自営専門職の職業経歴―系列分析による探索的な記述の試み*1―
仲 修平（日本学術振興会・東京大学）【論文要旨】
本稿の目的は，専門的・技術的職業を経験する自営業者の職業経歴を系列分析によって明らかにすることである．日本の自営業は販売職や熟練職の比率の高さが一つの特徴として知られてきた．その一方で，2000 年代以降の自営業は専門的な職業が増加することによって，その職業構成の比率が変化の途上にあることが指摘されてきた．しかし，専門的・技術的職
業の自営業（自営専門職）の職業経歴がどのようになっているのかについては研究が進んでいない．そこで本稿では，2005 年と 2015 年に実施された社会階層と社会移動全国調査の職歴データを用いて，自営専門職の職業経歴は雇用専門職と比べてどのような特徴を持っているのか，職歴にパターンがあるとすればそれはどのように規定されているのかを検討する．
分析の結果，次の三点が明らかとなった．第一に，自営専門職の職業経歴は五つの異なる
職歴パターン（多様型・非正規経験型・ホワイト経験型・専門経験型・専門一貫型）に大別できることがわかった．第二に，そうした職歴パターンの条件を父職・性別・学歴の側面から検討すると，性別によって大きく異なっていることを前提にして，それ以外の条件との組合せが重要であることが示された．第三に， 自営専門職の職業経歴とそのパターンの条件は，雇用専門職と比較すると，大卒学歴が条件の一つになっている点で類似している一方で，父親が自営業であるか否かによって 違いが生じていることが明らかとなった．

キーワード：自営専門職，職業経歴，SSM 調査，系列分析

１．問題の所在高齢化する日本社会において，自営業は高齢層に対する就労の場を提供することを期待されてきた（三谷 2002）．しかしその期待とは裏腹に，農業を除く日本の自営業者数は 1980
年代後半をピークにして減少の一途を辿っていることはマクロデータから明らかとなっている（総務省「労働力調査」）．とりわけ，自営業の中でも卸売業・小売業・飲食業の減少が顕著であることが多くの研究により示されている（e.g. 玄田・神林 2001; 新 2012）．その一方で，諸外国の自営業者数は増加と減少を繰り返している国々が多いため，「なぜ日本の自営業が減少を続けるのか」は大きな研究課題となっている（Kambayashi 2017）．しかし，この研究課題と関連して見過ごしてはならない側面は，例外的に増加している専門的・技術的職業の自営業の存在である．
1

本研究は，JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものである．

1

―181―

日本の自営業の職業構成については，1975 年から 1995 年までの「労働力調査」（総務省）
を用いた研究によれば，職業構成の構造的な変化が見られたことが指摘されている（八幡1998）．具体的には販売を職業とする自営業者は 1975 年比で 78.8 と 2 割以上の減少となっているのに対して，専門的・技術的職業の自営業者は 170.4 と 7 割増の結果となっている（八幡 1998: 5）．労働力調査の専門職には，法律・会計・特許事務所，獣医業，設計事務所，デザイン業，個人教授業，コンサルタント業，医療業，保健衛生，教育などが含まれている．
自営業に占める専門職の比率をマクロデータで確認すると，1985 年の 9.2%から 2010 年の16.4%へと上昇している（総務省「国勢調査」） 2．
他方，ミクロデータを用いた研究においても，1990 年代以降の日本の自営業も他国と同様にその職業構成が複雑になりつつあることが指摘されている（鄭 2002）．その理由として，
従来の自営業の中心をなしていた製造業は停滞している一方で，新しい産業としてサービス業の躍進を挙げている（鄭 2002: 172）．より具体的に言えば，専門サービス職の増加である．
1980 年代の後半以降に急速に減少し始めた日本の自営業の中で伸びている唯一の職業が専門職なのである（西村 2008: 153）．
このような研究を踏まえると，日本の自営業は単純に減少しているのではなく，減少と増加がせめぎ合う中で過渡期をむかえている可能性がある．ところが，上述のように自営業の職業構成の変化を指摘する研究はあるものの，専門的・技術的職業の自営業（以下，自営専門職）を計量的に捉えた研究はほとんど存在していない 3．そこで本稿では，自営専門職を経験する人々がどのような職業経歴を辿っているのかを 2005 年と 2015 年の社会階層と社会移動全国調査を用いて明らかにする．具体的には，自営専門職の職業経歴のパターンを記述し，そのパターンの条件は雇用専門職の職業経歴と比べるとどのような特徴があるのかを捉える．
その記述によって，自営専門職の職業経歴の特殊性と一般性を検討する．

２．先行研究2.1

諸外国の研究動向1980 年代以降に自営業が注目を集めた背景には，「 自営業の増加」という現象がある（OECD2000）．諸外国において増加している自営業の内実は，サービス産業化に伴った専門的・技術的職業であることが指摘されている（OECD 2000: 157-163）．ここでいうサービス産業として
2

本稿が用いる SSM 調査の 1955 年と 2015 年データを使って専門的・技術的職業の比率を確認したところ，8.1%から 18.8%へ上昇していた．ただし，データの制約から男性のみを対象とした値である．また職業カテゴリが国勢調査と若干異なっているために直接的な比較は困難であるが，自営業の職業 構成に占める専門的・技術的職業は無視できないほどの比率となっていると判断できる．
3
筆者は SSM2015 プロジェクトの一つとして，戦後日本における自営専門職の趨勢を計量的に捉える試みを行っている．分析結果の一部については後述するが，本稿はその結果，およびプロジェクトの研究会（移動・健康班）でのコメントを受けて執筆したものである．

2

―182―

念頭に置いているのは，金融仲介業，不動産業，サービス業（コミュニティ・サービス，社会サービス，対人サービスなど）である．これらの産業と直接的あるいは間接的に関係する専門職，技能職や準専門職の自営業が増加していることが示されている（OECD 2000）．しかし，職業内容の高度化という点については上記の研究以前にも指摘がなされている．
例えば，1940 年代から 1980 年代前半までのアメリカの自営業を対象にした研究によれば，自営業の増減は景気の変動による失業の受け皿として生じているだけではなく，ポスト産業
社会において自営業の内部で質的に「より高いレベル」の自営業が現れつつあることが指摘されている（Steinmetz and Wright 1989）．
このような諸外国で生じた自営業への再注目という研究動向は，社会階層研究において自営業を改めて注目すべき研究対象との認識を促し，様々な関心と分析視角に基づいて研究がなされてきた．例えば，自営業の職業構成の変化を捉える研究（e.g. Arum and Mueller 2004），
世代内移動における職業の違いを考慮した自営業への参入についての研究（e.g. Buchmann etal. 2009），自営業の内部における所得格差に関する研究などがある（e.g. OECD 2000）．ここ
では本稿の問題関心に照らして，自営業の職業構成と世代内移動に関する研究の知見をまとめておきたい．
自営業の職業構成は，熟練職と販売職のような従来から存在するタイプに加えて非熟練職，専門職やその他の準専門職などの職業から構成されるようになるという構造的な変化が指摘されている（Arum and Mueller 2004）．その変容の背景には，経済のグローバル化や労働市場を取り巻く制度的な変化があると考えられている．とくに，多くの国々で生じている長期的な雇用関係の減少や短期的で複雑な雇用関係の増加が，下請けやアウトソーシングを担う自営業，あるいは擬似的な自営業（建設業や製造業に関わる低スキルの自営業），あるいはフリ
ー ラ ン ス と し て 独 立 す る 専 門 的 な 自 営 業 を 生 み 出 し て い る こ と が 指 摘 さ れ て い る （ e.g.
Kalleberg et al. 2000）．
世代内移動については上記でも言及した Arum らによる研究が一つの到達的な業績となっている（Arum and Mueller 2004）．この研究では，労働市場を取り巻く制度や家族形成の慣行など各国の制度の違いと自営業の移動の関係を理解することを目的として 11 ヶ国の比較研究がなされている．なかでも，専門職を含む職種別の自営業への参入や自営業からの退出が計量的に分析されている．諸外国（特にイギリス，フランス，ドイツ，ハンガリー，ロシアなど）では専門職の自営業への参入が生じやすくなっている一方で，日本では専門職への参入は他国と比べるとそれほど容易ではないことが示されている（Arum and Mueller 2004）．ただし，主に分析対象としたデータは 1980 年代から 1990 年代であるため，日本を捉える場合にはその後に生じた専門職の増加を考慮する必要がある．
以上の研究は，職業構成の変化という構造的な側面と世代内の自営業への参入／からの退出という個人的な側面に焦点を当てたものである．これらの研究において自営専門職への／
3

―183―

からの移動について知見が得られているものの，当該イベントの生起に焦点が置かれている
ために，職業経歴全体の中で自営専門職という職業経験がどのように位置付けられているのかについては検討の余地が残されている．具体的には，自営専門職というイベントが生じる要因を捉える視点と自営専門職を経験する人の職業経歴全体を捉える視点を突き合わせることによって，より理解が深まると考えられる．というのも，専門的・技術的職業は他の職業に比べると技能の蓄積に時間を要すると考えられるため，各個人の職業生活全般に関わるものである．すなわち，職業経歴の時間的な側面を可能な限り取り込んで職歴を線として捉えることが必要である．そこで本稿では，SSM 調査の強みの一つである職業経歴データを用いて検討する．

2.2

国内の研究動向

SSM 調査の職業経歴データを用いて自営業の移動（主に参入と退出）を捉える研究は多くの蓄積がなされている（e.g. 白倉・岩本 1990; 金 1998; 鄭 2002; Ishida 2004; 西村 2008; 竹ノ下 2011; 仲・前田 2014）．ただし，自営専門職への／からの移動を直接的に分析した知見
は 1995 年社会階層と社会移動全国調査を用いた研究にとどまっている（Ishida 2004）．その研究によれば，自営専門職への参入は男性であることや参入前の専門職の経験によって生じやすいことが示されている一方で，自営業からの退出と専門職は関連が見られないことが明らかとなっている．また，父親が専門職であることや自営業者であることによって本人が自営専門職へ参入しやすいことが示されている．さらに，本人の学歴の高さも参入を促すという興味深い結果が明らかとなっている（Ishida 2004: 370-371）．しかし，分析対象となるイベ
ント数が少ないことに加えて，分析で捉えた自営専門職への参入のイベントの多くは，データの制約から 1990 年以前に生じたものであると考えられる．そのため，自営専門職の職業経歴を捉えるためには，その後のデータを踏まえて再検討する必要がある．
自営業への参入に関しては，2000 年から 2002 年日本版総合社会的調査を統合したデータを用いて初職と現職を捉える研究（西村 2008）や 2005 年社会階層と社会移動全国調査を用いた研究がある（竹ノ下 2011; 仲・前田 2014）．ただし，これらの研究では自営専門職への言及はあるものの，職種別の参入については十分な検討がなされていない．つまり，自営専
門職への参入が生じやすくなっていると考えられる 1990 年代から 2000 年代にかけての状況
は未解決の研究課題として残されていた．
この点について，筆者は別稿にて次のような問題関心に基づいて分析を行っている．具体的には，自営業と専門職の関連の強度が 1955 年から 2015 年にかけて常時雇用と比べると次第に強まったのか，自営専門職への参入が他の職種の自営業への参入に比べて近年になるほ

4

―184―

ど生じやすくなっているのかを各年の SSM 調査を合併して分析を行った 4．分析の結果，自営業と専門職の結びつきは職業構造の変動の影響を考慮したとしても 1955 年から 2015 年にかけて強まっていること，自営専門職への参入は近年になるほど参入しやすい傾向であることがわかった．
しかし，自営専門職への参入イベントはサンプルサイズが小さいために頑健な結果であるとは言えず，検討の余地が残されている．具体的には，自営専門職がどのような職業経歴を辿っているのか，という研究課題である．自営業を対象として全国調査データを用いて計量分析をするとサンプル数が少ないという問題は常につきまとうものであるが，その問題は強みにもなりうる．すなわち，計量的な方法を用いつつも，事例研究のように捉える道が開かれるのである．とりわけ，自営専門職という萌芽的な対象を捉えるには，少ないサンプル全てを取り出して，その職業経歴をつぶさに見ることが研究の出発点として必要であるだろう．
そこで本稿では，専門的・技術的職業を経験した自営業の職業経歴を実証的に検討する．
すなわち，自営専門職の職歴はどのようになっているのか，そして職歴パターンの条件はどのようになっているのか，を雇用専門職の職歴パターン・条件と比較することによって，自営専門職の職業経歴の特徴を明らかにする．

３．方法
3.1

データと変数分析に使用するデータは，2005 年と 2015 年の社会階層と社会移動全国調査を合併したデータ（以下，SSM2005，SSM2015 と表記）である 5．分析では男女を含む職業経歴データからパーソン・イヤー・データを再構成し，15 歳から 70 歳時点の職業情報を用いた．
分析に用いる変数は SSM 総合 8 分類を一部修正して次のように作成した 6．具体的には，自営業は従業上の地位が「自営業主・自由業者」であるケース，もしくは従業上の地位が「経営者・役員」で企業規模が「30 人未満」であるケースとした．他方，職業は職種によって専
門職，管理職・事務職・販売職はホワイトカラー，熟練職・半熟練職・非熟練職をブルーカ
ラーとして，企業規模が 300 人未満を中小，300 人以上を大として区分した．すなわち，大4

分析結果は，SSM プロジェクトの「移動・健康班」の研究会において報告している（2016 年 12 月 27 日，
2017 年 9 月 1 日）．詳細については，「専門職化する日本の自営業−−−−1955 年〜2015 年 SSM 調査を用いた計量分析」『フォーラム現代社会学』17 号（近刊）を参照されたい．
5
各調査の概要は次の通りである．SSM2005 は 2005 年 9 月 30 日時点で満 20 歳から 69 歳の男女を母集団として，2005 年 SSM 調査研究会により実施された．調査は，全国 1010 地点から層化二段確率比例抽出法
により選ばれた対象者に対して，訪問面接調査と留置調査によって実施された．サンプルサイズは 5742，
有効回収率は 44.1%である．一方，SSM2015 は 2014 年末時点で 20 歳から 79 歳の日本国籍を持つ男女を母集団として，2015 年 SSM 調査研究会により実施された．調査は，全国 800 地点からの層化二段抽出法により，2015 年 1 月 31 日から 7 月 26 日にかけて実施された．サンプルサイズは 7817，有効回収率は 50.1%であった．なお，SSM2015 については次のリンクを参照されたい（ http://www.l.u-tokyo.ac.jp/2015SSM-PJ/index.html）．
6
総合 8 分類は原・盛山（1999: xix）を参照した．

5

―185―

企業ホワイトカラー，中小企業ホワイトカラー，大企業ブルーカラー，中小企業ブルーカラー，自営専門職，自営ホワイトカラー，自営ブルーカラー，農業である 7．さらに，4.3 節以降の分析では，非正規雇用と非該当（無職や当該年齢に達していない者など）のカテゴリを別途作成した．学歴は，大学・大学院卒を「大卒」として，それ以外を「非大卒」とした．
父親の職業（主な職業）は職種に関わらず自営業である場合を「自営業」とし，それ以外の場合を「非自営業」とした．
また，自営専門職（あるいは雇用専門職）のデータセットを作成するに際しては，各人の職歴において一度でも自営専門職（あるいは雇用専門職）を経験したことがあるサンプルを抽出している 8．なお，分析に用いたサンプルサイズは自営専門職が 295，雇用専門職が 2192
である．

3.2

分析方法

本稿では，自営専門職と雇用専門職の職業経歴を記述するために，RPD 指標，系列分析の中でも最適マッチング分析（Optimal Matching）およびブール代数分析などを用いる．各手法の詳細についてはすでに研究が蓄積されているため，ここでは本稿が着目する職歴データを捉えるために主に用いる RPD 指標と系列分析を中心に述べる 9．
RPD 指標とは，発生割合（Rate）
・構成比率（Probability）・継続期間（Duration）の頭文字をとったものである．この指標は系列データ（本稿で言えば職歴データ）においてあるイベントの発生状況を記述するに際して，3 つの指標を用いることによって系列全体の特徴を一変量分布として集計することができる（Bakeman and Gottman 1997; 保田 2008）．本稿では保田（2008）に準じて指標を算出している．詳細は保田論文に記載があるために割愛するが，
以下では各指標の概念定義のみを示しておきたい（保田 2008: 7-9）．
発生割合（Rate）とは，調査の回答者があるイベントに観察期間の中でどのくらい就いていたのかをカウントするものである．例えば，1 年あたりの発生割合で考えるならば，40 年間の職歴の中で自営専門職に 4 回就いた回答者は，発生割合が 4／40=0.1 回／年となる．構成比率（Probability）とは，「全観察期間に占める，そのイベントが発生していた期間が占める割合」である（保田 2008: 8）．例えば，ある回答者が「常時雇用 3 年→無職 1 年→農業 3
年→常時雇用 3 年」と移動していれば，常時雇用の構成比率は（3+3）／（3+1+3+3）=0.6（ 60%）となる 10．最後に，継続期間（Duration）は，「当該のイベントが 1 回あたり平均どれだけ持7

4.3 節以降の分析では，サンプルサイズが小さくなるために中小企業と大企業の区分を統合している．
そのため，一部のサンプルはいずれのデータセットにも含まれているが，それ自体も分析の対象となる．
この点は第 4 節で改めて取り上げて説明する．
9ブール代数分析については，鹿又ほか編（2001），石田（2010; 2017），Ragin（1987=1993），Rihoux and Ragineds.（2009=2016），田村（2015）などを参照されたい．
10
ここでの構成比率は「時間単位」の構成比率である．構成比率には「イベント単位」も考えられるが，職歴の場合に限れば，イベント単位ではなく時間単位の構成比率の方が分析目的に適しているため，本稿で
8

6

―186―

続したのか」を表す（同上）．先ほどの例で言えば，常時雇用の継続期間は（3+3）／2 =3 年／回となる．以下では簡略のために，3 つの指標の頭文字を用いて RPD 指標と呼ぶことにする．
RPD 指標は互いに関連しあっており，ある回答者が職業経歴全体の中で自営専門職になった回数を C，自営専門職であった年数を Y，職歴全体の観察年数を T と表すならば，3 つの指標は次のように算出される．

発生割合=C/T，構成比率=Y/T，継続期間=Y/C

次節で用いた RPD 指標はこの方法で算出し，実際の計算に際しては保田（2008: 18）の一部を修正して用いた 11．
他方，本稿では，ある状態の連鎖からなる系列・配列（sequence）全体の情報を用いて系
列・配列の類似性を数値化する系列分析（sequence analysis）を用いる（Blanchard et al. 2014;
Cornwell 2015）12．また，職業経歴の類型を抽出するに際して，最適マッチング分析（Optimal
Matching，以下 OM 分析と表記）を用いる．OM 分析は 1990 年代頃から社会科学の研究に応用されており（e.g. Abbot and Tsay 2000），系列全体の特徴を分析する計量的な分析手法である．OM 分析を職歴の分析に応用した研究は日本でもすでになされており（e.g. 渡邊 2004,2017），一つの方法として定着してきたと言える．
OM 分析の目的は各系列間の距離行列を求めたうえで，系列のパターンの探求，そのパターンに影響を与える独立変数を特定することにある（渡邊 2004: 215-217）．そして距離行列を導出する基本的なアイデアは，2 つの系列があるとき，一方の系列をもう一方とまったく同じ系列にするには，どのように変化させるかを探るものである（渡邊 2004: 217）．変化にはコストがかかるものと考えて，そのコストを最小化する手続きを踏む．このコスト設定については方法論的な議論がなされている（e.g. Lesnard 2010; Wu 2000）．また近年では OM 分
析の発展系である Dynamic Hamming Distance も開発されている（Lesnard 2010）．この方法は置換しか生じない距離（ハミング距離）を算出するものであるが，本稿が対象とする自営専
門職の職業経歴は系列の長さがサンプルによって異なっているため，置換に加えて挿入／削除の両方が生じる距離（レーベンシュタイン距離）を求めることを優先する（系列の長さ自体に意味があると考えているため）．その距離行列を対象としてクラスター分析によってパターンを抽出する．
本稿では職業カテゴリ間のコスト行列は次の点を考慮して設定した．第一に，各職業間のは「時間単位の構成比率」を用いる（保田 2008: 8）．
11
RPD 指標の作成に際しては，2017 年 4 月 16 日に開催された「SSM2015 職歴ワークショップ」の保田氏の報告資料「SSM2015 の person-year データについて」の pp.11-17 を参照した．
12
分析は，R の TraMineR を利用した（Gabadinho et al. 2011）．

7

―187―

コストを一定であるものとした．無論，職業間の移動には異なるコストが掛かることは容易に想像できるが，そのコストをいくつにするかは恣意的な判断となる．本稿は初歩的な分析であるために複雑なコストを設定することを避けて，Gabadinho et al.（2011）を参照して対角行列を 0，挿入を 1，それ以外 2 とした 13．

４．分析結果4.1

RPD 指標（発生割合・構成比率・継続期間）による職業経歴の記述

それでは系列データの基本的な分布を発生割合・構成比率・継続期間（RPD）の指標から概観しておきたい（表 1 と図 1）．前節で述べた職業カテゴリについて RPD 指標の平均値と標準偏差を算出しまとめたものが表 1 である．本稿が着目している自営専門職と雇用専門職
が他のカテゴリと比べてどのような特徴があるのかを確認しておきたい．
自営専門職と雇用専門職の発生割合はそれぞれ 0.036 と 0.048 である．それらの値は他の職業カテゴリに比べると最も小さな値であり，ポピュラーな職歴ではないことがわかる．例
えば，中小企業ホワイトカラーの 0.900 や中小企業ブルーカラーの 0.796 と比べると，自営専門職と雇用専門職は頻繁には生じない珍しい部類に入る．また，自営専門職の発生割合は自営ホワイトカラー（以下，自営 W）と自営ブルーカラー（以下，自営 B）のおおよそ半分程度となっており，同じ自営業というカテゴリの中でも生じにくいことがわかる．
続いて構成比率を見ると，自営専門職は 0.009 であり雇用専門職は 0.096 となっている．
前者は自営 W や自営 B と比べても小さな値となっており，自営専門職が発生していた期間が占める割合は極めて小さいことがわかる．最も高い値の部類である中小企業ブルーカラー（0.191），中小企業ホワイトカラー（0.165）や大企業ホワイトカラー（0.140）と比べると，
自営専門職の構成比率の低さが際立っていることがわかる．
最後に継続期間を確認すると，自営専門職が 10.7 年であり，雇用専門職が 12.8 年である．
標準偏差は雇用専門職の方が大きな値となっているが（11.1），自営専門職は中小企業ホワイトカラーに次いで小さな値となっていることが確認できる（9.7）．自営専門職の継続期間を自営 W（13.8 年）と自営 B（16.8 年）と比べると，低い値となっている．つまり，自営専門職の継続期間が短いことがわかる．ただし，自営 W と自営 B の標準偏差は大きくなっている点には留意が必要である．また，自営専門職は他の自営業と比べると参入するまでに要す
る時間が長いために継続期間が短くなっているのかもしれない．この表のみでは年齢を考慮していないために，直接的な比較は難しい．
以上，RPD 指標から見た自営専門職は他の職業カテゴリと比べると生じにくく，しかもそ13コスト設定はいくつかの値を探索的に試したが，分析結果に大きな影響は生じなかった．しかし， 職業間のコストをどのように設定するのかについては検討の余地が残されている．

8

―188―

の継続期間が短いことがわかる．さらに，2 つの調査データを合併したとしても，サンプル
サイズが非常に小さい．本稿ではこうしたサンプルサイズが小さいことを利点と捉えて，職業全体を記述的な方法により明らかにしていく．

表 1

総合職業分類についての RPD 指標の要約統計量（平均値・標準偏差）専門
大企業ホワイトカラー
中小企業ホワイトカラー
大企業ブルーカラー
中小企業ブルーカラー
自営専門職
自営ホワイトカラー
自営ブルーカラー
農業

発生割合
Mean
S.D
0.048
0.026
0.668
0.033
0.900
0.040
0.336
0.025
0.796
0.039
0.036
0.007
0.072
0.009
0.076
0.009
0.052
0.009

構成比率
Mean
S.D
0.096
0.231
0.140
0.261
0.165
0.266
0.078
0.210
0.191
0.307
0.009
0.071
0.027
0.127
0.030
0.136
0.018
0.109

継続期間
Mean
S.D
12.8
11.1
11.3
11.2
9.1
9.1
11.5
11.6
12.0
12.1
10.7
9.7
13.8
12.0
16.8
13.9
14.1
15.5

n=2355n=3950n=4816n=2177n=4556
n=261
n=632
n=688
n=452

注 1）データは 2005 年と 2015 年 SSM 調査を統合したものである．
注 2）15〜70 歳時の職歴について，発生割合・構成比率・継続期間の分布を示している（n=13526）．
注 3）1 年あたりの発生割合は値が小さく読み取りにくいため，40 倍して 40 年の職歴における平均発生回数に換算した．
注 4）継続期間は当該の総合職業分類になったことがある回答者のみから算出されるので，別途分析ケース数を示した．

発生割合

構成比率

0.120

0.140

0.100

0.120
0.100

0.080
自営専門

0.060

自営W

0.060

自営B

0.040

雇用専門

自営B
雇用専門

0.040

0.020
0.000

自営専門

0.080

自営W

0.020

1935-45年

1946-55年

1956-65年

1966-75年

0.000

1976-95年

1935-45年

1946-55年

1956-65年

1966-75年

1976-95年

継続期間
25.0
20.0
15.0

自営専門
自営W
自営B

10.0

雇用専門

5.0
0.0

1935-45年

1946-55年

1956-65年

1966-75年

図 1

1976-95年

出生コーホート別の RPD 指標の比較（平均値）

注 1）15〜70 歳時の職歴について，自営業（専門・ホワイト・ブルー）の発生割合（40 年あたりの回数）・構成比率・
継続期間の平均値を，職種・出生コーホート別に示した．
注 2）n=13526．継続期間については，各自営業に一度でも就いたことがある回答者だけが集計対象．自営専門（n=261），
自営 W（n=632），自営 B(n=688)

9

―189―

次に，自営専門職，雇用専門職，自営 W と自営 B に着目して，出生年コーホート別に RPD
指標を算出し，それらの平均値をプロットしたものを見ておきたい（図 1） 14．この図は，自営専門職（あるいは雇用専門職など）に就くことが出生年によってどのような変化があったのかを表している．ただし，継続期間を確認する際には職歴の長さが異なる点には留意が必要であり，その点については，4.3 節で検討する．ここでは大まかな状況を確認しておきたい．
まず発生割合を見ると，1935 年生から 1965 年生コーホートでは，自営 W と自営 B の値が
自営専門職と雇用専門職に比べて高い値となっていることがわかる．そして，1965 年生以降のコーホートではその差が徐々に小さくなっていることがわかる．自営専門職の値に着目して見ると，その値は 1935-45 年生コーホートから徐々に高くなるが，そのあとはやや低くなり，他の職業カテゴリと類似した値となっていることがわかる．逆に言えば，若いコーホー
トであるほど，自営専門職は珍しいイベントではなくなりつつあることを意味している．また，自営専門職の値はわずかではあるが，雇用専門職に比べると常に高い値（発生しやすい）となっていることがわかる．
構成比率を見ると，自営業と雇用専門職で異なるトレンドを示していることがわかる．いずれの自営業であっても，構成比率は低くなる傾向にあるが，雇用専門職は相対的に高い値へと変化していることがわかる．一方，継続期間については，職業カテゴリ間の違いは相対的に小さいと言える．継続期間における出生年コーホート間の違いは職歴の長さが影響としていると思われるので，コーホート内での比較が望ましい．コーホート内の詳細を見ると，雇用専門職と自営 B がそれ以外と比べると長い経歴となっていることがわかる．ただし，その差は 1976-95 年生コーホートではとても小さいことがわかる．次節では，自営専門職と雇用専門職の基本的な属性をより詳細に確認しておきたい．

4.2

自営専門職と雇用専門職の基本属性

本節では自営専門職と雇用専門職の基本属性（生年・性別・学歴・父職）について確認し
ていく．

（１）生年
自営専門職の生年は，1935-45 年生が 12.5%，1946-55 年生が 32.2%，1956-65 年生が 25.8%，
1966-75 年生が 15.6%，1976-95 年生は 13.9%である（表 2）．雇用専門職と比べると，1946
年生以前がやや高い比率となっている．逆に若い世代になるほど，雇用専門職の比率が高くなっていることがわかる．後で見るように，自営専門職を経験する人々は雇用専門職に比べ
14

1985-95 年生コーホートはサンプルサイズが小さいために，1976-85 年生と統合して「1976-95 年生」とし
た．

10

―190―

てキャリアの後半から自営業に参入するケースが多いため，このような比率のずれが生じている可能性がある．ただし，この比率は雇用専門職の中でごく一部の人が（100 名程度）自営専門職の人にも含まれているので，実際の比率とは異なる点には留意が必要である．

表 2

自営専門職と雇用専門職の生年コーホート
自営専門職

雇用専門職

度数

%

度数

%

1935-45 年生

37

12.5

268

12.2

1946-55 年生

95

32.2

418

19.1

1956-65 年生

76

25.8

522

23.8

1966-75 年生

46

15.6

530

24.2

1976-95 年生

41

13.9

454

20.7

合計（実数）

295

100.0

2192

100.0

注）1985-95 年生コーホートはサンプルサイズが小さいために，1976-85 年生と統合して「1976-95 年生」とした．

（2）性別
次に性別を見ると（表 3），自営専門職の男性は 54.6%であり，女性は 45.4%である．一方，雇用専門職の男性は 43.5%であり，女性は 56.5%である．性別の比率は自営業と雇用で逆転しているが，性別を考慮した分析は 4.4 節以降で検討する．

表 3

自営専門職と雇用専門職の性別
自営専門職

雇用専門職

度数

%

度数

%

男性

161

54.6

953

43.5

女性

134

45.4

1239

56.5

合計（実数）

295

100.0

2192

100.0

（3）学歴
次に学歴を見ると（表 4），自営専門職の学歴は雇用専門職と比べると大卒の比率が高くなっている．しかし，雇用専門職の性別を踏まえると，男性大卒は 71.0%（非大卒は 29.0%），
女性大卒は 29.2%（非大卒は 70.8%）となっている．つまり，雇用専門職の大卒比率の低さ
は女性の学歴によるところが大きい．一方，自営専門職の性別を考慮すると，男性大卒は64.6%（非大卒は 35.4%），女性大卒は 53.7%（非大卒は 46.3%）となっている．すなわち，自営専門職の学歴は雇用専門職とは異なり男女ともに高学歴であることがわかる．

11

―191―

表 4

自営専門職と雇用専門職の学歴
自営専門職

雇用専門職

度数

%

度数

%

非大卒

119

40.3

1152

52.6

大卒

176

59.7

1038

47.4

合計（実数）

295

100.0

2190

100.0

注）雇用専門職は欠損値 2 名のため 2190 となっている．

（4）父職
最後に父職を確認すると（表 5），自営専門職と雇用専門職の父親が自営業である比率は15.9%と 15.7%であることがわかる．この比率だけで判断することは難しいが，本人が自営業であるからと言って，父親が自営業を営んでいるとは限らないことがわかる．言い換えると，父親と本人の世代間の地位継承はそれほど強くないことを示唆しているのかもしれない．ただし，後で見るように，自営専門職の中でも特定の職業経歴を有する人は父親の職業との結びつきが強いので，15.9%の内実を踏まえて判断する必要があるだろう．

表 5

自営専門職と雇用専門職の父職
自営専門職

4.3

雇用専門職

度数

%

度数

%

非自営業

248

84.1

1848

84.3

自営業

47

15.9

344

15.7

合計（実数）

295

100.0

2192

100.0

自営専門職の職業経歴

本節では，自営専門職と雇用専門職の職業経歴全体を概観しておきたい．図 2 はそれぞれの職業経歴を示した．縦軸は該当の職業カテゴリの比率を示しており，横軸は 15 歳から 70歳までの各時点を示している．なお，灰色の箇所（missing）は職歴情報がない場合，あるいは当該の年齢に達していない状態などを示している．例えば，15 歳から 20 歳辺りでは職に就いていない人が多いために灰色の比率が高くなっている 15．
まず自営専門職の職業経歴を見ておきたい．自営専門職の比率は 20 歳代の後半から 40 歳
代にかけて比率が徐々に上昇していることが見て取れる．そしてその比率は 60 歳代から若干増加し，60 歳代の後半までその比率を維持している．また，60 歳代の後半にはホワイトカラ
ーや自営 W を経験している人々がいることがわかる．一方，キャリアの初期段階である 20
歳代から 30 歳代に雇用専門職を経験している人がいる．例えば，25 歳から 30 歳において専門職の平均比率はおおよそ 2 割程度である（この層は図の右側にも含まれている）．また，自15

各時点におけるサンプルサイズが異なっている点に留意が必要であり，4.4 節以降で言及する．

12

―192―

営 W と自営 B を経験する者もいるが，その比率はそれほど高くはないことがわかる．むしろ，ホワイトカラーと非正規雇用の比率の方が高いことが見て取れる．さらに，ホワイトカ
ラー（主に大企業）や非正規雇用を経験する人が一定層存在していることがわかる．

図 2

自営専門職と雇用専門職の職業経歴

続いて，雇用専門職の職業経歴を見ておきたい．自営専門職の職歴との大きな違いは，雇用専門職の多くはキャリアの初期から専門職に就いていることである．具体的には，おおよそ 25 歳までに入職し（6 割程度），その比率は 60 歳頃までほとんど変化していないことがわかる．先述したように自営専門職を経験する人もいるが，その比率はそれほど大きくはない．
後述するが，その層はおおよそ 100 名程度（約 5%）である．また自営 W の比率は自営専門職よりも小さく，自営 B の比率はほぼゼロと言ってよいだろう．すなわち，雇用専門職を経験する人のうち自営業へ参入するのはごく一部の稀なイベントであることがわかる．他方，
ホワイトカラーの比率は一定程度占めているが，非正規雇用の比率の方がいずれの年齢層でも高いことが見て取れる．非正規雇用の比率が 60 歳以上になるとさらに上昇しているのは，
雇用専門職を退職して非正規雇用として再就職していると考えられる．
次に自営専門職と雇用専門職を経験する人々が就いた各職業の平均就業年数を図 3 に示した．図を見ると，専門職の継続期間は，自営専門職と雇用専門職ともに 15 年程度である．
ついで長い期間は非正規雇用の期間（5 年程度）であることがわかる．雇用専門職においてそれ以外の職業の就業年数は低いことに対して，自営専門職は専門職やホワイトカラーの期
間が相対的に長いことが確認できる．つまり，それぞれの就業期間を経て自営専門職へ参入

13

―193―

している，あるいは自営専門職を退出して各職業に就いていることが考えられる 16．

図 3

4.4

自営専門職と雇用専門職における各職業の平均就業年数

自営専門職の職歴パターン

3.2 節で述べた通り OM 分析によって職業経歴間の距離を求めたうえで，その距離行列を用いてクラスター分析（ウォード法）を行った結果，5 つのパターンが得られた 17．分析ではデンドログラムを作成し，その分岐点を参照して 3 から 8 クラスターを当てはめたうえで，最も説明のしやすい分割である 5 クラスターが適切であると判断した．そのようにして得られた各パターンの職業経歴を示したものが図 4 である．
図 4 はそれぞれのパターンの系列を示している．各パターンの特徴から 5 つのパターンを
次のように名付けた．多様型，非正規経験型，ホワイト経験型，専門経験型，専門一貫型である．図 4 は 4.3 節で示した職業経歴と同様の方法で示したものである．縦軸は各パターンに該当するサンプルの比率であり，横軸は 15 歳から 70 歳となっている．灰色（missing）は値が欠損値または当該の年齢までに到達していないことを意味している．
まず，各パターンの全体像を確認しておきたい（表 6）．全体のサンプルサイズに占める比率は専門一貫型が最も高く（35.6%），ついで多様型となっている（34.9%）．それ以外のパターンの比率にはそれほど違いはなく専門経験型（10.8%），非正規経験型（10.5%），ホワイト
経験型（8.1%）の順となっている．系列の長さ（職業経歴の長さ）は多様型を除くとおおよそ 40 年となっている．多様型の職歴の長さは 28.7 年であり，他のパターンと比べると 10 年
ほど短くなっているが，標準偏差の値が大きいために（12.3），このパターンには職歴の長い
16

自営専門職から雇用専門職やホワイトカラーへ参入するケースも存在しているが，そのケースは逆に比べると少ない．
17
なお，6 クラスター以上はたとえクラスターが増えたとしても，そのクラスターに該当するサンプルは小さいものであった．

14

―194―

人と短い人が混在していることがわかる．
次に各パターンの特徴を見ていく．多様型は他のパターンに比べると，様々な職業カテゴ
リが入り混じっている．例えば，40 歳時点の職業カテゴリを確認すると，自営専門職の比率が高く，それについで自営 W，非正規雇用，ブルーカラー，ホワイトカラー，雇用専門職となっている．また加えて，非該当層（missing）も一定数含まれているので（特に 40 歳代まで），相対的に職歴の短い層が入っていると考えられる．
非正規経験型は 20 歳代から 30 歳代にかけて非正規雇用の比率が高いことが特徴である．
30 歳代から自営専門職の比率は上昇するものの，非正規雇用の比率は高止まっていることがわかる．この傾向は自営専門職を経験した人々の一部は非正規雇用へ戻っている，あるいはその逆となっていると考えられる．また，60 歳代以降は自営専門職の比率が高くなっている
ことにも特徴がある．
ホワイト経験型は 20 歳代から 30 歳代においてホワイトカラーの比率（特に大企業）が高くなっていることに特徴がある．そして，30 歳代後半から 40 歳代にかけて自営専門職の比率が上昇していることがわかる．さらに 50 歳代後半から自営専門職の比率が上昇し，60 歳
代では自営専門職の比率が最も高くなっている．その傾向はおそらくホワイトカラーの職業経験を生かして自営専門職へ参入しているためであると考えられる．

図 4

自営専門職における各パターンの職業経歴

15

―195―

表 6

自営専門職における各パターンの系列長の平均値と標準偏差
平均値

標準偏差

比率

N

多様型

28.7

12.3

34.9

103

非正規経験型

41.6

9.2

10.5

31

ホワイト経験型

42.5

8.6

8.1

24

専門経験型

41.9

6.9

10.8

32

専門一貫型

40.4

9.0

35.6

105

全体

36.8

11.7

100.0

295

専門経験型は 20 歳代から 30 歳代前半における雇用専門職の比率が高く，その比率は 40
歳代後半にかけて低くなる傾向にある．すなわち，その時期に自営専門職へ参入するパターンである．そして自営専門職の比率は徐々に上昇していくものの，45 歳くらいでピークをむかえる．ただし，雇用専門職の比率が 3 割程度でとどまっていることを見ると，自営専門職へ参入した層が雇用専門職へ移動している層も一定数存在していることが考えられる．60 歳
以降は自営専門職と非正規雇用の比率が高まっていることがわかる．
専門一貫型は 30 歳代前半までに参入し，そのあと 65 歳くらいまでは比率に大きな変化は見られない．つまり，このタイプはキャリアの初期に自営専門職へ参入した後，職業の変化を伴わないという意味において安定的な職業生活となっていることに特徴がある．ただし，
65 歳以上で自営 W とホワイトカラーを経験する人が一部に存在していることがわかる．
では各パターンの代表的な職歴はどのようになっているのだろうか．図 5 は各パターンの典型例を示している．各パターンのイメージを明確にするために，図を確認すると同時にそのパターンに該当する個人をいくつか抜き出して確認する．
多様型は他のパターンと比べると系列自体の長さが短いことが見て取れる．この図では職業カテゴリの複雑さはわからないが（この点は 4.6 節で検討），系列の長さが短いために他のパターンと同じ視点で比較することは難しい（パターンの特性というよりも，職歴の長さが問題となっているかもしれないため）．非正規経験型は自営業の前後（あるいは前後いずれも）に非正規雇用を経験し，その期間がどの程度なのかによって違いが生じている．
ホワイト経験型はキャリアのほぼ全ての期間をホワイトカラーとして働き，60 歳頃から自営専門職へ参入することが典型的な職歴である．より具体的には，A さん（男性）と B さん
（女性）の例を示しておきたい．A さんは 19 歳から 57 歳まで雇用専門職の会計事務員として働き，58 歳から現在の 59 歳まで自営専門職の公認会計士として働いている．一方，B さんは 20 歳から 30 歳まで雇用専門職の外交員や会計事務員として働き，31 歳で自営専門職の個人教師となり 54 歳まで働いている．ホワイト経験型には，A さんのように職業上の連続性がある場合と，B さんのように直接的に自営専門職に活かせる職業経験を積んでいるとは限らない層が混在している．
16

―196―

専門経験型は初職開始年齢に若干の違いはあるが，おおよそ 10〜15 年ほど雇用専門職を経験してから自営専門職へ参入していることがわかる．例えば，このパターンに該当する C さん（男性）は次のような職歴となっている．24 歳から 39 歳は雇用専門職の情報処理術者として働き，40 歳から自営専門職となり現在の 46 歳まで同じ職種の情報処理技術者として働いている．他方，女性でこのパターンに見られた例も見ておきたい．D さんは雇用専門職の教員（その他の教員）として 25 歳から 34 歳まで働き，35 歳から自営専門職の個人教師とな
り 47 歳まで継続している．このパターンに該当する人は上述の二つの例のように，雇用から自営への参入は類似した職業上で生じているケースが多く見られた．

図 5

4.5

自営専門職における各パターンの代表的な職歴

雇用専門職の職歴パターン

前節と同様に系列分析を用いて職歴パターンを抽出し，自営専門職のパターンと比較していく．方法は本節でも距離行列を算出するために OM 分析を利用する．そのうえで，クラスター分析（ウォード法）によりパターンを検討した．パターン数（クラスター数）は 3 から
8 まで求めて，最も解釈可能な 6 パターンを採用した．
図 6 はそれぞれのパターンの系列を示している．各パターンの特徴から 6 つのパターンを
次のように名付けた．多様型，非正規経験型，ホワイト経験型，ブルー／非正規経験型，専門一貫型，自営専門経験型である．自営専門経験型は主に自営専門職を経験している者であるが，キャリアの後半に自営ホワイトカラーが若干含まれている点には留意が必要である．
17

―197―

各パターンの特徴を説明しておきたい．まず，多様型を見ておくと，様々な職業カテゴリが混在していることが見て取れる．この系列の長さは他のパターンに比べると短いことに特徴がある（表 7）．全体の平均年数が 31.6 年であることに対して，このパターンは 20.7 年と短い．ただし，その散らばり具合は大きく，系列の長い人と短い人が入り混じっている．各
職業の就業経験年数の平均値（以下，就業年数）は専門職が 6.8 年と相対的に長いが，それ以外の職業は 1〜2 年程度となっている．
次に非正規経験型を見ると，20 歳代後半から非正規雇用の比率が上昇していることがわかる．このパターンの専門職の就業年数は 6.2 年であるのに対して，非正規雇用の就業年数は17.1 年と長い．このパターンはキャリアの前半に専門職として働いた後は非正規雇用として働いていることがわかる．ホワイト経験型は，20 歳代の後半からホワイトカラーの比率が上昇している．その就業年数は 18.4 年であるのに対して，専門職の就業年数は 10.5 年である．
このパターンはほぼこの 2 つの職業から形成されていると判断して良いだろう．

図 6

雇用専門職における各パターンの職業経歴

18

―198―

表 7

雇用専門職における各パターンの系列長の平均値と標準偏差
平均値

標準偏差

比率

N

多様型

20.7

10.1

34.2

750

非正規経験型

37.1

8.5

11.7

257

ホワイト経験型

37.6

10.2

8.1

178

ブルー／非正規経験型

30.1

7.9

19.2

420

専門一貫型

43.1

6.4

22.3

489

自営専門経験型

38.4

9.8

4.5

98

全体

31.6

12.5

100.0

2192

ブルー／非正規経験型と専門一貫型はそのキャリアの大半を専門職に就いていることに特徴がある．前者の就業年数は 18.9 年，後者の就業年数は 33.9 年である．またこれらのパターンに共通するのは 50 歳代の後半から非正規雇用の比率が高まることである．おそらく，定年後の職となっていると考えられる．ただし，前者の系列の長さは 30.1 年であるのに対して，
後者の長さは 43.1 年と最も長い．つまり，専門一貫型は多くの人がすでにキャリアの後半に差し掛かっていることがわかる．系列の長さの点から見ると，自営専門経験型は専門一貫型に次いで長い（38.4 年）．ただし，自営業の就業年数は 17.9 年であることから，職歴の中で自営業（特に自営専門職）を経験している人々はおおよそ半分の期間を自営業者として就業していると判断できる．

4.6

職歴パターンの条件

以上の記述によって自営専門職の職業経歴は 5 パターンに類型化することができる一方で（4.4 節），雇用専門職の職業経歴は 6 パターンに類型化することができた（4.5 節）．ではこ
うしたパターンの違いは何によるのだろうか．ここでは自営専門職のサンプルサイズが小さいことからブール代数分析をおこなう．雇用専門職については各パターンを被説明変数とするロジットモデルによる分析も考えられるが，前提の異なる手法を用いた分析結果を比較す
ることには困難が伴う（齋藤 2017）．そのため，本稿の着眼点である自営専門職の職業経歴を明らかにすることを優先してブール代数分析による検討を行う 18．
本節の分析では，原因条件と結果を次のように定義する 19．

18

分析には R の QCA パッケージを用いた（Ver.3.1）．ソフトの使用方法は Theim and Dusa
（ 2013）と森（2017）を参照した．
19
結果は各職歴パターンの各条件（2×2×2 の 8 通り）が該当するか否かによって 1 と 0 の値を与えているが，少数事例の場合をどの程度許容するかという整合性の水準は分析者の判断に任せられる（田村 2015:143）．整合性水準とは，確証事例がその行に所属する事例総数に占める比率である（田村 2015: 142）．本
稿では，仮説を厳密に検証するというよりはむしろ条件を探索的に発見することに主眼がある．そのため，各パターンの真理表から判断して頻度基準を 0.5 前後に設定した．この処理によって，条件の組合せに該当するケースが増える方向にバイアスがかかっている点には留意が必要である．

19

―199―

【原因条件】
F：父職（0=非自営業，1=自営業）
S：性別（0=女性，1=男性）
E：学歴（0=非大卒，1=大卒）【結果】
各職歴パターン（0=非該当，1=該当）

なお，条件式の記号は次の通りである．記号「*」は「かつ（AND）」，記号「+」は「あるいは（OR）」，記号「~」は「集合の否定」を意味している．それでは，それぞれの職歴パターンの条件を見ていくことにする．

4.6.1

自営専門職の職歴パターンの条件

まず，自営専門職の職歴パターンの条件を確認する．表 8 はブール代数分析の結果をまとめたものである．

表 8

自営専門職の職歴パターンの条件

パターン名

ブール式

度数

多様型

~F*~S + ~F*~E

103

非正規経験型~S + F*~E

31

ホワイト経験型~F*S + S*~E

24

専門経験型

F*S*~E + ~F*S*E

32

専門一貫型

F*S + F*E + S*E

105注）F：父職，S：性別，E：学歴（１）多様型=~F*~S + ~F*~E
多様型には，二つのルートがある．両者に共通する条件は父親が自営業ではないことである．そのうち一つは女性であることが条件となっており，もう一つは非大卒が条件となっている．多様型は 103 名いるが，うち 58 名が~F*~S に当てはまり，44 名が ~F*~E に当てはまる．つまり，多様型は父親が非自営業でありかつ女性であるか，非大卒であるかが条件となっている．言い換えると，多様型は世代間における自営業の継承は条件とはならないことがわかった．

（２）非正規経験型= ~S + F*~E
非正規経験型も二つのルートがある．一つは女性であることであり，その場合は父職や学
20

―200―

歴は条件とはなっていない．もう一つは，父親が自営業でありかつ非大卒が条件となっている．非正規雇験型は 31 名いるが，うち 23 名が~S に当てはまり，3 名が F*~E である．この内訳を見ると，非正規経験型は概ね女性であることが条件になっていることが示された．

（３）ホワイト経験型=~F*S + S*~E
ホワイト経験型は男性であることが重要な条件となっている．二つあるルートのうち一つは男性かつ父親が自営業ではないことが条件となっており，もう一方は非大卒が条件となっている．ホワイト経験型は 24 名いるが，うち 19 名が~F*S に当てはまり（そのうち大卒 14名，非大卒 5 名），6 名が S*~E である（父自営業 1 名，父非自営業 5 名） 20．ホワイト経験
型は男性が中心のパターンであることが明らかとなった．

（４）専門経験型=F*S*~E + ~F*S*E
専門経験型にも二つのルートがあるが，他のパターンと比べると三つの条件が複雑に組み合わさっていることがわかる．一つは父親が自営業かつ男性かつ非大卒である．もう一つは
父親が非自営業かつ男性かつ大卒が条件となっていることがわかる．専門経験型は 32 名いるが，うち 2 名が F*S*~E に当てはまり，17 名が~F*S*E に当てはまる．この結果を見る限り，後者のルートが主な経路となっていることがわかる．

（５）専門一貫型= F*S + F*E + S*E
専門一貫型には三つのルートがある．それらのルートは，第一に父親が自営業かつ男性，
第二に父親が自営業かつ大卒，第三に男性かつ大卒から構成されている．自営専門職を経験する自営業のうち，世代間の地位継承が顕著な条件となって現れるのはこのパターンのみである．ただし，専門一貫型は 105 名のうち 16 名が F*S に当てはまり，F*E も 16 名であるため，地位継承が条件となっているのは 30%ほどである．逆に言えば，残りのサンプルでは父
親の職業は自営業ではない．そのうち男性は 49 名であり，非大卒は 4 名となっている．そして，S*E が 45 名であること鑑みると，父親が自営業であるか否かという条件とともに，本人の性別と学歴がこのパターンを決める条件となっている．

以上の結果をまとめると，次の点が明らかとなった．第一に，父親が自営業であることが条件に含まれているのは，専門経験型と専門一貫型であった．ただし，いずれのパターンにおいても，父親が自営業であるという条件が独立した条件とはなっていなかった．第二に，性別によって異なるパターンとなっていることが示された．非正規経験型は女性であることが条件となっている一方で，それ以外のパターン（ホワイト経験型・専門経験型・専門一貫
20

合計が 24 名を超えているのは，~F*S*~E が 5 名いるためである．

21

―201―

型）は男性であることが条件に含まれていることが明らかとなった．第三に，大卒という学歴は専門職を中心にキャリアを形成するパターンの条件となっていることが示された．

4.6.2

雇用専門職の職歴パターンの条件

では，自営専門職と雇用専門職の職歴パターンの条件はどのように異なっているのだろう
か．同様の方法を用いて分析を行った結果を以下に示す（表 9）．

（１）多様型=~F*~S + ~S*~E
多様型のルートは二つある．一つは父親が自営業ではなくかつ女性であり，もう一つは女
性かつ非大卒となっている．多様型はいずれのルートにおいても女性であることが条件となっており，750 名のうち 498 名が女性となっている．そのうち，430 名が~F*~S（大卒 142 名，
非大卒 288）に当てはまる．~S*~E は 344 名（父自営 56 名，父非自営 288 名）である．

表 9

雇用専門職の職歴パターンの条件

パターン名

ブール式

度数

多様型

~F*~S + ~S*~E

750

ブルー／非正規経験型

F*S*E + ~F*S*~E420

非正規経験型

~S

257

専門一貫型

S*E

489

ホワイト経験型

S

178

自営専門経験型

F*~S*E

98注）F：父職，S：性別，E：学歴（２）ブルー／非正規経験型=F*S*E + ~F*S*~E
ブルー／非正規経験型も二つのルートがあるが，共通する条件は男性であることである．
そして，その一つは父親が自営業でありかつ大卒であることが条件となっており，もう一つは父親が非自営業かつ非大卒であることがわかる．420 名のうち，F*S*E は 30 名が該当し，~F*S*~E は 54 名であった．つまり，両条件に該当するのは全体の 20%程度であるため，これら以外のパターンも多く存在している点には留意が必要である．例えば，女性が含まれる
条件としては，F*~S*~E （25 名）や~F*~S*E（47 名）に該当するサンプルがある．

（３）非正規経験型=~S
非正規経験型の条件は女性であることに尽きる．父親が自営業であるか否か，大卒であるかどうかよりも，女性であることが何よりも重要な条件となっている．ただし，ごくわずかではあるが男性であることが条件となっているケースもある．例えば，F*S*~E（4 名）や
22

―202―

~F*S*~E（3 名）の条件である．しかし，257 名のうち大半は女性から構成されていることが明らかとなった．

（４）専門一貫型=S*E（５）ホワイト経験型=S
非正規経験型に対して，専門一貫型とホワイト経験型は男性であることが条件となっている．両者の違いは専門一貫型には大卒が含まれている点である．これらのパターンの違いをさらに把握するためには 4.4 節で見たように具体的な職業によっていずれのタイプに属するのかが問題となる．

（６）自営専門経験型= F*~S*E
自営専門経験型は父親が自営業かつ女性かつ大卒が条件となっている．しかし，自営専門
経験型の 98 名のうちこのパターンに該当するのは 5 名のみである．このパターンは本稿が設定した原因条件では該当するサンプルが全般的に少ない．その理由の一つとしては，このパターンの結果を 1 と判断する整合性を低く設定しているためであり，本稿の分析から判断す
ることは条件を見誤る可能性が大きい 21．そのため，このパターンの条件を積極的に解釈することは控えることにする．

以上の結果をまとめると，次の点が明らかとなった．第一に，雇用専門職の職歴パターン
は性別によって条件づけられていることが明らかとなった．具体的には，多様型と非正規経
験型は女性であることが条件となっていた．ただし，多様型については女性でありかつ父親
が非自営業であること，または非大卒であることが条件となっていた．一方，ブルー／非正規経験型，専門一貫型，ホワイト経験型は男性であることが条件となっていた．
第二，父職は条件とはなっていないことが示された．しかし，本稿が原因条件として扱った変数（父職・性別・学歴）ではいずれのパターンにおいても整合性が低い値となっていた．
言い換えると，雇用専門職のパターンを自営専門職と同じ変数によって検討することには限界があり，前者については別の原因条件を考慮して分析する必要があるだろう．

５．考察
本稿の目的は，専門的・技術的職業を経験する自営業（自営専門職）の職業経歴を 2005
年と 2015 年の SSM 調査データによって明らかにすることであった．具体的には，自営専門

21

このパターンの整合性の水準は 0.1 と低い．その理由は，最も整合性の高い条件（F*~S*E）においても0.119 であるために，水準を下げざるを得なかった．言い換えると，本稿が設定する三つの原因条件では結果との関係を説明することが難しいことを意味している．

23

―203―

職の職歴はどのようになっているのか，その職歴パターンの条件はいかなるものであるのか，を雇用専門職の職歴パターン・条件と比較することによって，自営専門職の職業経歴の特殊性と一般性を検討した．分析の結果，次の三点が明らかとなった．
第一に，自営専門職の職業経歴は五つの異なる職歴パターン（多様型・非正規経験型・ホ
ワイト経験型・専門経験型・専門一貫型）に大別できることがわかった．その職歴パターン
は，職業キャリアの全般を専門職として形成していると考えられる専門経験型と専門一貫型
は全体の 46.4%を占めており，残りの半数は雇用専門職，ホワイトカラー，ブルーカラーなどを経験する多様なパターン（34.9%），非正規雇用を主に経験するパターン（10.5%），ホワ
イトカラーを経験するパターン（8.1%）から形成されていた．
第二に，そうした職歴パターンの条件を父職・性別・学歴の側面から検討すると，性別によって大きく異なっていることを前提にして，それ以外の条件との組合せが重要であることが示された．具体的には，男性であることが条件となるのは，ホワイト経験型，専門経験型，専門一貫型であるのに対して，女性であることが条件となるのは，多様型と非正規経験型であった．性別との組合せとして父親の職業（自営業か否か）と学歴（大卒か否か）に着目してみると，男性かつ父親が自営業であることが条件であるのは，専門経験型と専門一貫型であることがわかった．逆に言えば，それ以外のパターンでは父親が自営業者であるかどうか
は条件とはなっていないことが示された．一方，性別と学歴の組合せに着目すると，専門経
験型と専門一貫型において大卒であることが条件の一つになっていることがわかった．さらに，前者のパターンの条件は，父親が自営業ではなくかつ大卒であるのに対して，後者のパターンの条件は，父親が自営業であることが条件に組み込まれていた．
第三に，自営専門職の職業経歴とそのパターンの条件は，雇用専門職の職業経歴と比較す
ると次のような共通点と相違点があることが明らかとなった．まず，共通点としては性別によって職歴パターンが異なっていた．とりわけ，非正規雇用を経験するパターンや様々な職業を経験する多様なパターンには女性が多く含まれているという特徴があった．さらに，学歴（大卒であること）は雇用専門職においても条件の一つとなっていることがわかった．他
方，相違点としては父職の条件である．父親が自営業であることは自営専門職の中でも専門経験型と専門一貫型において条件となっているが，雇用専門職で自営業を経験するパターンの条件の一つに組み込まれているものの，その条件に合致するケースは極めて少ないために頑健な結果とは言えないものであった．つまり，雇用専門職の職歴において父親が自営業であるかどうかは自営専門職と比べると，その影響は小さいと言える．
ではこのような結果は何を意味しているのだろうか．自営専門職の職業経歴を記述すると，その職歴の背後には不平等の存在を指摘できるのかもしれない．というのも，専門的な技能を身につけて企業から独立して働く自営専門職は，個人の裁量によって仕事を選択しているという意味で「開放的」な働き方となっている一方で，その内実を見ると，性別や学歴，さ
24

―204―

らには父親の職業によって職業経歴が経路づけられるという意味で「閉鎖的」な働き方となっているためである．いわば，「自営専門職」というカテゴリの内部において，開放的／閉鎖的な職業移動が同時進行している状況を垣間見ることができる．そしてその状況は，従来の社会階層研究における主要な職業的キャリアとしては等閑視されてきた専門職へのルート，
とりわけ，自営専門職への移動を捉える必要性を示唆しているのかもしれない．
最後に本稿の限界点と今後の課題を述べておきたい．第一に，本稿で示した職歴パターンの条件は一つの分析結果に過ぎない．とりわけ，条件の組合せによって生じる結果変数の整合性（本稿で言えば各パターンに該当すると判断する閾値）を探索的な試みとして低めに設定している．可能な限り個々の事例を確認したうえで検討したが，その設定の仕方によっては条件が異なる可能性がある．第二に，専門的・技術的職業の具体的な仕事内容にまで十分に踏み込めていない．この点については別稿にて部分的に検討しているが，専門職の内実は各職業によって技能の蓄積の仕方が異なると考えられるのでその点を踏まえて捉える必要がある．さらに，自営専門職がライフコースの後半においてどのような生活を営んでいるのかを検討することは，高齢層における就労を考えるうえで必要な研究課題となるだろう．

［謝辞］
本研究は JSPS 科研費特別推進研究事業（課題番号 JP25000001）と特別研究員 PD（課題番号 15J04049）に伴う成果の一つであり，本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た．2015 年 SSM 調査の分析には「2017 年 2 月 27 日版（バージョン 070）」のデータを用いた．パーソンイヤーデータの作成に際し，保田時男氏による
SSM2015person-year data 変換 SPSS シンタックス（v070 データ用 ver.2.0）を利用した．また，
本稿は移動・健康班テーマ別研究会（代表：吉田崇先生）のメンバーよりコメントを踏まえて執筆した．系列分析については，渡邊勉先生，渡邉大輔先生，香川めい先生，胡中孟徳氏にアドバイスを頂いた．また，R によるデータ加工の一部は中野康人先生よりコメントを頂きました．記して深く感謝申し上げます．

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27

―207―

Careers of the Professional Self-Employed:
An Examination Using Sequence Analysis *Shuhei Naka
(JSPS・University of Tokyo)
Abstract
The objective of this study was to examine occupational career patterns of the professional
self-employed in Japan. Past research in Sociology and Economics emphasizes the importance of
paying attention to the self-employed again after the 1970s, because of the “partial renaissance ofself-employment.” Since the late 1980s, it has been noted that the category of self-employed has
developed into a range of heterogeneous occupational types with an increase in professional andunskilled occupations, and a decrease in traditional forms of petty bourgeois occupations such as
sales and certain skilled occupations. Further, some studies report that categories of theself-employed are in the process of transformation in other countries as well. However, few studies
have examined the recent occupational career patterns of the professional self -employed. Therefore,
we analyzed Social Stratification and Mobility Data (SSM 2005/2015) using sequence analysis toverify the following three conclusions: (1) The career patterns of the professional self -employedcluster into five types. (2) The conditions of each type divided into two groups by gender, and wereaffected by father’s occupation and educational attainment. (3) The conditions determining career
patterns showed similarities (in relation to educational attainment) and differences (father’soccupation) between the categories of the professional self-employed and the employed. The results
demonstrated that the occupational careers of the professional self-employed in Japan follow
complex patterns. This suggests a necessity to re-think individual status achievement in occupational
mobility by taking into consideration the professional self-employed.

Keywords: Professional self-employed, Occupational career, Sequence Analysis*

The study was supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP25000001.
28―208―