労働者に対して産業がもたらす影響*1
稲元洋輔（同志社大学大学院）【論文要旨】
本稿は、労働者の意識と産業の関係について論じるものである。労働者の問題を考えるにあたり、これまでの社会階層研究では産業についてあまり注目されてこなかった。しかし、産業も職業や雇用形態と同じく労働者の属性の 1 つであると考えられる。したがって、本稿
では労働者の職務満足度に対する産業の影響について検討する。
分析の結果、産業の違いよって労働者の職務満足度に差異がみられた。 具体的には、「電気・ガス・熱供給・水道業」、「教育，学習支援業」で働く人々の満足度は高い傾向にあり、これは職業などの他の変数とは独立した効果であることが明らかとなった。さらに、産業を職業などの枠組みとしてマクロに捉えた場合、その職業や職務の特性、労働条件などによって説明される満足度に対して、産業というカテゴリー自体が直接的な効果を持つことが確認された。この結果は、労働者とその労働者が属している産業とが深く結びついていることを意味しており、今後、労働者の問題について議論する際には産業という次元も考慮しなければならないということを示している。
キーワード：産業、職務満足度、職務特性

１．労働者と産業の関係性
近年、第四次産業革命という言葉をよく耳にするようになった。これは、モノのインターネット化（Internet of Things）やビッグデータ、人工知能（Artificial Intelligence）やロボットなどに代表される産業・技術革新のことであり、第三次産業に次ぐ新たな産業が生じてきていることを意味している（内閣府 2017）。このような変化は社会や企業の経済活動だけでなく、人々の働き方や価値観などのライフスタイルも変容させる可能性を含んでいるといわれている。私たちの生活は労働という社会経済活動に支えられており、そこでの多種多様な労働の基盤となるものは産業であろう。
かつて、カール・マルクスは自身の著書である『資本論』において、労働という概念を「意識的に自然界に働きかけて有用な価値を形成する基本的な営為」として捉え、これを軸に社会における人々の階級関係を論じた（Marx 1867=1969）。この階級関係の背景には、当時の産業形態、つまり製造業を中心とした第二次産業による生産関係が存在している。それは資本や工場などの生産手段を所有し労働の価値を受け取る資本家と、手段を所有していないため

1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものです。

―105―

労働力を売る労働者といった関係であり、このような二者間の利害の対立が階級を規定している、というのがマルクスの理論における基本的な骨格である。この主張からもわかるように、19 世紀においても人々の働き方は産業のあり方と深く結びついていた。
また、日本においては戦後から 1960 年代後半にかけて第一次産業から第二次産業中心の社会へと変化し、農民層から労働者層へと人々の働き方も変わっていくこととなった。その後、高度経済成長を通して現在に至るまでも産業は発展し、今では第三次産業が経済の中心となり、分業が発達した結果、そこではさまざまな働き方や職業が存在している。要するに、これまでも、そしてこれからも私たちの労働という活動は産業の枠組み内に在るのであり、その営みは枠組みの様態によって左右され、影響されていくことになるのである。
そこで、本稿では現在の産業といった枠組みが労働者に対してどのような影響をもたらしているのかについて検討を行う。具体的には、その労働者が属している産業の分類の違いを議論の中心に据えて、労働者の仕事に対する意識についての差異が産業間にみられるのかといったことを計量的分析により明らかにしていく。もちろん、産業と労働者の関係を議論する為には、先に少し述べたような歴史的変遷に鑑みることや各産業の構造を含めた分析を行うことが重要であろう。しかし、本稿ではあくまで産業といったカテゴリーの違いによる影響について焦点を絞りたい。なぜならば、労働者の問題を考えるにあたり産業というカテゴ
リーに注目している研究はそれほど多くはなく、扱っていたとしても分類の違い自体についての影響を分析するものは管見の限り見受けられないからである。したがって、本稿の分析
では産業の効果の有無を確認することに注力する。
これまで、産業についての研究の多くは経済学の領域で行われてきた。十名（2017）によると、産業研究は大別すると 2 つの流れがみられ、1 つは個別の産業についての研究であり、もう 1 つは産業を類型的・構造的に捉え、その本質と発展傾向を明らかにしようとする試み 2である。基本的に前者は産業をミクロな視点で捉え、企業などの集団を対象とし、後者はマクロな視点から産業の総体を経済全体として、構造や機能について把握しようとするものである 3。また、そこでの労働とは経済活動の一側面であり、産業を人的レベルでみる際の切り口とされている。
このような研究は、ミクロであろうとマクロであろうと労働者の外側からの視座であり、本稿の関心とは観点が異なる。言い換えると、本稿では労働者を軸として産業の影響を確認することを目的としている。分析においてその効果を確認する際に、労働者の仕事に対する意識を用いるのもそのためである。例えば、産業によって職業や雇用形態などが異なるとい
2

代表的なものの 1 つとして、クラーク（1940）の研究が挙げられる。クラークは、産業を第一次、第二次、第三次の 3 つに区分し、経済の発展につれて労働人口と所得水準は一次から二次、さらに三次へとシフトすることを統計的に立証にした。なお、本稿で述べている一次、二次、三次といった分類はクラークの定義が基礎となっている。
3
なお、マルクスは後者に該当し、類型的な把握を質的に行った先駆けであるとされている。

―106―

った議論は産業の構造に注目しているのであって、労働者の表層的な特徴の違いを検討しているにすぎない。これも産業による違いであることは間違いないが、労働者側からの視点で分析しているとはいえないだろう。産業自体も職業などと同様に労働者の置かれた「環境」を表すラベルの 1 つであり、労働者の意識的な側面に影響をもたらすと考えられる。したがって、本稿においては労働者の仕事に対する意識を扱うことで、労働者側の視点に立つ分析を行うのである。
また、産業分類を扱った研究には次のようなものもある。藤本（2007）は、正規雇用の男
性労働者について年間所得と年間総実労働時間の産業間比較を就業構造基本調査と賃金構造基本調査のデータを用いて行っている。分析の結果、年間所得が高い産業は労働時間が短く、逆に年間所得が低い産業は労働時間が長いといった傾向にあり、所得と労働時間のあいだに負の相関関係がみられることを指摘している。さらに、そこから計算された各産業の時給と労働者の学歴や務めている事業所の規模との関係についていくつかの産業をもとに比較を行っており、産業によってそれらの効果が異なることを明らかにしている。例えば「金融、保険業」においては事業所規模が小さくとも一貫して学歴が時給に影響を与えており、反対に「製造業」は高卒者であっても大企業に勤めることが効果を持つというような結果である。
この研究については、労働者の特性（雇用形態や職業分類）がある程度統制されており、産業の枠組みからの視点に立つことで労働者における不平等の問題を説明している。
その一方で、長松（2011）は個人の労働時間と不平等の関係について論じるうえで、労働者の立場だけでなく産業側の特性も含めた分析を行っている。男性で年齢が若いほど、また務める企業の規模が小さいほど労働時間は長くなる。職業では専門、技術、サービス・販売職であると事務職と比べて長時間労働になりやすい。他方、女性で未就学子がいると労働時間は短くなるという傾向が確認された。また、産業に関してはその特性を各産業の賃金率と産業内の非正規雇用者割合とにしており、どちらも労働時間に対して影響を与えている。労働者が属している産業の賃金率が低いほど長時間労働となりやすいといった傾向は、先の藤本の研究結果と対応しているだろう。異なる点は、労働者自身の属性（表層的な特徴）をも分析に加えているということである。
以上、労働に対して産業分類の影響を考察しているものをいくつか紹介した。本稿では、労働者の意識に対する影響を分析するのであるが、先の研究で明らかにされた労働時間や賃金の結果は労働者の意識と密接に関連していると考えられるだろう。
ハーズバーグ（1966）は労働者の動機づけ・衛生理論を提唱し、仕事に対して満足と感じる要因と不満足と感じる要因は別のものである主張した。労働者に満足を与える要因は、仕事を通しての達成や承認、仕事自体のおもしろさといったものが挙げられ、これらの欲求が向上し満たされることで満足を感じるという。しかし、これらが低下したところで不満足になるわけではなく、たんに満足を感じないだけであるとも述べている。一方で、不満足を与―107―

える要因は給与や職場での対人関係、また労働条件などであり、これらが満たされないと不満足に陥るとされている。このように労働のモチベーション研究においても、満足度といった労働者の意識は労働時間や賃金によって左右されるという結果が指摘されている。したがって、本稿の分析ではこれまでに得られた観点も考慮し進めることにしたい。
さて、次節からは労働者の仕事に対する意識についての分析に入るとしよう。人々が従事する活動によって得られる社会的価値があるモノのカテゴリーは、人々にどのような影響をもたらすのか。また、その影響はカテゴリー内の構造によって説明されうるのか。あるいは
直接、人々の意識や価値観に作用するのか。このような点に着目し論を進めたい 4。

２．仕事に対する意識と産業
2.1

データと分析方針

本稿の分析では、2015 年 SSM 調査データを用いる。分析対象となるのは、なんらかの仕事をしているすべての労働者であり、有効サンプル数は 5076 であった 5。従属変数に使用する質問項目は「現在の仕事の内容に対する満足度」であり、「満足している」から「不満である」の 5 段階でたずねられている。この変数について、分析では値が大きくなるほど満足していると示すように値の割り当てを行ったものを用いる。労働者にとっての職務満足度は、自身の労働に対する意識のなかでも包括的な評価であるため、この変数を採用した。
また、満足度以外にも仕事に対する意識というものには異なる水準もあるだろう。それは仕事や職場の性質と関わる意識であり、職務に対する具体的な評価のことである。この点について、SSM 調査データにはいくつかの質問項目があり、本稿では今の職場で「自分の能力が発揮できる」と、「自分の仕事の内容やペースを自分で決めることができる」の 2 つを取り上げて分析で用いたい。これ以降の本文では、前者を 「能力発揮」、後者を「裁量性」と略し6て表記する 。これら 2 つの変数について、ハーズバークの理論に照らし合わせて解釈すると、満足度を高める動機づけ要因に影響を与える職務特性であると理解できるだろう。さらに、仕事満足度の規定要因を探る研究では、多くの場合これらの観点を考慮して分析を行っている。つまり、このような具体的な職務の性質に対する意識は、満足度と強く関連しているのである 7（筒井 2011; 山本 2010）。
4

本稿では人々の仕事に対する意識に注目しているが、産業分類がそれ以外の意識や価値 観に影響を与えるということも十分に考えられるだろう。例えば、高田（2011）は社会参加と投票態度の関係を考察する中で、産業によって社会参加の程度が異なり、それは投票態度へも交互に作用していることを計量的分析から明らかにしている。
5
この分析対象者には、自営業者や経営者も含まれている。これらは雇用されている立場ではな
いので、一般的な労働者の議論に含むには注意が必要であるが、本稿においては仕事をしている
人びとの枠組みに焦点を当てているため、このように処理した。
6
これらの質問項目は、「かなりあてはまる」から「あてはまらない」の 4 段階でたずねられており、職務満足度と同様の値の割り当てを行ったものを分析では使用する。
7
本稿で使用するデータにおいても、職務満足度と能力発揮、裁量性は相互に正の相関関係が確―108―

独立変数として用いる産業カテゴリーには、日本標準産業分類を使用する 8。その他に、労働者の属性を表す、職業、勤め先の企業規模、雇用形態も用いる。また、個人の年収や労働時間についても先に述べたように考慮したい。さらに、統制変数として年齢と性別と教育年数も分析に加える。
以降の分析では、まず産業分類による記述統計から概観を確認し傾向を示す。その後、職
務満足度に対するそれぞれの独立変数の単純効果を検討し、最後に産業の効果はどのようなものであるのかについてマルチレベル・モデルによる分析から考察する。なお、本稿は職務満足度を従属変数として扱っているが、規定要因を探り詳細に描くことを目的とはしていな
い。あくまで、先述した理由から産業（分類）の直接的な効果に着目し、そこから得られた事柄を整理し考察することに重きを置いている。この点について留意しておきたい。

2.2

産業分類と職務に対する評価の意識

労働者の仕事に対する意識について示す前に、まず産業による職業構成の分布を確認しよう。それを示すのが表 1 であり、産業によって職業の構成がさまざまに異なることがわかる。
「情報通信業」、「学術研究、専門・技術サービス業」、「教育、学習支援業」は専門・技術・管理職の割合が高く、「農業、林業」などのいわゆる第一次産業や「建設業」、「製造業」などの第二次産業についてはブルーカラー職の割合が高い。また、第三次産業に含まれるものの多くは事務職、グレーカラー職に偏っている。表 1 については、SSM 調査データのサンプルの構成割合であるが、政府統計の 2015 年国勢調査の結果と比べてもおおむね同様の比率であった。以降の分析ではサンプル数が少ない「漁業」、「鉱業、採石業、砂利採取業」について「農業、林業」と合わせて表記することにする。では、このような産業の構成を踏まえたう
えで、職務満足度等の分布をみてみよう。
表 2 は産業分類別の職務満足度、能力発揮、裁量性の平均値を示している。それぞれの有意確率からもわかるように、産業分類による単純な差異は確認された。また、それぞれ全体の平均値がそれなりに高いことも特徴だろう。意識変数について 1 つずつみてみると、職務満足度については「電気・ガス・熱供給・水道業」、「教育、学習支援業」、「公務」の平均値が高く、反対に「運輸業、郵便業」、「不動産業、物品賃貸業」は低い傾向である。また、能力発揮では「学術研究、専門・技術サービス業」、「教育、学習支援業」の値が高い。職場で能力が発揮できていると感じるということは、これらの産業ではそもそも専門性が高い職業
で、かつそれが発揮できる環境にいる労働者が多く働いているからであろう。そのうえ、「教
育、学習支援業」では能力発揮と職務満足度が強く関連していると推測できる。そして、3認された。なお、表は割愛している。
8
分類不能の産業というカテゴリーについては、本稿の分析では用いない。よって 19 分類の産業
を扱う。

―109―

表1

産業分類別の職業構成

専門・技術・管理
A 農業，林業
B 漁業
C 鉱業，採石業，砂利採取業
D 建設業
E 製造業
F 電気・ガス・熱供給・水道業
G 情報通信業
H 運輸業，郵便業
I 卸売業，小売業
J 金融業，保険業
K 不動産業，物品賃貸業
L 学術研究，専門・技術サービス業
M 宿泊業，飲食サービス業
N 生活関連サービス業，娯楽業
O 教育，学習支援業
P 医療，福祉Q 複合サービス事業
R サービス業（他に分類されないもの）
S 公務（他に分類されるものを除く）
全体

表2

販売・サービス
その他（ブルー）
（グレー）
2.9%
0.8%
95.9%
7.1%
0.0%
92.9%
0.0%
0.0%
100.0%
17.8%
2.5%
70.6%
17.5%
5.4%
64.5%
47.1%
0.0%
47.1%
23.8%
10.0%
3.1%
23.4%
2.9%
70.8%
25.0%
48.3%
19.3%
54.7%
36.7%
1.6%
20.8%
52.8%
16.7%
28.6%
5.6%
9.9%
3.8%
85.0%
10.4%
12.8%
67.8%
12.8%
10.9%
5.4%
5.1%
14.2%
34.7%
3.4%
43.2%
16.2%
24.3%
27.3%
11.2%
53.3%
61.3%
2.3%
15.2%
21.1%
23.4%
34.7%

事務

0.4%
0.0%
0.0%
9.0%
12.6%
5.9%
63.1%
2.9%
7.4%
7.0%
9.7%
55.9%
0.8%
6.7%
78.6%
47.7%
16.2%
8.2%
21.2%
20.7%

N
244
14
2
398
847
34
130
209
729
128
72
161
260
180
276
709
74
392
217
5076

産業分類別の職務意識

農業，林業，漁業
建設業
製造業
電気・ガス・熱供給・水道業
情報通信業
運輸業，郵便業
卸売業，小売業
金融業，保険業
不動産業，物品賃貸業
学術研究，専門・技術サービス業
宿泊業，飲食サービス業
生活関連サービス業，娯楽業
教育，学習支援業
医療，福祉
複合サービス事業
サービス業（他に分類されないもの）
公務（他に分類されるものを除く）
全体平均
有意確率

職務満足度
3.95
4.00
3.91
4.33
3.92
3.82
4.07
4.09
3.89
4.13
4.07
4.11
4.45
4.06
3.92
3.91
4.26
4.03
0.000

能力発揮
3.35
3.25
3.08
3.06
3.24
3.07
3.14
3.15
3.07
3.41
3.10
3.36
3.40
3.15
3.00
3.01
3.10
3.16
0.000

裁量性
3.45
3.13
2.92
3.12
3.04
2.84
3.11
3.02
3.06
3.18
2.92
3.15
2.93
2.71
2.89
2.83
2.81
2.97
0.000

つ目の裁量性については「農業、林業、漁業」の平均値が高い。この理由はこれらの産業における職業の特性からも明らかである。一方で、「医療、福祉」については比較的低めであった。
これらの職務意識変数は相互に関連しているが、産業分類別だけではどのように結びついているのかがみえづらい。また、産業にはさまざまな要素が含まれるためそれらを考慮する―110―必要があり、表 1 で示した職業構成もそのうちの 1 つである。仮に産業による平均値の差異
が、産業内の職業分布の違いによって説明されるものであるならば、それは産業による違いとはいえないだろう。これを確認するため、次に産業と職業を掛け合わせた 2 層で職務満足度についての分析を行った。平均値を示す表については冗長なため割愛しているが、表 3 はその結果についての分散分析表である。
この表から、職業構成（4 分類）を踏まえても産業の主効果は有意であることがわかる。
同様に職業による違いもみられた。そして 10％水準だが交互作用の効果もあるようだ。これ
らについて読み取れる部分を、割愛した表から一部抜き出したものが表 4 である。職業別による職務満足度の違いについての基本的な傾向は「製造業」における平均値の差が表している。つまり、専門・技術・管理職がもっとも職務満足度は高く、事務職、グレーカラー職、
ブルーカラー職といった順に少しずつ低くなるといった傾向である。こういった傾向は職業
威信スコアの高低とも対応していると考えられるだろう。なお、産業によっては「製造業」と同様にグレーカラー職とブルーカラー職のあいだに差がみられないものもあるが、多くの産業においてホワイトカラー職とそれ以外とのあいだには明確な違いがみうけられた。また、交互作用の効果については「医療、福祉」の部分がその特徴を表している。一言で述べるな
らば、いくつかの産業では職業による満足度に違いがみられないということである。

表3

産業分類における職業別の職務満足度

主効果

産業分類
職業分類

2 次交互作用

表4

F値
有意確率
4.538
0.000
5.102
0.002
1.304
0.080

製造業、医療，福祉における職業別の職務満足度
製造業

医療，福祉

専門・技術・管理事務
販売・サービス（グレー）
その他（ブルー）
専門・技術・管理事務
販売・サービス（グレー）
その他（ブルー）

4.31
4.04
3.78
3.81
4.05
4.19
4.02
4.21

こういった傾向については、また別の要因が影響しているとも考えられる。要するに産業と職務満足度の関係についての背後には、職業だけでなく 1 節で述べたような属性（労働者の表層的な特徴）や職務の性質といった効果があると推測できる。産業という枠組みは、労働者を表す指標のなかでももっとも包括的な概念であるため、それゆえに他の要因と比べて労働者の意識に対して作用するには影響を及ぼす距離が遠いと考えるのが妥当であろう。し―111―

たがって、産業の違いに着目する以上、その影響が直接的なものであるのか、間接的なものであるのかを確かめなければならない。この過程を経ることで、本来の目的である産業の直接的な効果を確認することができると考えられる。次節では、これらすべての要因を踏まえた分析を行うとしよう。

３．職務満足度に影響を与えるもの
3.1

産業分類の主効果

表 5 は職務満足度を従属変数とする重回帰分析の結果である。順にモデルの結果を確認していこう。まず、モデル 1 は労働者の基本的な属性（統制変数と労働者の表層的な特徴）とそこから生じた労働条件を独立変数として投入したものである。ブルーカラー職と比べて自身の職業がそれ以外の場合は職務満足度が高くなり、その影響は専門・技術・管理職であるほど強い。また、個人年収が高い場合も満足に繋がる。対して、30-500 人未満の企業で働くことや週の労働時間が長い場合は満足度を下げる要因になるといった結果であった 9。
次にモデル 2 についてだが、これはモデル 1 に仕事の性質を表した職務に対する評価意識の変数を加えたものであり、これらを加えると勤め先の企業規模や職業の効果が弱まった。
つまり、満足度に対する企業規模や職業の違いによる影響は、そこでの職務の性質を労働者がどのように捉えているのか、ということで説明ができるようだ。具体的には、職場で能力が発揮できていると感じる人や、仕事のペースや内容を自身で決めることができていると感じる人は満足度が高くなるという傾向である。こういった解釈は、労働者の主観的評価に基づくものであるが、その一方で客観的な状況を判断している可能性もあり得るだろう。また、
モデル 1 では効果が表れなかった非正規ダミーの係数も有意となっており、これらの変数を加えることで正規・非正規の違いが明確となり満足度に影響を与えている。さらに、年収の正の効果や労働時間の負の効果はモデル 2 においても表れている。このように、本稿においても職務満足度と職務の性質に対する意識は密接な関係にあることが確認でき、モデルの説
明率も大きく上昇している様がうかがえた（調整済み R2 乗値が 0.192）。
ここまでの結果は、現在までに積み上げられてきた多くの研究成果とほぼ同じ傾向を示している。では、このモデル 2 に産業カテゴリーを投入するとどのような作用を及ぼすだろうか。それを確認したものがモデル 3 である 10。まず、モデル 2 で効果があった独立変数はモ
9

統制変数として投入した年齢と女性ダミーの効果もうかがえる。特に女性ダミーについては、
すべてのモデルにおいて有意であり、どのような労働条件、職務特性であったとしても男性よりも女性の方が満足度は高いという傾向がわかる。
10
産業分類はカテゴリカルな変数であるため、ここではダミー変数として投入した。基準は、第一次産業でもある「農業、林業、漁業」である。これは産業の歴史の中でもっとも基本となる労働の枠組みであるため基準として採用した。本来ならば、第二次産業に含まれるものと第三次産業に含まれるものとの比較も必要であるのは言うまでもないが、本稿ではまず基本的な違いの効
果を確認することを目的としているためこのように分析を行った。

―112―

表5

職務満足度の規定要因

年齢
女性ダミー
教育年数
非正規ダミーモデル1
β0.034 *
0.060 **
0.002
0.014

モデル2
β
-0.0170.059 **
0.010
0.062 **

モデル3
β-0.0210.045 *
0.002
0.061 **

-0.054 **-0.0280.007
0.033 ☨

0.011
0.020

0.072 **
0.041 *
0.040 *
0.161 **
-0.088 **0.024
0.035 *
0.015
0.112 **
-0.088 **0.365 **
0.108 **

-0.0130.020-0.0140.122 **
-0.090 **0.359 **
0.111 **

0.192
78.475 **

0.013
0.002
0.028 ☨
-0.020-0.0160.039
0.008-0.0090.007
0.054 *
0.008
0.092 **
0.036
0.003
-0.006
0.055 *
0.201
37.560 **（基準：30人未満）

30‐500人未満
500人以上+官公庁（基準：ブルーカラー）

専門・技術・管理事務
販売・サービス（グレー）個人年収週の労働時間能力発揮
裁量性（基準：農業，林業，漁業）

建設業
製造業
電気・ガス・熱供給・水道業
情報通信業
運輸業，郵便業
卸売業，小売業
金融業，保険業
不動産業，物品賃貸業
学術研究，専門・技術サービス業
宿泊業，飲食サービス業
生活関連サービス業，娯楽業
教育，学習支援業
医療，福祉
複合サービス事業
サービス業（他に分類されないもの）
公務（他に分類されるものを除く）
0.033
調整済み R2 乗
F値
14.138 **注 **：p<0.01，*：p<0.05，☨：p<0.1

デル 3 においても同様の効果を示している。しかし、それらとは独立して産業分類のなかでも満足度を規定するものがみられた。それは「電気・ガス・熱供給・水道業」、「宿泊業、飲食サービス業」、「教育、学習支援業」、「公務」である 11。これらの産業は、その他の独立変数の影響を統制しても作用しており、あくまで「農業、林業、漁業」と比べてであるが、その効果は満足度を高めるといった傾向である。これにより、産業分類の内のいくつかは職務満足度に直接的な影響を及ぼすことが明らかとなった。そのうえ、モデルの説明率もわずかに増加している。
11「電気・ガス・熱供給・水道業」、「教育、学習支援業」、「公務」は表 2 においても高い満足度を示しており、ここでもその傾向を示している。しかし、「宿泊業、飲食サービス業」について
は「農業、林業、漁業」と比べても満足度に大きな違いがみられない。これは他の独立変数で説明できない効果であるため、稿を改めて検討したい。

―113―

さて、表 5 では産業に独立した影響がみられるのかについて確認してきたが、これは条件付きの効果であった。つまり、ダミー変数による産業の効果だけでは、産業分類のばらつきの程度を把握することができない。よって、産業というカテゴリー全体が職務満足度に影響を及ぼしているのか、ということについて考察するにはまだ十分でない。最後にこの点について分析するとしよう。

3.2

産業全体の影響本稿の中心的な関心である産業による職務満足度への影響を確認するためには、満足度に対して産業の分類自体が影響を及ぼしているのか、それとも、職務の性質が満足度に与える効果の程度について産業の違いが影響しているのか、といったことを明らかにする必要がある。これは職務満足度の線形モデルにおいて、産業というカテゴリーは切片に影響しているのか、それとも傾きに影響しているのか、またその両方であるのかを考えることになる。このような問いを明らかにするため、職務満足度を従属変数とするマルチレベル・モデルによる分析を行った 12。その結果が表 6 である。
まず、モデル 1 は独立変数を投入しない場合の切片に対する産業のランダム効果のみを仮定したものであり、いわゆるヌルモデルである。切片のランダム効果（0.022）が有意である
ことから、産業といったカテゴリーによる違いでの満足度のばらつきは無視できないということがわかる。次にこのヌルモデルに対して、表 5 で用いた独立変数を加えたものがモデル
2 であるが、切片の変動への産業の効果は残ったままであった。
そこで、切片だけでなく傾きにもランダム効果を導入したモデル 3 を確認してみよう。こ
こで変動をみる傾きには能力発揮、裁量性を用いた。これにより、職務満足度に大きな影響を与えている職務の性質に対して産業分類が効果を持つのかどうかを検討することができる。
モデル 3 のランダム効果をみてみると、依然として切片への変動は残っている（0.023）が、傾きの係数に対しては有意な結果を示さなかった。このことは、産業の分類によって満足度の平均値は異なるが、その満足度を説明する変数に対しては効果を持たないということを表している。言い換えると、一般的に用いられている独立変数で説明される（職業や雇用形態、個人の属性などで統制されている）職務満足度の回帰直線は、傾きがどうであれ産業の違い
によって切片が異なり、満足度が高い産業・低い産業が存在するのである 13。

12

マルチレベル・モデルは、通常の回帰分析における切片と傾きの係数に対して、マクロレベルの分類による変動（ランダム効果）があるかどうかを分析するものである。このランダム効果が有意であるならば、マクロレベルによって変動があるということを意味している。また、本分析におけるマクロレベルは産業分類を指している。
13
能力発揮、裁量性と同様に、職務満足度に対して大きな影響を及ぼしていた個人年収と週の労働時間の係数についても変動を確認したが有意な結果は得られなかった。

―114―

表6

職務満足度に対する産業全体の効果 14【固定効果】
切片
年齢
女性ダミー
教育年数
非正規ダミー

モデル1
推定値

モデル2
推定値

モデル3
推定値

4.048 **

3.983 **
-0.001
0.091 **
0.002
0.123 **

3.992 **
-0.0010.086 **
0.001
0.123 **

0.019
0.044

0.018
0.044

-0.0100.053-0.0250.108 **
-0.087 **0.467 **
0.111 **

-0.0080.054-0.0300.105 **
-0.085 **0.465 **
0.099 *

0.022 *

0.023 *
0.001
0.009

（基準：30人未満）

30‐500人未満
500人以上+官公庁（基準：ブルーカラー）

専門・技術・管理事務
販売・サービス（グレー）個人年収週の労働時間能力発揮
裁量性【ランダム効果】
切片
能力発揮
裁量性

0.022 *

注 **：p<0.01，*：p<0.05，☨：p<0.1

これは次のようなことを意味しているのかもしれない。すなわち、産業というカテゴリー
は労働者の意識の面において階層性を持つということである。これは驚くようなことでもないだろう。職業威信のように人びとにとって職業がヒエラルキカルな特徴を持つのと同様に、その職業の枠組みである産業に対してもこのような傾向がうかがえるのは不思議なことではない。ここで注目すべきは職業などから説明された職務満足度に対しても、その傾向があるということだ。これは、表 1 で示したような産業内による職業構成に左右されたものではな
く、労働者たちが感じるイメージのようなもの（産業という枠組みをどのように認識しているのかといった問題）の可能性が考えられる。もちろん、労働者が産業をどのように捉えているかについては、その産業の特徴やそこで従事する人々の仕事の性質に規定されていることは言うまでもないが、満足度といった仕事に対する包括的な意識に対してはそのカテゴリ
ー自体が僅かにでも影響を及ぼしているのである 15。
14

回帰係数の変動を確認する独立変数については、グループ平均に基づくセンタリング（ CWC）
を行っている。また、このモデル 3 は次のように表記される。
Level 1：職務満足度＝β0+β1 年齢+…+β13 能力発揮+β14 裁量性+γ
Level 2：β0＝γ00+μ 00
β13＝γ 13+μ 13
β14＝γ 14+μ 14
15
今回の分析で、能力発揮や裁量性といった満足度とは別の意識に産業分類の効果がみられなかったのは、満足度についての推定値に対して変動を確認したこと、職業分類などの仕事の性質に―115―

４．労働者にとっての産業とはなにか
労働者にとって産業という枠組みは、何を意味しどのような影響をもたらすのか。こういった関心を基に、本稿では産業分類を基準とした効果について検討してきた。労働者の視点から分析を進めることで何がみえてきたのか。分析結果をまとめる前に、ここで改めて産業に着目する意味について整理しておきたい。
1 節でも述べたが、社会階層研究の分野において労働の問題を扱う場合、産業といったカ
テゴリーはあまり用いられてこなかった背景がある。これには 2 つ理由が考えられる。まず
1 つ目は、分析のうえで職業というラベル（変数）の方が強烈な特徴を持つからであろう。
産業とはその職業を内包する複合的な概念であり、労働者に対してなんらかの影響を及ぼすには間接的である、と捉えられてきたのではないだろうか。産業についての研究の多くが経済学の領域で積み上げられてきたことからもそのように考えることができる。では、産業とは人びとの自らの労働への認識において、たんに生産物によるカテゴリーでしかないのだろうか。筆者は、そうとは考えていない。例えば、「お仕事はなにをされていますか？」といった問いに対しても、職業はもちろんのことだが、産業や勤め先の会社名などを答える人もいるだろう。これは仕事や労働を捉える際に、人によってそれが職業である場合もあれば、産業や会社名を指す場合もあるということである。すなわち、労働者の意識のなかで産業というカテゴリーは決して遠いものではないといえる。また、梅澤（2008）はこのような状況について次のように述べている。それは、「近年、日本においては人びとのなかで『職業』という概念が複合的に認識されおり、曖昧さが増してきている。」といったことである。さらに、
安田・原（1982）は、職業についての把握は①産業、②従業先の規模、③狭義の職業（仕事の内容）、④従業上の地位、の 4 次元の統合によって可能になると主張しており、これらの観点からも、産業を含めた議論が必要であるということがわかる。そして、本稿の分析で用いた従属変数は「現在の『仕事』の内容に対する満足度」を問うたものであり、この場合の満足度という評価には産業による影響の可能性も十分に考えられるだろう。
また、もう 1 つの理由としては産業というものの概念的な解釈の困難さが挙げられる。計
量的な分析において産業分類自体が変数として用いられ難いのは、産業間の関係性についての整理がまだ十分になされていないからであろう。それに対して、職業や従業上の地位、雇用形態といった労働者の特性を表すものは、その分類の違いによって与える影響も明確になってきている。なかでも職業は、これまでの社会構造について解釈することを目的とした多くの研究において、概念としても理論的にもその差異がもたらす影響についての知識が積み上げられてきている。つまり、職業の違いは社会的な地位や経済的な側面と密接に関わる客観的な区分であり、人びとの生活における様々な不平等や階層性を説明するものであると実大きな影響を与える変数を統制していることなどが考えられる。

―116―

証されてきたのである。職業間にはヒエラルキカルな関係性が存在しており、こういったことから近年の社会階層研究では、当たり前のように職業（分類）が使用されているのだと考えられるだろう。では、産業の影響について検討するためにはどのようにすればよいのだろうか。産業というカテゴリーも各産業の賃金率や雇用形態の比率、平均労働時間などを示し、産業間の関係性を考察することはできるが、それは産業が持つ特徴の一側面であり、構成される要素としてすべてを表しているわけではないだろう。特に労働者に与える影響という点においては、このような特徴は職業の傾向にかなり依存している。したがって、まずは職業
ように産業についても、そもそもの分類において労働者に対して与える影響に差異がみられるのか、ということを確認する作業は必要であるといえる。この過程を経ることで、産業という変数の社会学的な概念の整理に向けた一歩が踏み出せるのである。
さて、このような産業に着目する意味を踏まえたうえで、本稿で得られた分析結果について述べるとしよう。労働者の職務満足度に対する産業の影響は次の通りであった。①産業の分類によって満足度に違いがみられた。具体的には「電気・ガス・熱供給・水道業」、「教育、学習支援業」、「公務」で働く人びとは満足度が高く、反対に「運輸業、郵便業」、「不動産業、物品賃貸業」の人びとは低い傾向であった。②こういった比較的満足度が高い産業について
は、その他の労働に関わる変数などを統制しても、その効果がうかがえた。つまり「電気・ガス・熱供給・水道業」、「教育、学習支援業」、「公務」といった産業は、満足度に対して独立した影響を及ぼしているのである。③産業を職業などの枠組みとしてマクロに捉えた場合、その職業や職務の特性、労働条件などによって説明される満足度に対して、産業というカテ
ゴリー全体が直接的な効果を持つことが確認された。すなわち、職務満足度は労働者の特性によってある程度規定されているが、その満足度自体について産業の分類による差異（階層性）が存在するということである。
本稿で明らかとなったことは、「産業は労働者に対して『直接的』な影響をもたらしている」ということである。そして、その影響は産業独自のものであるかもしれない。労働者にとっての産業は単なる枠組みでなく、それ自体が階層性を持つものであり、どの産業に属しているかによって意識は変化する可能性があるといえる。表 2 で確認した満足度についての単純な差異は、職業や雇用形態がどのような状態であったとしても確かに存在するものであり、
特に「電気・ガス・熱供給・水道業」、「教育、学習支援業」、「公務」といった産業で働く人
びとは、それだけで満足と感じる傾向があるのだ。もちろん、逆もまた然りである。さらに、
こういった傾向は労働者の属性について産業以外が同じ場合にはっきりと表れるだろう。このように、労働者の満足度に与える影響において、産業間にはヒエラルキカルな関係性が存在するのである。
この結果は、産業という概念を整理するための手がかりとして役立つだろう。しかし、裏を返せばそこまでで留まっているのも事実である。本稿では産業というカテゴリー自体を扱―117―

うがゆえに、先に述べたような産業ごとの特徴（賃金率や雇用形態の比率など）をも含めた分析・考察は行えていない。例えば、非正規雇用者の割合が高い産業において、自らがそこで正規雇用者として働けているならば仕事満足度は高まる、といったようなクロスレベルの交互作用効果についても確認することが出来なかった。このような産業を構成する要素も考慮した検討は不可欠であり、今後の課題として取り組んでいきたい。
産業と労働者は深く結びついている。この関係性について考察していくための基礎となる知見は得られたといえるだろう。こうした出発点に立つことが、概念に対する理論的な解釈に必要なのである。

［文献］
藤本昌代．2007．
「産業・労働問題と世代論：「豊かさ」の産業間格差」『フォーラム現代社会学』6：25-34.
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橋本健二．2011．
「労働者階級はどこから来てどこへ行くのか」石田浩・近藤博之・中尾啓子
編『現代の階層社会 2 階層と移動の構造』東京大学出版会：53-69．
厚生労働省．2016．『平成 28 年度版労働経済の分析：誰もが活躍できる社会の実現と労働生
産性の向上に向けた課題』．
Marx, Karl H. 1867. Das Kapital,（=1969．向坂逸郎訳『資本論』岩波文庫．）
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内閣府．2017．『日本経済 2016-2017』．
直井優．1979．
「職業的地位尺度の構成」富永健一（編）『日本の階層構造』東京大学出版会：
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高田洋．2011．
「サービス業化社会における社会参加と投票態度」斎藤友里子・三隅一人（編）『現代の階層社会 3 流動性のなかの社会意識』東京大学出版会：357-370．
十名直喜．2017．『現代産業論：ものづくりを活かす企業・社会・地域』水曜社．
筒井淳也・不破麻紀子．2008．
「マルチレベル・モデルの考え方と実践」『理論と方法』23(2)：139-149．
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梅澤正．2008．『職業とは何か』講談社現代新書．

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安田三郎・原純輔．1982．『社会調査ハンドブック』有斐閣．

―119―

The Impact of Industry on Workers
Yosuke Inamoto
Graduate School, Doshisha University

Abstract
This study discusses the relationship between the consciousness of workers and theirrespective industries. While considering the problems of workers, social stratification studies havenot paid much attention to industries. However, in addition to occupation and employment forms,
industries are considered to be one of the attributes of workers. Therefore, in this study, I
considered the impact of industry on workers’ job satisfaction.
The results of the analysis reveal that the degree of job satisfaction of workers differ
according to industry. The satisfaction levels of workers employed in “electricity, gas, heat supply,
water service” and “education, learning support” was high. Moreover, it became clear that this isan effect independent of other variables, such as occupation. Furthermore, the industry itself had
an impact on job satisfaction. This result implies that workers and their respective industries arestrongly connected, and therefore when discussing the problems of workers, the dimension ofindustry classification must also be considered.
Keywords: industry, job satisfaction, job characteristics―120―