若年期のライフコースのコーホート間比較―系列分析から見る脱標準化、差異化、多様化の様相 *1―
香川めい（東京大学）【論文要旨】
本稿の目的は、戦後日本社会の若年期のライフコースの変容を脱標準化、差異化、多様化の 3
つの側面から明らかにすることである。非正規化の進行、非婚、晩婚化、晩産化などの現象は、
人々の若年期のありように変容が生じていることを示唆する。SSM 調査は、教育歴、職業経歴の
みならず家族関係の経歴の情報を得ること強みを持っている。これをいかし、経験年齢とその範囲の比較というこれまで用いられてきた手法に加え、系列分析の分野で発展してきた手法を用いて包括的にライフコースの変容をとらえることを試みる。
分析の結果、年齢からみた脱標準化は主として家族関係領域で男女ともに生じていることが明らかになった。学歴職歴領域では、高校進学率が飽和したことで 17 歳までは画一化したが、18歳以降の経歴に、脱標準化と呼べるほどの趨勢変化を見出せなかった。一方の差異化は、学歴職
歴領域と家族関係領域で相対する趨勢変化が示された。男女ともに学歴職歴領域での差異化は若いコーホートほど進行している。一方、家族関係領域では、若年期に結婚や子どもの誕生のイベントが生じにくくなったことで脱・差異化が進行していた。最後にライフコース類型の分布からみた多様化は男女で異なる動きを見せた。男性は若いコーホートほど多様化していたが、女性では 1955～64 年生まれが最も多様であり、それ以降のコーホートでは多様性が減少する逆 U 字型のカーブを描いていた。
キーワード：ライフコース、脱標準化、系列分析

１．はじめに本稿の目的は、若年期のライフコースを包括的に扱い、出生コーホートによる差を見ることを通して、脱標準化、差異化、多様化と呼ばれる現象がいかに生じているのかを検討することにある。非正規化の進行、非婚、晩婚化、晩産化といった現象は、若年期の人生の歩み方に何らかの変容が生じていることを示唆するものである。
ライフコースの多様化については、主に女性を対象にして検討されてきた。それは、実際
問題女性の人生の方が多様だったということと、女性の方が職業生活と家庭生活の関係性に課題を抱えがちで、多くの女性が行ってきたように家庭生活を中心に人生を歩むにせよ、職業生活を中心に人生を歩むにせよ、両方を追求するにせよ、いずれの場合にも葛藤を抱えながら生きていくことが余儀なくされていたからだと考えられる。嶋﨑（2013）は、女性の人
生の多様化について論じ、この単語を含む新聞記事が 1987 年～2006 年まで増加傾向にある
ことを示している。彼女の見立てでは、女性の人生の多様化と呼ばれる現象は、戦後日本で
1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものです。
109

成立した専業主婦という公的ライフコース・モデルが温存されたままで、その周辺に生じる
一定程度の許容される範囲のものに過ぎず、制度的な裏付けを欠いたものであり、当事者の女性は「種々の環境的要因と折り合いをつけながら悪戦苦闘する状況」（嶋﨑 2013: 3）が続いている。また、男性についての「多様化」言説が成立しているとは言い難い状況にあるとも述べている。
しかし、晩婚化については、男性の稼得能力との関連があることが多く指摘されてきた。
次項でやや詳しく見るように、学校から職業への移行をめぐっては、若年期の働き方の変化、端的に言えば正規雇用の職に就かない若者が社会問題になってきた。非正規化の進行は女性の方で顕著なのであるが、男性でも少なくない若者が非正規雇用として若年期の職業キャリアを形成していることをふまえれば、望ましい公的ライフコースであるサラリーマン型・ライフコースモデル（嶋﨑 2013）を歩まない若年男性も無視できない規模で存在していると考えられる。
以下では、先行研究の検討と脱標準化、差異化、多様化といったライフコースの変化をとらえる視点の整理を行い、データと変数の説明をする。その後 2015 年 SSM データを用いて、脱標準化、差異化、多様化が生じているのかどうかを男女別に検討し、最後に知見のまとめと考察を述べる。

２．先行研究の検討
2.1

若年期のライフコースの変化

若年期の人生の歩み方に変化が生じているのではないか、という問いは大きく分けると学歴や職歴などの公的領域と居住歴や家族形成にかんする私的領域、それぞれに別個に検討される傾向があった。これは、それぞれの領域の研究が取り組んできた主要な問いが異なることに起因している。単純化のそしりを怖れずにまとめれば、公的領域を扱う研究群が主要な問題としてきたのは、学校から職業への移行にかんする問題群であり、私的領域の方は結婚や出産タイミングや分散やこのタイミングと絡めた女性の就労パターンを検討の対象としてきた。まず、これらの二領域で、若年期のありようの変化について何が明らかにされたのかをまとめておこう。
1990 年代以降に生じた学校から職業への移行の変化は端的に述べれば、スムーズな移行が叶わない層が増加してきたことである。フリーターに代表される非正規雇用の増加、ニートと呼ばれる無業の若者の増加など、若年期の就業状況の変化が社会問題になって久しい。それまでであれば、学校を卒業した若者は間を空けず職業の世界（その大半は正規雇用）へとスムーズに移動していくことが当然だとみなされていた。つまり、学校から職業への移行は、離学時 1 時点のマッチングプロセスを見れば事足りていたのである。フリーターと呼ばれる若者の増加はこの状況が当てはまらなくなったことを意味し（小杉編 2002; 小杉 2003）、1
110

回限りの遷移ではなく、ある程度の時間の幅をもったプロセスとしてとらえることを要求する。では、若者はどのように職業の社会へと「落ち着いていく」のか。小杉（2010）は、フ
リーター経由の移行に注目して、移行プロセスをパターン化し、離学後直後に正社員として就業した者でも少なくない割合が、離職して非正社員を経験していること、正社員経験が一度もない「他形態一貫」の比率も増加傾向にあることを示している。また、中井（2009）は、2005 年 SSM 調査を用い、1976～85 年に生まれた最も若いコーホートにおいて、女性は早期に正規雇用から離脱しやすいこと、管理的位置へのアクセス機会が他コーホートに比べて阻まれる傾向にあることを見出しており、ここからも若者の職業的キャリア形成が変容している様が看取できる。
このような職業への移行プロセスの長期化は不安定化を伴っている。宮本（2006）は、流動化する労働市場を眼前にして、生徒・学生と社会人・就業者の境界線が曖昧になり、「ジグ
ザグな不安定な状態が一定期間続くようになっている」（宮本 2006: 14）という。また、久木元（2009）は「大人になること」と「働くこと」のつながりを検討する中で、EGRIS 研究
プロジェクトの成果を紹介し、「ヨーヨー型の移行」という概念を取り上げている。この「ヨーヨー型の移行」とは、古典的移行モデルに対置されるものである。古典的移行モデルの下では、仕事、パートナーシップ、教育などの諸領域が連動して、直線的、一方向的に進行する誰もが経験するものと想定された。それが当てはまらなくなり、諸領域が断片化し、しかも、可逆的な性格を強めることで、到達すべき「大人」像が自明なものでも、誰もが到達できるものでもなくなるのが「ヨーヨー型の移行」モデルである。さらに、小杉礼子や乾彰夫
グループらの研究成果を引いて「ヨーヨー型の移行」に類される複雑な移行の形が萌芽的に生じている可能性を指摘する（久木元 2009）。
職業的キャリア形成は戦後どのように変化してきたのか。主として職業キャリアの観点からライフコースの変化を検討したのが岩井（1990, 2000, 2008, 2011）である。これら一連の研究の特徴は、主に職業上の地位（無職を含む従業上の地位や勤務先規模）に注目して、該当集団（性別と生年コーホートと学歴の組合せ）ごとに年齢によるプロフィールを描き、時代状況との対応を検討するところにある。岩井（1990）では、高度成長期前後のライフコー
スを比較している。女性では高度成長期に未婚期の雇用労働化が確立しそれ以後も維持された一方、既婚女性の離職とパートタイム再就職のタイミングには高度成長期以後に変化が生じ、20 代後半にライフコースの分岐が生じたこと、男性では石油ショック以後規模間移動が生じにくくなり学歴間の差が固定化したことを明らかにしている。岩井（2000）では、女性の就業プロファイルは M 字型を維持していると指摘しつつも、専門職における学歴差が明瞭になっていることから、学歴を配分原理とする「近代階層理論を担う層」（岩井 2000: 217）が誕生し、女性内分化が進行していると述べている。さらに、岩井（2008, 2011）では、人生の段階や生活領域の境界が不明瞭化し、人生の道筋が多様化、異質化する「ポスト・フォー
111ディズム型」のライフコースについて検討し、1990 年代に 20 代を過ごした第二次ベビーブーム世代で、就業パターンに変化が生じ、女性では非正規化の進行と大卒女性の就業継続傾
向の強化、男性は職業経歴の複雑化と細分化が進行していることを示している。これらの研究から、特に従業上の地位から見た職業経歴では、女性で、1950 年代以降の出生コーホート
で 20 代半ば以降の就労パターンに変化が生じ、1970 年代以降の出生コーホートでは職業経歴の開始時から多様化していること、男性でも 1970 年代以降の出生コーホートの職歴に変化が生じているとまとめられる。
成人期への移行についてのライフコース研究は結婚、出産といった家族形成にかかわる事
象を多く扱ってきた。子ども役割から成人役割への変化を意味するこの移行は、役割間の移行を伴う出来事がさまざまに生じるため、ライフコースを「役割移行」（大久保 1990: 56）ととらえる研究領域の主要な関心が向けられるのも不思議ではない。そこでは、標準化、差異化、同期化などの理論的な概念との関連で成人期への移行を特徴づける出来事*2の発生年
齢とその範囲、出来事の生じる順序のパターンが検討されてきた。概念の整理は次項に譲り、ここではおおまかに知見を整理するにとどめる。安藤（2001）は「全国家族調査データ」（NFRJ98）を用いて、離学（学校卒業／中退）、離家（初離家）、就職（初就職）、結婚（初婚）のタイミングと出来事の順序の分析から、離学、就職など移行前半のイベントは 1950
年代生まれまでに経験年齢の標準化が生じ、結婚はこのコーホート以降でばらつきが拡大しているとの知見を得ている。同じデータを用いて澤口・嶋崎（2004）では、複数のイベントのタイミングを検討し、異なる領域に属するイベントが共時化し、標準化する傾向が戦後日本社会で進行したと述べている。これらを含む研究の知見をふまえて、安藤（2008）は、戦後日本の成人期への移行は、1950 年代生まれが標準化と脱標準化の分岐点となり、このコーホートに続くコーホートで脱標準化傾向が進行しているとまとめている。さらに、婚姻状況と出産状況からみた女性のライフコース多様化を検討した福田（2006）も、1960 年代生まれ
以降で非標準型のライフコースを取る女性が増えたことから多様化が進行したとし、1950 年
代生まれ分岐点説を支持している。
以上をふまえると、高学歴化が進行した教育の領域はさておき、職業経歴と結婚、家族歴にかんするライフコースでは、近年、流動化、脱標準化、多様化と呼称される方向での何らかの変化が生じていることは確かである。それぞれの研究で用いている出生コーホートの区切りが異なるため、厳密に特定するのは難しいが、岩井（1990）、安藤（2008）、福田（2006）の指摘をふまえれば、この変化の萌芽は 1960 年代生まれから見られるようになり、若いコー
ホートになるにつれて、顕著になっていると予想される。

2

学業の終了、初就職、親からの経済的独立、初離家、結婚などのライフイベントだとされる（加藤 2001）。
112

2.2

脱標準化、差異化、多様化

では何をもって、このような変化をとらえていけばよいのだろうか。しばしば用いられる「ライフコースの多様化」というフレーズは、多用されるだけにその内実も多義的になりがちである。ここでは、ライフコースのパターンの変化に関する概念を整理した Brückner andMayer（2005）および彼らの概念を一部展開した Elzinga and Liefbroer（2007）を参考に、脱標準化、差異化という 2 つの概念を紹介し、その上で、本稿で多様化をどうとらえるかを説明する。
脱標準化（de-standardization）とは、「特定の地位や、イベント、それらの連鎖（sequence）
が、所与の母集団のより小さい部分を特徴づけるものになること、もしくは、その生起の年
齢幅がより広くなり、継続時間がより長くなること」（Brückner and Mayer 2005: 32-33）と定義される。この概念には、状態間の連鎖（≒順序）と地位やイベントの生起年齢という二つの側面が含まれている。晩婚化という現象を例に考えれば、最終的には結婚が生じるのであれば、連鎖（順序）という点から見れば脱標準化は生じていないと結論することも可能だろう。しかし、母集団に含まれるすべての人々の結婚年齢が一様に上昇せず、部分的に結婚が遅い層が生じ年齢幅が広くなっているのであれば、生起年齢という点では脱標準化が生じているという結論を導くこともできる。本稿では、順序ではなく年齢基準で脱標準化をとらえることとしたい。具体的にはライフイベントの生起年齢とその幅、そして年齢ごとの分布の分散を見ることで、脱標準化が生じているのかを検討する。
差異化（differentiation）とは「人生の特定の状態や段階が増加」（Brückner and Mayer 2005）
し、個人が位置する状態や段階が細分化されていくさまを指す。例えば、一つの企業で勤め上げるのではなく、頻繁に転職を繰り返し、いくつも企業を渡り歩くようになる変化は差異化の一つのあらわれである。また、未婚でパートナーと同棲することや、パートナーと子どもと同居するなどの居住形態が広がれば、新たなカテゴリーが付加されることで差異化は進行するだろう。Elzinga and Liefbroer（2007）は、差異化とは単に経験する状態の数が増加するだけの問題ではなく、例えばパートナーとの同居が容易に形成され、また解消されることで、ライフコースのプロセスが場当たり的で不安定になることを考慮する必要性を指摘する。
本稿では、Elzinga and Liefbroer がこの概念をとらえるために開発した Turbulence という指標と状態間の遷移回数から、個人内のライフコースのプロセスの差異化が進行しているのかを検討する。
最後に多様化について、Elzinga and Liefbroer（2007）は、ある特定の一つのライフコース
類型の優占度が弱まることを多様化ととらえている。本稿でも彼らの方法に倣いライフコー
ス類型の分布の変化を確認することで、若年期のライフコースに多様化の動向を探っていきたい。学校から職業への移行が長期化し、不安定化しているのだとしたら、それまでとは異なった形での移行の形が増加することになる。一方、結婚、出産などの家族形成の関しても、113とりわけ、女性については経験年齢のばらつきが広くなっていることが明らかになっている。
であるならば、早期にこのような出来事を経験するタイプと、遅れて経験するタイプが分かれ、後者のタイプが増加していると考えられる。Elzinga and Liefbroer は出産とパートナーシップ形成にかんする類型を作成して、多様化について検討している。しかし、人々の人生は、教育や職業といった「公的」な経歴と、家族にかんする「私的」な経歴とが同時並行的に相互に影響し合いながら歩まれていくととらえる方が妥当である。そこで、本稿では複数の領域の経歴を同時に考慮に入れた類型化を可能にするマルチチャンネル系列分析を用いて、公的領域、私的領域両方の経歴の類似性からライフコース類型を作成し、若年期のライフコー
スの多様化を包括的に把握することを試みる。

３．データと変数
3.1

データ

分析には、2015 年社会階層と社会移動に関する全国調査（2015SSM）を用いる。調査対象
は、2014 年 12 月末時点で 20～79 歳の日本国籍をもつ男女で、有効回収数は 7,817 票であった。本稿では、若年期を 15 歳から 34 歳の 20 年間と設定し、この期間の学歴、職歴、家族歴（離家、帰家、結婚、子どもの誕生）状態が得られる個人を分析の対象とする。分析に用いられたのは、調査時点年齢が 34 歳以上の男女 6,539 名（男性 2,980 名、女性 3,559 名）とな
った。

3.2

変数

学歴職歴領域と家族関係領域の 2 つの領域を設定して分析を行う。脱標準化、差異化については領域ごとに、多様化に関しては 2 つの領域を包括的に取り扱う。いずれの領域についても 15 歳から 34 歳までの 20 年間のパーソンイヤーデータを作成した。そのため 33 歳以下の者は分析の対象からは除かれることとなる。男女で学歴職歴、家族関係領域に関するあり様が大きく異なるため、コーホート間の趨勢変化を明らかにするという本稿の目的に照らして分析は男女別に行う。
学歴職歴領域について、教育歴、職業経歴の情報を組み合わせ年齢ごとの「学生」「浪人*3」
「無職」
「正規」
「非正規」
「自営」6 つのカテゴリーを特定した。ただし、年齢に関する分析については、従業上の地位を問わず、初職入職年齢を用いた。
家族関係領域については、離家経験、帰家経験、結婚経験（離死別時の初婚経験含む）、子どもの年齢の情報から、シングルか否か、子どもがいるかどうか、シングル時には親との同3

学生に挟まれた無職期間は「浪人」と別カテゴリーを設定した。本人に浪人経験の有無を尋ねてはいないので、本当に浪人をしたかどうかは不明だが、別カテゴリーを設定しないと、
18 歳の無業率が急増してしまう。
114

居関係の情報をもとに、年齢ごとに「シングルで親元同居（S 親元）」「シングルで離家状態（S 離家）」「シングルで親元に帰る（S 帰家）」
「シングルペアレント（S＋子）」「結婚していて子どもなし（M＋NC）」「結婚していて子どもあり（M＋C）」の 6 つのカテゴリーを特定した。シングルで子どもがいるケースは少数だったので、親との同居の有無にかかわらず同一
カテゴリーにしている。ただし、年齢に関する分析では、（未既婚を問わない）離家年齢を用いた。
出生コーホートは、1935 年から 10 年刻みのコーホートを用いる。1982 年より後に生まれたケースは 34 歳に達していないので分析から除外され、最若年のコーホートは、1975～1981
年生まれになっている。

４．脱標準化の様相
4.1

経験年齢のコーホート間比較

ライフコースの契機となる 5 つのイベントの発生年齢とその幅について確認する。表 1 と表 2 にはそれぞれのイベントの 34 歳までの経験率（％）、四分位数と四分位範囲（第 1 分位
数と第 3 分位数の年齢幅）を示している*4。男性の結果を表 1、女性の結果を表 2 に示している。
離学については、男女ともコーホートが若くなるにつれてタイミングが遅くなっていることが分かる。中央値は、男性で 18 歳、18 歳、19 歳、19 歳、20 歳、女性で 18 歳、18 歳、19
歳、20 歳、20 歳と推移し、高学歴化の趨勢を反映している。四分位範囲を確認すると、男性
では、最も年長の 1935～44 年生まれを除いて 4 年であり、女性では、1945～54 年生まれと1955～64 年生まれが最も狭く 2 年で、最も若いコーホートでは 4 年と男性と変わらなくなっている。男女とも最も年長のコーホートの第 1 四分位数の 15 歳は中卒年齢で、第 3 四分位数の 18 歳は高卒年齢であり、幅の 3 年は高校在学年数に相当する。一方で最も若いコーホートの幅（4 年）は四年制大学の在学年数に相当している。女性で中間に位置するコーホートの年限幅が短いのは、短大に進学するケースが多かったことを反映したものであろう。若いコーホートでは、男女とも四分位数の値が等しく、女性の四年制大学への進学が増加し、教育年数の性差が縮小したことを示している。

4

第 1 四分位数、第 2 四分位数（中央値）、第 3 四分位数は Kaplan-Meier 法により算出した。
以下本稿の分析でこれらの統計量を掲載する場合は、すべて Kaplan-Meier 法によるものであ
る。
115

表１

35-44年生45-54年生55-64年生65-74年生75-81年生35-44年生45-54年生55-64年生65-74年生75-81年生

ライフコースイベントの経験年齢と経験率（男性）

離学
就職
離家
経験% Q1 Q2 Q3 幅 経験% Q1 Q2 Q3
幅 経験% Q1 Q2 Q3 幅
100.0015
18
18
3 100.00
15
18
19
4
74.50
18
20
42
24
100.00
18
18
22
4
99.75
18
18
22
4
75.66
18
19
32
14
100.00
18
19
22
4
99.83
18
19
22
4
79.45
18
19
28
10
100.00181922
4 100.00
18
20
22
4
78.97
18
22
30
12
100.00
18
20
22
4
99.72
18
20
22
4
83.29
18
20
28
10
***
***
***
***
n.s
*
初婚
第1子
経験% Q1 Q2 Q3 幅 経験% Q1 Q2 Q3
幅
93.86
25
27
29
4
82.33
27
29
32
5
86.97
25
27
30
5
75.31
27
29
34
7
75.65
26
29
34
8
64.42
28
32
43
15
63.25
26
30
41
15
46.32
29
36
--66.5726
30--50.14
29
34
--***
***
***
***

注： 左からLog-Rank検定、Wilcoxon検定の結果を示す。
*** p<0.001 ** p<0.01 * p<0.05
幅は四分位範囲。経験％は15～34歳までの経験率（％）

表２35-44年生45-54年生55-64年生65-74年生75-81年生35-44年生45-54年生55-64年生65-74年生75-81年生

ライフコースイベントの経験年齢と経験率（女性）離学
就職経験率 Q1 Q2 Q3 幅 経験率 Q1 Q2 Q3
幅
100
15
18
18
3
91.83
15
18
20
5
100
18
18
20
2
96.06
18
18
20
2
100
18
18
20
2
99.31
18
18
20
2
100
18
20
21
3
99.49
18
20
21
3
100
18
20
22
4
99.55
18
20
22
4
***
***
*** ****
初婚
第1子
経験% Q1 Q2 Q3 幅 経験% Q1 Q2 Q3
幅
95.05
22
24
26
4
85.27
24
26
29
5
95.13
22
24
26
4
84.70
24
26
29
5
91.21
23
25
28
5
79.12
25
28
32
7
82.01
24
27
31
7
65.94
27
30
39
12
81.72
24
27
32
8
67.04
26
30
38
12
***
***
***
***

離家
Q1 Q2 Q3 幅
84.61
18
22
26
8
84.59
18
22
25
7
87.77
18
23
27
9
85.09
18
23
29
11
89.16
18
22
27
9
***

注： 左からLog-Rank検定、Wilcoxon検定の結果を示す。
*** p<0.001 ** p<0.01 * p<0.05
幅は四分位範囲。経験％は15～34歳までの経験率（％）

就職年齢の推移は離学年齢の推移とほぼ同様であり、若いコーホートほど年齢が高くなる傾向がある。学卒後即就職というタイミングの同期化が、戦後日本社会において普遍化していったことはすでに明らかになっており（苅谷 1998; 西村 1998; 嶋﨑・澤口 2004; 香川2011）、2015 年 SSM 調査データでも離学年齢と比較してみると最も年長のコーホートを除いて、その数値は一致している。特に女性の場合、1835～44 年生まれでは約 1 割には、34 歳まで就職経験がなかったが、2 つ後のコーホート以降では 99％を超えるまでになっている。安116

藤（2001）は、1930 年代生まれまで女性の結婚前の就業が必ずしも一般的ではなかったことを指摘しているが、同様の傾向がここでも確認された。1990 年代以降、若年期の就業のあり方が大きく変化したことが社会問題化してきたが、最も若いコーホートでも離学と就職の四分位数の分布は一致しており、離学後間を開けずに就業するあり方自体には、少なくとも四分位数としてとらえられる規模での変化は生じていないといえる*5。
家族形成にかかわる初婚と第 1 子出生はこれまでの 2 つの指標とは様相を異にしている。
中央値の推移をみると、男女ともにコーホートが若くなるにつれて年齢が高くなる傾向があり、晩婚化や晩産化の傾向が示されている。また女性の方が若く結婚や子どもの誕生を経験する構造はどのコーホートでも変わらない。さらに、経験年齢の四分位範囲も若いコーホー
トで広く、また結婚よりは子どもの誕生の方が差が大きい。コーホート間の年齢の違いを見れば、結婚の場合、第 1 四分位数は男性で 25 歳から 26 歳、女性で 22 歳から 24 歳への上昇と 2 歳の幅に収まっているのに対し、第 3 四分位数は、男性で 29 歳から 41 歳、女性でも 26
歳から 32 歳と上昇幅が大きくなっている。年齢の分散が広がったのは、後ろ半分以降で結婚する人の行動の変化による部分が大きいことを示している。34 歳までの結婚経験率が男女とも 1955 年以降に生まれたコーホートで減少していることからも、後半層の結婚が後ろ倒しされていっていることが看取できる。第 1 子誕生についても同様で、男女とも中央値が上昇するとともに経験年齢の幅も広がっており、1955 年生まれ以降でその傾向が顕著である。さらに、四分位範囲は第 1 子の方が大きくなっている。逆に言えば、1935～44 年生まれでは同一
年齢集団の 5 割が、結婚については 4 歳の幅の中で、第 1 子の誕生も 5 歳の幅の中に集中して経験していた。家族形成に関するイベントが強固に標準化されたコーホートであったとい
うこともできよう。
これまでみてきたものとは変化の様相が異なるのが離家である。中央値は、男性で 20 歳、
19 歳、19 歳、22 歳、20 歳、女性で 22 歳、22 歳、23 歳、23 歳、22 歳と変化しており、これまでの出来事のような直線的な上昇傾向が見られない。34 歳までの経験率についても同様で、年少のコーホートの方が値が最も高く、離家経験が普及するようになったとみることもできるが、その一つ前のコーホートで経験率がわずかながら減少し、特定の方向性を持った変化とは言い難い。四分位範囲も、男性の 1935～44 年コーホートの 24 歳が際立って大きいことを除けば、幅が広がるようにも、狭くなるようにも変化しているとは言えない。女性の方が離家経験率が高いのは、結婚に伴う離家を含んでいるからであろう。
したがって、経験年齢という側面からは、学歴職歴領域では高学歴化に伴う年齢の上昇は
5

もちろん後に確認するように従業上の地位（正規、非正規、自営）の違いまで含めれば変化は生じているが、就業か非就業化というレベルでは、就業の世界へ移行していく構造自体には大きな変化はない。SSM 調査では、時間の単位が年と粗めなので、月や日数等の細かい単位で見れば変化がみられる可能性は否めない。ただし、女性の年長コーホートで差がみられることをふまえれば、これに匹敵するほどの規模では変化していないことは確かである。
117

生じているものの脱標準化は生じていない。一方で、家族領域、その中でも結婚と子どもの誕生という側面では、経験年齢が上昇するとともに年齢幅が広がっており、若いコーホート
で脱標準化が進行しているということができる。

4.2

各年齢時点の分布

次に各年齢時点での分布を確認していこう。脱標準化という点からは、それぞれの年齢時点において、どの程度状態がばらついているのかという視点も重要となる。ある年齢に達す
れば、なんらかのしかるべき状態にあること（例えば、17 歳なら高校に通っているべき、25
歳までには結婚しているべき）への拘束力が高まれば、それぞれの年齢時点の状態のばらつ
きは小さくなると考えられる。それを確認するために、男女別コーホート別に各年齢時点のエントロピーの値をプロットした。
なお、エントロピーとは「曖昧さ」や「乱雑さ」を示す指標であり、状態を予測する際の「不確かさ」と解釈できる（植松 2012）。シャノンのエントロピーとも言われ、以下の式から算出される。
h,⋯,

ここで s は状態の数、πi はそれぞれの状態が生じる確率である。すべての状態が等確率で生じるときに最大の値を取り、ある一つの状態によって占められている場合は 0 を取る。値が大きくなるほど「乱雑さ」や「複雑さ」が増加するが、取りうる最大値は、時点数と状態の数に依存する。本稿では、上の式で計算したエントロピーを取りうる最大値で除した値を掲載している。分布がある一つの状態に偏っている場合（＝すなわち確かに予測できる場合）
は 0 を、さまざまな状態が同様の確率で生じていて、「乱雑」であれば（エントロピーが最大となる場合）は 1 を取る。したがって、ある年齢において、同一生年コーホートの状態が画一的（ある状態へ集中度が高い）であれば、エントロピーの値は 0 に近くなり、様々な状態に分散しているほど値は大きい。
学歴職歴領域の状況から確認しよう。図 1 が男性、図 2 が女性について各年齢時点のエントロピーの値をプロットしたものである。高校進学率の上昇を反映して、男女とも 15 から
17 歳時点のエントロピーの値が 1935～44 年から 1955～64 年コーホートにかけて大きく減少している。図 3 と図 4 は年齢ごとの分布を積み上げたプロフィールを図示したものだが、これを見ても、前 2 つのコーホートと後ろ 3 つのコーホートで違いが見て取れる。さらに、男女ともに、高校卒業直後の 18 歳時点でエントロピーの値が急上昇している。男性と女性の若いコーホートでは、進学するか就職するか、就職するとしたら、どのような働き方をするかの分岐が生じる年齢であり、女性の年長のコーホートでは、これらに加えて、無業になるという選択もあったので、とりわけエントロピーの値が大きくなっている。プロフィール図か118

ら高卒後の進学率の上昇を反映して、男女とも 18 歳以降も学生でいる者の比率は増えているが、エントロピーを引き下げるほどの変化ではない。その後のエントロピーの変化は男女で
異なる。

図１

生年コーホート別

学歴職歴領域の年齢ごとのエントロピーの推移（男性）図２

生年コーホート別

学歴職歴領域の年齢ごとのエントロピーの推移（女性）男性では、20 代半ばにかけてエントロピーの値が減少し、25 歳以降は概ね横ばいで推移している。これは学生から就業状態（多くの場合正規雇用）へと 20 代半ばまでに落ち着いてい
119

図３

生年コーホート別

学歴職歴領域の年齢ごとのプロフィール（男性）

図４生年コーホート別

学歴職歴領域の年齢ごとのプロフィール（女性）120くからである。コーホート間でトレンドには変わりはないが、1965～74 年生まれ以降の 2 つのコーホート、特に最も若いコーホートのエントロピーの曲線は上方に位置している。従業上の地位は、どのコーホートでも正規が大半を占めるのだが、1935～44 年出生コーホートでは自営の割合も大きい。しかし、自営はコーホートが若くなるにつれて減少し、非正規が目立つようになる。1955～64 年コーホートまでは、年齢を重ねるにつれて正規か自営のいずれかに落ち着いていっていたのであるが、1965 年以降にはそれに非正規が加わる形になる。最も若いコーホートでは、22 歳から 25 歳にかけての非正規率は 15％であり、34 歳時点でも 9％は非正規として働いている。
女性の場合、男性のようにエントロピーが減少トレンドを描くことはなく、概ね横ばいで推移する。つぶさに見れば、最も年長と年若い二つのコーホートで 20 歳前後のエントロピーの値が高く、それ以外で若干低くなっている。これは、年長のコーホートでは 4 分の 1 程度が無職であり、年少のコーホートでは非正規が他のコーホートよりも多いことが、ばらつきの高さにつながっているからだととらえられる。図 4 を見ると、20 代半ばから後半にかけて無業化し、その後再就業するいわゆる M 字型のカーブが見られるが、就業率の落ち込みは年長のコーホートではタイミングが早く、深い。就業しているか否かという点で見ると、30 代前半までの女性の就業率は若いコーホートでは高まる傾向にある。従業上の地位から見ると、年長のコーホートでは自営が少なからずいるものの、若いコーホートでは大きく減少し、特に 1965～74 年出生コーホート以降で非正規が増加している。一方、正規にかんしては、20代前半の正規就業率が高いのは 1955～64 年と続く 1965～74 年出生コーホートで、これらのコーホートでは 6 割を超える。2 つのコーホートが 20 代前半を過ごしたのは 70 年代後半から 90 年代前半にかけての時期に相当する。1975～81 年コーホート（90 年代後半以降に 20
代前半を過ごしたコーホート）は正規就業率の最大値は 5 割半ばと前のコーホートには劣る
ものの、34 歳時点でも 32％が正規就業しており、これはどのコーホートよりも高い。同一の個人が正規就業を継続しているのかはこの分析からは分からないが、非正規が増えるだけでなく、同時に正規として 30 代半ばまで働いている層も増加しているのである。このような変化が生じているので、どのコーホートでも離学後の働き方の状況がある一つの状態に集約されることはなく、エントロピーの推移には大きな変化は見られない。
次に家族関連領域についてみていく。同じくエントロピーの変化を見ると（図 5 と図 6）
男女とも基本的にはいったんエントロピーが上昇した後に、減少する山形のカーブを描く。
そのピークは、男性では 26 歳、26 歳、27 歳、28 歳、28 歳と推移し、女性では 23 歳、23、
24 歳、27 歳、26 歳と推移する。つまり、若いコーホートの方が後方に位置する傾向にある。
また、ピークの後の減少度合いも 1965 年生まれ以降の 2 つのコーホートでは緩やかになっている。学歴職歴の場合と同じく年齢ごとのプロフィールを示した図 7（男性）と図 8（女性）をみると、エントロピーの減少は M＋C（結婚子あり）の状態の増加を伴っており、コーホ
121

ート間の違いは、結婚して子どもがいるという状態に集約されなくなったことの反映である。
エントロピーの曲線は、男性で 1965～74 年コーホートまで段階的に上昇し、女性では、年長の二つのコーホートと年少の二つのコーホートのラインがほぼ重なり、真ん中に 1955～64
年コーホートの曲線が位置している。女性の方が離家経験が少なく、また結婚、出産という家族形成に関わるイベントが若い年齢から生じていることもあって、20 代半ば以降のエント
ロピーの値はどのコーホートでも男性の方が高い。

図５

生年コーホート別家族関係領域の年齢ごとのエントロピーの推移（男性）図６

生年コーホート別家族関係領域の年齢ごとのエントロピーの推移（女性）122図 7 と図 8 では、婚姻状態になく（死別、離別含む）子どもがいる状態（＝シングルペア
レント）も独立のカテゴリーとして示している。女性の 1965 年以降のコーホートで若干その比率が増えているようにも見えるが、大きく変化しているとは言い切れず、子どもを持つ場
合には結婚状態にあることにはコーホート間に違いはない。

図７

生年コーホート別家族関係領域の年齢ごとのプロフィール（男性）図８

生年コーホート別家族関係領域の年齢ごとのプロフィール（女性）123コーホート間の違いという点では、S 帰家が男女とも若いコーホートで増加傾向にあることも指摘できる。いったん離家してもそれがすなわち親元からの独立を意味せず、再び同居を始めるケースが少なからずあるということである。離家、帰家理由を検討しなければ確かなことは言えないが、未婚期間が延びることで未婚期に親元に帰る余地ができ、親元からの独立が 1 回限りの離家イベントでは把握しきれなくなっているのかもしれない。
以上より、年齢時点の状態の分布からは、高校進学率上昇にともなって 17 歳までの標準化は認められるものの、それ以降のライフコースには脱標準化の兆候が見られるとまとめられる。学歴職歴領域について、女性では M 字型カーブが顕在だった年長のコーホートでも 20
代以降のライフコースは多様であり、同一年齢集団の大半が特定の年齢を基準に離職行動や再就職行動を行っていたわけではない。若いコーホートでは非正規が増加し、自営が減少しているが、最も若いコーホートの 34 歳時点の正規率はどのコーホートよりも高く、その意味では非正規と正規との二極化が生じているとみることも可能である。男性では、年齢が高くなるに伴ってエントロピーが減少するカーブを描くが、最も若いコーホートの 20 代後半でカーブが緩やかになっている。家族関係領域は男女とも 20 代半ば以降減少していたエントロピ
ーが若いコーホートでは減少しなくなっている。学歴職歴領域よりも家族関係領域の方が、コーホート間の違いは大きい。

５．差異化の様相
ここまでは、経歴そのものではなく、特定のイベントや年齢に注目した分析を行ってきた。
次に個人内の軌跡そのものを分析の遡上にのせ、ライフコースの差異化を検討していきたい。
本節では、遷移回数と Turbulence という 2 つの指標から差異化が進行しているか否かを検討していく。具体的な結果を示す前に、それぞれの指標について説明しておこう。
遷移回数とは単に状態間の遷移の回数である。ある状態から異なる状態へ変化の回数を数えたもので、基本的にはこの数が少ないほど安定的なライフコース形成だととらえられる。
ただし、規範的な「望ましさ」から見れば、安定的なことが、すなわちより望ましいことを意味しないことに留意する必要がある。例えば、中卒で働き続けるよりも、上級学校に進学してから働く方が一般的には望ましいととらえられるだろうし、家族関係領域についても 30
代半ばまでずっと独身で親元に留まり続けるよりは、結婚する方が望ましいとみなされるだろう。
Turbulence* 6 とは、もともと水力学の概念であり、流体の流れの状態を示す。流体が乱流（turbulent）となるのは、流れの速度と方向が一定に定まらない場合、すなわち、流れの速さや向きが頻繁かつ不規則に生じる場合である。ライフコースや職業経歴にあてはめて考え6

Turbulrence の訳語は「乱流、乱れ」になるが、ライフコースのシークエンスにあてはめると意味がとりにくくなるので、本稿では英単語のまま用いる。
124

ると、数多くの状態（ライフコースのステージや職業）を経験し、かつ変更回数が多いほど
turbulent な状態だととらえられるが、この指標はそれを反映し、値が大きいほど状態間の変更や期間の不規則性が高く、不安定であることを意味している。
Turbulence の算出にはサブシークエンス（subsequence

部分列）の情報を用いる。
「文字列

v の部分列とは、単純に v 中の、必ずしも連続していないが同じ順序で現れる文字の列のこと」（Jones and Pevzner 2004 渋谷・坂内訳: 132）と定義されるものであるが、あまり聞きなれない概念なので、Elzinga and Liefbroer（2007）を参考に、架空例を用いてここで詳しく説明しておこう。
人々の家族との居住状態を S（シングル）、U（未婚で同棲）、M（結婚して同棲）、子どもと同居してれば、C を付加して表現する。例えば、架空の 3 人（A～C）の家族との居住状況の経歴は以下のように表せる。
A=S,U,M,MC

B=S,U,S,M

C=S,U,M,S

A の場合は、シングル→未婚同棲→結婚同棲→結婚パートナーと子どもと同棲、という順で変遷し、一方 C の場合は、シングル→未婚同棲→結婚同棲→再びシングルという順で変遷した（＝最後に離婚してシングルに戻った）ということになる。状態の数は A が 4 つ、B と C
は 3 つなので、B と C よりは A が turbulent だと解される。B と C は状態の数は同じである
が、S が再び生じるまでの出来事の数が C の方が多いため、B と C では C の方がより turbulent
だとみなす。重複しないサブシークエンス数によってこのような特徴を捉えることが可能になるので、指標の操作化のために重複しないサブシークエンスの数を用いる。
重複しないサブシークエンスの数であるが、定義上、0 文字の空文字列（empty subsequence）
λはすべてのシークエンスのサブシークエンスになる。また、あるシークエンス全体もそのシークエンスのサブシークエンスだと定義されるので、シークエンスの重複しないサブシー
クエンスの数を

とすると

1、そして

1となる。このように定義すると、A、B、C の重複しないサブシークエンスの数は、それぞれ

16

15

14*7

となり、B よりも C、C よりも A が turbulent であるという上述の性質を反映することができる。なお、シークエンスの長さ（データ長）に応じて、重複しないサブシークエンス数は指数関数以上に大きくなる。桁数が大きくなりすぎるのを避けるため、底が 2 の対数をとることで調整する（0）*8。

この指標に、継続経験期間の情報を追加する。同じく S,U,M の順番で経験するが、各状態にいる期間が異なる以下のような二人のケースで考えよう。一人目の D はシングル 10 か月、未婚同棲 2 か月、結婚同棲 132 ヶ月（S/10 U/2 M/132）と、大半の期間を結婚同棲で過ごしたとする。二人目の E はシングル、未婚同棲、結婚同居に等しく 48 か月ずつ過ごしたとす
78

B の場合、λ S U M S,U S,M S,S U,M U,S M,S S,U,M S,M,S U,M,S S,U,M,S の合計 14 である。
この変換をしても
4
3.91
3.81と大小関係は保たれる。
125

る（S/48 U/48 M/48）。一人目の D は早い段階で結婚同居となり、その後は安定的にその状態で過ごしているので、D と E の比較では E の方が turbulent だととらえるのが妥当である。それぞれの状態で過ごした期間の分散を計算すると、D の方が大きく E は 0 になる。すなわち、期間の分散が小さいほどより turbulent になるという関係がある。先ほどの式にこの関係を付け加えたのが以下の計算式である。
T
ただし、 は各状態の期間の分散で、 ,
りうる

⋅

1

,

1

はシークエンスのデータ長が与えられたときに取の最大値である*9。したがって、この値が高いほど不安定なライフコースを送っていると解釈できる。
男女別、生年コーホートごとにこれら二つの指標の平均値を示したのが表 3 になる。性別を問わず学歴職歴領域では、遷移回数の平均値も Turbulence の平均値も上昇している。家族関係領域の方は、男性では、1965～74 年生まれコーホートまで平均値は減少するが、最も若い 1975～81 年生まれコーホートで若干揺り戻している。女性では、第一次ベビーブーム世代
を含む 1945～54 年生まれとその次の 1955～64 年生まれの値が他より高い傾向があり、1965～74 年生まれで若干下がるものの、男性と同じく最も若いコーホートで揺り戻しが見られる。
学歴職歴領域の遷移回数や Turbulence の増加は、部分的には高学歴化によって学生期間が伸びたことの反映である。中卒者が減れば、学生から就業状態（多くの場合正規）という遷移がカウントされるようになるからである。男性の場合、遷移回数は 1965～74 年出生コーホート以降で 2 前後の値になる。遷移が 2 回ということは、学生から就業に加えて何らか状態間の移動を経験するようになった、つまり就業状態が差異化されるようになったことが示唆される*10。女性のも遷移回数が若いコーホートになるほど増えている。女性の場合、典型的な M 字型就労カーブ型人生を歩んだ場合、学生から就業状態の遷移に加えて就業状態から無職への、さらには無職から有職への遷移が生じるので、遷移回数自体は男性よりも多い。一方、図 4 に見られるように若年期の女性の無職率は若いコーホートで減少している*11。それをふまえると若いコーホートでの遷移回数の上昇は、従業上の地位間の遷移が多くなっていることを示していると考えられる。Turbulence の値を見ても男女とも若いコーホートほど値が高く、ここからも学歴職歴領域での差異化が進行していることがわかる。これは、学校か̅ 要素の期間の平均値をとすると、 ,̅ になる（Elzinga and Liefbroer
を
1 12007）。
10
本分析では従業先の変化は状態の変化に含めていないため、正規雇用のままで企業間移動が若いコーホートで増加していたとしてもそれはカウントできていない。
11
15～34 歳の無職経験率は、1934～44 年生まれで 80％、1945～54 年生まれで 78％、1955～64 年生まれで 76％、1965～74 年生まれで 68％、1975～81 年生まれで 71％である。若い 2
つのコーホートでは 7 割前後まで減少している。
9126

ら職業への移行の長期化として指摘されてきた現象（小杉 2010; 宮本 2006）をとらえたものであると解釈される。

表３

生年コーホート別男性

個人内ライフコースの安定性／非安定性

生年コーホート
1935-44年 1945-54年 1955-64年 1965-74年 1975-81年

学歴職歴
遷移回数 ***
Turbulence ***1.410[1.024]
3.785[1.855]1.566[1.083]3.987[1.796]1.750[1.112]4.456[1.687]1.976[1.262]4.733[1.734]2.223[1.364]
5.188[1.782]

家族関係
遷移回数 ***
Turbulence ***
N
女性

2.329
[0.873]5.644[1.440]
651

2.301
2.209
1.928
2.103
[1.047][1.117][1.176][1.227]
5.437
5.228
4.877
5.047
[1.803][1.961][2.188][2.190]
806
579
585
359
生年コーホート
1935-44年 1945-54年 1955-64年 1965-74年 1975-81年

学歴職歴
遷移回数 ***
Turbulence ***2.146[1.177]5.110[1.869]2.444[1.233]5.547[1.755]2.695[1.281]6.046[1.634]2.834[1.486]
6.190[1.816]3.038[1.534]6.355[1.776]2.088[0.811]5.391[1.390]747

2.268[0.892]5.503[1.387]863

2.257[1.004]5.471[1.590]728

2.172[1.082]5.297[1.876]778

2.264[1.144]
5.221[1.893]443

家族関係
遷移回数 ***
Turbulence **N

注：[ ]内の数値は標準偏差*** p<0.001 ** p<0.01 * p<0.05

さて、家族関係領域に目を移そう。先行研究で幾度となく指摘され、またここまでの検討でもみてきたように、家族関係領域のイベントは若いコーホートでは生じにくくなっている。
これは遷移回数や Turbulence の値を減少させる方向に作用する。一方で、未婚期の離家と帰家は独立したカテゴリーなので、親との同居パターンの変化によっては遷移回数やTurbulence は上昇する。実際のデータの動きはどうなっているだろうか。
男性の結果を見ると、遷移回数、Turbulence ともに 1964～74 年生まれまで減少して、1975～81 年生まれで増加している。最年少のコーホートで揺り戻しが生じているのは、2015 年
SSM データでは 34 歳までの離家経験、結婚経験、第 1 子誕生経験ともに直前のコーホート
よりは多くなっているからであろう。とはいえ、2 つ前の 1955～64 年生まれの水準に戻るほどの変化ではなく、傾向としては若いコーホートほど差異化しなくなったと見る方が妥当で
127

ある。
女性の方では、最年長のコーホートに比べて他のコーホートの遷移回数がわずかながら多いという傾向はあるものの、それを除けば値はほぼ横ばいである。Turbulence の方は前半 3
つのコーホートと後半 2 つのコーホートに違いがあり、前者の値が高めで後者の方が低い。
したがって、女性でも 1965 年生まれ以降のコーホートで脱差異化しているといえる。
個人内のライフコースの差異化の変化という点からは、領域によって正反対の傾向を示す
ことになった。男女とも高学歴化と学校から職業への移行の長期化を反映して、学歴職歴領域の差異化は若いコーホートほど進行している。他方、家族関係領域では晩婚化、晩産化を反映して若いコーホートほど脱差異化するようになっている。

６．マルチチャンネル系列分析
6.1

複数領域の系列分析

ライフコースを見る上で、その多次元性に配慮することの重要性が指摘されてきた。大久保（1990）はライフコース研究の視角の共通点として、人の一生を役割移行として把握すること、様々な出来事を役割移行としてとらえること、また、役割移行の連鎖を出来事の種類に応じて家族歴、職業歴などに分類して、「相互に関連する経歴の束として人間の一生をとらえ」（大久保 1990: 56）ようとすることを挙げている。つまり、職歴や家族歴はそれぞれの個人にとって、まったく別次元のものとして独自に歩まれていくのではなく、相互に影響し合いながら複合的に形成されていくのである（Aassve et al. 2007）。であれば、そのありようをとらえたいと思うのが研究者の性というものだろう。しかし、特定の領域や出来事に焦点化することなく、複数の領域の経歴の情報全体を同時に扱うことには分析上の困難が伴ってきた。この困難を乗り越える手法として近年、用いられるようになってきたのが、マルチチ
ャンネル系列分析（multi-channel sequence analysis）である（Cornwell 2015, Gauthier et.al 2013）。
これは複数領域すべてに包括的に系列分析を行って系列間の非類似度距離を算出する手法である*12。例えば、Robette（2010）は居住履歴、婚姻履歴、子どもの誕生履歴、職歴の 4 つの領域の情報を包括的に用いて、フランスの成人期への移行について検討し、McMunn et al.
（2015）では、イギリスの男女のライフコースが収斂しているのか、という問いをこの手法を用いて検討している。また、Schwanitz（2017）は、家族関係領域と職業関係領域の 2 つの領域にマルチチャンネル系列分析を行い、ヨーロッパ 8 カ国の成人期への移行の比較研究を行っている。

12

マルチチャンネル系列分析のみではなく、系列分析一般については Cornwell（2015）で解説されている。また、系列分析の中でも最適マッチング（optimal matching）法と呼ばれる編
集距離のアルゴリズムについては、福田（2006）、香川（2010）、渡邊（2004）も参照された
い。本稿で用いたマルチチャンネル系列分析の考え方は、Pollock（2007）で説明されている。
128

ライフコースの多様化は進行しているのかという問いの検討にあたって、本稿ではまず、
学歴職歴領域と家族関係領域の二領域に対してマルチチャンネル系列分析を用いて、包括的なライフコース類型を作成する。その上で、類型の分布の多様性を算出してコーホート間の比較を行う。系列分析にあたっては、時点の情報を重視するハミング距離をベースにしたダ
イナミックハミング距離（DHD）（Lesnard 2010）を用いた*13。算出された非類似度行列にクラスター分析（Ward 法）を行って、検討した結果、男女とも 8 類型の結果を採択することと
した。

6.2

男性の若年期のライフコースの類型とその特徴

男性の 8 つのライフコース類型の特徴を説明する。8 つの類型をそれぞれ（1）「正規・離家・平均」、（2）「正規・早婚」、（3）「正規・離家なし・晩婚」、（4）「正規・離家・晩婚」、（5）「就業継続・帰家・晩婚」、（6）「自営・離家なし」、（7）「修行後自営・離家」、
（8）
「非正規・
離家なし」と呼ぶことにする。類型のプロフィールを図 9 に示し、また主な特徴を表 4 にまとめている。
表４

ライフコース類型の特徴（男性）ライフコース類型

学歴職歴領域の典型的パターン

家族関係領域の典型的パターン

結婚、第1子誕生年齢（K-M法）（25％ 50%）

正規・離家・平均

学生→正規（60%）

S親元→S離家→M子無→M子有（40%）

結婚:25歳・27歳
1 子:26歳・28歳

正規・早婚

学生→正規（62%）

S親元→M子無→M子有（63%）

結婚:24歳・26歳
1 子:26歳・28歳

正規・離家なし・晩婚

学生→正規（57%）

S親元→S離家→S出戻（60%）
離家経験なし90%

結婚:28歳・30歳
1 子:32歳・39歳

正規・離家・晩婚

学生→正規（43%）
学生→浪人→学生→正規(17%)

S親元→S離家（29%）
離家経験あり99％

結婚:29歳・32歳
1 子:34歳・41歳

就業継続・帰家・晩婚

学生→正規（27%）
学生→浪人→学生→正規（11%）

S親元→S離家→S出戻（60%）
未婚期間が最も長い

結婚:33歳・41歳
1 子:37歳・ ---自営・離家なし

学生→自営（29%）
自営（11%）

S親元→M子無→M子有（59%）
離家経験なし90％

結婚:24歳・26歳
1 子:26歳・28歳

修行後自営・離家学生→正規→自営（45%）

S親元→S離家→M子無→M子有（28%）

結婚:24歳・26歳
1 子:26歳・28歳

非正規・離家なし

非正規と無職が多い

S親元（68%）
S親元→M子無→M子有（15%）

結婚: 30歳・--1 子: 32歳・---

学歴職歴領域の点からは、離学後正規就業を継続しているか、自営となるか、それとも非正規が多いかによって大別される。正規就業継続の類型が 4 つ（（1）「正規・離家・平均」、（2）「正規・早婚」、（3）「正規・離家なし・晩婚」、（4）「正規・離家・晩婚」）、自営型が 2
「非正規・
つ（（6）
「自営・離家なし」、（7）「修行後自営・離家」）そして非正規型が 1 つ（（8）
13いわゆる最適マッチングでは、挿入／削除と置換の両方を用いレーベンシュタイン距離が計算される。ハミングマッチングでは、置換しか用いない。ダイナミックハミング距離は、対象となる時点の前後の要素間の遷移確率から、置換コストを算出することでより特定の時点の情報を生かすように工夫されている（Lesnard 2010）。
129離家なし」）である。（5）「就業継続・帰家・晩婚」は、正規就業の平均期間が最も長いとはいえ、他の正規型と比較すると短く、自営や非正規の経験期間も相対的に長めで、正規就業継続型とは性質が異なっている。

図９

ライフコース類型のプロフィール（男性）130家族関連領域の点では、（未婚期の）離家経験の有無、結婚、子どもの出生の生じるタイミ
ングによって大別される。離家経験があるのが（1）「正規・離家・平均」（4）「正規・離家・晩婚」（5）「就業継続・帰家・晩婚」（7）「修業後自営・離家」の 4 類型である。
（4）「正規・
離家・晩婚」の場合は離家後に帰家しているケースはほとんどなく、いったん親元から離れた後は独立した世帯を築いていたととらえられる。残る 3 つの類型では帰家している場合も少なくなく、とりわけ（5）「就業継続・帰家・晩婚」類型に帰家経験者が多い。学歴職歴領域と家族関係領域のシークエンスの対応を見ると、進学して就職後数年してから帰家するパターンが相対的に多くみられる。もちろん、進学に伴って地域を異動し卒業後に地元に帰る
いわゆる U ターン就職もこの類型には含まれているが、そのパターンが大多数を占めるというわけではなさそうである。残る 4 つの類型は、未婚期はほぼ親元にいた類型である。
結婚タイミング、第 1 子誕生タイミングの点から見ると、結婚と出生のタイミングが最も
早いのが、
（2）
「正規・早婚」で M＋C（既婚＋子）の平均期間は他類型よりも長いことが特徴である（7.4 年）。表 4 に示した結婚、第 1 子誕生年齢は、二つの自営型（（6）「自営・離家なし」と（7）「修行後自営・離家」）でも若い傾向があるが、34 歳時点での未婚者も 1 割
弱程度いる。次に結婚と第 1 子誕生が早いのは（1）「正規・離家・平均」型である。男性サンプルの 24％がこの類型にあてはまり、最大派閥を形成している。相対的には、遅くもなく、
さして早くもないタイミングで結婚し、親になっているので「平均」型と名づけた。残る 4「正規・つの類型は晩婚型になる*14。その中で相対的に結婚と第 1 子誕生年齢が早いのが（3）
離家なし・晩婚」で、（4）「正規・離家・晩婚」、（5）「就業継続・離家・晩婚」、
（7）
「非正規・
離家なし」の順に遅くなる。
（8）「非正規・離家なし」の一部では、若い年齢で子どもを持つ層がいるため、34 歳時点での子なし率は（5）「就業継続・離家・晩婚」型の方が高い。また、晩婚正規型の 2 類型（（4）「正規・離家・晩婚」、（5）「就業継続・離家・晩婚」）は、子どものいない婚姻期間（M＋NC）が他の類型よりも長めであることも特徴的である。

6.3

女性の若年期ライフコースの類型とその特徴

女性の 8 つの類型を説明する。（1）「離職・早婚」、（2）「自営」、（3）「離家・離職」、（4）「離家なし・離職」、（5）「正規継続・両立」、（6）「離職・子なし」、（7）「就業継続・離家なし晩婚」、（8）「就業継続・離家・晩婚気味」と名前をつけた。男性の場合と同様にプロフィールを図 10 に示し、また主な特徴を表 5 にまとめた。
学歴職歴領域では、離職するか就業を継続するかが最も大きな分岐である。離職型は、（1）

14

晩婚と名付けてはいるが、分析対象期間を 34 歳までに限定しているので、比較軸が若年よりの判断になってしまっていることは否めない。平均結婚年齢は男性で 30 前後、女性で28 歳前後であることを考慮すると（国立社会保障・人口問題研究所 2017）、晩婚型とここで名付けているものは、2015 年の感覚ではほぼ「平均」である。
131

「離職・早婚」、（3）「離家・離職」、（4）「離家なし・離職」、（6）「離職・子なし」の 4 類型
である。離職前の従業上の地位は概ね正規雇用であるが、（1）「離職・早婚」と（6）「離職・子なし」の平均正規経験期間は短く 3 年程度、（3）
「離家・離職」、（4）「離家なし・離職」の平均経験期間は 6 年程度と若干長めである。就業を継続する類型には、正規雇用が長い（5）「正規継続・両立」型と自営期間が長めの（2）「自営」型と特定の従業上の地位に集約されない就業継続型 2 類型がある。
（2）「自営」型では、離学後すぐに自営として就業になる者はそれほど多くなく、典型的には、結婚に合わせて自営になっているので、嫁ぎ先の家業に入った者が多いと想定される。就業継続型の 2 つの類型（（7）
「就業継続・離家なし晩婚」、（8）「就業継続・離家・晩婚気味」）はいずれも離学後の就業期間は長く（＝無職期間が短く）、
相対的には正規就業の期間が長いのだが、自営、非正規の経験期間も長めの傾向がある。
表５

ライフコース類型の特徴（女性）
家族関係領域の典型的パターン

結婚、第1子誕生年齢（K-M法）（25％ 50%）

ライフコース類型

学歴職歴領域の典型的パターン

離職・早婚

学生→正規→無職(26%)
S親元→M子無→M子有(61%)
学生→正規→無職→非正規(10％)

結婚:21歳・22歳
1 子:23歳・24歳

自営学生→正規→自営(21%)
学生→正規→無職→自営(17%)

S親元→M子無→M子有(56%)

結婚:21歳・23歳
1 子:23歳・25歳

離家・離職

学生→正規→無職(36%)
学生→正規→無職→非正規(8%)

S親元→S離家→M子無→M子有(40%)

結婚:24歳・25歳
1 子:25歳・27歳

離家なし・離職

学生→正規→無職(42%)
学生→正規→無職→非正規(8%)

S親元→M子無→M子有(74%)
離家経験なし90%

結婚:25歳・26歳
1 子:27歳・29歳

正規継続・両立

学生→正規(44%)
学生→正規→無職→正規(13%)

S親元→M子無→M子有(46%)

結婚:22歳・24歳
1 子:24歳・26歳

離職・子なし学生→正規→無職(14%)
学生→正規→自営(10%)

S親元→M子無(52%)
S親元→S離家→M子無(23%)

結婚:22歳・23歳
1 子: ---・---

就業継続・離家なし・晩婚

学生→正規(28%)
学生→正規→無職(9%)

S親元(42%)
S親元→M子無(20%)

結婚:32歳・36歳
1 子:36歳・---

就業継続・離家・晩婚気味

学生→正規(22%)
学生→非正規→正規(5%)

S親元→S離家→S出戻(21%)
S親元→S離家(16%)

結婚:29歳・32歳
1 子:34歳・43歳

家族関係領域の点では、離家経験の有無と結婚、出産タイミングによって特徴づけられる。
離家経験があるのが、（3）「離家・離職」と（8）「就業継続・離家・晩婚気味」の 2 類型である。一方離家経験がほぼないのが、（4）「離家なし・離職」で、残る 5 類型（（1）「離職・早婚」、（2）「自営」、（5）「正規継続・両立」、（6）「離職・子なし」、（7）「就業継続・離家なし
晩婚」）は相対的には離家経験が少ないか、あってもその期間が短い。離家に特徴づけられる
2 類型の経験パターンを見ると、（3）「離家・離職」の 44％、（8）「就業継続・離家・晩婚気味」の 54％に帰家経験がある。
もう一つの分岐は結婚、出産タイミングである。最も早いのが、（1）「離職・早婚」、次に結婚年齢早いのが（2）「自営」と（6）「離職・子なし」である。ただし、（6）「離職・子なし」
は結婚タイミングは早いものの、その後、長らく子どものない状態が続き、その大半は 34
歳までに出産していない（が結婚は継続している）。この類型が全体に占める比率は 4.1％と132

最も少ない。結婚年齢の中央値が 25 歳前後、第 1 子出産年齢の中央値が 20 代後半にあるのが（3）「離家・離職」、（4）「離家なし・離職」、（5）「正規継続・両立」の 3 類型である。この 3 つの類型がおおよそ標準的な結婚年齢と出産年齢をとらえていると考えられる。結婚年

図１０

ライフコース類型のプロフィール（女性）133齢の中央値が 30 歳を超えるのが晩婚型の（7）「就業継続・離家なし晩婚」、（8）「就業継続・
離家・晩婚気味」である。比較すると（8）「就業継続・離家・晩婚気味」の方が、若干結婚のスタートが早く、34 歳時点の婚姻率も 5 割を超えているので、こちらは「晩婚気味」とした。（4）「離家なし・離職」、（5）「正規継続・両立」、（7）「就業継続・離家なし晩婚」、（8）「就業継続・離家・晩婚気味」の 4 類型は、
（6）
「離職・子なし」ほどではないものの既婚で子どもなしの期間が相対的には長めの傾向がある。

6.4

若年期のライフコース類型分布の趨勢変化

最後に、このように類型化される男女のライフコースの趨勢変化から多様化について検討しよう。出生年コーホートごとの分布を示したのが図 11（男性）と図 12（女性）である。

図１１

生年コーホート別ライフコース類型の分布（男性）

図１２

生年コーホート別ライフコース類型の分布（女性）134男女ともライフコース類型の分布が大きく変化していることが見て取れる。男性では、年長の 2 つのコーホートで大きな比率を占めていた「正規・離家・平均」型と「正規・早婚」
型が、続く 3 つのコーホートでは減少し、代わりに「正規・離家なし・晩婚」型と「正規離家・晩婚」型の 2 つが相対的に大きな比率を占めるように変化している。また「就業継続・晩婚」型も増えている。1945～1954 年生まれまでは、「正規・離家・平均」型で約 3 割を占めており、「正規・早婚」型との合計は約半分であった。年長のコーホートでは、二つの自営型も小さくない比率を占めるが、1945～54 年生まれコーホートで急落する。その間、じわじ
わと比率を伸ばすのが晩婚型 3 類型、「正規・離家なし・晩婚」型と「正規・離家・晩婚」、
そして「就業継続・帰家・晩婚」の 3 類型である。1965～74 年生まれで「正規・離家・晩婚」
が「正規・離家・平均」を抜いて最大派閥となる。これら二つの類型は正規就業で離家経験があることは共通なので、平均型の結婚年齢が遅延されて晩婚型にあてはまるケースが増えたのだととらえられよう。同じ関係は、「正規・早婚」型と「正規・離家なし・晩婚」型にもあてはまる。絶対値としては小さいが、この期間に「非正規・離家なし」も増加傾向にある。
後半 2 つのコーホートは個々の類型の比率には若干の違いがあるものの、占有比率の順位という点では大きな変化は見られないので、1965～74 年コーホートを境に分布の変化自体は安定してきたとも言えるだろう。
趨勢変化は女性の方が複雑である。1965～74 年コーホートにかけて大きく減少するのが、「離職・早婚」型と「自営」型である。
「離職・早婚」型は、1935～44 年生まれでは 3 分の 1をも占めていたが、1965～74 年生まれでは 15％と比率が激減している。
「自営」の減少は 15
ポイント程度で、元が 17.8％であったことを考慮すると「ほぼいない」ところにまで激減したといえる。元々多くはないので、変化の幅としては小さいが、「離職・子なし」も減少し、最も若いコーホートでは 2%程度になっている。反対に増加するのが、晩婚型 2 類型である。
1935～45 年生まれでは、それぞれ 3.7％（「就業継続・離家・晩婚気味」）と 5.4％（「就業継続・離家なし・晩婚」）と合計しても 10％に満たなかったものが、1975～81 年生まれでは「就業継続・離家・晩婚気味」が 20.5％、「就業継続・離家なし・晩婚」が 17.4％とそれぞれ 2割程度を占めるようになっている。残る 3 つの類型は、変化の方向としては逆 U 字に近い形をとる。「離家なし・離職」型は、1955～64 年生まれまで増加したのちほぼ横ばい、「離家・離職」と「正規継続・両立」型は、どのコーホートでも一定の割合を占め、変化の幅はそれほど大きくないものの 1945～55 年生まれか 1955～64 年生まれの真ん中 2 つのコーホートでピークになって以降、減少傾向にある。
以上の変化は同一コーホート内の多様性としてどのように把握できるのだろうか。図 13
はコーホートごとの（標準化）エントロピーの値をプロットしたものである。ここから、女性の方がエントロピーの値が高い、すなわちコーホート内のライフコースが多様であることが指摘できる。しかし、女性のピークは 1955～64 年生まれで、その後減少するのに対し、
135

図１３

生年コーホートごとのライフコース類型の分布のエントロピー

男性では、若いコーホートほどエントロピーが高くなっているので、1975～81 年生まれでは、男女の値にはほぼ違いがみられないようになっている。つまり、男性の若年期のライフコー
スは多様化しているが、女性のライフコースの多様性が最も高かったのはポスト第一次ベビーブーマーを含む 1955～64 年生まれであったことになる。女性の 1965～74 年コーホートの値も高いものの、1975～81 年生まれでは値が下がっているので、その後は多様性が減少傾向にある。なぜ、女性の 1955～64 年生まれでライフコースが最も多様になったのか。再度、図12 に目を移すと、このコーホートでは、どの類型も多くも逆に少なくもなく、これといって代表的な類型を選ぶのが難しい。離職型の類型の合計は 6 割を超えているが、前のコーホー
トに比べて早婚型が減ったので、離職型の中の分布の多様性が増加した。就業継続する類型
でも、このコーホートでは自営がまだ一定程度存在し、晩婚型 2 類型も前のコーホートに比べれば比率が増加したため、分布の分散が小さくなっている。つまり、結婚タイミング、結婚離職の有無、就業継続する場合の選択肢の点で 1955～64 年生まれと 1965～74 年生まれの
2 つのコーホートの女性が取り得た選択肢がもっとも多様なものだったといえる。岩井（2008,2011）の言葉を借りれば、フォーディズム型ライフコースとポスト・フォーディズム型ライ
フコースの萌芽が交錯する過渡期的な変化の只中にあったのがこれらのコーホートであったのであり、冒頭で指摘した職業生活と家庭生活の葛藤を若いうちから抱え込んでしまったのもこの 2 つのコーホートであったと考えられる。

７．まとめと考察
ここまで若年期を 15 歳から 34 歳の 20 年間ととらえ、コーホート間の（年齢を基準にした）
脱標準化、個人内のライフコース段階が細分化していく差異化、そして、ライフコース類型
136

から見たコーホート間の多様化について 2015 年 SSM データを用いて検討してきた。得られた知見は以下のようにまとめられる。
ライフコースイベントの経験年齢とその幅から見ると、学歴職歴領域では、男女ともに高学歴化にともなって離学年齢は上昇したが、年齢幅には大きな変化はなく脱標準化は生じていない。家族関係領域では、結婚と子どもの誕生年齢について中央値の上昇と四分位範囲が増加しており、脱標準化が生じているといえる。各年齢の時点の標準化という点では、高校進学率が飽和状態になったことで、17 歳までは標準化が生じているものの、18 歳以降の変化
は性別と領域によって様相が異なっている。学歴職歴については、女性では、コーホート間の相違はほぼないといってよく、どのコーホートもほぼ同様に多様であった。男性は、年齢の上昇とともに正規の占有率が高まることで標準化が進行する傾向があるが、最も若い 1975
～81 年生まれは、それまで生じていた 20 代後半からの標準化の進行が生じにくくなっていた。家族関係領域は、男女とも 20 代後半で「結婚子どもあり」状態に集約される傾向があっ
たが、コーホートが若くなるにつれて、集約度が低くなり脱標準化される傾向にあった。したがって、年齢基準でみて脱標準化が生じているとすれば、それは、主として家族関係領域
で生じていると判断できる。
次に、ライフコースの差異化については、学歴職歴領域と家族関係領域で相対する趨勢変化が示された。男女ともに学歴職歴領域での差異化は若いコーホートほど進行している。これは、高学歴化と職業への移行の長期化、不安定化を反映したものである。一方、家族関係
領域では、若年期に結婚や子どもの誕生のイベントが生じにくくなったことで脱差異化が進行していた。
ライフコース類型の分布からみた多様化の進行は、主として男性で生じていると考えられる。男性ではコーホートが若くなるにつれて多様性が増すことが確認された。他方、女性は
基本的にはライフコースが男性より多様な傾向があるが、多様性が最も高かったのは 1955～
64 年生まれであった。エントロピーから見た多様性の推移は、続く 1965～74 年生まれでは多様性は微減、最も若いコーホートでは減少する逆 U 字のカーブを描いていた。
ライフコース類型の分布を詳細に見ると、男女ともに変化は、晩婚化、晩産化の進行と自営の減少によって生じる共通部分と性別固有の理由によって生じる部分に分けることができる。男女とも若いコーホート、とりわけ 1975 年以降に生まれたコーホートでの晩婚類型の増加が著しく、早めに結婚する類型と比率の面では取って代わっている。自営型のライフコー
スが減少することも男女共通である。女性に特徴的なのは、就業中断をする類型が減少することである。結婚が発生しないので、結婚退職や出産退職というイベントが生じにくくなり、
若いコーホートでは離職型類型の比率が少なくなっている。そのため、離職を伴うライフコース類型と晩婚型で就業継続するライフコース類型が交錯する 1955 年～1974 年生まれでの多様性が高くなるのである。
137

学校から職業への移行の長期化とライフコース類型の関連について付言しておこう。従業上の地位の点で、非正規化は男女とも進行している。しかし、女性では、非正規固有の類型として分けられることはなく、晩婚型二類型の一部を成すことになった。おそらく家族関係
領域の経歴の類似性（＝晩婚である）を加味すれば、正規、非正規、自営にかかわらず就業
継続と晩婚型とが結びつきやすいのだと考えられる*15。一方で、これは女性の場合は従業上の地位が晩婚化に影響しないことはおそらく意味しない。それを明らかにするには、適切な分析モデルを用いた検証を経なければならないことはいうまでもないが、本分析の結果からも以下のことは指摘できよう。自営型にも正規継続型にも結婚、出産と結びついた類型があるが、非正規にはない。換言すれば、自営か正規で就業継続して結婚しているのであれば、これらの類型に該当することになる。非正規が含まれるのは晩婚型しかないということは、
この働き方が結婚とは結びつきにくいことを示しているのだと考えられる。
本稿は年齢を 15 歳から 34 歳に限定して分析を行ってきた。これにより戦後日本社会の同一年齢層の変化を追うことが可能になったが、他方、こうしたことで見えなくなってしまったものもある。現在の感覚では、30 歳前後での結婚を「晩婚」と呼称するには違和感があることは否めない。晩婚化、非婚化が若年層で進行していることをふまえると、30 代後半で成婚に至るケースが少なからずあるであろうことは想像に難くない。とはいえ、観察期間を延長して本稿で用いた分析手法、特に系列分析を用いることは難しいという限界がある*16。これが方法論的な課題である。
この方法論上との課題とも関係するが、ライフコースの脱標準化、多様化の検討という点から言えば、順序の問題を検討できていないことも残された課題である。日本においては卒
業―就職―結婚の順序で経験することが一般的であり、最近になってもこの規範的な順序に乱れが生じていないことが、明らかになっている（Rindfuss et.al 2010）。アメリカやヨーロッパ諸国では、増加しているという結婚を伴わないパートナーとの同棲や子どもの出産（Brückner and Mayer 2005; Elzinga and Liefbroer 2007）が若いコーホートで大きく増加しているようには見えないのも、ライフコースイベントの順序の規範が強固なことの反映であろう。
順序を重視してライフコースをとらえれば、安定的な職に就いていないから結婚しない、もしくは就業継続していて結婚していない、すなわち「就職→結婚」の遷移が起きていなくても、それまでの順序が守られていれば、規範的なライフコースを歩んでいるとみなされる。

15より細かい区分を採用すれば、従業上の地位の違いを反映した晩婚型が得られる可能性はある。なお、本稿で採用した 8 類型よりも細かくして 13 類型まで検討したが、就業継続型で従業上の地位が別れた類型を得ることはできなかった。戦後の日本女性の若年期の就業から見れば、就業継続するか否かの方が重要な分岐であったのではないだろうか。
16
異なるデータ長の系列に系列分析を行うことは、可能ではある。しかし、系列の類似性に
データ長の相違が反映される上、年長者のデータをどこで区切るのが妥当なのかという問題も解決せねばならず、導き出された類型の解釈可能なものなのかという課題も残る。
138

繰り返しになるが、順序の問題だけで、タイミングを考慮に入れなければ、結婚、出産の遷
延の進行は、大きなライフコース上の変化とみなさないことも可能であり、導き出される結論は全く異なるものとなる。順序とタイミングの関係をどう考えるのか、手法的な観点にと
どまらずライフコースの変化をとらえる際には、これからも考えていかなければならない課
題であろう。
本稿の分析から総じて明らかになったのは、晩婚化と晩産化が若年期のライフコースに生じた最も大きな趨勢的な変化であったということである。順序規範が守られ続けるとすると、
この変化は、家族関係領域の若年期のライフコースを画一化させる方向で作用する。男性で見られた若年期のライフコースの多様化が今後も進行するのか、それとも高止まりのまま変化しないのか。女性のライフコースはどう変化していくのか。その変化の担い手は誰なのか、
自発的な選択の結果なのか、強いられた選択なのか。本稿で十分に論じることのできなかった社会制度との関係も含めた社会状況はどう関係しているのかを含めて今後の趨勢を見守り
たい。

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Changes in Transition to Adulthood in Japan:
De-standardized? Differentiated? Diversified? *Mei KAGAWA(University of Tokyo)
Abstract
This paper aims to clarify the transformation in the transition to adulthood in postwar
Japan from three aspects: de-standardization, differentiation, and diversification. The SSM
survey has the advantage of collecting information on family history as well as educational andprofessional careers. We try to capture the transformation of the life course comprehensively bytaking advantage of relevant datasets and by using new methods based on sequence analysis.
Across cohorts, de-standardization has been observed mainly in the family-life domain
for both men and women. Reflecting the saturation of high school admission, life course up to
the age of 17 has become standardized. There is no clear evidence of de-standardization in
education-work trajectories after the age of 18 years. People’s work trajectories seem to bedifferentiated among recent cohorts, but family-work trajectories became de-differentiatedreflecting trends toward late marriage and late childbirth. Finally, regarding diversification, thedistribution of life course types changed across cohorts. Variations in the life courses of men
increased. On the contrary, in the case of women, the life course types for cohorts born between
1955 and 1964 were most diversified, and the diversity of subsequent cohorts decreased.

Keywords: life course, work-family trajectories, sequence analysis*

The study was supported by JSPS KAKENHI Grant Number JP25000001.
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