学歴がキャリアにもたらす影響は変わったか？
―初職・離職・管理職移行に対する学歴効果の趨勢分析―
豊永 耕平（東京大学大学院）
本稿では、学歴がキャリアにもたらす影響の趨勢を検討した。具体的には、初職・初職従業先からの離職・管理職移行に対して学歴がもたらす効果の趨勢を検証し、学歴と社会経済的地位の関連（ED 連関）を世代内移動も含めて議論した。分析の結果、以下の 5 点が示された。第一に、高学歴化して大卒者数が増えても依然として大学・大学院卒ほどブルーカラーにはなりにくく、「大学・大学院卒か否か」という学歴分断は明確であったが、それに加えて大卒男性は専門職、大卒女性は大企業 W・小企業 W になりやすくなっていた。第二に、男女ともに高卒や中卒ほど初職で非正規雇用になりやすくなっていたことに加えて、特に男性の中学歴層（短大専門高専卒・高卒）では小企業 B などの不利な立場になりやすくなるクラウディングアウトが生じていた。
第三に、同じ大卒学歴であってもマス高等教育出身者ほど初職で非正規雇用になりやすく、特に男性では大企業 W になりにくくブルーカラーになりやすい傾向が強まっており、「同じ大卒学歴であってもエリート高等教育出身かどうか」という学校歴分断もまた明確になっていた。第四に、男性は「初職従業先を継続する」キャリアを歩みにくくなっており、そうした傾向は大卒男性で大きく、大卒学歴が管理職移行にもたらす影響も弱まっていた。第五に、大卒学歴が離職・管理職移行に与える影響の変化は女性の場合は確認できず、学校歴が与える影響も安定していた。
キーワード：ED 連関の趨勢、初職、雇用の安定性、管理職移行

１．問題設定
本稿の目的は、学歴がキャリアにもたらす影響と、その趨勢を明らかにすることである。
具体的には、初職・初職従業先からの離職・管理職移行に対して学歴がもたらす効果とその趨勢を検証し、学歴と社会経済的地位の関連（ED 連関）を世代内移動も含めて議論する。
学歴は個人の社会経済的地位を大きく左右する要因である。そのため、社会の不平等を再生産させる主要なメカニズムとして、その役割が古くから考察されてきた（Goldthorpe 2014）。
その中でも代表的な趨勢命題として、いわゆる「産業化命題」が指摘できる（Treiman 1970）。
そこでは、合理性を要求する近代化（産業化）によって、社会経済的地位への選抜基準が属性主義から業績主義へと移行するため、学歴に対する出身階層の影響は弱まる一方で、学歴が社会経済的地位にもたらす影響はむしろ強まることが予測されていた（原・盛山 1999）。
もちろん、産業化と並行する高学歴化によって高学歴が持つ能力のシグナルとしての識別力が低下するという反対の見方もあったが（Jackson et al. 2005）、OE 連関の弱まりと ED 連関の強まりを予測する産業化命題は社会の開放性を議論する上で中心的な理論とされてきた。

1

―191―

しかしながら、以上のような産業化命題が描いた未来予想図は実証的に裏切られてきた 1。
特に欧米諸国では、学歴が社会経済的地位に与える影響力は強まるどころか、むしろ弱まったという結果が多く報告されている（Goldthorpe and Jackson 2008 など）。日本の文脈でも、学歴の影響力は長期的に安定傾向にあることが報告されてきた（近藤 1997, 石田 1999 など）。
例えば、日米英の比較分析を行った石田（1999）は、日本では学歴が社会経済的地位（所得）にもたらす影響力は 1970 年代から 1990 年代にかけて安定傾向にある一方で、学歴の相対的な重要性が欧米諸国と比べて低いことを明らかにしている。近藤（1997）も、初職・40 歳時の職業威信スコアに対して学歴がもたらす影響の趨勢を検討した結果、1975 年と 1995 年の間には学歴が持つ影響力に大きな変化がないことを指摘している。こうして、「実証的な研究の蓄積は、ある意味皮肉なことに、そうした理論的背景を自ら解体することになって」「かつてのような『大きな物語』が欠けている」研究状況を招いてしまった（盛山 2011: 61 頁）。
その一方で Goldthorpe（2014）は、OE 連関に関する研究蓄積と比較して ED 連関に関する研究が理論的にも、実証的にも不足していることを指摘している。特に、ED 連関に関する既存研究は学歴と初職・現職の関連に着目した議論がほとんどであるため、世代内移動がブ
ラック・ボックスになっていることが批判されてきた（Barone and Schizzerotto 2011: 333 頁）。
現に Bell（1972）は、脱産業社会では教育が社会経済的地位の配分で決定的な役割を果たすようになるため、学歴が初職にもたらす影響力が強まる一方で、初職入職後に上昇移動する
人々が減少するという世代内移動も含めた仮説を予測していた。もちろん、欧米諸国では、
脱産業社会では学歴が初職にもたらす影響が決定的になるという学歴メリトクラシー仮説は否定されてきたが（Bukodi et al. 2016 など）、日本では、雇用の流動化や高学歴化が進む中で学歴がキャリアにもたらす影響がどのように変わったのかは十分に検証されてこなかった。
そこで本稿では、学歴がキャリアにもたらす影響と趨勢を検証し、世代内移動も考慮して学歴と社会経済的地位の関連（ED 連関）とその趨勢を議論する。具体的には、初職と学歴の関連だけではなく、初職従業先からの離職（雇用の安定性）と管理職移行（上昇移動）の
2 つのイベントに対する学歴効果とその趨勢を明らかにし、出身大学の学校歴（高等教育の大衆化）にも着目した分析を行う。本稿の構成を説明する。第 2 節では、学歴がキャリアにもたらす影響を議論している先行研究の整理を行い、世代内移動に着目する視座を獲得する。
第 3 節では、分析に使用するデータと変数を説明し、第 4 節と第 5 節では、初職入職から 55
歳までの職歴データを用いて学歴がキャリアにもたらす影響の趨勢を分析する。第 6 節では得られた分析結果から、学歴と社会経済的地位の関連とその趨勢について議論したい。
1

教育達成に対する出身階層の影響（OE 連関）は、近年では大局的には縮小傾向にあるとされてきた（Breen et al. 2009, 近藤・古田 2009 など）。しかしながら、学歴の相対的な価値を考慮すると、安定傾向にあるとされている（Bukodi and Goldthorpe 2016）。日本の文脈でも、教育達成を絶対的な基準でみると縮小傾向にあるものの、相対的な基準で見ると安定的・部
分的には強まる傾向にあり（Fujihara and Ishida 2016）、産業化命題の予測とは異なっている。
2

―192―

２．学歴はキャリアにどのような影響をもたらすか？
学歴がキャリアにもたらす影響に着目した既存研究は、「イイ大学、イイ職場、イイ昇進」というような「初職従業先を継続する」キャリアを想定した上で、学歴が初職・企業内昇進にもたらす影響の大きさを繰り返し報告してきた（竹内 1995 など）。というのも、長期雇用慣行と新規一括採用を特徴とした日本の労働市場では、初職就職と入職後の企業内昇進が職業的地位達成で重要とされてきたからである（小池 1991）。天野（2006）は、入社希望者の技能を直接観察できない雇用主が、学歴を訓練可能性の代理指標として活用する結果として学歴が初職の企業規模を大きく左右することを議論している。初職の職種（威信スコア）と学歴の関連を検討した平沢（2011）も、「学歴取得後の職業達成では、いやというほど学歴や学校歴間の差異をみせつけられた」（167 頁）と結論づけ、学歴の重要性を強調していた。
その一方で、雇用主が労働者の技能を直接的に観察できるようになった入職後の昇進にも学歴が無視し得ない影響を与えていることが繰り返し報告されてきた（Tachibanaki 1987）。
昇進構造は、キャリア後半ほど昇進競争が厳しくなる「将棋の駒型」であり（小池 1991）、
初期段階で最低限度の基準を満たさないごく少ない雇用者を昇進から閉め出す「ゲートキー
ピング」が行われた後で、雇用者を等しく昇進競争させる「コンテスト」が行われる 2 段階の選抜構造でもある（Ishida et al. 2002）2。こうした昇進競争に勝ち抜くのに、学歴が実際の能力の高さとしても課長職以上の高い役職の昇進に影響するとされてきた（Ishida et al. 1997）。
このように学歴がキャリアにもたらす影響は「初職従業先を継続する」という日本的雇用慣行を念頭に置きながら、初職入職と企業内昇進に学歴がもたらす影響が議論されてきた。
しかしながら既存研究は、初職・企業内昇進に学歴がもたらす影響の大きさは議論しても、その影響が高学歴化や産業化の中でどのように変わったのかはほとんど検討してこなかった。
さらに、昇進機会に関する既存研究は個別企業での事例研究がほとんどであるため、管理職という高い社会経済的地位へのアクセスに対して、社会全体で学歴がどのような影響をもたらしているのかは必ずしも明らかではないという限界もある。近年では、日本の労働市場は安定性と流動性が共存する状態に変容したことを踏まえれば（Sato 2010）、初職従業先を継続しない層も考慮した上で学歴がもたらす影響を議論することがますます重要な課題である。
以上を踏まえて本稿では、初職・管理職移行（上昇移動）に対して学歴がもたらす影響とその趨勢を検証することはもちろん、初職従業先からの離職（雇用の安定性）にも着目した分析を行う。離職に関する研究は近年蓄積されつつあることは事実だが（小川 2013 など）、雇用の安定性に対して学歴がもたらす影響とその趨勢は明示的には議論されてこなかった。
2

ただし Ishida et al.（2002）の力点は、初期昇進の「遅さ」は次の昇進機会の不利につながるものの、「トーナメントモデル」の予測とは裏腹に、初期昇進の「早さ」は次の昇進機会の有利さにはつながっておらず、早期昇進のトラックがあるわけではないという点にある。
3

―193―

そのため、「そもそも初職従業先を継続するのは誰なのか？」を検討することは、学歴社会論などの学歴がキャリアにもたらす影響を検討してきた既存研究の前提を問い直す上でも重要な作業であると考えられる。またほとんどの研究で女性は分析から除外されてきたため（平沢 2008 など）、女性についても学歴がキャリアにもたらす影響とその趨勢を示す必要がある。
以下では、学歴と初職の関連とその趨勢を検討した上で、初職従業先からの離職・管理職移行のそれぞれに学歴がもたらす影響が変わったかどうかを男女別に明らかにしていく。

３．データと変数分析には、1995 年～2015 年までの SSM 調査の合併データのうち、初職入職から 55 歳までの職歴データを使用する。本稿の分析は、雇用主からの評価を伴った学歴の効果を想定しているため、初職で管理職または何らかの役職にすでについている個人、初職の職種が農業・無業の個人、初職の従業上の地位が経営者・自営・家族従業者である個人はいずれの分析からも除外している 3 。初職・職業階層に関しては、企業規模も考慮した分析を行う目的から
SSM 総合 8 分類を使用した。以上の除外処理から、専門・大企業 W・小企業 W・大企業 B・
小企業 B の 5 カテゴリーとして設定されることになる。
イベントヒストリー分析（初職従業先からの離職・管理職移行）では、初職従業先から何らかの形で離職した場合 4、従業先を問わずに初めて管理職に移行した場合にイベント発生とする。ここでの管理職とは、男性の場合は従業員数 5 人以上の企業で課長以上または管理的職業に従事する場合を、女性の場合は従業員数 5 人以上の企業で係長以上または管理的職業に従事する場合をそれぞれ管理職とみなした 5。さらに、管理職移行に関する分析では、初職に関する処理と同様の除外処理をパーソン・イヤー単位で行うことに加えて、非正規雇用・専門職のパーソン・イヤーは管理職移行のリスクがないか、学歴が影響するメカニズム自体が正規雇用や他の職種とは異なっていると判断してリスクセットに含めなかった。ただし、分析対象となる職種・従業上の地位に再び移行した場合には、再度リスクセットに含めた。
他方で既存研究の限界を乗り越えるために全ての分析で女性も分析対象に含めているが、大卒者に着目したイベントヒストリー分析だけは、大卒女性では管理職移行がレアイベント
であるという分析上の限界もあって（イベント数=57）、大卒男性に分析対象を限定している。
3

これらの職種・従業上の地位は、初職従業先からの離職のリスクもないものと判断した。
また学歴が管理職移行にもたらす影響も初職で被雇用者を経験しない場合には異なっていると判断し、管理職移行に関する分析でも初職に関して個人単位で同様の除外処理を行った。
4
ここでは、初職従業先からの離職の理由や離職先（従業先 2 番目 or 無業）は検討しない。
先述のように、あくまでも本稿の分析の主眼は「初職従業先を継続するかどうか」にある。
5
管理職の設定は、麦山（2016）にならった。ここでの管理職移行は、何番目の従業先での昇進かは考慮していないため、管理職という社会経済的地位の高いポジションへの社会全体
でのアクセス可能性に力点があり、同一企業内部の昇進研究とは若干異なっている。
4

―194―

本稿の主眼となる関心となる独立変数は、学歴 6である。特に、雇用主からの評価では初職
入職前に獲得した学歴が重要であると判断し、「初職前最高学歴 7」を採用した。具体的には、大学・大学院卒、短大・専門学校・高専卒、高卒、中卒の 4 カテゴリーが検討対象になる。
さらに学校歴に着目した分析では大学設置時期に着目した大学類型を用いて（金子 1996）、
国公立大学 A 群、B 群、私立大学 C 群、D 群、E 群の 5 カテゴリーとして設定した。A 群は、
旧帝国大学や、一橋大学・東京工業大学などの設置時期が古く社会的評価も高い国公立大学である。B 群は、千葉大学や金沢大学などの A 群以外の国公立大学を指す。C 群は、早稲田大学・関西大学などの設置時期が古く社会的評価も高い中核私立大学に該当し、D 群は日本
大学や中京大学などの 1960 年以前に設置された C 群以外の第 1 世代の私立大学に該当する。
E 群は城西大学や和光大学などの 1960 年以降に設置された第 2 世代以後の私立大学を指す 8。
もうひとつの関心となる独立変数は、入職年（初職の分析）
・時代（イベントヒストリー分
析：各パーソン・イヤーでの時点）である。入職年は、1989 年以前入職、1990 年以降入職、時代は、1969 年以前、1970 年代、1980 年代、1990 年代、2000 年代以降、として設定した。
統制変数としては、初職従業先からの離職に関する分析では、初職時の居住地、婚姻状態、第 1 子年齢、職業階層、従業上の地位、SSM 調査年を統制した 9。管理職移行に関する分析では初職従業先以外も分析に含まれることになることから、離職回数・無業経験も統制し、大卒者に関する分析では、大学院修了経験、専攻分野も統制変数として使用している 10。
分析に使用する変数の記述統計量を、表 1 と表 2 に示した。表 1 は、初職に関する分析で使用する変数である。表 2 は、イベントヒストリー分析で使用する変数をパーソン・イヤー
単位で示した。初職に関する分析は、男性（6,306 名）
・女性（7,671 名）が分析対象となり、大卒者の初職に関する分析は、大卒男性（1,788 名）
・大卒女性（997 名）が分析対象となる。
こうした初職に関する分析の対象者が、初職従業先からの離職のリスクセットに入るため、初職従業先からの離職に関する分析でも男性 76,859（人数 6,306）
・女性 45,812（人数 7,671）
6

分析の解釈を容易にするため、海外の大学出身者や放送大学出身者は除外し、旧制学歴も分析には含めなかった。また、高等教育機関を卒業していない場合には高卒とみなしたが、SSM1995 年調査は卒中退を考慮できないため、通った学校を全員卒業したものと仮定した。
7
つまり、労働市場に参入した後で獲得する学歴は学歴とはみなしておらず（初職前学歴）、
例えば大学に通った後で専門学校に通った場合には、大卒学歴の方が雇用主から評価されていると仮定した（最高学歴）。後述する学校歴も「初職前最高学校歴」であるが、専攻分野に関しては大学院での専門性の方が高いと判断して、大学院での専攻分野を採用している。
8
大学ランクの指標として想定される入試偏差値は、当該年度の志願率によって影響を受けるため需給バランスに応じて変動するという問題がある（米澤 2008）。すでに学生と企業の結びつきがある設置時期が古い大学ほど入試選抜度や社会的評価が高いため（金子 1996）、
古いコーホートを含む SSM の分析では、設置時期に着目した金子分類が優れている。
9
初職時の居住地は、宮城・首都圏・愛知・関西圏・福岡を大都市圏とみなした。また結婚
年近辺・出生年近辺とは、当該イベントの 1 年前～1 年後を指すダミー変数である。
10
専攻分野は学校基本調査の学科系統大分類に準拠したが、ケース数の関係から理学・農学
は工学と統合して理工系とした。医学・薬学も医療系とし、それ以外はその他専攻とした。
5

―195―

が分析対象となるが、管理職移行に関する分析は、非正規雇用・専門職をリスクセットに含めていないため、男性 101,789（人数 5,257）
・女性 54,067（人数 5,481）が分析対象となる。
大卒者に関するイベントヒストリー分析だけは大卒男性のみが分析対象となり、初職従業先からの離職で 23,883（人数 1,788）、管理職移行で 15796（人数 1,178）が分析対象となる。

表１
初職
専門
大企業W
小企業W
大企業B
小企業B
初職従業上の地位
非正規雇用
入職年
1990年代以降入職

表２
変数名
離職イベント
管理移行イベント時代
1969年以前
1980年代1990年代2000年代以降
学歴
大学・大学院卒
短大・専門・高専卒
中卒
学校歴
国公立大学A群
国公立大学B群
私立大学C群私立大学D群私立大学E群大学での専攻分野
人文系専攻
社会科学系専攻
理工系専攻
医療系専攻
教育系専攻
その他専攻
大学院修了経験
大学院修了経験あり
就業経験年数
初職時の居住地
大都市圏
婚姻状態
結婚年近辺
既婚
第1子年齢
出生年近辺
未就学児
小学生以上
職種階層
専門
小企業W
大企業B
小企業B
従業上の地位
非正規雇用
離職回数
1回
2回以上
無業経験
無業経験あり
SSM調査年
2005年調査2015年調査

初職の分析で使用する変数の記述統計量

男性（全体）
有効度数 平均値

女性（全体）
有効度数 平均値

6,085
6,085
6,085
6,085
6,085

0.149
0.221
0.149
0.172
0.309

7,090
7,090
7,090
7,090
7,090

0.198
0.267
0.305
0.076
0.155

6,306

0.094

7,671

0.148

6,306

0.159

7,671

0.265

学歴
大学・大学院卒
短大専門高専卒
中卒
学校歴
国公立大学A群
国公立大学B群
私立大学C群私立大学D群私立大学E群

男性（全体）
有効度数 平均値

女性（全体）
有効度数 平均値

6,132
6,132
6,132

0.263
0.079
0.135

7,456
7,456
7,456

0.105
0.224
0.138

1,614
1,614
1,614
1,614
1,614

0.089
0.207
0.180
0.271
0.253

782
782
782
782
782

0.033
0.256
0.096
0.258
0.357

イベントヒストリー分析で使用する変数の記述統計量

男性（全体）
有効度数 平均値
76,8590.053－－

初職従業先からの離職女性（全体）
男性（大卒者）
有効度数 平均値
有効度数 平均値
45,8120.137
23,883
0.033
－
－
－
－

男性（全体）
有効度数 平均値－－
101,7890.010

管理職への移行女性（全体）
有効度数 平均値－－
54,0670.003

男性（大卒者）
有効度数 平均値－－
15,7960.025

76,85976,85976,85976,859

0.169
0.233
0.229
0.181

45,81245,81245,81245,812

0.221
0.215
0.211
0.176

23,88323,88323,88323,883

0.066
0.255
0.277
0.245

101,789
101,789
101,789
101,789

0.162
0.238
0.228
0.175

54,06754,06754,06754,067

0.200
0.230
0.227
0.161

15,796
15,796
15,796
15,796

0.065
0.256
0.263
0.249

74,217
74,217
74,217

0.294
0.060
0.109

44,49944,49944,499

0.117
0.239
0.144

－
－
－

－
－
－

99,87799,87799,877

0.139
0.053
0.202

52,95852,95852,958

0.050
0.139
0.192

－
－
－

－
－
－

－
－
－
－
－

－
－
－
－
－

－
－
－
－
－

－
－
－
－
－

21,50221,50221,50221,50221,502

0.108
0.241
0.206
0.258
0.187

－
－
－
－
－

－
－
－
－
－

－
－
－
－
－

－
－
－
－
－

13,884
13,884
13,884
13,884
13,884

0.053
0.137
0.207
0.305
0.299

－
－
－
－
－
－

－
－
－
－
－
－

－
－
－
－
－
－

－
－
－
－
－
－

23,347
23,347
23,347
23,347
23,347
23,347

0.061
0.470
0.352
0.022
0.080
0.015

－
－
－
－
－
－

－
－
－
－
－
－

－
－
－
－
－
－

－
－
－
－
－
－

15,437
15,437
15,437
15,437
15,437
15,437

0.060
0.649
0.242
0.006
0.026
0.017

－
76,859－12.865－45,812－7.571

23,88323,8830.079
12.356－
101,789－
14.770－54,067－11.95815,796
15,7960.028
11.07076,3960.523

45,6170.463

23,6990.608

101,261

0.512

53,8180.457

15,6540.611

76,27376,273

0.093
0.453

45,58745,587

0.111
0.241

23,55723,557

0.113
0.538

101,126
101,126

0.094
0.468

53,81953,819

0.098
0.337

15,534
15,534

0.132
0.461

74,63974,63974,639

0.083
0.116
0.289

44,72344,72344,723

0.057
0.060
0.156

23,05623,05623,056

0.099
0.140
0.328

98,792
98,792
98,792

0.089
0.129
0.298

52,81352,81352,813

0.050
0.061
0.274

15,29815,29815,298

0.119
0.159
0.221

76,85976,85976,85976,859

0.167
0.117
0.196
0.198

45,81245,81245,81245,812

0.251
0.237
0.084
0.142

23,88323,88323,88323,883

0.364
0.122
0.046
0.031

－
101,789
101,789
101,789

－
0.140
0.236
0.364

－
54,06754,06754,067

－
0.379
0.102
0.222

－
15,796
15,796
15,796

－
0.241
0.080
0.085

76,8590.025

45,8120.104

23,883

0.015

－

－

－

－

－

－

－
－

－
－

－
－

－
－

－
－

－
－

101,789
101,789

0.248
0.211

54,06754,067

0.234
0.214

15,796
15,796

0.183
0.072

－

－

－

－

－

－

101,7890.055

54,0670.222

15,7960.032

76,85976,859

0.354
0.517

45,81245,812

0.351
0.506

23,88323,883

0.338
0.566

101,789
101,789

0.363
0.502

54,06754,067

0.367
0.488

15,796
15,796

0.35
0.558

6

―196―

４．学歴が初職にもたらす影響とその趨勢
4.1

学歴が初職にもたらす影響は変わったか？

雇用の流動化や高学歴化が進展した 1990 年代以降には、学歴が初職にもたらす影響は変化したのだろうか。1989 年以前の初職入職者と 1990 年以降の初職入職者ごとに学歴別・初職分布を示すと図 1・図 2 のようになる。図 1 が男性の結果であり、図 2 が女性の結果である。
男性の場合の学歴別・初職分布を示した図 1 を確認する。大学・大学院卒を確認すると、1990 年以降には専門職になる大卒男性の割合が増えており（34.26%→40.45%）11、大企業 W
や小企業 W になる大卒男性の割合は減少しているが（37.15%→32.53%／18.23%→13.77%）、
ブルーカラーになる大卒男性は全体の 10%程度のままほとんど変わっていない。その一方で短大専門高専卒を確認すると、専門職になる割合が若干減少しており（27.05%→22.88%）、
大企業 W になる割合も若干減少している（15.46%→12.55%）。しかしながら、小企業 W や
大企業 B になる割合は大きく変化していない一方で（17.87%→16.61%／12.56%→12.55%）、
小企業 B になる割合に関しては顕著に増加していることが読み取れる（27.05%→35.42%）。
高卒に関しても、専門職になる割合と大企業 W になる割合が減少している（5.61%→3.92%／22.20%→13.63%）。しかしながら、小企業 W や大企業 B になる割合は大きくは変化していない一方で（15.13%→16.18%／25.75%→25.38%）、短大専門高専卒と同様に小企業 B になる
割合が顕著に増加していることが確認できる（31.32%→40.89%） 12。それに対して中卒男性のうち 10%程度しか専門職や大企業 W になっておらず、中卒男性ほど小企業 B になりやす
いという傾向は 1990 年以降入職者でも大きくは変わっていない（76.38%→79.55%） 13。

図１

1990 年代以降の学歴別・初職分布（男性）

大学・大学院卒（1989年以前：N=1004）

34.26

40.45

（1990年以降：N=581）
短大専門高専卒（1989年以前：N=207）

22.88
5.61

1.61
中卒
8.46
（1989年以前：N=745）（1990年以降：N=44）

専門

大企業W

2.27

15.46

13.63

11.36

小企業W

17.87

12.55

16.61

22.20

（1990年以降：N=587） 3.92

18.23

32.53

27.05

（1990年以降：N=271）
高卒（1989年以前：N=2478）

37.15

15.13

13.77
12.56

12.55
25.75

16.18

6.02

7.23

27.05
35.42
31.32

25.38

13.42

6.02 5.48

40.89
76.38

6.82

79.55

大企業B

（注）行%. 1989年以前： χ²(d.f.)=1700.0(12). Pr=0.000.
1990年以降： χ²(d.f.)=511.66(12). Pr=0.000.

小企業B

11

具体的には「503 機械・電気・化学技術者」「506 情報処理技術者」の割合が増えていた。
短大専門高専卒では「504 建築・土木技術者」「505 農林技術者」が減少し、「635 自動車
組立工・整備工」が増加していたが、高卒では中分類での「14 建設作業者」が増えていた。
131990 以降に初職入職した中卒男性はかなり少ないため（N=44）、結果の解釈は慎重になる必要がある。ここでは、小企業 B がほとんどであるという全体傾向に言及するにとどめた。
12

7

―197―

図２

1990 年代以降の学歴別・初職分布（女性）

大学・大学院卒（1989年以前：N=316）

53.48

29.43

（1990年以降：N=439）

37.81

35.99

短大専門高専卒（1989年以前：N=963）

40.39

28.87

（1990年以降：N=623）

42.70

21.35

高卒
（1989年以前：N=2929）（1990年以降：N=692）
中卒（1989年以前：N=888）（1990年以降：N=40）

専門

大企業W

7.17

32.91

12.14
3.60
7.50

2.50

小企業W

20.35

9.25

43.21

18.24

20.83
40.00
小企業B

2.50

1.97

2.25

22.79
39.36

21.53

大企業B

22.78

0.95
15.82
0.230.32

5.92

3.19
8.41

10.91
11.30

17.20

52.03
47.50

（注）行%. 1989年以前： χ²(d.f.)=2200.0(12). Pr=0.000.
1990年以降： χ²(d.f.)=335.21(12). Pr=0.000.

つぎに、女性に関して学歴別・初職分布を示した図 2 を確認する。大学・大学院卒を確認
すると 1990 年以降には専門職になる大卒女性の割合は減少しているが（53.43%→37.81%）14、
大企業 W や小企業 W になる割合が顕著に増加している（29.43%→35.99%／15.82%→22.78%）。
その一方で短大専門高専卒を確認すると、大企業 W になる割合は減少しているが（28.87%→21.35%）、専門職・小企業 W・ブルーカラーになる割合は大筋でほとんど変わっていない。
高卒に関しては、専門職になる割合は増加している一方で（7.17%→12.14%）、大企業 W や
大企業 B になる割合は減少しており（32.91%→21.53%／9.25%→5.92%）、その分小企業 W や
小企業 B になる割合が増加している（39.36%→43.21%／11.30%→17.20%）。その一方で中卒女性のうち 10%程度しか専門職や大企業 W になっておらず、中卒者が小企業 W や小企業 Bになりやすいという傾向は女性に関しても 1990 年以降でも変わっていない 15。
以上をまとめれば、男女ともに、高学歴化の中でも、大学・大学院卒ほどブルーカラー・
小企業 W になりにくく、専門職・大企業 W になりやすいという傾向は大きくは変わっていない。さらに中卒者ほど小企業 B になりやすいという傾向もまた大きくは変わっていない。
しかしながら 1990 年代以降には、初職で専門職になる大卒男性の割合が増えている一方で、短大専門高専卒・高卒の男性では専門職・大企業 W になりにくく、その分小企業 B になりやすくなっていることが確認された。それに対して女性の場合には、専門職になる大卒女性の割合が減少し、その分大企業 W・小企業 W になる大卒女性の割合が顕著に増加していることが確認された。それに対して短大専門高専卒・高卒女性では、大企業 W になる割合が減
少し、その分小企業 W・小企業 B になりやすくなっていることが明らかになった 16。
14

小分類レベルでは、「521 小学校教員」になる大卒女性が顕著に減少していた。
ここでも 1990 以降に初職入職した中卒女性はかなり少ないため（N=40）、結果の解釈は慎重になる必要がある。詳細な割合には言及せずに、全体の傾向を記述するにとどめた。
16
ただしここでの変化は、女性の進学先が短大から専門学校へと変化したことで大企業 Wになりにくく、小企業 W や小企業 B になりやすくなっている可能性も含んでいる。
15

8

―198―

Gesthuizen and Wolbers（2010）は、職業領域の高度化が高学歴化に追いつかない場合には、
従来ならば到達できていた仕事が奪われることで、特に低学歴者が不利な立場になりやすくなるという押し出し現象（クラウディングアウト：crowding out）を明らかにしている。日本の場合には、高学歴化して大卒者数が増加しても、依然として大学・大学院卒はブルーカラ
ーになりにくく「大学・大学院卒か否か」という学歴分断がかなり明確である一方で、特に男性の中学歴層（短大専門高専卒・高卒）では、専門職や大企業 W になりにくくなり、小企業 B などの不利な立場になりやすくなるクラウディングアウトが生じているといえる。

4.2

初職で非正規雇用になりやすくなったのは誰か？

つぎに、1989 年以前の初職入職者と 1990 年以降の初職入職者ごとに学歴別・初職非正規
雇用比率を示すと図 3 のようになる。男性の場合の結果を示した左図を確認すると、1990 年以降には、いずれの学歴でも初職で非正規雇用になりやすくなっており、大学・大学院卒の場合も（3.14%→15.77%）、短大専門高専卒の場合も（6.16%→11.36%）、初職での非正規雇用比率が高まっていることがわかる。こうした傾向は、高等教育機関に進学していない場合に大きく、高卒男性（6.59%→21.71%）と中卒男性（11.30%→43.48%）で顕著に上昇している 17。
女性の場合の結果を示した右図からも、1990 年以降には、いずれの学歴でも初職で非正規雇用になりやすくなっていることが確認できる。しかしながら女性の場合は、1989 年以前から男性よりも非正規雇用比率が高い。大学・大学院卒の場合も（14.07%→20.44%）、短大専
門高専卒の場合も（11.47%→21.97%）も、1989 年以前から非正規雇用比率が高い傾向にある。
また高等教育機関に進学しない場合に非正規雇用になりやすく、高卒女性（7.81%→34.59%）と中卒女性（16.01%→58.54%）では、男性と同様に顕著に非正規雇用比率が上昇している。

図３

1990 年代以降の学歴別・非正規雇用比率（左図：男性／右図：女性）

大学・大学院卒（1989年以前：N=1018）（1990年以降：N=596）
短大専門高専卒（1989年以前：N=211）（1990年以降：N=273）
高卒（1989年以前：N=2578）（1990年以降：N=631）
中卒（1989年以前：N=779）（1990年以降：N=46）

大学・大学院卒（1989年以前：N=327）

3.14%
15.77%（1990年以降：N=455）
短大専門高専卒（1989年以前：N=1011）

6.16%

11.36%（1990年以降：N=660）
高卒（1989年以前：N=3203）

6.59%
21.71%

20.44%
11.47%

21.97%
7.81%
34.59%（1990年以降：N=772）
中卒（1989年以前：N=987）

11.30%
43.48%

16.01%（1990年以降：N=41）

男性 （注）該当%. 1989年以前： χ²(d.f.)=47.626(3). Pr=0.000.

女性

1990年以降： χ²(d.f.)=33.858(3). Pr=0.000.

17

14.07%（注）該当%. 1989年以前： χ²(d.f.)=62.855(3). Pr=0.000.
1990年以降： χ²(d.f.)=60.831(3). Pr=0.000.

繰り返しになるが、ここでの中卒の結果には解釈に慎重になる必要がある。
9

―199―

58.54%

4.3

出身大学の学校歴が初職にもたらす影響は変わったか？

以上から、大卒男性は専門職（情報処理技術者など）になりやすくなっているのに対して、大卒女性は専門職（小学校教員など）から大企業 W・小企業 W になりやすくなっていることが確認された。では、1990 年以降に大卒のどの部分で初職との関連が変化したのだろうか。
学校歴別・初職分布を男女別に示すと、図 4（男性）と図 5（女性）のようになる。
男性の場合の学校歴別・初職分布を示した図 4 を確認する。国公立大学 A 群・B 群を確認すると、A 群では大企業 W になる割合が顕著に増加している一方で（25.51%→35.56%）、B
群では専門職になる割合がわずかに減少している（62.69%→57.35%）。しかしながら、国公立大学出身者ほど専門職になりやすいという傾向は大筋では変わっていない。それに対して
私立大学 C 群・D 群を確認すると、C 群では特に専門職になる割合が顕著に増加している一方で（20.0%→39.68%）、小企業 W になる割合が大きく減少し（22.22%→3.17%）、ブルーカ
ラーになる割合は増加している（4.89%→14.28%）。D 群でも、専門職になる割合が顕著に増加している一方で（25.52%→39.13%）、小企業 W になる割合が減少し（24.48%→15.22%）、
ブルーカラーになる割合が増加していることが読み取れる（12.07%→17.39%） 18。
しかしながら私立大学 E 群出身者を確認すると、専門職になる割合は C 群や D 群と同様にわずかに増加しているものの（20.20%→25.13%）、大企業 W になる割合は減少し（35.86%→

図４1990 年代以降の学校歴別・初職分布（男性）

国公立大学A群（1989年以前：N=98）

65.31（1990年以降：N=45）

62.22

国公立大学B群（1989年以前：N=193）

62.69
57.35

（1990年以降：N=136）
私立大学C群（1989年以前：N=225）

20.00

52.89
39.68

（1990年以降：N=63）
私立大学D群（1989年以前：N=290）

20.20（1990年以降：N=199）

25.13

大企業W

小企業W

24.48
35.51

35.86

大企業B

6.12
1.02
35.56
2.22
2.07
24.87
4.66 5.70
2.94
27.94
5.88 8.82
2.22
2.67
22.22
3.17
9.52 4.76

37.93

39.13

私立大学E群（1989年以前：N=198）

専門

47.62

25.52

（1990年以降：N=138）

28.14
小企業B

2.04

25.51

10.14

15.22
25.76

24.12

4.48 7.59

6.57
22.61

7.25
11.62
12.56

（注）行%. 1989年以前： χ²(d.f.)=210.87(16). Pr=0.000.
1990年以降： χ²(d.f.)=90.355(16). Pr=0.000.

18

具体的には、「503 機械・電気・化学技術者」「506 情報処理技術者」になりやすくなっていた。こうした IT 的な専門職には、入試選抜度の高い私立大学出身者ほどアクセスしやすい
ことが推測される。また、増加傾向にある私立大学 C 群・D 群出身者のブルーカラーはほとんどが「684 現場監督、その他の建設作業者」であった。建設系の資格を持つ場合にも 684
でコードが付くことが多いため、実際には、ブルーカラーというよりも専門職に近いような位置づけであることが推測される。ここではブルーカラー増加の解釈は行わなかった。
10

―200―

28.14%）、ブルーカラーになる割合が顕著に高まっている（18.19%→35.17%）。このことは、大卒男性が専門職になりやすくなっていたのは、入試偏差値 50 近辺以上の私立大学 C 群・D群出身者が専門職になりやすくなっていたからであることを示唆している。こうした「大卒男性の専門職化傾向」は日本の高等教育の大衆化を担ったマス高等教育の E 群では小さく、E 群ほど、大企業 W になりにくく、ブルーカラーになりやすいという傾向が強まっている。
こうした結果は、若年層での学校歴の影響の大きさを指摘する苅谷（2017）と整合的である。
つぎに、女性に関して学校歴別・初職分布を示した図 5 を確認する 19。国公立大学 A 群・
B 群出身者を確認すると、国公立大学出身者が専門職になりやすいことは大卒女性でも変わっていない。しかしながら B 群では専門職になる割合が顕著に減少し（79.07%→48.62%）20、
大企業 W になる割合や小企業 W になる割合が増加していることが読み取れる（13.95%→
31.19%／5.81%→16.51%）。その一方で私立大学 C 群・D 群出身者を確認すると、C 群出身者
ほど大企業 W になりやすい傾向は大きくは変わっていないが、特に D 群出身者の女性では専門職になる割合が顕著に減少しており（43.68%→26.42%）、その分大企業 W・小企業 W になる割合が増加していることが読み取れる（36.78%→44.34%／17.24%→26.42%）。
私立大学 E 群出身者の女性でも同様に、専門職になる割合が D 群ほどではないものの減少しており（46.53%→37.87%）、大企業 W になる割合はわずかに増加し（26.73%→31.36%）、
小企業 W になる割合はほとんど変わっていないことが読み取れるだろう（25.74%→27.22%）。

図５

1990 年代以降の学校歴別・初職分布（女性）

国公立大学A群（1989年以前：N=9）

77.78
70.59

（1990年以降：N=17）
国公立大学B群（1989年以前：N=86）

55.26

44.34

26.42
46.53

小企業W

大企業B

31.36
小企業B

0.92
12.12

17.24
26.42

26.73

37.87

（1990年以降：N=169）

1.16
5.81
2.75

15.79
36.78

43.68

私立大学E群（1989年以前：N=101）

16.51

60.61

23.68

（1990年以降：N=106）

大企業W

31.19

27.27

私立大学D群（1989年以前：N=87）

11.76
13.95

48.62

私立大学C群（1989年以前：N=33）

専門

17.65

79.07

（1990年以降：N=109）（1990年以降：N=38）

22.22

25.74
27.22

5.26
2.30
2.83

3.55

（注）行%. 1989年以前： χ²(d.f.)=56.882(16). Pr=0.000.
1990年以降： χ²(d.f.)=33.050(16). Pr=0.007.

19

ただし、大卒女性の場合には SSM データを合併しても A 群や C 群に進学している女性が少ないため、A 群や C 群は傾向を紹介するにとどめ、割合の詳細には立ち入らなかった。
20「521 小学校教員」「522 中学校教員」になる国公立大学 B 群出身女性が減っていた。
11

―201―

つまり、大卒女性が専門職から大企業 W や小企業 W になりやすくなっていたのは、地方国立大学が多い B 群や入試偏差値 50 近辺以下の私立大学 D 群・E 群で「大卒女性のホワイト
カラーシフト」が進んでいたためであると考えられる。こうした傾向は、日本の高等教育の大衆化を担ったマス高等教育の E 群では小さいが、大卒男性の場合のように、高学歴化の中でブルーカラーになりやすくなるような不利な傾向が強まっているわけではないといえる。
以上をまとめれば、男女ともに国公立大学出身者ほど専門職になりやすく、入試選抜度の高い私立大学（C 群）ほど大企業 W になりやすい傾向は大きくは変わっていないといえる。
しかしながら 1990 年以降には、そうした傾向に加えて、入試選抜度の高い私立大学出身男性
ほど（C 群・D 群ほど）、専門職（情報処理技術者など）になる傾向が強まっている一方で、同じ大卒学歴であってもマス高等教育出身男性では（E 群では）、そうした専門職化の傾向は小さいことに加えて、大企業 W になりにくくブルーカラーになりやすい傾向が強まっていた。
女性では、地方国立大学（B 群）や私立大学 D 群ほど、程度は小さいものの E 群でも、専門職（学校教員など）ではなくホワイトカラーになりやすくなっていることが明らかになった。

4.4

初職で非正規雇用になりやすくなった大卒者は誰か？

では、高学歴化の中で大卒層の中でも特に初職で非正規雇用になりやすくなったのは誰なのだろうか。1989 年以前の初職入職者と 1990 年以降の初職入職者ごとに学校歴別・初職非正規雇用比率を示すと図 6 のようになる。大卒男性の場合の結果を示した左図を確認すると、1990 年以降には、国公立大学 A 群以外ではいずれの学校歴でも初職で非正規雇用になりやす
くなっており、私立大学 C 群と比べて（2.64%→9.38%）、国公立大学 B 群（3.08%→15.83%）
や私立大学 D 群（1.69%→14.79%）では非正規雇用比率が大きく上昇しており、E 群では、

図６

1990 年代以降の学校歴別・非正規雇用比率（左図：男性／右図：女性）

国公立大学A群（1989年以前：N=99）

6.06%

国公立大学A群（1989年以前：N=9）（1990年以降：N=45）

6.67%（1990年以降：N=17）11.76%

国公立大学B群（1989年以前：N=86）

10.47%

国公立大学B群（1989年以前：N=195）（1990年以降：N=136）

私立大学C群（1989年以前：N=227）（1990年以降：N=63）
私立大学D群（1989年以前：N=295）（1990年以降：N=138）
私立大学E群（1989年以前：N=202）（1990年以降：N=199）

男性

3.08%
15.83%（1990年以降：N=114）

2.64%

9.38%
1.69%
14.79%

4.46%
20.39%

20.18%

私立大学C群（1989年以前：N=37）

13.51%（1990年以降：N=38）

13.16%

私立大学D群（1989年以前：N=91）

15.38%（1990年以降：N=111）

19.82%

私立大学E群（1989年以前：N=104）

17.31%（1990年以降：N=175）（注）該当%. 1989年以前： χ²(d.f.)=6.132(4). Pr=0.190.
1990年以降： χ²(d.f.)=8.188(4). Pr=0.085.

0.00%

女性

12

―202―

23.43%（注）該当%. 1989年以前： χ²(d.f.)=3.440(4). Pr=0.487.
1990年以降： χ²(d.f.)=3.018(4). Pr=0.555.

初職で非正規雇用になる割合が顕著に増加して全体の 20.39%が非正規雇用になっている。
女性の場合の結果を示した右図からも、いずれの学校歴でも非正規雇用になりやすくなっており、私立大学 D 群と比べて（15.38%→19.82%）、国公立大学 B 群（10.47%→20.18%）や私立大学 E 群（17.31%→23.43%）でその傾向が大きいことが読み取れる。こうした結果は、出身大学の学校歴は初職の従業上の地位にも無視し得ない影響を与えており、男女ともに、地方に多い B 群や入試選抜度の低い E 群ほど非正規化傾向が大きいことを示唆している。

５．学歴が世代内移動にもたらす影響とその趨勢
5.1

初職従業先を辞めやすくなったのは誰か？

では初職入職後のキャリアでも学歴がもたらす影響は変わったのだろうか。初職従業先からの離職に関する離散時間ロジット（イベントヒストリー分析）の結果を、表 4 に示した。

表４

初職従業先からの離職に関する離散時間ロジット
Model 1
Coef.
S.E.

男性（全体）
Model 2
Coef.
S.E.

Model 3
Coef.
S.E.

Model 1
Coef.
S.E.

女性（全体）
Model 2
Coef.
S.E.

Model 3
Coef.
S.E.

時代（基準：1970年代）
1969年以前
1980年代1990年代2000年代以降-0.0460.053
0.122 * 0.053
0.326 *** 0.054
0.314 *** 0.061-0.014
0.053
0.064
0.054
0.217 *** 0.055
0.122
0.063

-0.0320.071
0.140 *
-0.051

0.053
0.054
0.067
0.084

-0.0450.042-0.137 ** 0.043-0.131 ** 0.046-0.200 *** 0.053-0.0290.044-0.098 * 0.046-0.101 * 0.049-0.241 *** 0.057-0.020-0.104 *-0.115-0.115

学歴（基準：高卒）
大学・大学院卒
短大・専門・高専卒
中卒-0.498 *** 0.044-0.0390.066
0.478 *** 0.049-0.184 *** 0.050
0.044
0.068
0.071
0.054

-0.347 *** 0.065
0.030
0.107
0.055
0.058

-0.363 *** 0.052-0.178 *** 0.037-0.122 ** 0.044-0.295 *** 0.061-0.091 * 0.041-0.091
0.051-0.272 ** 0.090-0.0330.052-0.0990.052

時代 × 学歴
1990年代 × 大学・大学院卒
1990年代 × 短大専門高専卒
1990年代 × 中卒
2000年代以降 × 大学・大学院卒
2000年代以降 × 短大専門高専卒
2000年代以降 × 中卒
就業経験年数0.250 * 0.105
0.173
0.156
-0.109
0.158
***
0.529
0.116
-0.008
0.169
0.184
0.251

0.109
-0.0680.285-0.240-0.227 *-0.157

0.044
0.046
0.061
0.075

0.133
0.092
0.185
0.138
0.108
0.360

-0.195 *** 0.006-0.144 *** 0.008-0.146 *** 0.008-0.021 *0.010-0.067 *** 0.008-0.066 *** 0.008

0.004 *** 0.000

0.003 *** 0.000

0.003 *** 0.000-0.002 *** 0.001

0.001 ** 0.000

0.001 ** 0.000

初職時の居住地（基準：非大都市圏）
大都市圏
0.164 *** 0.033

0.183 *** 0.034

0.180 *** 0.034

0.140 *** 0.028

0.188 *** 0.029

0.188 *** 0.029

0.089
0.066
-0.312 *** 0.094

0.098
0.066
-0.311 *** 0.094

1.807 *** 0.040-0.0320.084

1.806 *** 0.040-0.0280.084-0.202 * 0.087-0.0840.109-0.306 ** 0.113-0.195 * 0.087-0.0760.109-0.321 ** 0.113-0.0350.063-0.435 *** 0.109-0.943 *** 0.101-0.0360.063-0.439 *** 0.109-0.951 *** 0.101

0.037
0.063
0.734 *** 0.055
0.130 * 0.058
0.836 *** 0.053

0.029
0.064
0.741 *** 0.055
0.136 * 0.058
0.844 *** 0.053-0.184 *** 0.047
0.411 *** 0.039
0.110
0.060
0.336 *** 0.051-0.187 *** 0.047
0.411 *** 0.039
0.114
0.060
0.333 *** 0.051

1.079 *** 0.061

1.083 *** 0.061

0.663 *** 0.047

0.653 *** 0.047

就業経験年数2乗項

婚姻状態（基準：未婚）
結婚年近辺
既婚

第1子年齢（基準：子どもなし）
出生年近辺
未就学児
小学生以上
職業階層（基準：大企業W）
専門
小企業W
大企業B
小企業B

従業上の地位（基準：正規雇用）
非正規雇用
SSM調査年（基準：1995年調査）
2005年調査2015年調査-0.117 *-0.095

0.052
0.050

-0.143 ** 0.052-0.140 ** 0.051-0.142 ** 0.052-0.139 ** 0.051

0.034
0.093 *

0.043
0.042

0.045
0.045
0.177 *** 0.045

0.043
0.045
0.175 *** 0.045

切片-1.721 *** 0.066-2.339 *** 0.077-2.303 *** 0.077-1.474 *** 0.054-1.992 *** 0.060-2.001 *** 0.060

0.075
29530.511

0.101
28697.135
76859
4086

0.102
28668.716

0.075
29530.511

0.119
32274.964
45812
6285

0.119
32264.831

McFadden擬似決定係数-2Loglikelihood
Number of observations
Number of events（注）1) ***: p<0.001, **: p<0.01, *: p<0.05
2）頑健標準誤差による有意差検定を行った。

3）多重代入法による欠損値の補正を行った。代入回数は30回、予測変数は使用する変数すべて、代入方法は多変量正規回帰とした。

13

―203―

左段にある男性の分析結果から確認する。時代・学歴を投入した Model 1 を確認すると、
1970 年代と比べて 1980 年代以降には全体的に男性は初職従業先を継続しにくくなっており、高卒と比べて大学・大学院卒ほど初職従業先を継続しやすく、中卒ほど離職しやすいことも確認できる。家庭状況（婚姻状態・第 1 子年齢）・職業（職業階層・従業上の地位）も統制した Model 2 を確認すると、1980 年代や 2000 年代以降での効果は家庭状況や職業によって説明されるが、景気動向が悪かった 1990 年代の効果は説明されない 21。また中卒の効果は、家庭状況や職業を統制すると確認できなくなるが 22、それらを統制しても大学・大学院卒は初職従業先を継続しやすいことが読み取れる。時代と学歴の交互作用項を投入した Model 3を確認すると、1990 年代・2000 年代以降と大学・大学院卒での交互作用項は統計的に有意であり、1980 年代以前と比較して（-0.347）、1990 年代（0.250）や 2000 年代以降（0.529）には、高卒と大学・大学院卒の離職傾向に大きな差が無くなっていることが明らかになった。
分析結果の妥当性を確認するために統制変数の影響も確認する。初職時の居住地が非大都市圏と比べて大都市圏であると初職従業先から離職しやすく、婚姻状態が既婚である場合や第 1 子が出生前後・小学生以上であると離職しにくい。また大企業 W と比べて小企業 W やブルーカラーは初職従業先から離職しやすく、正規雇用と比べて非正規雇用である場合にも初職従業先から離職しやすいといえる。つまり、転職先が周囲に多いという地域要因や家庭状況・職業要因が「初職従業先を継続するかどうか」に影響していることは確かであるが、それを考慮しても、大学・大学院卒ほど「初職従業先を継続する」キャリアを歩みやすく、だからこそ 1990 年代以降の雇用の流動化の影響は大学・大学院卒で大きかったことが示唆される。1990 年代以降には離職化傾向が大学・大学院卒で大きいことが示された。
こうした男性の結果を踏まえて右段にある女性の分析結果を確認する。時代・学歴を投入した Model 1 を確認すると、男性の結果とは裏腹に、1970 年代と比べて 1980 年代以降には全体的に女性は初職従業先を継続しやすくなっており、高卒よりも大学・大学院卒、短大専
門高専卒、中卒ほど初職従業先から離職しにくいことも確認できる。家庭状況・職業も統制した Model 2 を確認すると、中卒の効果は説明されるものの、大学・大学院卒、短大専門高
専卒と時代の効果はほとんど説明されない。以上を踏まえて Model 3 を確認すると、男性の結果とは異なって大学・大学院卒との交互作用項は統計的に有意ではなく、大学・大学院卒
ほど初職従業先を継続しやすくなったり、離職しやすくなったりしているわけではないことが読み取れる。しかしながら 2000 年代以降と短大専門高専卒の交互作用項だけは統計的に有意であり、短大専門高専卒女性では初職従業先を継続しやすくなっていることが示された
23。

21

景気動向が悪かった 1990 年代には解雇などの人員整理が進んだと考えられる。
中卒は非正規雇用や小企業 B などの従業先を継続しにくい職業につくためと考えられる。
23
このことは短大専門高専卒の「中身」が短大から専門学校に変わったためと推測される。
22

14

―204―

統制変数の影響を確認する。男性の結果と同様に、初職時の居住地が非大都市圏と比べて大都市圏であると初職従業先から離職しやすいものの、女性の場合には結婚年近辺にも離職しやすく、第 1 子が未就学児以上であると離職しにくいことが確認できる 24。また大企業 Wと比べて小企業 W や小企業 B などの企業規模が小さい場合には離職しやすい一方で、専門職女性は初職従業先を継続しやすく、正規雇用より非正規雇用では離職しやすいといえる。
女性の場合には、結婚年などの家庭状況が「初職従業先を継続するかどうか」に大きく影響しており、そうしたジェンダーに配慮した職場環境が整備されやすいと推測される大企業 Wや専門職の女性ほど「初職従業先を継続する」キャリアを歩みやすく、大学・大学院卒女性
ほど離職しにくい傾向は 1990 年代以降にも大きくは変わっていないことが明らかになった。

5.2

管理職になりやすくなったのは誰か？

以上から、男性では全体的に「初職従業先を継続する」キャリアを歩みにくくなっており、その傾向は特に大卒男性ほど強いのに対して、女性では全体的に「初職従業先を継続する」
キャリアを歩みやすくなっていたものの、その傾向は大卒女性ほど強いわけではないことが明らかになった。こうした中で、学歴が管理職移行（上昇移動）にもたらす影響も変わったのだろうか。管理職移行に関する離散時間ロジットの結果を、表 5 に示した。
左段にある男性の分析結果から確認する。時代・学歴を投入した Model 1 を確認すると、
1970 年代と比較して 2000 年代以降には全体的に男性は管理職に移行しにくくなっており、高卒と比べて大学・大学院卒や短大専門高専卒ほど管理職に移行しやすく、中卒ほど管理職に移行しにくいことが読み取れる。家庭状況・職業も統制した Model 2 を確認すると、時代の効果（2000 年代以降）は大きく説明されるものの、学歴が管理職移行にもたらす影響自体は大きくは変わらない。以上を踏まえて時代と学歴の交互作用項を投入した Model 3 を確認すると、1990 年代・2000 年代以降と大学・大学院卒での交互作用項が統計的に有意であり、1980 年代以前と比較して（1.253）、1990 年代（-0.398）や 2000 年代以降（-0.683）には、大学・大学院卒が管理職移行にもたらす影響が弱まっていることが明らかになった。
分析結果の妥当性を確認するために統制変数の影響も確認する。初職時の居住地が非大都市圏と比べて大都市圏であると管理職に移行しやすく、結婚している場合や第 1 子が小学生以上の場合には管理職に移行しやすい 25。また大企業 W と比較してブルーカラーの場合には短大卒女性は結婚などを契機に離職しやすかったものの、それと比べて専門学校卒女性では初職従業先を継続しやすいと考えられる。
24
麦山（2016）も指摘するように、こうした家庭状況の影響はセレクションによる効果であると考えられる。第 1 子が未就学児以上になると離職しにくくなるというよりも、そもそも子どもが未就学児以上になるまで仕事を継続できる職場なので離職しにくいと考えられる。
25
こうした家庭状況の効果は、結婚したり、第 1 子が小学生以上になったりすると管理職に移行するというよりも、そもそも管理職に移行するような人ほど結婚していたり、子どもが小学生以上であることによる効果と考えられる。
15

―205―

管理職には移行しにくく、「初職従業先を継続する」キャリアと比較して「初職従業先を継続しない」キャリアの場合（離職回数 1 回・2 回以上）にも管理職に移行しにくいことが確認できる。つまり既存研究が議論してきたように、学歴が管理職移行にも影響していることは社会全体でみても確かであるが、そうした学歴が管理職移行にもたらす影響は 1990 年代以
降には弱まっており、「初職従業先を継続しない」キャリアでは管理職にはなりにくいことも明らかになった。上昇移動のイベントという点では、学歴の影響が弱まっているといえる。
こうした男性の結果を踏まえて右段にある女性の分析結果を確認する。時代・学歴を投入した Model 1 を確認すると、男性の結果とは裏腹に、1970 年代と比べて 1990 年代以降には全体的に女性は管理職に移行しやすくなっている。1990 年代以降に昇進機会のジェンダー差表５

管理職移行に関する離散時間ロジット

Model 1
Coef.
S.E.

男性（全体）
Model 2
Coef.
S.E.

Model 3
Coef.
S.E.

Model 1
Coef.
S.E.

女性（全体）
Model 2
Coef.
S.E.

Model 3
Coef.
S.E.

時代（基準：1970年代）
1969年以前
1980年代1990年代2000年代以降

0.252
0.146
-0.0970.105-0.2060.109-0.402 *** 0.118

0.277-0.081-0.101-0.1450.308 *
-0.1020.026
0.112-0.1030.440
0.739 *
0.920 *

-0.1430.500
0.816 *
0.954 *

-0.1530.504
0.748 *
0.873 *

0.514
0.392
0.372
0.403

学歴（基準：高卒）
大学・大学院卒
短大・専門・高専卒
中卒

1.535 *** 0.076
0.411 ** 0.158-1.388 *** 0.138

0.978 *** 0.083
0.350 * 0.160-0.890 *** 0.147-0.3380.198-0.412

1.058
0.467
0.478

1.206
0.013
-0.1631.228-0.139
0.787

1.139
0.602
0.818
1.093
0.580
1.303

0.148
0.106
0.111
0.121

時代 × 学歴
1990年代 × 大学・大学院卒
1990年代 × 短大専門高専卒
1990年代 × 中卒
2000年代以降 × 大学・大学院卒
2000年代以降 × 短大専門高専卒
2000年代以降 × 中卒
就業経験年数

就業経験年数2乗項

1.094 *** 0.278
0.337
0.239
-0.923 * 0.378

0.518
0.382
0.372
0.414

0.757 ** 0.270
0.119
0.243
-0.3290.381

0.226 *** 0.015

0.172 *** 0.017

0.183 *** 0.018

0.149 *** 0.033

0.180 *** 0.039

0.182 *** 0.040-0.004 *** 0.000-0.003 *** 0.000-0.003 *** 0.000-0.003 ** 0.001-0.003 ** 0.001-0.003 ** 0.001

0.163 *

0.153 *

0.127

0.045

0.167

0.041

0.168

0.065

婚姻状態（基準：未婚）
結婚年近辺
既婚

第1子年齢（基準：子どもなし）
出生年近辺
未就学児
小学生以上
職業階層（基準：大企業W）
専門
小企業W
大企業B
小企業B

従業上の地位（基準：正規雇用）
非正規雇用

無業経験（基準：なし）
無業経験あり1.253 *** 0.114
0.228
0.336
-0.769 *** 0.174

0.517
0.386
0.374
0.407

-0.398 * 0.170
0.353
0.426
-0.3470.337***-0.6380.179-0.127
0.411
0.051
0.443

初職時の居住地（基準：非大都市圏）
大都市圏
0.086

離職回数（基準：初職従業先継続）
1回（2社目）
2回以上（3社目以降）

0.149
0.106
0.128
0.138

0.065

0.066

0.168

0.411 * 0.160
0.388 ** 0.131

0.402 * 0.160
0.387 ** 0.130-0.535-0.121

0.413
0.230

-0.543-0.125

0.413
0.229

-0.056
0.163
0.151
0.146
0.528 *** 0.136-0.074
0.163
0.122
0.146
0.505 *** 0.135

0.216
0.251
0.011

0.439
0.346
0.281

0.213
0.248
0.017

0.440
0.344
0.281

－
－
0.164
0.085
-0.964 *** 0.108-0.750 *** 0.106

－
－
0.150
0.085
-0.976 *** 0.109-0.779 *** 0.107－－-0.714 ** 0.209-2.104 *** 0.572-1.514 *** 0.344

－

－

－

－

－

－

-0.355 *** 0.084-0.687 *** 0.108-0.337 *** 0.084-0.679 *** 0.109-0.256-0.675 *

0.240
0.284

-0.259-0.671 *-0.341-0.345-0.711 ** 0.270-0.716 ** 0.2687-0.0170.318-0.022
0.322

0.197

－

－ －
-0.723 ** 0.209-2.100 *** 0.566-1.531 *** 0.344

0.197

－
0.240
0.284

SSM調査年（基準：1995年調査）
2005年調査2015年調査-0.297 ** 0.108-0.0020.103-0.309 ** 0.107
0.031
0.102

-0.322 ** 0.107
0.013
0.103

-0.2130.229

切片-7.084 *** 0.191-6.499 *** 0.208-6.638 *** 0.213-7.930 *** 0.433-7.471 *** 0.438-7.445 *** 0.433

0.091
10385.389

0.11710078.983
1017891020

0.11910061.479

0.068
1871.086

0.112
1781.434
54067
145

0.112
1781.434

McFadden擬似決定係数-2Loglikelihood
Number of observations
Number of events（注）1) ***: p<0.001, **: p<0.01, *: p<0.05

0.327
0.305

0.329
0.307

2）頑健標準誤差による有意差検定を行った。
3）多重代入法による欠損値の補正を行った。代入回数は30回、予測変数は使用する変数すべて、代入方法は多変量正規回帰とした。

16

―206―

0.327
0.307

に関する法整備が進んだため、女性は管理職になりやすくなったと推測される。学歴の影響を確認すると、高卒と比べて大学・大学院卒ほど管理職になりやすく、中卒ほど管理職にはなりにくい。家庭状況・職業も統制した Model 2 を確認すると、中卒の効果は説明されるものの、大学・大学院卒と時代の効果はほとんど説明されない。以上を踏まえて Model 3 を確認すると、男性の結果とは裏腹に大学・大学院卒との交互作用項は統計的に有意ではなく、大学・大学院卒ほど管理職に移行しやすくなったりしているわけではないことが読み取れる。
統制変数の影響を確認する。家庭状況（婚姻状態・第 1 子年齢）の効果は確認できないが、大企業 W より小企業 W・ブルーカラーでは管理職になりにくい。また「初職従業先を継続しない」キャリアでは管理職にはなりにくいことに加えて、無業経験がある場合には管理職になりにくいことも確認できる。以上から、女性の場合には、ジェンダーに関する法整備が進んだ 1990 年代以降に管理職になりやすくなっていることは確かだが、学歴が管理職移行にもたらす影響は大筋では変わっておらず、男性の分析結果とは裏腹に上昇移動のイベントという点でみた場合にも学歴の影響が弱まっているわけではないことが明らかになった。

5.3

初職従業先からの離職・管理職移行のタイミングの趨勢分析

以上から、特に大卒男性では 1990 年以降には初職従業先から離職しやすく、管理職にも移行しにくくなっていることが示された。こうした結果を、初職従業先からの離職・管理職
移行のタイミングも含めて追加検証するために、1989 年以前に入職した大卒男性と 1990 年
以降に入職した大卒男性で生存確率の形状を比較すると図 7 のようになる。左図が初職従業先からの離職に関する結果であり、右図が管理職移行に関する結果である。
初職従業先からの離職を検討した左図を確認すると、1989 年以前と 1990 年以降では大卒
学歴の生存確率の形状が大きく異なっていることが読み取れる。1989 年以前に入職した大卒

0.75
0.50

生存確率の推定値

0.25
0.00

0.00

0.25

0.50

生存確率の推定値

0.75

1.00

生存確率の趨勢分析（左図：初職従業先からの離職／右図：管理職移行） 26

1.00

図７

0

男性

10

20

生存時間（勤続年数）

大卒（1989年以前）
非大卒（1989年以前）

30

40

0

大卒（1990年以降）
非大卒（1990年以降）

男性

10

20

30

生存時間（就業経験年数）

大卒（1989年以前）
非大卒（1989年以前）

40

大卒（1990年以降）
非大卒（1990年以降）

カプラン・マイヤー法による。Log-rank 検定による結果は、左図：χ2(d.f.)=167.29(3).Pr=0.000.
右図：χ2(d.f.)=677.71(3).Pr=0.000. Wilcoxon 検定でもどちらも 0.1%水準で有意だった。

26

17

―207―

男性と比較して、1990 年以降に入職した大卒男性は勤続年数が 10 年以内の早い段階で離職しやすくなっており、入職後数年間は非大卒男性と離職確率がほとんど同じになっている。
非大卒男性は 1990 年以降でも離職確率の形状は大きくは変わっておらず、大卒者が初期に離職しやすくなった結果として、離職に関する学歴間格差が小さくなっているのである。
管理職移行を検討した右図を確認しても、1989 年以前と 1990 年以降では大卒学歴の生存確率の形状が大きく異なっていることが読み取れる。1989 年以前に入職した大卒男性と比べて 1990 年以降に入職した大卒男性では、特に初期キャリア（就業経験年数が 10 年以前）では管理職に移行しにくくなっており、管理職に移行するタイミングもかなり遅くなっている。
非大卒男性では 1990 年以降でも管理職移行確率の形状は大きくは変わっておらず、何らかの形で職場内部の選抜構造の変化があったためなのか、大卒者の管理職移行のタイミングがかなり遅くなった結果として、管理職移行に関する学歴間格差が小さくなっているといえる。
こうした離職・管理職移行のタイミングを含めた学歴効果の趨勢は、「大卒者数が増えた」という供給側の変化だけでは説明できない。そのメカニズムは職場内部の選抜構造や職業構成の変化も含めて検証する必要があるが、大卒男性ほど初期キャリアで離職しやすくなり、管理職にもなりにくく、管理職移行のタイミング自体も遅くなってることは確かである。

5.4

大卒男性の誰が離職しやすく、管理職になりにくいのか？

以上から、特に大卒男性では 1990 年代以降には初職従業先から離職しやすく、管理職にも移行しにくくなっていることが示された。では、大卒男性のどの部分で初職従業先を継続しにくく、管理職にもなりにくくなったのだろうか。大卒男性の分析結果を、表 6 に示した。
左段にある初職従業先からの離職に関する分析結果から確認する。Model 1 を確認すると、
1970 年代と比べて 1990 年代以降には大卒男性は全体的に初職従業先から離職しやすくなっており、私立大学 C 群と比較して国公立大学 A 群では初職従業先を継続しやすく、私立大学
E 群では初職従業先から離職しやすいことが読み取れる。また社会科学系専攻と比較して医療系専攻出身者は初職従業先を継続しにくく 27、人文系出身者の流動的なキャリアを指摘す
る海外の研究の指摘とは裏腹に（Reimer et al. 2008）、日本では人文系出身者ほど流動的なキ
ャリアを歩みやすいわけではないことも確認できる。家庭状況・職業も統制した Model 2 を確認すると、出身大学の学校歴の効果は大きく説明されるものの、医療系出身者が離職しやすいことは説明されない。以上を踏まえて時代と学校歴の交互作用項を検証した Model 3 を確認すると、1990 年代以降とのいずれの交互作用項も統計的に有意ではなく、初職従業先からの離職に関しては学校歴の影響が強まっているわけではないことが明らかになった。
分析結果の妥当性を確認するために統制変数の影響も確認する。全体での分析結果と同様

27

おそらく、医療関係者は病院などの従業先を転々とするキャリアを歩むためと考えられる。
18

―208―

に、初職時の居住地が非大都市圏と比べて大都市圏であると初職従業先から離職しやすく、
第 1 子が出生前後・小学生以上であると離職しにくい。また大企業 W と比べて小企業 W や
小企業 B などの企業規模が小さい場合には初職従業先から離職しやすく、正規雇用と比べて非正規雇用である場合にも離職しやすい。つまり、同じ大卒であってもマス高等教育の私立

表６

大卒男性の初職従業先からの離職・管理職移行に関する離散時間ロジット
初職従業先からの離職（大卒男性）
Model 1Model 2Model 3
Coef.
S.E.
Coef.
S.E.
Coef.
S.E.

管理職への移行（大卒男性）
Model 1Model 2Model 3
Coef.
S.E.
Coef.
S.E.
Coef.
S.E.

時代（基準：1970年代）
1969年以前
1980年代1990年代2000年代以降

0.028
0.169
0.188
0.126
0.454 *** 0.122
0.565 *** 0.130

0.043
0.217
0.430 **
0.461 **

0.170
0.127
0.126
0.133

0.039
0.216
0.436
0.438

0.171
0.127
0.228
0.248

-0.083-0.172-0.247-0.391 *学校歴（基準：私立大学C群）
国公立大学A群
国公立大学B群
私立大学D群私立大学E群-0.350 *-0.1790.123
0.278 *

-0.287-0.165
0.032
0.070

0.177
0.139
0.115
0.124

-0.247-0.164
0.031
0.049

0.237
0.191
0.160
0.179

-0.0900.245-0.607 ** 0.208-0.462 ** 0.142-0.674 *** 0.157

0.161-0.150-0.0430.060-0.534
0.115
0.057
0.016

0.373
0.302
0.278
0.284
0.448
0.300
0.289
0.296

0.176
0.139
0.115
0.120

時代 × 学校歴
1990年代 × 国公立大学A群
1990年代 × 国公立大学B群
1990年代 × 私立大学D群
1990年代 × 私立大学E群
2000年代以降 × 国公立大学A群
2000年代以降 × 国公立大学B群
2000年代以降 × 私立大学D群
2000年代以降 × 私立大学E群

専攻分野（基準：社会科学系専攻）
人文系専攻
理工系専攻
医療系専攻
教育系専攻
その他専攻（商船・家政・芸術）
大学院修了経験（基準：経験なし）
大学院修了経験あり
就業経験年数

0.293
0.169
0.169
0.176

0.002
-0.218-0.236-0.209

0.295
0.172
0.174
0.185

-0.0370.246-0.549 * 0.212-0.398 ** 0.146-0.565 *** 0.158

0.004-0.217-0.377-0.170

0.294
0.172
0.267
0.302

-0.152-0.586-0.422 *-0.620 *

0.321
0.304
0.202
0.259

0.185
0.415
0.212
0.083
0.411
-0.255-0.160
0.091

0.575
0.447
0.335
0.383
0.651
0.486
0.377
0.410

0.031
-0.0930.593 **
-0.080
0.026

0.160
0.092
0.192
0.178
0.279

0.027
0.160
-0.0160.103
0.778 *** 0.205-0.027
0.192-0.1330.301

0.025-0.0120.779 ***
-0.017-0.129

0.160
0.103
0.204
0.192
0.301

-0.264-0.0350.466-0.200-0.388

0.252
0.133
0.611
0.370
0.572

-0.231-0.0300.331-0.335-0.213

0.254
0.140
0.627
0.377
0.590

-0.224-0.0400.335-0.349-0.188

0.256
0.142
0.625
0.376
0.590

-0.0600.153-0.094-0.113

0.160

0.353

0.329

0.309

0.332

0.342

0.334

0.159

-0.176 *** 0.015-0.131 *** 0.020-0.131 *** 0.020

0.316 *** 0.028

0.242 *** 0.031

0.244 *** 0.031

0.004 *** 0.001

0.004 *** 0.001

0.004 *** 0.001-0.007 *** 0.001-0.006 *** 0.001-0.006 *** 0.001

初職時の居住地（基準：非大都市圏）
大都市圏
0.281 ** 0.081

0.298 *** 0.082

0.295 *** 0.082

0.146

0.238 *

0.116

0.232 *

0.117

0.299 *
0.103

0.297 *
0.095

0.303
0.407

0.254
0.213

0.302
0.412

0.254
0.214

就業経験年数2乗項

婚姻状態（基準：未婚）
結婚年近辺
既婚

第1子年齢（基準：子どもなし）
出生年近辺
未就学児
小学生以上
職業階層（基準：大企業W）
専門
小企業W
大企業B
小企業B

従業上の地位（基準：正規雇用）
非正規雇用

離職回数（基準：初職従業先継続）
1回（2社目）
2回以上（3社目以降）
無業経験（基準：なし）
無業経験あり

0.122
0.189

-0.405 * 0.171-0.2880.203-0.657 ** 0.208-0.406 * 0.171-0.2920.203-0.656 ** 0.208-0.148
0.250
0.072
0.231
0.740 ** 0.219-0.151
0.250
0.070
0.233
0.742 ** 0.221-0.0190.109
0.675 *** 0.104
0.054
0.191
0.911 *** 0.161-0.0190.109
0.675 *** 0.104
0.045
0.191
0.909 *** 0.161－-0.113-0.220-0.513

－
0.135
0.241
0.276

－
-0.107-0.206-0.5161.481 *** 0.154

1.473 *** 0.154

－

－

－

－
0.136
0.244
0.277
－

－
－

－
－

－
－

－
－

－
－

－
－

-0.2900.152-0.809 ** 0.264-0.2950.153-0.804 ** 0.264

－

－

－

－

－

－

-0.758-0.798

SSM調査年（基準：1995年調査）
2005年調査2015年調査

0.027-0.009切片-2.777 *** 0.241
0.0486557.653

McFadden擬似決定係数-2Loglikelihood
Number of observations
Number of events

0.121
0.188

0.113

（注）1) ***: p<0.001, **: p<0.01, *: p<0.05

0.133
0.131

-0.011-0.023

0.134
0.133

-0.008-0.022

0.473

0.481

0.134
0.133

-0.523 ** 0.182-0.3210.176-0.500 ** 0.186-0.2680.180-0.499 ** 0.187-0.2640.181-3.123 *** 0.250-3.103 *** 0.263-5.707 *** 0.477-5.433 *** 0.479-5.4500.073
6381.787
23883
782

0.074
6376.341

0.080
3390.2370.100
3318.950
15796
3942）頑健標準誤差による有意差検定を行った。
3）多重代入法による欠損値の補正を行った。代入回数は30回、予測変数は使用する変数すべて、代入方法は多変量正規回帰とした。

19

―209―

0.486

0.101
3313.609

大学 E 群出身者ほど、非正規雇用やブルーカラーになりやすく、「初職従業先を継続する」
キャリアを歩みにくいことは確かであるものの、そうした傾向が 1990 年代以降に強まっているわけではなく、出身大学の学校歴がもたらす影響は安定していることが明らかになった。
右段にある管理職移行に関する分析結果も確認したい。Model 1 を確認すると、1970 年代と比較して 2000 年代以降には大卒男性は管理職に移行しにくくなっており、同じ大卒学歴であっても、私立大学 C 群と比較して国公立大学 B 群・私立大学 D 群・E 群では管理職に移行しにくいことが読み取れる。また専攻分野の影響を確認すると、特定企業における事例研究
から人文系出身者の企業内昇進の不利さを指摘した Ishida et al.（1997）の議論とは裏腹に、人文系出身の統計的に有意な不利な影響が確認できない。家庭状況・職業も統制した Model 2を確認すると、全体での分析結果と同様に時代の効果（2000 年代以降）は大きく説明されているものの、それらを考慮しても出身大学の学校歴が管理職移行にもたらす影響はほとんど説明されない。以上を踏まえて時代と学校歴の交互作用項を検証した Model 3 を確認すると、1990 年代以降とのいずれの交互作用項も統計的に有意ではなく、管理職移行に関してもまた学校歴の影響が強まっているわけではないことが明らかになった。
統制変数の影響も確認する。全体での分析結果と同様に、初職時の居住地が非大都市圏と比べて大都市圏であると管理職に移行しやすく、婚姻状態のセレクションによる影響は大卒
男性では確認できないものの、第 1 子が小学生以上の場合には管理職に移行しやすい。また
大卒男性では職業階層間の違いは確認できないものの、「初職従業先を継続しない」キャリアの場合（離職回数 2 回以上）にも管理職に移行しにくいことが確認できる。つまり既存研究が議論してきたように、学校歴もまた管理職移行に影響していることは確かであるものの、そうした影響は 1990 年代以降でも安定しており、全国無作為抽出データで見た場合には人文系出身者が管理職移行に関して不利になっているわけではないことも明らかになった。

６．結論
6.1

知見のまとめ

本稿では、初職・初職従業先からの離職・管理職移行に対して学歴がもたらす効果とその趨勢を検証し、学歴と社会経済的地位にもたらす影響を世代内移動にも着目して議論した。
男女ともに高学歴化の中でも学歴が初職にもたらす影響は大筋では変わっておらず、大学・大学院卒ほどブルーカラー・小企業 W になりにくく、専門職・大企業 W になりやすいのに対して、高卒や中卒ほど専門職・大企業 W にはなりにくく、小企業 B になりやすかった。
出身大学の学校歴が初職にもたらす影響も大筋では変わっておらず、男女ともに国公立大学出身者ほど専門職になりやすく、入試選抜度の高い私立大学出身者（C 群）ほど大企業 W になりやすいのに対して、入試選抜度の低い私立大学出身者（E 群）ほど専門職・大企業 W になりにくいことに加えて、小企業 W・ブルーカラーになりやすいことも確認された。
20

―210―

表７

1990 年代以降の学歴効果の趨勢

職業階層（初職）

男性

非正規雇用（初職）

男性

女性

男性

女性

増加

増加

顕著に増加

安定

顕著に減少

安定

増加

増加

安定

減少

安定

安定

：↘ 顕著に増加 顕著に増加

－

－

－

－

小B（多） ：→ 小WB（多）：→ 顕著に増加 顕著に増加

安定

安定

安定

安定

：↗ 専門職：↘ 大W・小W：↘

：↗

ブルーカラー：→ ブルーカラー：→
専門職・大W：↘ 専門職

短大専門高専卒 小W・大B
小B

中卒

管理職移行

女性

大学・大学院卒 大W・小W

高卒

初職従業先離職

男性

専門職

女性

：→ 大W

：→

：↘

：↗ 小W・大小B：→

専門職・大W：↘ 専門職

：↗

小B

：↗

小W・大B

：→ 大W・大B：↗ 小W・小B（注）↗：増加 →：安定 ↘：減少を示す。

しかしながら 1990 年代以降には、初職・離職・管理職移行のいずれに対しても学歴がもたらす影響が変わっている側面があることが明らかになった。その結果を、表 7 にまとめた。
第一に、初職の職業階層に関しては専門職（情報処理技術者など）になる大卒男性が増加している一方で、大卒女性は専門職（学校教員など）になる割合が減少し、その分大企業 W・
小企業 W になりやすくなっていた。それに対して、短大専門高専卒・高卒男性では専門職・大企業 W になる割合が減少し、小企業 B になりやすくなっていることが明らかになった。
こうした結果は、日本の場合には高学歴層（大学・大学院卒）が増加したことで、特に中学歴層（高卒・短大専門高専卒）で相対的な不利な立場が強まる押し出し現象（クラウディン
グアウト：crowding out）が生じている可能性を示唆している。非正規雇用になるリスクは高等教育機関に進学していない場合（高卒・中卒）ほど大きくなっていたことも踏まえれば、
学歴が初職にもたらす影響に関しては「大学・大学院卒かどうか」がより一層重要な役割を果たすようになっているといえる。これは、吉川（2006）の議論とも整合的な結果である。
明らかになった結果の第二は、初職入職における大卒学歴の重要性の高まりとは裏腹に、初職従業先からの離職（雇用の安定性）や管理職移行（上昇移動）という世代内移動におけるイベントを考慮すると、特に男性では大卒学歴がキャリアにもたらす影響が弱まっているということである。男性は全体的に「初職従業先を継続する」キャリアを歩みにくくなっており、そうした傾向は大卒男性で大きいことが明らかになった。そうした影響もあってか、
無作為抽出データからみても学歴が入職後の管理職移行にも影響していることは確かだが、学歴が管理職移行もたらす影響自体は 1990 年代以降に弱まっていることも明らかになった。
それに対して女性は、全体的に「初職従業先を継続する」キャリアを歩みやすくなっており、法整備が進んだ 1990 年代以降には管理職にも移行しやすくなっていたが、大学・大学院卒の学歴が離職・管理職移行にもたらす影響は安定していることが確認された。
さらに出身大学の学校歴がもたらす影響は、初職に関しては変わっている側面があったが、世代内移動（離職・管理職移行）では安定していることが示された。それを表 8 にまとめた。
21

―211―

表8

1990 年代以降の学校歴効果の趨勢

職業階層（初職）

男性

基幹国公立大学（国公立A群）地方国公立大学（国公立B群）中核私立大学（私立C群）
第1世代私立（私立D群）
第2世代以後私立（私立E群）

専門職

大W

：→

：↗ 専門職（多）：→ブルーカラー：→
専門職

大W・小W

非正規雇用（初職）

女性：↘ 専門職：→ 大W・小W

小W

：↗
：↘

ブルーカラー：↗

男性

女性

男性

女性

安定

－

安定

－

安定

－

安定

－

安定

－

増加

－

－

－

－

増加

安定

－

安定

－

安定

－

安定

－

：↘

：↗ 顕著に増加 顕著に増加

専門職
小W

大W（多）：→：↗ 専門職：↘ 大W・小W増加：↘

：↗ 顕著に増加

ブルーカラー：↗ ブルーカラー：→
専門職
大W：↗ 専門職：↘ 大W・小W

管理職移行

女性

ブルーカラー：→ ブルーカラー：→
専門職

初職従業先離職

男性：↘

：↗ 顕著に増加 顕著に増加

ブルーカラー：↗ ブルーカラー：→（注）↗：増加 →：安定 ↘：減少を示す。

明らかになった結果の第三は、「大卒男性の専門職化傾向」は、入試選抜度の高い私立大学出身男性（C 群・D 群）ほど大きいのに対して、マス高等教育出身男性（E 群）ではそうした傾向が小さいことに加えて、1990 年代以降には大企業 W になりにくくブルーカラーにな
りやすい不利な傾向が強まっているということである。その一方で「大卒女性のホワイトカ
ラーシフト」は、地方国公立大学（B 群）や入試選抜度中位の私立大学（D 群）出身女性ほど大きく、そうした傾向はマス高等教育出身女性（E 群）では小さかったものの、女性ではブルーカラーになりやすいなどの不利な傾向が強まっているわけではなかった。同じ大卒学歴であってもマス高等教育出身者ほど非正規雇用になりやすくなっていたことも踏まえれば、
学歴が初職にもたらす影響に関しては「大学・大学院卒かどうか」という学歴分断だけではなく、「同じ大卒学歴であってもエリート高等教育出身かどうか」という学校歴分断もまた、
特に男性に関してはさらに重要な役割を果たすようになってきたと考えられる。
明らかになった結果の第四は、マス高等教育出身男性（E 群）ほど「初職従業先を継続しない」キャリアを歩みやすく、管理職にも移行しにくかったが、学校歴がキャリア（初職従業先からの離職・管理職移行）にもたらす影響は大筋で安定傾向にあるということである。
また医療系出身者ほど「初職従業先を継続する」キャリアを歩みにくかったものの、人文系出身者の流動的なキャリアを指摘する海外の研究や（Reimer et al. 2008）、特定の企業での事例研究から人文系出身者の昇進上の不利さを指摘する研究（Ishida et al. 1997）とは裏腹に、人文系出身者ほど初職従業先から離職しやすかったり（流動的であったり）、管理職に移行しにくかったりするわけではないことも示された。以上から、初職に関しては学歴・学校歴の影響が重要になっている側面が確認されたものの、世代内移動を考慮すると、特に男性では大卒学歴の影響は弱まっている一方、学校歴の影響は安定していることが明らかになった。
22

―212―

6.2

議論

本稿の主要な知見は、①大卒男性の専門職化傾向、②大卒女性のホワイトカラーシフト、③中学歴層のクラウディングアウト、④大卒学歴が世代内上昇移動に与える影響の弱まり、⑤初職における学歴分断にプラスした学校歴分断の高まりと入職後の学校歴効果の安定性、としてまとめられる。では、こうした学歴効果の変化は何によってもたらされたのだろうか。
可能性の第一として、職業側の構成変化が考えられる。Klein（2011）は、学歴と社会経済的地位の関連に関する議論は高学歴化という供給側の変動のみを想定していることを指摘し、学歴と強く関連する職業とそうではない職業があり、その職業側の構成変化（compositional
effect）もまた学歴と社会経済的地位の関連に影響することを議論している。さらにスキル偏向型技術進歩（Skill Biased Technological Change：STBC）に着目した経済学的な研究でも 28、ICT 導入などの高スキルに偏向した技術進歩の中で、事務・計算などの機械化が容易な定型的仕事は代替される一方で、分析・交渉などの高スキルな非定型仕事や家事サービス・自動車運転などの低スキルだが機械化はできない非定型的仕事の労働需要が高まるという職業側の構成変化が議論されてきた（Autor et al. 2003） 29。教育分布の変化に応じて仕事の構造は無限に柔軟であるわけではなく、学歴に見合った社会経済的地位が高学歴化の中で必ずしも用意されるわけではない以上は（Granovetter 1981）、増加した IT 的な専門職には大卒者ほど従事するようになった一方、中学歴層でのクラウディングアウトが加速した可能性がある。
現に「大卒男性の専門職化傾向」は、入試選抜度の高い私立大学出身男性ほど「機械・電気・化学技術者」「情報処理技術者」などの IT 的専門職になっているためであることが確認された 30。そうした産業化が進展する中で増加した専門職には大卒者（特に、入試選抜度の高い私立大学出身者）ほどアクセスしやすい一方で、供給側の変化（高学歴化）と需要側の変化（職業構成の変化）が合さってクラウディングアウトが加速し、結果として「大学・大学院卒かどうか」「同じ大卒学歴であってもエリート高等教育出身かどうか」という学歴分断と、それにプラスした学校歴分断が、初職入職時には重要になっていることが考えられる。
可能性の第二として、高い社会経済的地位への選抜基準が変化したことも考えられる。
Goldthorpe（2014）は、産業化の中で社会経済的地位への選抜基準にハードなスキル（学歴28

アメリカでは 1980 年代には学歴間賃金格差が拡大したため、SBTC によって高スキル労働者（大卒者）の相対的な限界生産性が高まったという仮説が議論されてきた（豊永 2017）。
29
こうした SBTC がタスクに応じて仕事の構造自体を変えたという理論を定型化仮説と呼ぶ。
もちろん、学歴間賃金格差の趨勢を SBTC から説明する議論は日本では成り立たないことが指摘されている（Lemieux 2006）。また定型化仮説が予測するように日本でも非定型的仕事のシェアが一貫して増加している一方で、定型的仕事のシェアが一貫して減少していることは事実であるものの、それは IT 化が進展した 1980 代以前から一貫して進展していることから
SBTC が二極化の原因とは必ずしも限らないことも明らかにされている（池永・神林 2010）。
こうした学歴と SBTC の関連に着目した研究動向は、豊永（2017）でまとめている。
30
もちろん、こうした傾向が誤差なのか統計的に有意な差なのかは再検証する必要があるが、大卒男性（選抜度の高い私立出身者）ほど専門職になりやすくなっていることは確かである。
23

―213―

など）だけではなく、ソフトなスキル（コミュニケーション能力など）も重要になってきた可能性から ED 連関の弱まりを議論している。本稿で示された大卒学歴が世代内上昇移動に与える影響の弱まりは、「大卒者が増加して管理職の椅子に座れない大卒者が増えた」ことによる影響も含んでいるため選抜基準の変容による影響なのかは必ずしも明らかではないが、近年では課長職昇進に対してコミュニケーション能力の自己認知が影響しているという興味深い報告もある（西澤 2016）。
「初職従業先を継続する」という学歴社会論的な前提が成立しなくなっていることは事実であり、「大卒者数が増えた」という供給側変化だけではなく、職場内部の選抜構造や職業構成側の変化も踏まえた議論が、今後の研究には必要であろう。
かつて潮木（1971）は、高学歴化社会では専門技術・管理的職業に達するのに大卒学歴が必要不可欠になる「学歴閉鎖性」が増大するのと同時に（大卒の特権化）、供給過剰になった
大卒者が事務販売・生産的職業にも進出することで（学歴代替）、学歴間職業構成の平準化も進展すること（大卒の非特権化）を、1960 年代の国際比較データからすでに予測していた。
こうした予測を本稿の分析は裏付けており、専門職・正規雇用・ブルーカラーのそれぞれに関して学歴分断とそれにプラスした学校歴分断が増大している一方で（学歴閉鎖性の増大）、中学歴層ではクラウディングアウトも加速していることが明らかになった（学歴代替の進行）。
こうした学歴社会論の先駆的な議論は、OE 連関に関する議論が大きな関心を集めたことで陰を潜め、学歴がキャリアにもたらす影響の検証は「人通りの少ない王道的研究テーマ」になっている（豊永 2017）。近年では、雇用主が労働者の学歴をどのように評価しているのかを検証する重要性も指摘されており（Rivera 2011, Bills et al. 2017）、雇用主側や職業構成・選抜基準の変化も含めて、学歴がキャリアにもたらす影響を議論していく必要があるだろう。

［付記］
本研究は JSPS 科研費特別推進研究事業（課題番号 25000001）に伴う成果の一つであり、SSM1995 年、2005 年、2015 年（2017 年 2 月 27 日版：バージョン 070）調査データの使用にあたっては 2015 年 SSM 調査データ管理委員会の許可を得ました。

［謝辞］
本研究の内容は、計 3 回にわたる SSM テーマ別部会（教育班②）にて報告機会をいただき、
いずれも参加者の方々より有益なコメントをいただきました。また「2017 年度課題公募型二次分析研究会」のメンバー（盛山和夫先生・石田浩先生・藤原翔先生・福井康貴先生・仲修平先生・打越文弥さん・麦山亮太さん）からのコメントは本稿の改善にはなくてはならないものでした。特に麦山亮太さんからはイベントヒストリー分析に関して有益な助言をいただ
きました。中村高康先生・佐藤香先生にはいつも丁寧にご指導いただいております。須藤康介先生・山口泰史さんには原稿に目を通していただきました。記して感謝申し上げます。
24

―214―

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27

―217―

Have the Effects of Educational Credentials Changed?:
A Trend Analysis of the Impact of Education on First Job
Attainment, Job Separation, and Managerial Position
promotion.
Kohei Toyonaga(Graduate School of Education, the University of Tokyo)
This paper examined the trend of the effects of educational credentials on obtaining first job
attainment, leaving the first workplace, and managerial position promotion. Results of the analysis
revealed five points. First, even if the number of college graduates increased due to better accessto higher education, college credentials still have a significant effect on first job attainment.
Second, junior school graduates and high school graduates are now more likely to become
non-regular employees and disadvantaged jobs in their first job. Third, while the relative disparity
within university educational attainment has increased, the effect of the importance of college
selectivity in terms of admission has become much more important to one’s career. Fourth, menwith college credentials have become more likely to experience job separations, and less likely tobe promoted to managerial positions. Fifth, however, this result was not supported in women’scase, and the effect of the importance of college selectivity on job separations and managerial
position promotions has not changed.
Keywords: trend analysis of educational credentials, first job attainment, job separation,
managerial position promotion

28―218―