い。40 歳代と 50 歳代については違いがあまりない。こうした傾向は、アジア・太平洋戦争の時期を除けば、ほぼ一貫して見られる傾向である。20 歳代前半までは、試行錯誤期(原 1979, 尾高
1971,1984)と呼ばれていることとも一致しており、そうした傾向は時代を超えて、かなり普遍的に存在していることがわかる。
次に時代の変化について見ると、20 歳代では時代の影響と考えられる転職率の変化も見えるが、30 歳代以上になると、変化が小さい 7。しかし、その中で顕著な時代の影響として、
アジア・太平洋戦争中の転職率が極端に高い点があげられる。どの年齢層においても転職率は高いが、前後の年と比べたとき、特に 30 歳代の転職率の上昇－下降幅が大きいことがわかる。
戦時中は徴兵による移動つまり赤紙による移動が多かった。これは主として 20 歳代が中心であった。それに対して 30 歳代は、徴用による移動つまり青紙による移動も多かったのではないかということが推察される。また戦時中は、転職が禁止されていたにもかかわらず、労働力不足から転職が頻繁におこなわれていたことのあらわれでもある 8。
7

原(1979)、盛山(1988)、盛山ら(1990)も述べているように、移動に関して、時代よりも年齢の効果が大きいことがわかる。
8
転職率は、有職から有職への移動のみの場合だけであり、有職から無職は離職、無職から
7

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アジア・太平洋戦争以前に関して見ると、戦後に比べて転職が少ないことがわかる。これは戦前の産業構成において農業人口の割合が高かったことの影響もあるといえる。図 2 は、農業を除いて求めた転職率である。確かに、戦前の転職率は上昇するが、それほど高いわけではない。SSM データで見る限り、戦前はそれほど転職率が高かったわけではない 9。

図 2. 転職率の変化(農業除く)

戦後、1940 年代後半から 50 年代前半の混乱期に急速に転職率は下降し、高度経済成長に入る 1950 年代半ば以降徐々に上昇していく。50 歳代はやや異なる変化をしているが、40 歳
代までは 1960 年代に入ると転職率が下降していく。その傾向はおおよそ 80 年代半ばまで続く。高度経済成長期の半ばの 60 年代から低成長期の 70 年代にかけては、長期雇用が安定してきた時期とみることができるかもしれない(間 1998)。
1980 年代半ばのバブル期に入ると、20 歳代以下の転職率は大きく上昇していき、2000 年
代まで上昇傾向が続くことから、雇用の流動化の傾向が読み取れる(佐藤・林 2011; 吉田
2011; 香川 2011; 岩井 2011; 渡邊 2011)。そして 2000 年代半ばに急激に下降している。30
歳代についても同じような変化をしているが、転職率が大きく上昇するのは 2000 年代に入ってからであり、バブル期は変化していない。さらに 40 歳代、50 歳代については、戦後 2～3%で推移している。時代による変化は若干あるものの、大きな変化は見られない。
50 歳代については、戦後おおよそ 2%から 3%の間を推移しており、バブル期にあたる 1990
年前後に転職率が若干低くなるが、他の年齢層のような明確な傾向は見られない。

有職は入職として扱っている。なお、兵役による職歴の中断は、本稿では有職から無職への移動として定義している。そのため、召集による移動は転職率に反映されていない。
9
従来の経済史研究では、1930 年代に移動率が減少してきたとはいえ、戦前の移動率の高さ
は、戦後に比べると顕著であると指摘されている(Gordon 1985=2012)。それゆえ、SSM 調査
データにおける転職率の低さについて、さらに詳細に検討していくことが必要である。
8

―286―

2.1.2 女性
女性の転職率の変化は、男性とは異なる傾向を示している。女性については 1940 年代以降の傾向を見る。

図 3. 転職率の変化(女性)図 4. 転職率(農業除く)の変化(女性)まず年齢層による違いに注目すると、20 歳代の転職率が非常に高い。この点については、
男性と同様である。30 歳代以上については、1970 年代までは、あまり違いがなかったが、それ以降になると、年齢が若いほど転職率が高くなる傾向があり、年齢による差が大きくなっている。
次にそれぞれの年齢層で見ると、20 歳代は、時代によって転職率が大きく変動している。
戦中期に高かった転職率が、戦後急速に低くなる。そして 1950 年代に入ると、増加に転じ、高度経済成長が終わる 1970 年頃まで上昇していく。この頃は、女性の非正規雇用が増加している時期でもあり、そうした雇用環境の変化が影響している可能性が考えられる。その後安定成長期になると、転職率は減少し、1980 年代に入り再び増加していく。バブル期である 1990
9

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年前後には減少するが、その後増加、2000 年代半ばに大きく減少している。男性に比べると、かなり増減が激しいことがわかる。
30 歳代については、戦後転職率が低下し、55 年以降に徐々に増加し始める。そして 2000
年代半ばまで増加し続け、その後減少する。40 歳代以上については、バブル期以降に増加する傾向があり、やはり 2000 年代半ば以降に減少している。
男女で転職率の変化を比較すると、次のようにまとめることができるだろう。
まず、男性と女性で共通する点としては、①戦中期に高かった転職率が戦後混乱期に減少する、②1980 年代に増加する、③2000 年代半ば以降に減少するという 3 点にまとめられる。
また男性と女性の相違点は、①女性は、戦後転職率がほぼ一貫して増加傾向にあるが、男性
は 1980 年代以降に増加する。②20 歳代を比較すると、男性は高度経済成長期から低成長期には転職率が安定的であるが、女性は増加と減少がおこっている。
戦後混乱期は、需要が大きいわけではなく、全部雇用により農業や自営へと入職し失業はしていないものの、転職できるわけでもないという時代である。それゆえ転職率は減少する。
その後高度経済成長期に入り、経済が好転していく中で転職も増えていく。その後男性は長期雇用が広がり安定するが、女性は非正規雇用化が進むことで転職率は増加し続ける。バブ
ル期には性別に関係なく流動性が高まっていく。さらに 2000 年代半ば以降に大きく変化しているが、この変化については、一時的なものなのか、新たな変化なのか、データの特性なのか等、その原因を探るためには、今後 2025 年の SSM 調査のデータも含めて分析していくことが必要だろう。

2.2 職業階層別転職率の趨勢
転職率は、転職前の職業階層によって異なることが十分考えられる。例えば大企業は内部労働市場が発達していると考えられるので企業規模による転職率には違いがあるだろう。そこで、従業上の地位、企業規模、仕事の内容別に、転職率の変化を見ていく。

2.2.1 従業上の地位
従業上の地位は、正規雇用と非正規雇用の違いに着目する。そのため自営や農業は、分析から除かれる。また SSM 調査では、非正規雇用についての項目が調査に含まれるのは、1985
年以降になるので、1930 年代以降の分析しかできない。しかも非正規雇用については数が少ないため、おおよそ 1960 年代以降でないと、ある程度の数の母数に基づく転職率を求めることができない。また 40 歳代と 50 歳代については、非正規雇用の絶対数が少ないために、合併することで、比率を求めた。
まず男性について見ると、正規雇用は、20 歳代以下では戦時中に増加し、その後減少する。
高度経済成長期に入ると増加していくものの、60 年代半ばから徐々に下がっていく。長期雇
10

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用のあらわれと見ることができるだろう。80 年代半ば以降、つまりバブル期に入ると、転職率が再び上昇する。そして 2000 年代半ばに大きく減少する。
30 歳代以上は、戦後高度経済成長期に減少していき、90 年代以降になると徐々に増加していく。ただ全体として変動幅は小さい。
一方、非正規雇用については、まず転職率が全体的に非常に高い。20 歳代以下で比較すると、正規雇用が 10%に満たないのに対して、非正規雇用の場合 20～25%程度の転職率である。
20 歳代以下は、高度経済成長期に下降していくものの、70 年代後半くらいから上昇していく。バブル崩壊後の 90 年代に減少し、その後は変動しつつも、25%前後で推移しており、大きな変化は見られない。30 歳代は、大きく比率が上下しており、一環した傾向が読み取りにくい。40・50 歳代は 5%程度と低いが、2000 年代半ば以降に上昇している。
以上まとめると、第一に非正規雇用が一貫して転職率が高く、雇用状態が不安定であるということである。そして第二にバブル期以降は正規雇用、非正規雇用に関わりなく、流動性が高まった。ただ正規雇用の場合はその変化はそれほど大きくないということである。

図 6. 非正規雇用の転職率(男性)図 5. 正規雇用の転職率(男性)

次に、女性の従業上の地位による転職率の違いを見てみる。
正規雇用について見ると、20 歳代以下では、戦後 1950 年代半ばまで転職率は減少し、その後 70 年前後にかけて増加していく。そして低成長期に入ると再び減少し、80 年代半ばのバブル期になると再び増加する。バブル崩壊後の 90 年代には減少し、2000 年代に入ると増加したあと減少している。30 歳代、40・50 歳代歳代については、若干の増減はしながらも、大きな変化はない。
非正規雇用については、20 歳代での転職率が高い。1960 年代から 70 年代は 10～14%程度の転職率であったものが、80 年代に増加しはじめ、80 年代後半には 20%近くまで増加していく。しかしその後減少、2000 年前後に再び増加、減少する。
先に見た女性の転職率の変化では、戦後全体的に上昇傾向にあったが、従業上の地位別に

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分けてみると、増加傾向にあるのは、非正規の 30 歳代と、増減しながらであるが 20 歳代以下である。つまり女性の転職率の増加は、非正規雇用の増加と、非正規雇用の流動化によると考えられる。

図 7. 正規雇用の転職率(女性)図 8. 非正規雇用の転職率(女性)2.2.2 企業規模別転職率
次に企業規模別に転職率の変化を見ていく。企業規模情報が 1955 年の職歴データには含まれていないため、男性について戦前のデータが少ない。企業規模は、30 人未満、30～300 人
未満、300 人以上・官公庁の 3 カテゴリーとした。農業は分析から除いている。
男性について、30 人未満の従業先を見ると、20 歳代以下では、全体的に戦後ほぼ一貫して増加している。1950 年代に一度大きく増加する。その後 60 年代、70 年代はあまり変化がな
く、80 年代に入ると再び大きく増加していく。しかし 2000 年代に入ると減少する傾向が見られる。30 歳代以上については、20 歳代以下とは異なり、大きな変動はなく、2～4%程度で推移している。また特徴的なのは、戦中の移動率が低いということである。小企業について
は、戦争によって転職させられるようなことは少なかったと言える。
次に 30 人以上 300 人未満の従業先を見ると、20 歳代以下は、戦前低く、戦中、戦後はほぼ 8～10%くらいを推移し安定している。30 歳代は、戦中から戦後混乱期にかけて転職率が一時的に大きく増加する。戦後になると大きく減少し、その後比率の変化は小さいが徐々に増加している。40・50 歳代は戦中、戦後に転職率の値が小さくなっていき、その後 50 年代に入り増加するが、高度経済成長期以降は低いままである。
300 人以上もしくは官公庁の転職率は、全体として低い。20 歳代では、1920 年代に高い転職率であるが、その後大きく減少する。しかし 1930 年代後半の戦時期に入ると再び増加する。
戦時期は、どの年齢層でも転職率が増加しており、転職率の値に違いがない。戦後になると、戦後混乱期に大きく減少していく。その後については、20 歳代は、1980 年代後半から増加し、さらに 2000 年代に増加し、2000 年代半ばに減少する。30 歳代以上については、1990 年代以
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降微増するが、大きな変動は見られない。

図 9. 従業先規模 30 人未満の転職率(男性)図 10. 従業先規模 30～300 人未満の転職率(男性)図 11. 従業先規模 300 人以上の転職率(男性)以上の結果をまとめると、第一に戦後転職率は一貫して増加していったのは 30 人未満の
20 歳代以下の層だけである。他については、時代によって増減するものの、一貫した増加はみられない。第二に、戦争の影響は 30～300 人の 30 歳代および、300 人以上の大企業に大きくあらわれており、30 人未満の企業については影響が見られなかった。
次に女性についても同様に見てみる。30 人未満の従業先規模では、どの年齢層でもほぼ一貫して増加傾向にある。20 歳代以下では 70 年代初頭に一時的に減少し、その後増加する。
2000 年代の半ば以降に減少する。30 歳代以上は一貫して増加している。
30 人以上 300 人未満の従業先規模では、年齢層によって異なる傾向が見られる。20 歳代以下では、戦後転職率が増加していくが、70 年代に入ると減少に転じる。80 年代に入ると再び上昇し、その後減少と増加を繰り返す。2000 年代に入ると、他の規模と同様に減少する。30
歳代は、60 年代以降減少の後、20 歳代以下と同様、80 年代に入ると増加し、2000 年代に入り、減少する。40・50 歳代はほとんど変化がない。

13

―291―

300 人以上および官公庁についても、基本的には他の規模の労働者と転職率の変化に大きな違いはない。ただ、比率は全体的に低い。

図 12. 従業先規模 30 人未満の転職率(女性)図 13. 従業先規模 30～300 人未満の転職率(女性)図 14. 従業先規模 300 人以上の転職率(女性)女性の特徴をまとめると、第一に 300 人未満の企業規模において転職率は高い。しかし男性に比べると規模間の違いは小さい。また同時に 300 人未満の企業規模において、戦後の転職率の増加の程度が大きい。第二に 20 歳代以下の転職率は、規模に関係なく変動が大きく、女性の雇用が時代の影響を受けやすいことが見受けられる。
また男女の違いを見ると、男性のほうが女性よりも企業規模間の違いがはっきりしている
ことがわかる。男性にとっては、大企業であれば内部労働市場の中で移動がおこなわれるが、女性にとっては大企業で働いていたからといって内部労働市場に組み込まれているわけではないことを示している。

3. 職業移動の趨勢

14

―292―

3.1 職業移動率
次に、職業移動の趨勢を見ていきたい。本稿では、職業移動を 1995 年版の SSM 小分類間での移動と定義し、その時代的変化を記述していく。
職業移動には、大きく 2 つの意味があると考えられる。第一に職業階層の開放性をあらわしている。つまりある特定の職業階層に固定化することなく、さまざまな職業に移動可能であることを指す。これは労働者の主体性(あるいは本人の希望)によって移動できるという面を強調している。例えば、事務職をしていたが、資格をとって専門職に移動するとか、事務職から管理職に昇進するといった場合が当てはまるだろう。こうした観点から職業移動をとらえるならば、移動率の上昇は社会や労働市場の開放性を含意することになる。
第二に職業階層の不安定性をあらわしている。つまりある特定の職業階層に居続けることができず、さまざまな職業を転々と移っていかざるを得ない。例えば、営業職として働いていたが、会社から解雇されてあらたに非熟練職として働き始める場合であるとか、さまざまなアルバイトを転々とするという場合が考えられるだろう。このような観点から見ると、移動は社会的地位や生活の不安定性をあらわすことになる。
職業移動率の変化が、このどちらのメカニズムによって生じているかは、移動率の変化だ
けからでは見て取れない。そこでまずは移動率が時代を通じてどのように変化しているかを記述した上で、職業移動の傾向を探り、何が移動をおこしているのかについて考察していきたい。

3.1.1 男性
まず年齢層間の違いを見ると、転職率と同様、20 歳代以下が最も高く、30 歳代以降になると比率は低くなる。20 歳代以下と 30 歳代以上の差は、戦前はやや小さく、戦後は大きくなっている。ただしアジア・太平洋戦争時のみは、年齢層間の違いは小さくなる。

図 15.職業移動率(男性)

15

―293―

こうした傾向は、おおよそ転職率の変化と同様である。転職率との違いと言えば、転職率に比べて職業移動率は低い。この 2 つの移動率の差を求めてみると、戦争前にやや大きく、
その後小さくなり、高度経済成長期に差が広がる。その後再び差が小さくなるが、バブル崩
壊後に再び広がっている。

3.1.2 女性
女性の職業移動率も、男性と同様、転職率と連動した変化の傾向が読み取れる。20 歳代以下については戦後減少したものの、1950 年代から増加していく。その後 70 年代に入ると再び減少するが、80 年代に入ると増加に転じる。バブル崩壊後一時減少するものの再び増加した後、2000 年代半ば以降に減少する。30 歳代以上については戦後一貫して増加している。40
歳代、50 歳代についても戦後増加している。
転職率と職業移動率の差は、1946-54 年については増加するが、あとはほとんど変化しておらず、一定である。

図 16.職業移動率(女性)

移動率の差は、何を含意しているのだろうか。労働市場を単純化して考えてみると、次のように考えることができるかもしれない。転職率の増減は外部労働市場、職業移動率の増減
は内部労働市場の変化に対応している。下記の表のような関係が考えられる。非常に単純化したものなので、実際にはより詳細な検討が必要である。ただ下記の表に従えば、転職率と職業移動率の変化（差）は、次のように解釈できるだろう。
男性については、戦後 46-54 年に戦前・戦中に比べると外部労働市場が大きくなり、その後高度経済成長期に入ると内部労働市場が拡大していく。しかしその後低成長期、バブル期には外部労働市場が再び拡大し、バブル崩壊後は内部労働市場が拡大する。バブル崩壊後は、
16

―294―

転職率も職業移動率も増加しているが、特に職業移動率の増加が大きい。これは、内部労働市場の拡大ではないのかもしれない。非正規雇用が増大していることから、職業移動率の増
加は内部労働市場と連動しているのではなく、外部労働市場と連動していると考えた方がいいのかもしれない。
一方女性は、変化があまり見られない。1946-54 年に移動率が大きく減少していることから、女性労働市場の停滞が読み取れるが、あとは転職率、職業移動率ともに同じように増加しており、内部労働市場、外部労働市場との関連を見ることは難しい。これは、男性のバブ
ル崩壊後の移動率の変化と同様、非正規雇用労働者の移動については、単純に移動率と労働市場の拡大－縮小を結びつけることはできないからかもしれない。

転職率の増加転職率の減少（内部労働市場の拡大）

内部労働市場の拡大

外部労働市場の拡大

外部労働市場の縮小

職業移動率の増加
内部労働市場の縮小
職業移動率の減少

労働市場全体の停滞
外部労働市場の拡大

3.2 従業上の地位と役職
これまで、転職(従業先の変化)と職業移動(仕事の内容の変化)の時代的変化を見てきた。
SSM 調査では職業を構成する要素として、さらに従業上の地位と役職がある。
そこで、これら 2 つの職業の特徴についても時代的変化を見ておきたい。ただしこの 2 つの要素については、変化率を見てもあまり意味がないので、移動率ではなく構成比率の変化を見ていくことにする。

3.2.1 従業上の地位
まず、男性の従業上の地位の時代的変化である。従業上の地位は正規雇用、非正規雇用、自営の 3 カテゴリーとしている。データは 1985 年以降のデータを使用している。
非正規雇用率が 90 年代以降、20 歳代以下を中心に激増していることがわかる。30 歳代以上についても増加の傾向が見られる。それに対応するように、正規雇用率は、20 歳代以下において 1990 年代以降大きく減少している。30 歳代も減少しているものの、20 歳代以下ほどではない。また 40 歳代以上については、90 年代以降もあまり大きな変化はなく、安定している。つまり、先にも述べたように 1990 年代以降の雇用の不安定化、流動化は、20 歳代以下の若い層を中心におきているのであり、40 歳代以上の世代においてはあまり関係がないと見ることができる。

17

―295―

図 17. 非正規雇用率(男性)図 18. 正規雇用率(男性)

さらに、自営については、20 歳代以下と 30 歳代以上でまったく異なる変化をしている。
20 歳代以下については、戦後混乱期の時期に比率が大きく増加するが、その後はほぼ一貫して減少傾向がある。戦後、除隊、海外からの引揚、徴用の解除など、数多く者が失業し、新たな仕事を見つける必要が発生した。特に 20 歳代以下は、兵役、徴用による強制的な移動が多かった。それゆえ戦後生き抜くために農業か自営に向かうのは、ほぼ唯一の選択肢であっ
た言えるだろう。その後バブル期に一時的に若干比率が増加するものの、2000 年代以降は減少傾向が続いている。それに対して、30 歳代以上は、90 年代以降に構成比率を増加させている。戦後、自営業の停滞は、20 歳代以下での自営業への参入が大幅に減少していることと関連していると考えられる。また 30 歳代以上の増加は興味深い。自営が到達階層として確立していったとも言えるし、IT に代表されるように少ない資本で開業できるような産業へのシフトがおき、また制度的な変化も影響しているのかもしれない。
18

―296―

図 19. 自営率(男性)

次に、女性について見てみる。
まず、非正規雇用率は、20 歳代以下は 2000 年代まで他の年齢層に比べると低く、30 歳代以上で比率が高いが、年齢層の違いは小さい。しかし 2000 年代以降になると 20 歳代以下と他の年齢層の間の差は小さくなり、20 歳代以下も非正規率が高くなる。また全体の傾向として、1960 年代以降非正規率は一貫して増加傾向にある。高度経済成長期以降、女性の労働力が必要とされていたことのあらわれであると同時に、サービス産業化や景気変動への対応として、女性の非正規雇用が急速に広がっていったことのあらわれだと考えられる。

図 20. 非正規雇用率(女性)

19

―297―

図 21. 正規雇用率(女性)図 22. 自営率(女性)

一方、正規雇用については、1980 年代までは、時代的変化が小さい。20 歳代以下は 70～
80%で安定している。1990 年代以降正規雇用率は低くなるが、あとは 30 歳代で 70 年代以降
微増、40 歳代、50 歳代で微減となっている。2000 年代以降には、20 歳代以下と 30 歳代の正規雇用率の差が非常に小さくなってきている。20 歳代以下の非正規雇用率の増加の結果である。
自営については、年齢層で見ると、20 歳代の比率が最も低く、30 歳代、40 歳代、50 歳代と年齢が上昇するに従って比率は高くなっている。これは結婚後、家族従業者として自営に入る女性が多かったからだと考えられる。また時代的変化については、どの年齢層においても大きく減少している。
このような比率の変化から、非正規雇用の増加の一部は、自営からの退出によって生み出されたものと見ることができるだろう。

20

―298―

3.2.2 役職
次に役職の変化を見ることにする。
役職とは、各従業先での地位の名称であり、当然企業によって意味が異なることが考えられる。例えば 1000 人以上の大企業における課長と 30 人の小企業の課長では、昇進の意味もプロセスも大きく異なるだろう。しかし本稿では、そうした企業の特徴による役職の違いについては無視する。理由は、2 つある。一つは、企業の特徴(例えば企業規模)を考慮すると、分析するために必要なサンプル数が足りなくなってしまうためである。ただこれは本質的な理由ではない。もう一つは、本稿の焦点は、役職の内容ではなく、昇進したという事実にあるからである。企業が異なれば、仮に規模や産業によって統制したとしても、同じ名前の役職が同一であるという保障はない。厳密に言えば、企業による役職の差異を統制することはできない。しかし、課長や部長に昇進したという事実は共通している。本稿では、内部労働市場における地位上昇の比率が時代によってどのように変化したのかという点に焦点をあてるため、企業の特徴は無視することにする。
SSM 調査では、役職については、調査年によってカテゴリーが一部異なっている。そこで
本稿では、第一にできるだけ多くの調査データを利用できるようにする、第二に昇進をわかりやすく示すために、課長相当職以上の者の比率を求めることで、昇進の程度を見ることにした。

図 23. 昇進率(男性)まず男性についてみると、20 歳代以下から 30 歳代、40 歳代、50 歳代と年齢があがるに従って昇進率は高くなっている(80 年代半ばに一時期 40 歳代のほうが、昇進率が高い時期もある)。
年齢別に見ると、20 歳代以下は、大きな変化はなく、5%程度で推移している。30 歳代になると、戦前から戦中にかけては、20%前後と高い比率であったが、戦後は約 15%で推移し、

21

―299―

90 年代後半に 10%程度に下がって、2000 年代以降再び上昇している。40 歳代は、戦中から戦後にかけて減少し、80 年代以降から上昇しており、高度経済成長期には 25%程度であった比率が、2000 年代には 30%前後まで上がっている。50 歳代は戦後 1980 年頃までは 30～35%程度であった比率が、その後上昇しており、2000 年代には 40%程度にまで増加している。ここから読み取れるのは、第一に昇進率と時代変化、特に経済変動とはあまり関係がないということである。第二に 1990 年代以降、雇用の流動化と言われながらも、40 歳代以上の年齢層は、その時期においても昇進率を増加させていたということである。つまり 1990 年代以降の労働市場の固定化と流動化は、役職率の変化からも読み取ることができる。
次に女性の昇進率について見てみたい。女性については、非正規雇用率が高いことから、正規雇用者のみで比率を求めることにした。

図 24. 昇進率(女性)

まず 20 歳代以下はほとんど役職者がいない。30 歳代になると若干増える。比率は時代によって上下しているが、大きな変化の傾向はなく、90 年代後半以降は若干減少傾向にある。
40 歳代は 80 年代以降に増加－停滞－増加となっており、10～15%程度となっている。50 歳
代は 80 年代後半から大きく増加していることがわかる。50 歳代の昇進率の増加は、1986 年の男女雇用機会均等法と連動しているようにも見ることができる。

4. 職業階層間関係の時代的変化
4.1 職業階層間移動の分析方法
次に、移動元と移動先の関係について見ていくことにする。
これまでの分析において、職歴における変化に関して、従業先の移動と職業移動を別個に取り上げてきた。本節で職業階層間関係を検討する際も、従業先の移動と職業移動の 2 つの
22

―300―

移動の観点から検討する。ただ移動元と移動先の関係を検討する場合、この 2 つの移動を同時に考慮していくことになる。その場合、従業先の移動あり-なし、職業移動あり-なしによって、4 つのパターンに分けることができる。

職業移動あり職業移動なし従業先移動ありab

従業先移動なし

cd

移動元と移動先の関係を見る場合、次のような比較の可能性が考えられる。
(1) 従業先移動のみに着目する場合…a,b と c,d を比較する。
(2) 職業移動のみに着目する場合…a,c と b,d を比較する。
(3) 従業先移動、職業移動の両方に同時に着目する場合…a,b,c と d を比較する。
(4) 従業先移動を伴う場合のみの職業移動に着目する場合…a と b を比較する。
(5) 職業移動を伴う場合のみの従業先移動に着目する場合…a と c を比較する。

移動元と移動先の関係の特徴を見る場合、この 5 つのパターンのうち、(2)か(3)を取り上げることが多い。職業 8 分類で移動を見る場合は(2)に対応し、総合職業分類の場合は、企業規
模間の移動も考慮しているので、従業先移動を伴う職業移動と伴わない移動を、考慮しているので、(3)に対応しているといえる。
しかし本稿では、このどちらでもなく(4)の観点から分析していきたい。その理由は 2 つある。
第一に、従業先の変化を伴うかどうかを識別する必要があると考えるからである。職業移動、階層移動が生じる場合、それが従業先の変化を伴うのかどうかによって異なるメカニズ
ムが働いていると考えられる。企業内での職業移動、階層移動の場合、それは主として企業内の論理、内部労働市場のメカニズムによっておこなわれる。しかし企業間での職業移動、
階層移動の場合、主として外部労働市場のメカニズムよって移動が生じる。もちろん内部労働市場は外部労働市場の影響を受けるし、逆も同じである。しかし、従業先の変化を伴う移動と伴わない移動を混在させた分析をおこなうと、どの市場の影響なのかを識別することが、さらに難しくなってしまうだろう。
第二に、職業経歴全体を見渡したとき、従業先の変化を伴う職業移動が相対的に多いからである。1955 年から 2015 年までの 40 歳代までの転職（従業先の移動）、職業移動全体のう
ち、転職と職業移動が同時におきるケースが、男性で 60.3%、女性で 66.4%、転職が生じる
が職業移動が生じないケースが、男性で 27.0%、女性で 29.1%である。(4)のパターンを扱うことで、この 2 つのケース、男性では 87.2%、女性では 95.5%の移動を扱うことになる。つ
23

―301―

まり大部分の移動を扱うことが可能である。
従業先移動を伴うケースのみを取り上げることから、特に本稿では、大企業-中小企業-自営の間の移動とホワイト-ブルー-農業の移動に着目する。そこで、つぎのように職業階層を分類した。
(1) 大企業ホワイト(2) 中小企業ホワイト(3) 自営ホワイト(4) 大企業ブルー(5) 中小企業ブルー(6) 自営ブルー(7) 農業
本稿の分析では、専門職、管理職はホワイトカラーに含めている。転職のみを扱うことか
ら、企業規模の変化を捉える必要がある。そのため専門職、管理職のみ企業規模を考慮しないことにすると、分析上、他の階層との比較が難しくなる。とはいえ、専門職、管理職を分け、さらに企業規模を考慮するためにカテゴリーを増やすとカテゴリーに含まれるサンプル数が減少し、分析が難しい。それゆえ今回の分析においては、ホワイトカラーの中に含めることにした。
また分析では、30 歳代までの職歴のみを扱うことにする。前節までの分析において明らかなように、転職は 30 歳代までが多く、40 歳代以降大きく減少する。また、40 歳代以降の転職は、ライフコース上の意味においても、市場価値という観点からも、30 歳代までとは大きく異なる。特に女性においては、結婚、出産などのライフイベントの影響があることから、その違いは大きいだろう。それゆえ、30 歳代までと 40 歳代以上は分けて分析する必要がある。ただ時代的変化を見ていくためには、40 歳代以上については、転職数が少なすぎる。そのため、本稿では 30 歳代までの転職のみの分析に留める。
上記の 7 つの職業階層間の関連の強さを、移動量によって測る。周辺度数の影響があるので、移動量だけでは、関連の本当の強さはわからない(原 1979,1981, 盛山 1988, 尾嶋 1994)。
しかし本当の関連の強さとは別に、観察されている移動量の多寡もまた、関連の強さの指標になりうると考えられる。それは、産業構造、職業構造の変化による移動量の増減を含んだ
関連の強さということになる。本稿ではこうした時代のさまざまな変化の影響を含んだ、職業階層間の関連を見ていくことで時代の変化を検討していく。
上記の 7 つの職業カテゴリー間の関係の数は、同職間の移動でないものが、(7×7-7)÷2=21ある。加えて、同職間の移動が 7。全部で 28 の組み合わせがある。例えば大企業ホワイトと
中小企業ホワイトの関係といった場合、大企業ホワイトから中小企業ホワイトへの移動と中小企業ホワイトから大企業ホワイトへの移動の 2 つがあることから 28×2=56 の移動量を求
24

―302―

めることができる。ここで便宜上、同職間の移動については、2 つに等分割する。つまり大企業ホワイト→大企業ホワイトという移動は、大企業ホワイト A→大企業ホワイト B と大企
業ホワイト B→大企業ホワイト A の 2 つの移動があると考える。
従業先の変化を伴う移動量全体を 1000 としたときの、それぞれの移動量を求める。つまり、各時代の総移動量を固定し、相対的にどのような移動が増減したのかを見ていくことになる。
例えば、1946-54 年までの大企業ホワイトから中小企業ホワイトへの移動量は 12.7‰、逆に中小企業ホワイトから大企業ホワイトへの移動量は 15.4‰となる。このような計算をおこな
うため、市場全体の流動性の時代的変化は考慮できない。考慮できるのは、あくまでもそれぞれの時代における相対的な移動量である。

4.2 職業間移動量の時代的変化
以上のようにして求めた移動量の分布の時代的変化を記述していく。時代の区分は、最初に述べた通りであるが、企業規模を考慮することからサンプル数の関係で 1945 年以前は、一つのカテゴリーにまとめる。そのため時代カテゴリーは 6 となる。

4.2.1 男性

図 25. 移動量(男性)

図25. 移動量(男性)

図25は、男性について時代別に56の移動量の大きさの分布の特徴を示した箱ひげ図である。
ただ、外れ値については、図に描き切れていない。
中央値の変化を見ると、戦後、46-54年に戦前よりも上昇するが、その後は一貫して減少している。この値は、先にも述べたように、全体で1000になるように定義されているので、移動量が減少したことを含意するわけではない。

25

―303―

表 2. 時代別職業間関係の変化(男性)
-45 年
1

2

3

4

5

6

9

10

74-85 年

86-92 年

93-15 年

76.4

61.3

142.9

中小 B→中小 B

農業→中小 B

中小 B→大 B

59.4

55.4

58.7

大 B→農業大 B→中小 B

47.0

52.7

大 B→中小 B

大 W→大 W

45.1

45.9

46.2

45.2

農業→大 B

中小 B→大 B

大 B→中小 B

大 B→中小 B

35.9

40.9

45.6

42.1

43.3

40.5

中小 B→自 B 中小 B→中小 W 中小 W→中小 B

中小 B→大 B

大 B→中小 B

42.0

40.0

大 W→大 W 中小 B→中小 W

大 W－中小 W

中小 B→自 B

農業→農業
34.5

8

55-73 年

中小 B→大 B 中小 B→中小 B 中小 B→中小 B 中小 B→中小 B 中小 B→中小 B 中小 B→中小 B

35.0
746-54 年

大 W→大 W

39.1

142.4

137.5

中小 B→自 B 中小 W→中小 B

大 W→大 W

49.2

中小 B→自 B 中小 W→中小 W
51.0

55.1

64.4

大 W→大 W 中小 W→中小 B

47.0

52.5

55.1

農業→中小 B 中小 B→中小 W 中小 W→中小 W 中小 W→中小 W

32.0

農業→大 B 中小 W→中小 W
35.4

151.3

44.0

54.3

大 B→中小 B 中小 B→中小 W

37.2

30.5

32.2

40.7

37.4

大 B→ 農業 中小 W→中小 B

中小 B→大 B

中小 B→自 B

中小 B→自 B

33.6

33.6

28.2

31.3

39.4

34.8

中小 B→農業

農業→大 W

大 W→大 W

大 W→中小 W

大 W→中小 W

中小 B→大 B

31.3

33.6

24.5

29.1

34.1

34.3

農業→大 W

中小 B→農業

大 B→大 B

中小 W→自 W

中小 W→大 W

中小 W→大 W

29.5

28.2

20.0

25.5

26.2

27.0

表内の数字は‰1954年までは、職業間の移動量の違いは大きくなかった。1945年までの最大値が76.4‰、
46-55年の最大値が61.3‰であった。しかし高度経済成長期に入ると、移動量の多い組み合わせと少ない組み合わせの移動量の差が大きくなっていく。最大値を見ると、142.9、151.3、142.4、137.5と大きい。つまり、労働市場全体を見渡したとき、高度経済成長期以降、従業先の変化は、特定の職業間で相対的に多くなり、その他の移動はより少なくなっていることがわかる。
それでは実際に、どのような移動が相対的に増えているのだろうか。56 の組み合わせがあるので、そのうちで移動量の多い 10 の移動を表 2 にまとめてみた。
表 2 から、主な特徴をまとめておくことにしよう。
まず、中小企業ブルー間の移動が、時代に関係なく多い。同じ職業階層間の移動の場合、移動量の比率は 1/2 にして計算しているので、実際の移動量は、表の値の 2 倍になる。移動
26

―304―

量は、低成長期の 74-85 年までに大きく増加し、その後微減しているが、他の移動量に比べると、圧倒的に多い。
次に、中小企業ブルーから大企業ブルーへの移動量は、戦前は多かったが、戦後少なくなる。逆の移動方向である大企業ブルーから中小企業ブルーの移動量は、相対的にあまり大きく変化していない。そのため、戦前・戦中期と高度経済成長期は移動量が逆転し、中小企業
から大企業への移動量が多くなっている。ただそれ以外の時期については、大企業から中小企業への流れが多い。
中小ブルーから自営ブルーへの移動は、高度経済成長期、低成長期に高かったものの、それ以外時期については、それほど高いわけではない。自営自体の構成比率が停滞していることを考えれば当然かもしれない。また自営への移動が 40 歳を過ぎてから起きやすくなっている可能性も考える必要がある。
大企業ホワイト間の移動は、戦後混乱期も一時的に高かったが、バブル期以降に多くなっている。
中小ホワイトから中小ブルーへの移動については、バブル期以降に増加している。最後に、戦前・戦中期、戦後混乱期に注目すると、農業からの移動、農業への移動が多い。これは(1)
農業層が多かったこと、(2) 農業が潜在的失業者の受け入れ先であったこと、(3) 戦後の産業構造の変化により農業からの流出が多かったことによると考えられる。
以上の結果の中で、さらに次の 2 点について注目してみたい。一つは、同じ職業階層間の移動量である。中小ブルー内での移動が多いことが、表 2 から見て取れたが、他の職業階層についてはどうなのか。また、どれほど同じ職業階層内にとどまりやすいのかを検討する。
もう一つは、中小企業ブルーと大企業ブルーの間の関連のように、時期によって移動量が逆転するような場合がある。このように注目すべきいくつかの職業階層間の関連の時代的変化を検討する。
そこでまず、従業先の変化を伴う、同じ職業階層内での移動のオッズ比を求めてみた。図25 は各職業階層における対数オッズ比の時代的変化をえがいている。なお、各時代において当該の職業階層からの従業先の変化から 35 以上の場合のみ、オッズ比を求めている。
図 25 から、時代によってある程度安定したオッズ比となる職業階層と、オッズ比が変化する職業階層があることがわかる。前者については、大企業ホワイト、中小企業ホワイトが含まれ時代による変化は見られるものの、かなり安定している。オッズ比の 95%の信頼区間を見ても、時代による変化は有意にはならない。中小企業ホワイトについても、戦後一貫して上昇しているものの、大きな変動はなく、有意にもならない。
それに対して、他の職業階層は大きな変化がある。まず農業は戦後混乱期以降上昇しており、閉鎖化が戦後急速にすすんでいることがわかる。ただサンプル数が少ないことから、46-54
年と 55-73 年の間に有意な差が見られたが、それ以外は有意になっていない。
27

―305―

また自営からの移動はそもそも少なく、オッズ比が求めにくい。その中で特徴を見いだすとしたら、一つは自営ホワイトのほうが自営ブルーよりも閉鎖的であるということ、もう一つは高度経済成長期には閉鎖化が進んだということである。自営ホワイトについては、90%水準で有意になっている。
大企業ブルーについては、戦前よりほぼ一貫して値が大きくなっている。90%水準で見ると、37-45 年と 46-54 年、55-73 年と 74-85 年の間に有意な差がみられる。

図 26. 転職における男性の同職の対数オッズ比の時代変化

次に、いくつかの職業階層間の関係に着目して、その移動量の比較をおこなう。A と B の職業階層について、A→B の移動量と B→A の移動量の比較をおこなっていく。ただ同階層間を除く、21 の関連をすべて見ていくことは煩雑になるので、いくつかに絞ってみていきたい。
大きく 3 つの方針を立てる。第一に、大企業と中小企業間での移動である。第二にホワイト
カラーとブルーカラー間での移動である。第三に雇用と自営間での移動である。
具体的には、大企業ホワイト-中小企業ホワイト、大企業ブルー-中小企業ブルー、大企業
ホワイト-大企業ブルー、中小企業ホワイト-中小企業ブルー、中小企業ホワイト-自営ホワイ
ト、中小企業ブルー-自営ブルーを取り上げる。加えて、戦前から戦後にかけて農業と中小企
業ブルーの間での移動にも注目してみたい。
図 27 は、2 つの職業階層間の移動量の変化をあらわしている。例えば大 W→中小 W とある矢印のグラフは、矢印の先が 93-15 年の移動量をあらわしており、矢印の線分の軌跡が、時代の変化をあらわしている。横軸は大 W→中小 W の移動量をあらわしており、縦軸は逆に中小 W→大 W の移動量をあらわしている。対角線よりも上に線分がある場合は、中小 W→大 W の移動量のほうが大 W→中小 W の移動量よりも多いことをあらわしており、対角線

28

―306―

よりも下に線分がある場合は、大 W→中小 W の移動量のほうが中小 W→大 W の移動量よりも多いことをあらわしている。

図 27. 職業間関係(男性)

図 27 から、関係は 4 つのパターンに分けられる。第一に中小 B→農業、大 B→中小 B である。移動量が近年になるに従い減少している。第二に中小 W→中小 B、大 W→中小 W である。逆に移動量が増加している。第三に中小 W→自営 W、中小 B→自営 B である。移動量が増えた後減少している。第四に大 W→大 B である。時代を通じて移動量が少ない。
また 2 つの職業間の移動量を比較してみると、中小 B→自営 B、中小 W→自営 W は、対角線の下にあることから、自営への移動が一貫して多いことを示している。また大 W→中小 W
も大 W からの移動が、戦前、戦中を除いて多く、中小 B→農業は農業からの流出がほぼ一貫して多い。一方大 B→中小 B は時代によってどちらの移動が多いかが変化し、中小 W→中小B はブルーカラーからホワイトカラーへの移動が戦後多かったが、近年は逆転している。

4.2.2 女性
次に、女性についても同様に同職オッズ比を求めてみた（移動量の箱ひげ図と、移動量上
位 10 については省略）。女性の場合非正規雇用としての働き方もあるので、分けて検討するべきかと思われるが、まずは男性との単純な比較をするために、同じ方法でオッズ比を求めてみることにした。
第一の特徴としては、戦後低成長期に入る 74 年以降までにオッズ比が全体的に低くなっている。その後は大企業ホワイトが若干上昇しているが、あとはほぼ安定している 10。第二に、10

1986-92 年の大企業ブルーは、大企業ブルーから大企業ブルーへの移動が 1 しかなかった
ため、対数オッズ比を図内にいれていない。
29

―307―

職業階層によるオッズ比の値の相対的な大きさが、男性とは異なる。男性では大企業ホワイトの値が高かったが、女性では中小企業ブルーの値が高く、大企業ホワイトは高くない。ここから男女によって、大企業ホワイトで働くことの位置づけが異なることがわかる。

図 28. 転職における女性の同職の対数オッズ比の時代変化

図 29. 転職における女性の同職の対数オッズ比の時代変化(非正規を別カテゴリー化)

さらに女性特有の職業間移動の特徴を見るために、非正規雇用を別カテゴリーとし、同職オッズ比を再計算してみた。
図 29 から読み取れる特徴として、第一に非正規の同職オッズ比が高いということである。
非正規から非正規への移動は起きやすい。ただその傾向は、最近になるに従って弱くなっている。第二に、非正規以外については、自営ブルーを除いてほとんどの時代において、対数オッズ比が 0 を下回っている。つまり同職への移動は決して移動しやすいものではなく、逆にしにくいということを示していることになる。
さらに、4 つの職業間の移動について、移動量の比較をおこなった(図 29)。取り上げたの
30

―308―

は、大企業ホワイト－中小企業ホワイト、大企業ホワイト－大企業ブルー、大企業ブルー中小企業ブルー、中小企業ホワイト－中小企業ブルーの 4 つの関係である。
図 30 から見えてくる特徴としては、第一に移動の多い中小企業ホワイト－中小企業ブルー、
大企業ホワイト－中小企業ホワイトという関係と、移動の少ない大企業ホワイト－中小企業
ホワイト、中小ホワイト－中小ブルーに分けられる。第二に大企業ホワイト－中小ホワイト
は 1994 年以降減少しているが、戦後ほぼ一貫して増加しているのに対して、他の 3 つの職業間関係は高度経済成長以降、停滞もしくは減少傾向にある。第三に中小 B→中小 W においてはブルーからホワイトへの移動が多かったのが、近年逆転している。この傾向は男性と同様である。また大 W→中小 W、大 B→中小 B は、大企業から中小企業への移動が多かったが、バブル期以降逆転している。

図 30. 職業観関係(女性)5. 職業経歴の時代的変化・移動量
4 節までの分析は、職業経歴を分割しそれぞれの年齢、時代の分析であった。次に、職業経歴の系列情報を含めた分析していきたい。それにより、職歴全体の特徴をとらえ、その時代的変化を記述していく。

5.1 転職回数と経験職業数
5.1.1 男性
図 31、図 32 は、男性の転職回数と経験職業数の年齢による変化をあらわしている。図 31、
図 32 は、25 歳まで、35 歳まで、45 歳まで、55 歳までの転職回数と経験職業数をあらわして

31

―309―

いる。横軸は出生コーホートにしている。入職年なども考えられたが、ここでは時代的な変動というよりも、100 年の趨勢を見るために、出生コーホートとした。
図 31 から読み取れることは以下の点である。転職回数は 25 歳までと 35 歳以上で若干傾向が異なる。35 歳以降は、アジア・太平洋戦争の戦中に 30 歳代から 50 歳代を迎える世代は、転職回数が増える。16～25 年生になると回数が減る。しかしその後の世代では徐々に回数が増加している。25 歳までについては、全体的な傾向としては、上昇傾向にあるが、周期的に減少と増加がおきている。転職回数が少ない世代に注目すると、まず 1916～25 年生は、戦時中に 20 歳代を迎える世代であり職業移動ではなく兵役への移動が強制された世代である。56～65 年生は、低長期に 20 歳代を迎えている世代であり、職歴が安定していたと考えられる。
その後バブル期に入ると転職回数は増加していき、その後 2005 年以降に 20 歳代を迎える世代において転職回数が減少している。
職業移動回数についても、転職回数とほぼ同様の傾向が見られる。ただ転職回数とは異なり 16～25 年生コーホートは前のコーホートからあまり減少しない。ほぼ一貫して、古いコー
ホートよりも新しいコーホートのほうが、職業移動回数が多い。

図 31. 年齢別、コーホート別転職数(男性)図 32. 年齢別、コーホート別職業移動数(男性)5.1.2 女性
一方、女性は無職への移行もあるので、転職回数や職業経験数は男性とは意味が異なってくる。ただ本稿の分析では、転職回数は、有職から有職への移動しかカウントしていないので、有職から無職(離職)や無職から有職(入職)は含まれていないことに、留意しておく必要がある。
図 33、図 34 から、転職回数、職業経験数ともに、新しいコーホートになるほど回数が多い。35 歳以上では、古い世代、つまり 16～25 年生世代や 26～35 年生世代に比べると、66
32

―310―

年生以降の世代は 2 倍以上の移動量である。

図 33. 年齢別、コーホート別転職数(女性)図 34. 年齢別、コーホート別職業移動数(女性)5.2 継続年数
次に、一つの従業先、一つの職業の継続年数について見ていきたい。本稿の 2 節、3 節の分析では移動率を取り上げてきた。その分析では、それぞれの年の移動のしやすさを検討してきた。では実際に、どのくらいの期間同じ従業先、職業に就き続けているのか。
生存分析によって、継続年数について検討する。
データは、初職入職から 40 年までの職歴とし、一人の個人が転職(職業移動)するたびに、あらたに従業先、職業が始まると定義する。そのため、各個人は複数回データとしてカウントされている 11。

図 35. 同一企業の平均継続年数(男性)図 36. 同一企業の平均継続年数(女性)11

個人間で転職、職業移動の多寡に一定の傾向があると考えられることから、本来はそうした要因をコントロールすべきであるが、本稿ではそこまでの分析はおこなっていない。
33

―311―

入職年別に、Kaplan-Meyer 法により、平均継続年数を推定することにした。時代区分は、
サンプル数の関係から 6 カテゴリーとし、平均継続年数は、従業先、職業それぞれについておこなっている。図 35 から図 38 は、平均継続年数をあらわしており、バーは 95%の信頼区間を示している。
まず、同一の従業先での継続年数を見てみる。男性は、戦前から戦中にかけて、継続年数が減少している。これはこれまでも見てきたように、戦争の影響だと考えられる。その後平均継続年数が約 18 年と安定する。しかし 1986 年以降になると 14.6 年と短くなる。一方女性
は、時代による大きな変化は見られない。10～11 年ほどの間を推移している。なお、中央値でみると、男性は 9 年、5 年、11 年、11 年、12 年、10 年となっており、戦時中の入職者の継続年数が極端に短いことがわかる。また 1986 年以降についても若干短くなっていることがわかる。女性の中央値は、5 年、6 年、5 年、5 年、5 年となっており、中央値から見ても、ほとんど変化がない。
次に、同一職業の平均継続年数を見てみる。

図 37. 同一職業の平均継続年数(男性)図 38. 同一職業の平均継続年数(女性)男性は、従業先と同じような傾向を示している。戦時中の入職者の継続年数が低く、その後長期化している。ただ少しずつ短くなる傾向がある。そして 1986 年以降については平均年数がかなり短くなっている。女性については、ほぼ一貫して短くなる傾向がある。中央値を見ると、男性は時代順に 11 年、6 年、15 年、14 年、14 年、10 年であり、女性は 5 年、7 年、5 年、6 年、6 年、6 年である。平均値と同じ傾向が中央値からも見られる。
従業先継続年数と職業継続年数の平均値を比較すると、男女ともにほぼ同じ値となっているが、1986 年以降、職業継続年数が従業先継続年数よりも、若干短くなっている。また中央値で見ると、男性は従業先継続年数＞職業継続年数、女性は職業継続年数＞従業先継続年数という傾向があり、男女で従業先と職業の関係が異なっていることがわかる。男性は同じ従
34

―312―

業先で仕事の内容を変化させ、女性は異なる従業先で同じ仕事を続けるといった関係である。

6. 多様度によるパターン化
5 節では、系列情報を含む分析として、移動数と継続年数について分析をおこなってきた。
これらの分析は、代表値の分析であり、それぞれの時代の平均的な職歴の傾向を明らかにしてきた。次に、さらに分析を進め、時代による職歴の多様性を検討していきたい。

6.1 エントロピーの時代的変化
職歴は個人によってさまざまであり、多様である。そうした職歴の多様性がどのようなものであり、さらにそれが時代によってどのように変化してきたのかについて検討していく。
本稿では、職業経歴全体の特徴を捉えるために、職歴の多様度に着目する。
分析に際しては、初職入職から 20 年の職歴を扱う 12。男性については、20 年の職歴を持つ者の初職入職年齢は、8 歳から 40 歳まであり、28 歳から 60 歳までの職歴ということになる。
しかし平均値 18.1 歳、最頻値は 18 歳である。
職歴の多様度は、エントロピーによって指標化することにした。エントロピーは以下のよ
うな式で定義される。

H ( X )   Pi log Pi
i は、状態（例えば従業先や仕事の内容）、Pi は 20 年の職歴の中での i の占有比率である。
従来エントロピー(シャノン情報量)は、確率変数が持つ情報の量をあらわす尺度であり、職歴の多様度をあらわすための指標ではない。そこであらためて職歴データにおけるエント
ロピーの意味について検討しておく必要があるだろう。
まず、移動が多くなるほどエントロピーは増大する。転職が多いほど、少ない者よりもエントロピーは大きい。つまりエントロピーは「職歴の流動性」の指標になっている。そしてもう一つは、職歴全体の中で、同じように移動がおこったとしても、特定の状態(従業先や職業)に同じ長さだけいるほうが、エントロピーは大きくなる。つまりある状態に長くいる期間が長いほど、エントロピーは小さくなる。例えば 10 年の職歴を考えたとき、それぞれの従業先に 1 年、1 年、8 年という転職経験と、3 年、3 年、4 年という転職経験では、後者のほうがエントロピーの値が高くなる。これは、「職歴の不安定性」をあらわしていると解釈することができる。特定の状態に長くいるということは、その状態にいる間は、安定していると考12

さらに長い職歴を扱うことも可能であるが、より多くのサンプルを確保したいこと、1980年代から 90 年代に入職した者(バブル期、バブル期以降)についても分析の対象に入れたいことから、20 年とした。
35

―313―

えられるからである。先の例を見ると、3 年、3 年、4 年で移動するということは、一つの職場に慣れたと思ったら次の職場に移動するということであり、1 年、1 年、8 年は逆に最初は試行錯誤で移動していたが、3 番目の職場で安定したと解釈することができる。

6.1.1 男性
まず、職業経歴 20 年全体のエントロピーの時代的変化を見ていく(図 39)。横軸に西暦年、縦軸にエントロピーであるが、西暦年は入職年をあらわしており、5 年の移動平均の値である。つまり 1910 年のエントロピーは 1910 年から 1929 年までの職歴に関するエントロピーを示している。

図 39. 職歴 20 年のエントロピーの変化(男性)エントロピーは、転職エントロピーと職業移動エントロピーの 2 つの値を求めている。転職エントロピーは従業先の変化によって求められており、無職(兵役、学生を含む)も一つの従業先と見なしている。職業移動エントロピーは SSM 小分類間の移動によって求められる。
それでは分析結果を見ていきたい。図 39 から、1920 年代半ばまでは、エントロピーは低い。その後徐々に上昇していき、1935 年前後で最も値が高くなる。1935 年に入職したとすると、20 年の職歴が、ちょうど戦時中、戦後混乱期と重なっており、戦争の影響を大きく受けたことが読み取れる。
その後エントロピーは減少していき、終戦の時期に最も低くなるが、その後若干上昇していく。そして 1960 年頃より再び減少しはじめる。転職に関しては、明確に減少していることがうかがえるが、職業移動に関しては大きな変化は見られない。その後 70 年代半ばより再び上昇していく。1950 年代には、転職エントロピーの平均が 0.732、職業移動エントロピーの
平均が 0.597、それが 70 年代になると、0.654 と 0.586 となる。転職エントロピーの値は大きく減少するが、職業移動エントロピーの値は微減である。そして 90 年代(90-96 年)になると、
36

―314―

0.821 と 0.667 へと上昇している。1970 年前後に、両エントロピーの値の差は最も小さくなる。その後 70 年代以降は差が大きくなる傾向にある。
次に、初職による違いを見る。図 40、図 41 は、初職の企業規模の違いによるエントロピ
ーの違いをあらわしている。転職エントロピーを見ると、戦前は中小企業のエントロピーが高いが、1920 年代の半ば以降になると、企業規模に関係なくエントロピーが上昇し、企業規模の違いは小さくなる傾向にある。アジア・太平洋戦争に入る 1940 年代には、エントロピー
は急速に減少していくが、戦後、大企業と中小企業の間のエントロピーの違いが大きくなっていく。1950 年前後の入職者から大企業と中小企業の職歴は大きく分岐していく。高度経済
成長期を過ぎ、1970 年代半ばからは、どの企業規模においても値が上昇している。一方、職業移動エントロピーについてみると、戦前戦中については、転職エントロピーの値と同じような変動をしているが、戦後の値については、確かに大企業のほうがエントロピーは低いものの、それほど大きな差ではない。

図 40. 企業規模別転職エントロピー(男性)図 41. 企業規模別職業移動エントロピー(男性)

次に、初職の仕事内容別(5 分類)に、エントロピーの変化を見てみたい。

図 42. 職業階層別転職エントロピー(男性)図 43. 職業階層別職業移動エントロピー(男性)

37

―315―

まず、転職エントロピーを見ると、戦前は農業が低く、下層ホワイト、上層ブルー、下層
ブルーの間の違いは小さい。上層ホワイトについては、戦前のサンプルが少なく、信頼性が低いものの、戦争の影響を強く受ける 1920 年代半ば以降の入職者について見ると、上層ホワ
イトと農業は相対的に値が低く、下層ホワイト、上層ブルー、下層ブルーは高い。農業は 1930
年前後の入職者のエントロピーが高くなり、上層ホワイトはそれよりも後の入職者のエント
ロピーが高くなる。戦争の影響、つまり兵役などの影響は、まず農民に対して生じ、その後数年のタイムラグがあった後上層ホワイトを含む他の職業に対して、生じてきたと解釈することができる。戦争の初期の段階では、兵役は農民が中心となっていたが、その後それだけでは足りなくなったこと、また食料生産維持のために農民の徴兵を制限するようになったことなどが考えられる。
戦中以降の入職者については、エントロピーの値が小さくなっていく。ここでホワイトカ
ラーとブルーカラーの間で分断が起きていく。ブルーカラーのエントロピーは高く、ホワイ
トカラーは低い。戦後ホワイトカラーの長期雇用化が進行する一方で、ブルーカラーの移動が中小企業を中心に多かったことを示していると言える。農業は戦後の入職者から値が高くなっていく。つまり戦後に農業に入職していった者が、その後産業構造の変化の中で、転職、職業移動を重ねていったことをあらわしている。1980 年代以降になると、下層ホワイトの値が高くなり、上層ホワイトも 90 年代以降は高くなり、職業階層差が小さくなっていく。
職業移動エントロピーについては、戦前、戦中については若干のずれなどはあるが、職業間でおおよそ類似した違いが見られる。戦後については、上層ホワイトのみが、増減をしつ
つ、1980 年代初頭まで減少傾向にある。農業は上昇、下層ホワイト、上層ブルー、下層ブル
ーは、1970 年代初頭まで安定しており、その後上昇する。上層ブルーは 1980 年代以降下降する。

6.1.2 女性
女性についても同様に見ていくことにしよう。
まず 20 年職歴のエントロピーについて、転職エントロピーと職業移動エントロピーの時系
列的な変化を見ると、ほぼ一貫して増加している（図 44）。戦後 1960 年前後まで増加した後、停滞し、その後 1980 年代に入ると再び増加している。こうした傾向は、男性とはまったく異なる。転職率、職業移動率の変化と連動しているが、女性の場合、移動が戦後一貫して増大しており、その影響はエントロピーの値にもあらわれている。
次に、初職企業規模別に変化を見ると、1970 年頃までは、規模による比率の違いは小さい(図 45、図 46)。しかし 1970 年を過ぎると 300 人以上の企業規模ではエントロピーが転職、職業移動、共に減少していく。低成長期に入った頃から、女性における初職の違いによる職歴の分断が生じるようになってきたということである。
38

―316―

図 44. 職歴 20 年のエントロピーの変化(女性)図 45. 企業規模別転職エントロピー(女性)図 46. 企業規模別職業移動エントロピー(女性)図 47. 職業階層別転職エントロピー(女性)図 48. 職業階層別職業移動エントロピー(女性)

39

―317―

さらに、初職の仕事内容別に見ると、農業が最も低く、次に大企業ホワイトであり、それ以外は違いが明確にはわからない(図 47、図 48)。
全体をまとめると、職歴の転換点として 3 つの時期があるだろう。第一に、戦時期である。
戦時期に入職していった男性のエントロピーは大きく増加している。移動が多い、不安定化
していることがわかる。一方女性は戦争の影響が明確には見られなかった。第二に、高度経済成長期である。この時期に入職した男性のエントロピーは安定する。特に大企業では、エントロピーが小さく安定する。つまり大企業に入職すると、移動が減少し職歴が安定する。
女性のエントロピーは増加しつつも、増加率が鈍化しており、安定している時期である。第三に、バブル期である。この時期の入職者のエントロピーは大きく増大する。その傾向は、男女で違いがない。また企業規模や仕事の内容でも、変化の違いはあるが、バブル期以降の変化はどのカテゴリーでも起きている。つまり大企業に入ったから、ホワイトカラーになったから安定した職歴になるという保障はなくなってきたということを示していると解釈できる。

6.2 職歴のパターン化
続いて、職歴のパターン化をおこなう。職歴のパターン化をおこなう場合、何に着目するかについてパターン化の方針が変わってくる。職歴のパターン化をおこなう場合も、これまでの分析で見てきたように、3 つの点が重要になってくる。第一に移動量、第二に移動の時期、第三に移動元と移動先の関係である。
パターン化の目的は、職歴の複雑さをいかにして単純化するかという点にある。そのためには、職歴を構成する要素のうち、どこに着目するかを決めなければならない。すべての要
素を考慮すればそれだけ情報量が増え、単純なパターンを抽出することはできない。それゆえ、本稿では移動元と移動先の関係については考慮しないことにする。つまり、例えば専門職から管理職への移動であったり、中小企業の正規雇用から自営への移動であったりといっ
た、移動の内容については考慮しない。
本稿では、6.1 で分析してきたエントロピーを利用したパターン化をおこなう。分析の手続きとしては、次のようになる。まず、20 年の職歴を 3 つの時期に分け、1～5 年目、6～10
年目、11～20 年目の 3 つの時期について、従業先の変化(転職)と職業移動に関してエントロ
ピーを求める。これにより、移動量、移動の時期を考慮したパターン化が可能となる。その上で、それぞれ 3 つのエントロピーからクラスター分析によって、職歴のパターンを抽出する。
男性については 5 つずつ、女性については 6 つずつのクラスターを抽出した 13。
13

実際には、移動なしのパターンを除いて、男性で 4、女性で 5 のクラスターを抽出し、移動なしのパターンを加え、男性 5、女性 6 のクラスターとした。
40

―318―

以下では、抽出したクラスターの特徴を明らかにした上で、こうしたクラスターがいかな
る要因によって影響を受けているのかについても検討していきたい。その際、本稿の目的は時代的な変化であるので、時代によって規定要因が異なるのか、規定の程度が変化しているのかに着目していくことにする。

6.1.2 男性

図 49. 転職クラスターの平均エントロピー(男性)図 50. 職業移動クラスターの平均エントロピー(男性)

まずそれぞれのクラスターの特徴を記述していく。クラスターごとに、それぞれの期間の平均エントロピーをグラフ化したのが図 49、図 50 である。
まず転職エントロピーに基づく 5 つのクラスターは次のようになる。
(1) 移動なし型…初職から 20 年間同じ従業先で働き続けているパターン(2) 漸次安定型…初職入職から 5 年目が最も移動が多く、徐々に移動しなくなり、11 年目以降は移動しないパターン(3) 中期安定型…入職から 5 年目まで移動があり、その後安定するが、11 年目以降に再び移動するパターン(4) 漸次移動型…5 年目までは移動していないが、6 年目以降に移動するパターン(5) 多移動型…時期に関係なく、移動が起きているパターン
続いて、職業移動エントロピーに基づく 5 つのクラスターは次のようになる。
(1) 移動なし型…初職から 20 年間同じ職業を続いているパターン(2) 中期移動型…5 年目までの移動では職業移動がなく、その後移動するが、11 年目以降も移動がないパターン
これまで女性の職歴パターンについては、ライフイベントとの関連でおこなうことが一般的であった(雇用職業総合研究所 1988; 雇用促進事業団職業研究所 1979; 杉野 2001 など)。
しかし本稿では、男性との統一的な比較をおこなうために、あえてライフイベントとの関連を考慮せずにパターン化をしている。
41

―319―

(3) 漸次移動型…5 年目まで移動がなく、その後移動が増えていくパターン(4) 漸次安定型…入職から 5 年目までに移動が多く、その後次第に少なくなり、11 年目以降には移動しなくなるパターン(5) 多移動型…時期に関係なく移動があるパターン
時代による違いを見る前に、この 2 種類のクラスターの間の関係について、確認しておきたい。

表 3. クラスター間の関係
職業移動クラスター

転
職
ク
ラ
ス
タ
ー

移動なし型

漸次安定型

中期移動型

漸次移動型

多移動型

合計

移動なし型

83.7

2.1

4.2

9.2

1.0

3946

漸次安定型

17.9

48.4

27.6

3.0

3.1

2941

中期安定型

16.0

4.9

2.8

55.2

21.0

1907

漸次移動型

8.2

0.4

21.7

68.3

1.5

757

多移動型

5.9

22.6

2.3

11.5

57.7

523

合計

41.9

17.1

12.0

20.6

8.4

10074

表 3 から、転職クラスターと職業移動クラスターの間には、ある程度関連があることが見て取れる。例えば、転職クラスターにおいて移動なし型となる者のうち、職業移動クラスタ
ーでも移動なし型となる者は、全体の 83.7%である。色付きの部分の比率が高いが、2 つのクラスター間が一対一対応しているわけではない。転職クラスターの移動なし型のうち、9.2%は漸次移動型である。つまり同じ従業先にいながら 6 年目以降に移動が生じてくる者である。
次に、時代によってこれらのクラスターの比率がどのように変化しているのかについてみていきたい。
転職クラスターについて見ると、移動なし型は、1920 年代までの入職者の比率は高いが、その後低くなっていき、1930 年代に入職した者は少ない(図 51)。その後増加し、1950 年代半
ばに減少するが、再び増加する。しかし 1970 年代後半以降の入職者においては移動なし型の比率は減少傾向にある。次に、漸次安定型は、1930 年代後半以降の入職者で多い。これは戦争の影響により、職歴の前半は移動が多く、戦後安定していく者が多いことを示している。
その後 1950 年前後の入職者において一時低くなるものの、その後は安定して 30%程度となっている。高度経済成長期に入る前後の入職者は、入職後不安定であるが高度経済成長期が進むにつれて安定していく者が多いということである。中期移動型は 1920 年代後半に移動した者において、比率が高い。これも戦争の影響である。その後 1950 年前後に高くなるが、大
42

―320―

きな変動とは言えず、20%前後程度となっている。漸次移動型は、戦前から 1940 年前後までの入職者において高い比率である。戦争と戦後混乱期の影響である。その後は 5%前後と低い比率で安定している。最後に多移動型は、1930 年代入職者において 10%程度と高い。1930
年代の入職者は、入職当時好景気であり、その後戦争によって、多移動型だけでなく漸次移動型といったタイプの、他の入職年の者ではあまり一般的とは言えない職歴パターンを形成している。

図 51. 転職クラスターの時系列変化(男性)図 52. 職業移動クラスターの時系列変化(男性)

次に職業移動クラスターについて見ると、転職クラスターと類似した変化もあるが、異なる変化も見られる(図 52)。まず、1950 年以降の比率は、どのクラスターもあまり大きな変動がない。移動なし型が 1970 年代以降微減、多移動型が 1980 年代以降微増、漸次安定型が 1980
年以降増加などはあるが、大きな変動が見られない。一方、1950 年までの入職者については、
大きな変化がある。まず移動なし型は、戦前に比率が高い。次に漸次移動型は 1930 年前後に
43

―321―

多く、漸次安定型は 1940 年代前半に多い。これは戦争の影響が考えられる。
以上の 2 つの図を見比べてみたときの、特徴をまとめると以下のようになる。
まず、転職クラスターの比率は、時代によって上下するが、職業移動クラスターは、1950
年代までは比率の変動があったがそれ以降は、大きな変化は見られない。つまり転職に関しては、時代特に労働市場の動向に影響され比率が変化しているが、職業の変化については、
そうした影響は小さいと言える。職業の変化は、戦前の社会制度や戦争といった制度的、社会的な変化によって引き起こされると考えられる。
第二に、戦争の影響について、転職に関しては、1920 年代入職者以降影響を与えており、
1930 年前後は中期移動型、1935 年前後は漸次移動型、1940 年前後は漸次安定型の比率が高くなっている。これらはどれも戦争と重なる時期に移動が多くなっていることを示している。
それに対して、職業移動に関しては、1930 年前後に漸次移動型が大きく増加し、1940 年前後に漸次安定型が増加するが、それ以外に大きな変化はない。
第三に、転職クラスターでは漸次安定型が戦後 30%前後で推移しているが、職業クラスタ
ーでは 20%前後で推移している。つまり、初期キャリアにおいて、転職をしその後安定していく者は 3 割いるが、仕事の内容を変える者は、転職に比べると少ないということである。
それは職歴初期の試行錯誤期においては、仕事とのマッチングがうまくいかず移動をおこなう者が多いが、それは職場とのマッチングが大きく、仕事の内容は相対的には小さいということである。
第四に、漸次移動型は、転職クラスターでは 5%程度と低いが、職業移動クラスターでは20%程度と高い。つまり職歴の初期においては転職をする者が多い反面、10 年を超えると安定し、転職することは少なくなる。逆に職業に関しては 10 年目以降に変化が起き始める者が一定程度いるということである。漸次安定型、中期移動型、漸次移動型の比率を比較すると、転職クラスターでは、漸次安定型＞中期移動型＞漸次移動型となっており、職歴初期での移動が多く、その後に移動するパターンが少ないことをあらわしている。それに対して、職業
移動クラスターでは、漸次安定型≒漸次移動型＞中期移動型となっており、職歴初期で移動がある者が一定数おり、その後減少するが、10 年を超えると移動がはじまる者もいるということである。転職と職業移動は、連動しているとも言える面と別のメカニズムで起きている面があることがわかる。
第五に、戦後、多移動型は、転職クラスターでは 3～10%弱程度であるが、職業移動クラスターでは 7～13%とやや高い。従業先を転々とする者よりは職を転々とする者のほうが多いということである。

6.2.2 女性
女性については、6 つのクラスターを抽出した。それぞれの特徴は以下のようになる(図 53、
44

―322―

図 54)。
＜転職クラスター＞(1) 移動なし型…初職から 20 年間同じ従業先で働き続けているパターン(2) 後期移動型…最初の 10 年間は移動がないが、11 年目以降に移動が増えるパターン(3) 中期以降移動型…最初の 5 年間は移動がないが、6 年目以降移動が多くなるパターン(4) 移動－非移動－移動型…6-10 年目は移動がないが、5 年目までと 11 年目以降に移動があるパターン(5) 後期非移動型…最初の 10 年間は移動が多いが、その後移動しなくなるバターン(6) 多移動型…時期に関係なく移動があるパターン＜転職クラスター＞(1) 移動なし型…初職から 20 年間同じ職業で働き続けているパターン(2) 中期移動型…最初の 5 年は移動がなく、その後 6-10 年目で移動し、11 年目以降も移動しないパターン(3) 漸次移動型…最初の 5 年は移動がなく、その後移動かおきるパターン(4) 移動－非移動－移動型…6-10 年目は移動がないが、5 年目までと 11 年目以降に移動があるパターン(5) 漸次非移動型…最初の 5 年目までは移動が多いが、その後移動が減り、11 年目以降は移動しなくなるパターン(6) 多移動型…時期に関係なく移動があるパターン

図 53. 転職クラスターの平均エントロピー(女性)図 54. 職業移動クラスターの平均エントロピー(女性)

女性の職歴パターンの場合、結婚や出産を機に生じる無職の時期によって、パターンの違いがあると考えられる。そこで、それぞれのパターンについて、無職期間と無職移行年(初職入職からの年数)の平均値を求めてみた。
表 4 より、タイプと無職年数、無職への移行年の間に関連があることがわかる。転職クラ
45

―323―

スターの後期移動型、職業移動クラスターの漸次移動型は無職への移行が遅い。それゆえ、移動が遅くなっている。また両クラスターの移動－非移動－移動型、転職クラスターの後期
非移動型、職業移動クラスターの漸次非移動型は、職歴の初期に移動が起きているが、無職への移行時期が比較的早い。そして移動－非移動－移動型や漸次非移動型は、無職年数が長い。つまり、無職という非移動の期間が長いという特徴がある。

表.4 クラスターと無職年数、無職移行年との関連
転職クラスター

職業移動クラスター

無職年数

無職移行年

無職年数

無職移行年

移動なし型

0.0

――――

移動なし型

0.0

――――

後期移動型

6.5

10.3

中期移動型

8.7

7.9

中期以降移動型

6.9

8.7

漸次移動型

5.8

10.5

移動-非移動-移動型

9.5

5.0

移動-非移動-移動型

9.4

5.7

後期非移動型

7.6

6.2

漸次非移動型

9.5

4.7

多移動型

6.0

7.1

多移動型

6.5

6.7

次に、入職年次別のタイプの比率の変化を見ていくことにしたい。
まず、転職クラスターから見ていく(図 55)。移動なし型は、戦中から戦後にかけて多いが、その後高度経済成長期に入ると少なくなる。これは農業の減少と関係していると考えられる。
次に後期移動型と中期以降移動型は、戦後に上昇し始め 1955 年頃まで増加する。その後減少していくものの 1970 年代以降増加に転じる。その後、後期移動型は 1980 年頃と 90 年代以降、中期以降移動型は 90 年頃に減少している。移動－非移動－移動型は、戦中多かったから終戦と共に減少し、その後 1970 年頃まで増加していく。しかし、その後は減少していく。後期非移動型は 5%から 10%程度を推移しており、60 年代と 80 年代にやや増加するが、あまり大きな変化はない。最後に多移動型は、80 年前後から急増している。
次に、職業移動クラスターを見てみる(図 55)。移動なし型については、1950 年頃まで減少
し、そのまま 15%程度で安定している。後期移動型は、前後ほぼ一貫して減少する傾向にある。中期以降移動型は戦前から戦後にかけて増加するが、高度経済成長期に減少し、1970 年
代に入ると、上昇していく。移動－非移動－移動型は戦後一時的に減少するが、その後 1980
年頃まで増加し、その後やや減少する。後期移動型は、戦中期に減少するが、終戦と共に増加し始め 1970 年頃まで増加する。その後は減少していく。多移動型は、戦後微増しているが、1980 年頃より急増する。

46

―324―

図 55. 転職クラスターの時系列変化(女性)図 56. 職業移動クラスターの時系列変化(女性)

女性の職歴の時代的変化をまとめると、2 つの特徴にまとめられる。第一に、戦後高度経
済成長期までは、転職クラスターでは移動－非移動－移動型、職業移動クラスターでは後期
移動型に増加している。これはおそらく初職入職→結婚・出産とともに退職→再就職というパターンであると考えられる。こうした働き方が戦後の女性の典型的な働き方として増大していったと考えられる。それは農業、自営の減少とも連動しているだろう。第二に、1980 年
代以降になると、職歴の多様性が高くなる。つまり転職クラスターでは後期移動型や多移動型、職業移動クラスターでは中期以降移動型や多移動型が増加していく。初職入職から 10
年目以降になっても転職、職業移動が起きるような職歴が増大しているのである。1980 年以降は、職歴パターンの多様化と入職 10 年目以降での職歴の変動が特徴であり、女性の働き方が変化していることがわかる。

47

―325―

6.3 職歴パターンへの階層要因の影響
次に、このようにして分けられたクラスターの規定要因について検討する。
時代による影響の変化を見るために、時代を区分する。ここでは単純に入職年によって時代を分けることをしない。それは 20 年の職歴を扱うからである。先に分析してきた転職率のような値であれば、それぞれの年と転職率は一対一対応しているので、問題はない。しかし
20 年の職歴を扱う場合は、職歴に影響を与えるのは単に入職年の状況だけではない。そこで
本稿では、職歴 20 年うち、前半の 10 年と後半の 10 年がどの時代と重なっているのかによって分類していくことにする。表 5 が対応表である。

表 5. 職歴 20 年と時代の対応関係

-31 年

-30 年

31-36 年

12

32-40 年37-45 年1

41-50 年

46-54 年55-73 年

1

2

74-85 年

86-92 年

93-15 年

251-69 年

1,2

70-81 年

21

82-88 年

2
1

89-96 年

2
1,2

1 が前半 10 年、2 が後半 10 年

例えば、41-50 年入職者は、前半の 10 年が主に戦後混乱期と重なっており、後半 10 年は高度経済成長期と重なっていることになる。この入職年の分類によって、入職年コーホートを作成し、このコーホート別に、多項ロジット分析によって、クラスターの規定要因を検討する。
職歴の 2 つのクラスターを規定する要因として、次の要因を検討する。
(1) 父職…ホワイト、ブルー、農業(2) 学歴…高等、それ以外(3) 初職(3)-1. 職業階層…上層ホワイト、下層ホワイト、上層ブルー、下層ブルー・農業(3)-2. 企業規模…30 人未満、30 人以上 300 人未満、300 人以上
分析は、7 つの入職コーホート別におこなう。ただし、ここでの分析では各変数の係数を具体的に見て、影響の大きさを解釈していくのではなく、説明変数の説明力の大きさに着目

48

―326―

する。

6.3.1 男性
図 57 は、男性について、転職クラスターと職業移動クラスターを従属変数にしたときの疑似決定係数の値の変化をあらわしたものである。
転職クラスターと職業移動クラスターで異なる傾向があるのがわかる。転職クラスターは、
1941-50 年の入職者において最も疑似決定係数の値が低くなり、その後上昇していく。一方、
職業移動クラスターについては、1951-69 年の入職者において最も値が低くなり、その後上昇していく。

図 57. 疑似決定係数の時代的変化(男性)ここで、注目すべき知見は、2 つある。
第一に、低成長期以降は、転職クラスター、職業移動クラスターのどちらも父職、学歴といった属性および初職の影響が強まっているという点である。つまり、入職した時点でその後の職歴のパターンは決まってくる程度が大きくなっているということである。このことは、
2 つの変化の結果と考えられる。第一に高度経済成長期までは、農業や自営といった特に父職の影響の強い職業が減少していくことで、職歴パターンに対する父職の影響が弱まっていったことが考えられる。第二に、高度経済成長期以降、新規一括採用、長期雇用、二重構造などの労働市場をめぐる制度の確立によって、初職の影響が強まっていったためと考えられる。
第二に、疑似決定係数の値の底の時期が異なるということである。転職クラスターについては、41-50 年入職コーホートが底になっている。つまり、戦後混乱期に前半の 10 年の多くを過ごし、後半 10 年は主に高度経済成長期と重なっている。一方、職業移動クラスターは、
51-69 年入職コーホートが底になっている。このずれがなぜなのかについては、今後さらに検討する必要がある。予備的に父職、学歴、初職のそれぞれを抜いた多項ロジット分析の疑

49

―327―

似決定係数の値との比較をしたところ(図表なし)、次のことがわかる。転職クラスターについては初職の企業規模、職業移動クラスターについては初職の職業階層の影響が大きい。そして転職クラスターに対して初職の企業規模の影響が、より大きくなっていくのが、41-50
年入職者からである。職業移動クラスターに対しては、初職の職業階層の影響は高度経済成
長期に若干増加しているものの、大きな変化ではない。一方父職の影響は、転職クラスター、
職業移動クラスターともに 51-69 年入職者まで小さくなっていく。このことから、転職クラスターについては、父職の影響の減少よりも、初職企業規模の影響が 41-50 年入職者において大きくなっていることから、41-50 年が疑似決定係数の値が最小値になるのに対して、職業移動クラスターについては、初職の職業階層の影響が、高度経済成長期には大きく変化していなかったことによって 51-69 年入職者が疑似決定係数の値が最小値になっている。つまり転職の職歴パターンと職業移動の転職パターンでは主たる規定要因が異なること、そして影響の大きさが変化する時期が異なることが、図 57 のグラフの形を変えていると考えることができる。その背景を探るためには、さらに詳細な分析を進めていく必要があるだろう。

6.3.2 女性
女性については、図 58 のようになっている。まず、転職クラスターと職業移動クラスター
によって違いがない。次に 82 年以降に疑似決定係数の値が上昇する。

図 58. 疑似決定係数の時代的変化(女性)男性とは異なり、第一にまず転職クラスターと職業移動クラスターで、疑似決定係数の時代的変化に大きな違いがない。第二に 1982-88 年入職者、つまりバブル期以降が主な職歴の時期にあたる者から疑似決定係数の値は高くなる。

50

―328―

先に検討したように、女性のエントロピーは 1980 年頃より、増大する傾向にある。また職
歴パターンも多様性を増していった。このことを踏まえると、1980 年代以前は、初職や学歴などに関係なく、一つの職歴パターンに収斂していったのが、1980 年代以降になると職歴が多様化する中で、初職や学歴によって異なる職歴となるようになった。そうした変化が疑似決定係数の値を上昇させたと解釈することができる。

6.4 職歴パターンと 20 年後職の関連
さらに、職歴パターンがその後の地位達成に対してどのような影響あるいは関連があるのかを見ていきたい。具体的には 20 年後職との関連を見ていく。
ただこの分析に限って、女性は除く。男性にとっては、職歴はつながっているので 20 年後にも意味はあるが、女性の場合は職歴が結婚、出産などで分断されるので、20 年後職にはあまり意味がない。女性の地位達成を検討するには、別の方法を考えるべきだと考えられるので、本稿では分析しない。
初職や父職、学歴などをコントロールした上で、職歴パターンと 20 年後職の関連を時代ごとに分析することも考えられるが、サンプル数の問題があるため、難しい。そこで、本稿では、単純に職歴パターンと 20 年後職の関連をクラメールの V によって検討していきたい。
もちろん、20 年後職は初職の影響を強く受けているので、その影響を取り除いた上で、職歴パターンの影響を検討すべきであるものの、それは今後の課題としたい。
転職クラスターと職業移動クラスターと 20 年後職の間のクロス表からクラメールの V を算出した。このとき、20 年後職は、先の分析でも使用した 7 分類を利用した。つまり、大企業ホワイト、中小企業ホワイト、自営ホワイト、大企業ブルー、中小企業ブルー、自営ブル
ー、農業の 7 カテゴリーである。
図 59 は、時代別のクラメールの V の値の変化をあらわしている。
値の変化の特徴を記述していこう。第一に、転職クラスターは、バブル期以前は、ほぼ一貫して関連が強くなっていた。しかし、バブル期以降関連が弱くなってきている。第二に、職業移動クラスターについては、41-50 年入職者の値が最も高く、その後減少し、89 年以降のバブル崩壊後に職歴を重ねている者において、値が高くなっている。この 2 点から、20 年
後職と転職、職業移動の間の関係が異なることがわかる。転職について、雇用の流動性という観点から見ればバブル前までは、雇用の安定－不安定と職業階層の間に関連が強くなっていったが、バブル以降になると、雇用の流動化がある程度市場全体に広がることで、関連が弱くなっていったとみることができる。しかし先の分析でも何度か指摘してきたように、バブル期以降の流動化は特定の層の流動化という側面が強い。それゆえ、雇用の安定－不安定と職業階層とのつながりが弱くなったと言えるのかどうかについては、さらに詳細な分析をしていくしかない。
51

―329―

図 59. 転職パターン、職業移動パターンと 20 年後職の関連

職業移動については、41-50 年の係数の値と 89-96 年の係数の値は近いが、意味が異なるだろう。前者はおそらく産業構造の変化、つまりは農業からの離脱という、社会の大きな流れ
によって高い値となっているのだと推測できる。それに対して 1989 年以降については、雇用の不安定化の影響が強いのではないかと推察される。しかしこの点についても、本稿の分析
では推測の域を出ず、さらなる分析が必要となるだろう。
ただ、ここで指摘しておきたいことは、戦後バブル期以前と以後では職歴パターンと到達階層の間の関連は変わってきているということである。その具体的な変化については今後の分析課題である。

7. 結論
本稿では、1955 年から 2015 年までの職業経歴データから、1910 年代から 2010 年代までの時代変化を見てきた。十分な分析ができたとは言えないが、いくつかの知見を得ることができた。
まず、時代によって、転職、職業移動など、大きく変化していることを見てきた。そしてそうした変化は、男女によって異なっていることも確認してきた。それゆえ、男女それぞれわけて上で、時代の特徴をあらためてまとめておくことにしよう。
まず男性については、100 年の間に大きく 3 つの転換点となる時期があったと考えられる 14。

14

日本経済の転換点は、1960 年代初期にあるというのは日本経済史研究では定説になっている(南 1970; 中村 1993; 三谷 2003)。
52

―330―

第一に戦中・戦後混乱期である。戦中・戦後混乱期は、特定の年齢層に顕著であったが、転職、職業移動が多く、継続年数が短かった。農業への移動、農業からの移動も多く、第一次産業から第二次産業への変化が、人々の移動を促した時期であった。移動の多い職歴パターンも多く、戦争によって、職歴が大きく変化させられた時期であった。第二に、高度経済成長期である。この時期は、移動が安定し、従業先および職業の継続年数が長くなっていった時期である。中小企業から大企業への移動量が相対的に少なくなり、また大企業での転職率が大きく減少しており、二重構造と呼ばれるような移動の非対称性がつくられていく。また職歴のパターンに対する初職、父職、学歴の影響が最も小さくなった時期である。それは、産業化、近代化による属性主義から業績主義へという変化と、産業構造の変化による農業、
自営業といった世代間のつながりの強い職業階層の減少が重なることによるものと考えられる。それゆえ、高度経済成長期は、戦後の転換点になっていると考えられる。第三に 1980
年代半ば以降のバブル期である。高度経済成長期から安定成長期にかけては、移動が少なく、継続年数が長くなる安定的な時期であったが、バブル期以降に移動が増大する。継続年数も短くなり、不安定とも読み取れる職歴を形成する時期になる。それは大企業、中小企業といった違い、ホワイトカラー、ブルーカラーといった違いを超えている。しかし正規雇用と非正規雇用、若年層と中年層の間には大きな違いが生まれており、流動化と固定化が進行していることが見える。
一方女性は、時代の影響と、戦後一貫した趨勢の 2 つの傾向がみられた。まず時代の影響については、移動率が時代によって大きく変動していた。高度経済成長期、バブル期、2000年代以降と、転職率が増加している。この傾向は正規雇用、非正規雇用ともにあらわれており、女性労働が男性よりも経済変動に対して弾力的であることが見て取れる。また職歴パターンからは、高度経済成長期に女性の職歴が典型的なパターンへと収斂していったが、1980年代に入ると、多様化が進んでいく。高度経済成長期は、女性にとって非正規雇用としての働き方、転職の増加といった形で、職歴の変化が大きかったといえるが、他方で就職－退職－再就職という典型的な職歴パターンの形成時期でもあった。それが 1980 年代、90 年代に入ると、非正規雇用としての働き方がさらに増加し、移動はさらに増加していく。それにともない職歴パターンも多様化していく。これは、男女雇用機会均等法の施行、女性の高学歴化、未婚化・非婚化など、労働市場だけでなく、女性をとりまく様々な社会的な環境の変化が作り出しているのだと考えられる。
次に戦後一貫した変化としては、移動率の増加、非正規雇用の増加、自営業の減少が挙げられる。女性労働から農業、自営（家族従業者）から雇用へと変化し、また正規雇用から非正規雇用へと変化することで、移動率が上昇している。女性労働の形が戦後大きく変化したことをあらわしているだろう。
最後に、本稿の分析は、時代の変化を俯瞰することを目的としていたがゆえに、細かい要
53

―331―

因の分析はまったくおこなっていない。それゆえ本稿の解釈は、あくまで仮説にすぎない。
今後なぜこのような変化が生じたのかについては、より詳細な分析をしていくことが必要である。
また本稿は、経済史における数多くの知見を踏まえることができていない。職歴の歴史研究であるためには、社会階層の歴史の文脈のみならず、日本経済の歴史の文脈の中で、SSM調査データの分析が位置づけられる必要があるだろう。今後膨大な蓄積のある日本経済史、労働史研究の知見もあわせて、検討することも必要である。

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社会科学研究所所蔵「労働調査資料」の二

―332―

次分析

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尾高煌之助. 1984.『労働市場分析』岩波書店.
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社

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56

―334―

Job Career in Modern Japan: 1910s - 2010s
Tsutomu Watanabe(Kwansei Gakuin University)
Abstract
The purpose of this paper is to analyze the change in jobs/careers from the 1910s to the 2010s.
There are many papers that analyze the SSM data of jobs/careers, but there are no papers that analyze thelong-term changes in jobs. We examine the differences in jobs in the different eras by analyzing themoving rates, the relation between various occupations, and the job patterns.
Our research shows the following findings. First, moving rate increased during wartime and after
the 1980s. Second, relations between different occupations change according to the era. Third, thediversity index of 20 years’ of job increases during wartime and after the 1980s. Fourth, the impact of firstjob, father’s job, and education on job pattern increases after the 1970s.
From the 1910s to the 2010s, there were three turning points in the job pattern namely, the era of
Asia-Pacific war, the era of the high economic growth period, and the era of the bubble economy.
Keywords job career, moving rate, diversity index

57―335―