不安定雇用と再分配支持―リスクとしての産業別非正規雇用比率と再分配支持 *1―
申在烈（大阪大学大学院）【論文要旨】
本稿では SSM 調査データを利用して、産業別非正規雇用比率と再分配支持の関係を検討した。これまでの先行研究では主に係数や所得のような経済変数あるいは EGP 階級のような職業の効果は十分に説明しているが、新自由主義がもたらした非正規雇用の拡大と一般化の問題は十分に検討していない。従って本稿では産業別非正規雇用比率という概念を用いて非正規雇用と再分配支持の関係を検討した。分析結果、産業別非正規雇用比率の直接効果は確認出来なかったが、労働市場変数との交互作用は確認出来た。面白いことは産業別非正規雇用比率に敏感に反応するのは低階層ではなく、安定している上層階層だということである。
具体的には不安定なポジションである高卒以下、30 人未満、非正規労働者、非熟練ブルーは産業別非正規雇用比率が高くなると再分配に反対する反面、安定的な一次労働市場の大卒以上、1000 人以上の大企業、上層ホワイト、管理職は産業別非正規雇用比率が上昇すると再分配を支持することを確認出来た。このような結果に基づいて、本稿では産業別非正規雇用比率を非正規リスクとして理解する必要性を提案する。
キーワード：再分配支持、産業別非正規雇用比率、リスク、非正規リスク

１．はじめに自己利益の観点から再分配を説明しようとする場合、研究者に与えられる選択肢は主に二つである。一つは、再分配を現在の損失の埋め合わせの手段として理解することである。ジニ係数と世帯収入の効果を検討する中位投票者定理（Dallinger 2010; Finseraas 2009; Franko et
al. 2013; Jæger 2013; Kerr 2014; Olivera 2015; Rutström and Willians 2000; Schmidt -Catran 2014;
Tóth and Keller 2011）と階級の説明力を主張する階級位置仮説（Jæger 2006; Kulin and Svallfors
2013; Svallfors 2004; Svallfors 2006）が例として挙げられる。もう一つは、再分配を潜在的なリスクに備える保険として取り扱う方法がある。労働市場における技術特殊性と失業率の効果を分析している新制度主義経済学のフレームを受け入れた政治経済学の労働市場リスク仮説がこのような立場である 2（Alt and Iversen 2017; Backus and Esteller-More 2017; Cusack,Iversen and Rehm 2006; Iversen and Soskice 2001; Moene and Wallerstein 2001; Rehm 2009）。両方
1

本研究は、JSPS 科研費 JP25000001 の助成を受けたものです。
ただし、不十分な仕事先が労働条件を下げるという考え方は不安定労働の研究者達も共有している（e.g., Kallegerg 2011: 75-77）。

2

―261―

を簡単にまとめると、経済条件の悪化あるいはその見込みがある場合、有効な対策として再分配政策を支持する傾向がみられる（Shin 2017）。
しかしながら、これまでの先行研究が今の我々が抱えている困難を十分に反映・説明しているとは言い難い。何より現在の世界経済のパラダイムを握っている新自由主義がもたらしたリスク社会の特徴を的確に反映していない。特に、労働市場で行われている不安定労働の一般化の社会的意味と結果を検討していない。政治経済学で扱っている労働市場リスク論は
戦後ケインジアン経済から存在する問題で、新自由主義政策がもたらした不安定労働の一般化の問題を反映しているとは言い難い。同じく社会学の階級位置仮説はコア（第一次労働市
場）に浸透してバイブルになった経歴開発自己責任論（Career management ideology）と不安
定労働の一般化を十分に考慮していない。
例えば、技術特殊性が低いというのは労働市場のコアからの排除を意味することでもある（Williamson 1985; 1988）。即ち労働市場にて雇用安定性を決めるのは技術特殊性というよりは、内部労働市場への包摂の有無である（Allen and Henry 1997）。一方で過去には安定的に守られた職業と集団も段々と不安定になっている（Kalleberg 2009; Kalleberg and Vallas 2017;
Lorey 2015）。特に、蓄積の柔軟化というフレキシビリティーを名目に、専門職のアウトソー
シングが一般化されている（Allen and Henry 1997; Kuriyama 2017:201-224） 3。更に、日本の場合は伝統的な問題であった企業規模に加えて非正規雇用の一般化が新しい難問になっている（Imai and Sato 2011）。ただし、非正規雇用の増加の圧力は産業によって異なる（Kuriyama2017）。非正規雇用の増加は技術の発展、制度環境の変化などと一定の関係を持っているが、そもそも技術の発展と制度環境の変化は産業毎に速度、方法、内容などが異なる。かりにこ
れらの要因が類似だとしても、産業に属している構成員の間の社会的な関係の特徴によって変化する。それ故、非正規雇用の変化を説明する際には産業という制度環境も一緒に検討する必要がある。
従って本稿では、新自由主義の問題点を捉えながら、職業の効果だけに集中している階級と技術特殊性の限界を補う方策として 産業別非正規雇用比率 を提案する。もし再分配支持が自己利益に基づいているなら、高い非正規雇用比率はリスクとして認識できる。要するに非正規雇用比率が高くなると、確率的に本人も非正規雇用に落ちる可能性（likelihood）が上昇するため、非正規になる可能性に備える保険として再分配を支持することになる。
この命題の有効性を証明するために、本稿では技術統計の視覚化（visualization）、直接効
果の確認、交互作用の確認を順番に行う戦略を取った。第一に、資格化の重要性を証明した
Anscombe（1973）の議論に基づいて、箱ひげ図、散布図などを積極的に利用した。要するに、統計量を提示する際には必ず図を一緒に提示した。実際にデータの視覚化を並行して統計的

3

Allen and Henry （1997）はイギリスの事例を検討している。

―262―

には平均の差が無くても分布の形は異なることを確認出来た。第二に、回帰分析を行い、他の変数を統制したうえで、非正規雇用率の直接効果を確認した。第三に、産業別非正規雇用率の調整効果（moderating effect）を確認した。高い非正規雇用比率は今まで内部労働市場の垣根から守られてきたコアの労働者により深刻な脅威として感じられる可能性が高い。言い換えると、非正規雇用比率が低い際には周辺部に押し付けることが出来るが、周辺部が飽和状態になると、次はコアになるしかない。
本稿の構成は以下のとおりである。2 節では再分配支持を損失の埋め合わせとして扱っている中位投票者定理と階級位置仮説、そして再分配をリスクに備える保険として理解する労働市場リスク仮説を検討する。3 節では日本において非正規雇用の問題を検討しながら、不安定雇用と再分配支持の関係をリスクという観点から理解する。4 節では本稿で利用するデータ及び分析に投入する変数を説明する。5 節は非正規雇用の統計的特徴を検討する前半部と 3 節で提案した仮説を検証する後半部で構成する。特に前半部では非正規雇用比率を中心に労働市場の構造を簡略に検討しながら、非正規雇用比率をリスクとして解釈するために必要な基礎統計を示す。最後に 6 節では本稿の分析モデルと結果の学問的・社会的意義を考察する。

２．先行研究の検討
2.1

損失の埋め合わせとしての再分配

再分配支持の研究の出発点は Meltzer and Richard の中位投票者定理である。本来この仮説
はマクロレベルの不平等の変化と政治的態度の関係を考察する研究であったが、再分配支持
研究の基礎理論を提供することになった。この仮説によると不平等が増加すると、平均所得と中位所得の幅が広がることにより、再分配支持度と再分配政策に積極的な左翼政党への支持度が上昇することになる（Tóth and Keller 2011）。この場合、主な説明変数はマクロレベルの不平等を測るジニ係数、不平等と高い相関を持っている世帯収入、不平等の変化と密接な関係を持っている政治的態度が主な説明変数となる。
ジニ係数の効果は一定ではないうえ（Shin 2017）、一部の研究ではジニ係数と再分配支持の関係を否定的に評価しているが（Lübker 2007）、多数の研究ではジニ係数が高くなるほど再分配支持度が上がるという結果を出している（Dallinger 2010; Finseraas 2009; Franko et al.
2013; Jæger 2013; Kerr 2014; Olivera 2015; Rutström and Willians 2000; Schmidt -Catran 2014; Tóthand Keller 2011; Yamamura 2012）。
世帯収入に関してはほぼ全ての研究で有意な効果があると報告している（Shin 2017）。収入は相対的貧困或いは不平等のインデックスとして理解されている。代表的な研究として
Brady and Bostic（2015）と Blekesaune (2013)の研究がある。他の変数と世帯収入の交互作用効果に注目する研究もある（Alt and Iversen 2017; Rehm, Hacker and Schlesinger 2012）。

―263―

一方で階級位置仮説ではジニ係数に加えて EGP 階級の効果も検証している。この仮説は主にヨーロッパの福祉レジーム理論に基づいて、福祉レジームと EGP6 階級の関係を検討している。主要研究者には Svallfors、 Jæger、Blekesaune がいる。階級の効果を検討している先行研究の結果をまとめると、多少の差はあるが、福祉レジームに関係なく階級と再分配支持の関係は明確である。非熟練階級の労働者が一番再分配に賛成する反面、上層ホワイトが一番再分配に反対することになる。

2.2

保険としての再分配

政治経済学ではリスクと保険の概念を用いて再分配支持を説明している。このような観点は同時に掲載された二つの論文から出発する 4。Moene and Wallerstein（2001）は中位投票者
定理と階級論そして公的保険供給論を結合して再分配政策を所得損失リスクに備える保険として理解しようとした。一方、同時期の Iversen and Soskice（ 2001）は中位投票者定理と Baldwin（1992）のリスク議論、Moene and Wallerstein（2001）の公的保険供給論そして新制度経済学派（New institutionalism）である Williamason の取引コスト経済学（Transaction cost economics）
を結合して資産理論（An Asset Theory）を提案した。
資産理論の中核は、転職或いは再就職が難しい職業を持っていると、失業した際に発生する損失が大きすぎるため、この損失に備える保険として再分配を支持することである。従って、彼らの資産理論によると、年収が高いうえで失業後に再就職に掛かる時間が長くなると低収入の労働者に比べて失業によって発生する損失が高いため、現在の所得とは別として積
極的に再分配を支持することになる 5。
彼らは技術特殊性（Skill specificity）と職業別失業率を利用して労働市場リスクを計っている。技術特殊性は職業分類で小分類の割合を計算して、該当する職業においての転職と再就職の手軽さを定量化した指標である。職業別失業率は労働者が現在属している職業の失業率である。失業率が高い職業を持っていると、失業に備えて再分配を支持することとなる。当然ながら、この資産理論を採用している研究では技術特殊性或いは職業別失業率が高くなると再分配を支持する傾向があるという結果を示している。更に、技術特殊性は自己利益と密接な関係を持っている。Cusack, Iversen and Rehm（2006）によると、技術特殊性と所得の相4

二つの論文は American Political Science Review Vol95 No 4 December 2001 に同時に掲載されている。
5
彼らが技術特殊性と失業率を再分配支持と結合する仕組みは取引コスト経済学の操作化の仕組みに類似している。Williamson の取引コスト経済学の操作化では技術（K）、安全装置（S）、価格（P）の間の相互関係を想定している（Williamson 1985; Williamson 1988）。取引に特化された資産（K＞0）の場合は合理的な価格（P）を維持するために安全装置（S）を求めることになる。同じ
く技術特殊性が高い職業に努めている場合、離職の費用が大きすぎるため、保険として再分配を支持することになる。

―264―

関は-0.98、職業別失業率と所得の相関は-0.93 に至る 6。つまり、所得が低いほど、失業率或いは技術特殊性が高い職業に勤めることとなる。加えて、所得とリスク露出（risk exposure）の間には一定の交互作用効果があって、低所得層の方が高所得層よりリスクに敏感に反応することを確認出来る。即ち、労働市場のリスクと所得は互いに強化する関係として理解できる（Cusack, Iversen and Rehm 2006: 380）。

３．不安定雇用と再分配支持
3.1

日本においての不安定雇用の状況

2 節では再分配支持を損失の埋め合わせ或いはリスクに備える保険として理解・説明している先行研究を検討した。しかし、既に 1 節で論じたようにこれまでの先行研究で扱っている損失とリスクの概念は 70 年代以来、新自由主義と共に拡散した新しい問題を十分に反映していない。2017 年の IMF 報告書によると、パート労働者の一般化はジニ係数と世帯収入格差の拡大の重要な原因である。何よりパート労働者の増加は一時的な現象ではなく、ここ数十年間続いた歴史的な流れである（Kalleberg 2009; Kalleberg and Vallas 2017）。
特に日本の場合はバブル崩壊後、派遣、嘱託、契約、パート・アルバイトのような形の非正規雇用が広がりつつ、生涯にかけて不安定な非正規雇用だけを転々するフリーターも改めて新しい社会問題として浮上した。
ここで問題は、バブルと近い 90 年代にはまだ残っていた終身雇用と一億総中流の神話の影
響でフリーターが衝撃的な社会問題として認識されたが、今は労働力不足の副産物として現われた名目上の完全雇用の状況により水面下に沈んでいる。しかし、完全雇用の状況とは別として非正規雇用の問題は依然として深刻であり、問題の根は深まっている一方である。厚生労働省の資料では昭和 59 年 15.3%であった非正規雇用率が平成 28 年には 37.5%に至っている。加えて、労働力不足の打開策として、労働条件改善と賃金上昇を政策的に押しつつ、一億総活躍社会というアジェンダを提案したが、このような一連の政策は不平等の縮小を目的としていない。中身を見ると、男女差別と非正規雇用の拡大が中核になっている政策である。例えば、37.5%の非正規雇用を男女別に分解すると、男性は 22.1%、女性は 55.9%でほぼ3 倍の格差があり、非正規雇用の中での性別割合を確認すると、非正規雇用の 7 割以上を女性が占めている。特に雇用が不安定な非正規雇用は完全に政府の公式統計に捉えられないことを考えると、女性は事実上非正規雇用に完全に偏っていると言っても過言ではない。もはや、日本において非正規雇用は労働市場分断の基準である（Imai and Sato 2011）。
もとより、このような現象は 80 年代から既に理論的・実証的に予想されたことである。
Esping-Andersen は福祉国家の判別基準の一つとして階層化（stratification）を提示しながら、
6

ただし、この結果は個人レベルではなく、aggregation レベルである。加えて所得は連続ではな
く 10pecentiles に分けている。

―265―

特に自由主義的福祉政策は不平等の根本的な是正よりは既存の階層化の安定的な維持を目的とする（Esping-Andersen 1990）。更に Esping-Andersen の社会学的な理論に経済学的な視点を加えて Polany の議論を再検討した Estevez-Abe, Iversen, Soskice（2001）の分析によると、日本は失業保障のレベルが低いうえ、雇用安定を企業に依存する。そして、日本のようなシステムを採用している場合、他のカテゴリの諸国に比べて所得格差が大きくなる可能性がある。
しかしながら、EGP 階級論と資産理論は職業分類に焦点を合わせるだけで、雇用形態までは考慮していない。EGP 階級論では雇用形態に関係なく非熟練階級は再分配に支持を上層ホ
ワイト階級は反対する仮説と結果を示している。資産理論でも職業ごとにリスクを計算しており、同職業の中でのばらつきは本格的に検討していない。従って、非正規雇用が高いうえ
尚且つ増える一方である日本の状況を的確に反映するためには非正規雇用が再分配支持に及ぼす影響を確認する必要がある。

3.2

制度環境としての産業と非正規雇用の拡大

非正規雇用は個々人の労働者が直面する問題であるが、実際個人が選択する問題ではない。
短期的に見ると、子育て、病気などの個人的な問題かも知れないが、制度的・歴史的に接近すると一連の趨勢でもある。これを Polanyi は大転換で the dual movement、embeddedness、Satanic mills などの言葉を用いて説明している。要するに非正規雇用問題は個人レベルではな
く、社会制度レベルで接近する必要がある。本稿では Imai and Sato（2011）Kalleberg（2011）、Kalleberg and Vallas（2017）、Kuriyama（2017）の研究を参考にして非正規雇用を理解する。
先に論じたように非正規雇用は特定の国の問題ではなく世界的な流れである。そして、
Kalleberg and Vallas （ 2017 ） は そ の 原 因 と し て 脱 労 働 組 合 （ de-unionization ）、 金 融 化（financialization）、グローバリゼーション（globalization）、デジタル革命（digital revolution）という 4 つの要因を挙げている。一方、Kuriyama（2017）は日本国だけに集中して、世界的な変化と流れを考慮しつつ、日本においての非正規雇用の拡大の原因を提示している。彼は
特に飲食産業の変化に注目している。飲食産業はいくつかの段階で非正規雇用増加の圧力を受けてきた。初期には日本国内の成長の停滞が主な原因であったが、GATT、WTO、FTA、
TPP などのグローバリゼーションとコールドチェイン（cold chain）のような技術発展が更に
非正規雇用の圧力として作用した。
これには幾つか重要な意味が込めている。政策の執行は産業単位で行われる。例えば、
GATT、WTO 等の国際通商協定は個別の職業ではなく、産業或いは商品カテゴリで行われる。
つまり、職業或いは階級ごとに危険に備える力は異なるはずであるが、にもかかわらず、同じ産業に所属しているなら、その産業の制度環境の影響は受けざるを得ない。加えて、産業が制度変化の重要な単位であれば、非正規雇用は産業ベースに接近・計算する必要がある。
まとめると、第一に、非正規雇用は個人よりはマクロレベルで接近する必要がある。第二―266―

に、社会制度環境を考慮するなら産業を基本単位に非正規雇用を検討する必要がある。第三に、同じ産業に属していても、職業或いは階級によって対応能力は異なる。

3.3

非正規雇用の拡散と一次労働市場の浸食

前節では産業を一単位として非正規雇用を検討することを提案した。しかし、同じ産業に所属しているとしてもその影響は各個人の社会・経済的地位によって異なる。内部労働市場に守られている人はより安定的であり、上層階級の労働者は非熟練階級に比べて相対的にリスクに対応する余力を持っている。たとえば、Mythen（2005）によると、2005 年時点では階級によってリスクの影響が異なる。低階層であるほどリスクに脆弱である。Brady and Biegert（2017）は、ドイツで内部労働市場の安定性を守るために、周辺労働市場がどのような代価を払っているのかを見せている。日本においては小林（2011）が印象的な結果を示している。
彼は日本のフリーターを夢追求型フリーター、モラトリアム型フリーター、やむを得ず型フリーターに分類した後、やむを得ず型フリーターの場合、低階層出身がなりやすいという結果を提示した。つまり、非正規雇用の圧力とリスクは平等ではない。
ただし、Kalleberg and Vallas（2017）を参考すると、必ずしも非正規雇用の圧力が低階層だ
けに限定するわけではない。まず、経歴開発自己責任は非熟練よりは上層階級に鮮明に浸透している。アウトソーシングや領域別専門化は会計、法律のように高所得の上層階級にも適用される。更に日本の場合、派遣法はとりあえず非熟練労働者よりは準・専門職をターゲッ
トにしている。さらに Kuriyama（2017）の議論を参考にすると、コスト削減の圧力が増えているうえで、既に周辺部のコストを極限まで抑えている状況なら、次のターゲットになるのは今まで安定性を保証されてきた一次労働市場の労働者である。とすると、Iversen などの資産理論つまり労働市場リスク仮説に従うなら、所属されている産業の高い非正規雇用率は一次労働市場の労働者にとってはリスクとして認識される可能性がある。
最後に今までの議論に基づいて次のような研究仮説を提案する。

仮説 1-1：賃金所得が低いと、低い所得の損失を埋めるために再分配を支持する。
仮説 1-2：非熟練階級は再分配を支持する反面、上層階級になるほど再分配に反対する。
仮説 1-3：管理職或いは自営業者は再分配に反対する反面、非正規労働者は再分配に賛成する。
仮説 2：産業別非正規雇用比率が高くなるほど再分配を支持する。
仮説 3-1：労働市場で周辺部のポジションに位置していると、産業別非正規雇用比率が上がるほど再分配を支持する。
仮説 3-2：労働市場で中心部のポジションに位置していると、産業別非正規雇用比率が上がるほど再分配を支持する。

―267―

４．データ及び利用変数
4.1

データ紹介

本稿では SSM2015 データを利用する。分析対象は 20 歳から 64 歳までの労働市場に参加している労働者に限定する。欠損値を含めて分析対象になるケースは 4306 になる。

4.2
4.2.1

利用変数
従属変数

従属変数は「富む者と貧しい者とのあいだの所得の格差を小さくすべきだ」になる。この
問は「1 そう思う」から「5 そう思わない」の 5 点尺度である。解釈の便宜のために「そう思う」が 5 点になるように反転した。4306 のうち、欠損値は 184、有効回答は 4122 ケースになる。平均は 3.63、歪度（skewness）は－0.518 で多少左側に偏っている（Left-skewned）。特に反対に該当する「そう思わない」の比率は 11.5%にすぎない（図 1）。

図１

4.2.2

従属変数（再分配支持）の分布

産業別非正規雇用比率

産業別非正規雇用比率は厚生労働省で提供している 2015 年労働力調査を利用して計算した。産業の分類基準は 2013 年 10 月に改定した分類方式である。産業別非正規雇用比率は中分類を基本単位にして計算した。非正規雇用はパート・アルバイトと労働者派遣事務所の派
遣社員をすべて含めて、非正規の職員・従業員の総数である。産業別非正規雇用の分布は図2 のようになる。非正規雇用率は 0%から 60.37%の範囲で分布している。0%は外国公務で60.37%は SSM では「飲食店（持ち帰り・配達飲食サービス業含む）に労働力調査の産業分
類では「飲食店」と「持ち帰り・配達飲食サービス業」に該当する。この産業には総 328 万―268―人が所属しており、そのうち 226 万人が非正規雇用として雇われている。加えて本稿ではまだ本格的に検討していないが、この産業の場合、特に雇用形態が不安定なパート・アルバイ
トの比率がほぼ 100%に至る。派遣社員は全体 226 万人のうち、2 万人にすぎない。面白いことは箱ひげ図を確認すると、全体の平均は 0.2998、中位は 0.2565、標準偏差は 0.15、歪度 0.554、
尖度は-1.088 で相対的に安定的であるが（図２：右）、密度グラフでは双峰型を確認出来る（図２：左）。左の密度関数は核関数（Kernel function）を利用してスムーズな確率密度関数（PDF）
を推定する方法である。この方法を利用すると、ヒストグラムの短所を補いながらもっと安定的な結果を得られる 7。解釈はヒストグラムと同様である。X 軸は産業別非正規雇用率を意
味し、Y 軸はサンプルの累積を意味する。つまり、大体の労働者は非正規雇用率が 0.2 辺りの安定的な産業或いは非正規雇用率が 0.5 辺りのリスクが高い産業に勤めている。

図２

4.2.3

産業別非正規雇用比率の分布

労働市場変数

本稿では学歴、賃金、賃金満足度、雇用形態、企業規模、EGP6 階級分類を利用して労働市場の特徴を確認する。学歴は労働市場においてポジションを決める重要な変数である。特に吉川によると、日本では学歴による分断が明確に確認出来る。本稿では高卒以下、短大・

7

本稿ではガウス分布（Gaussian）を利用した。

―269―

専門、大卒以上の三つのカテゴリにして検討する。賃金は労働市場において労働者の序列する一番大事な変数である。本稿では自然対数に置換して利用する。賃金満足度は Shin(2017)に基づいて投入した。もし賃金満足度が不公平感の効果を媒介するなら、賃金収入に対する相対的剥奪感として理解できる。質問は「1 満足している」「5 不満である」の 5 点尺度である。本稿では解釈の便宜のため満足しているを 5 点に変換して利用する。雇用形態は経営者、正規雇用、非正規雇用、自営業の 4 つのカテゴリにして投入する。階級は Svallfors に従って
EGP6 階級分類を利用する。階級分類は SSM2005 の階級分類コーディングに準じて変換する。
なお、階級は Svallfors の議論に基づいて非熟練階級を基準変数として投入する。

4.2.4

コントロール変数

コントロール変数には年齢、性別、結婚状態、相対的貧困、不公平感、一般的信頼を投入した。年齢は連続変数として 20 歳から 64 歳までになる。性別は男性を 1 とするダミー変数である。結婚状態は未婚、既婚（有配偶者）、離別・死別の三つのカテゴリにコーディングした後、既婚者を基準変数にした。相対的所得を Brady and Bostic（2015）の議論に基づいて世帯収入を家族人数の平方根で調整した変数である。彼らの議論によるとこの変数は不平等レベルと高い相関を持っている。つまり、解釈によってはジニ係数の代理変数として中位投票者定理を間接的に検証できる変数である。不公平感は主成分分析を行って 6 つの変数を縮約した。Eigenvaluves は 3.035、説明できる分散は 50%である 8。Cronbach α の値は 0.802 で信頼できる。一般的信頼は Nagayoshi and Sato（2015）で提案した要因である。本稿では彼らの研究に従い信頼を統制変数として入れる。質問は「たいていの人は信用できる」で答えは「1そう思う」「5 そう思わない」であ。本稿では解釈の便宜のためにそう思うを 5 にコーディン
グした。変数間の相関行列は図 3 で確認できる。

8

1 変数の Eigenvalues は 3.3035、2 変数は 0.780 になる。従って、主成分分析の結果を津活ことになると不公正感は 1 要因として利用するのが妥当である。

―270―

図３

相関行列

５．分析結果5.1
5.1.1

非正規雇用比率の分布
産業別分布

非正規雇用比率の全体的な分布は 4 節で確認したが、具体的にどの産業で非正規雇用比率が高いか。これを確認するために大分類を基準として産業別平均を確認した。図 4 は非正規雇用率を高い産業から順番に整列した結果である。赤字は平均 0.2998 より高いことを意味する。伝統的な産業領域では平均より非正規率が低い反面、サービス業の非正規雇用率は平均より高い。特に宿泊・飲食サービス業は非正規雇用率が 6 割に至る。Kuriyama（2017）の議論を参考しながら検討すると、伝統的な製造業の衰退と観光業を含めたサービス業の成長が雇用安定性の規範を浸食していると考えられる。

―271―

図４

5.1.2

産業別非正規雇用比率平均整列

労働市場変数との関係

本節では伝統的な労働市場変数と産業別非正規雇用比率の関係を簡単な統計分析と視覚化
グラプを利用して検討する。統計分析には一元配置分散分析（事後分析は Scheffe）と相関分
析を利用した。視覚化には箱ひげ図、散布図、ヒストグラムを利用した。本稿では階級、企業規模、雇用形態、所得を伝統的な労働市場変数として扱っている。

5.1.2.1

階級別

階級の場合、一元配置分散分析では 3 つのグループに分けられる（表 1）。農業、熟練ブルーと上層ホワイト、下層ホワイトと非熟練ブルーそして自営である。しかし、箱ひげ図を見ると同じグループに分類されても分散のばらつきは異なる（図 5）。グループ 2 に熟練ブルーと上層ホワイトが一緒に結ばれているが実際に上層ホワイトがもう少し安定していることを確認出来る。特にグループ 3 では下層ホワイトに比べて非熟練ブルーの場合はもう全般的に非正規雇用比率が高いことを確認出来る。

5.1.2.2

企業規模別

企業規模から見ると、官公庁と民間企業の間に明確な差異があることを確認出来る（表 2）。
民間の場合は企業規模に関係なく等しく非正規雇用率が高い。つまり、非正規雇用に関してはもはや日本において伝統的な労働分断指標である企業規模は意味を失っていると理解でき―272―

る。グラフで見ると 30 人未満でばらつきがやや大きいがこれは自営業が混じっている効果だと理解できる（図 6）。

表１

階級別非正規雇用比率
グループ

グループ

グループ

1

2

3

農業

128

熟練ブルー

571

0.26461264

0.2684

上層ホワイ
ト
下層ホワイ
ト
自営
非熟練ブル
ー

0.12431025

0.3258412

0.3300886

0.3487

Between Groups

表２

図５88.991***

企業規模別非正規雇用比率
1

2

官公庁

389

1000 人以上

790

0.2912300~9991484

0.299130~299415

0.307830 人未満1076

0.3160Between Groups

階級別非正規雇用比率0.235921.912***

図６

―273―

企業規模別非正規雇用比率

5.1.2.3

学歴別

学歴別には大卒以上、短大・専門、高卒以下がそれぞれ別のグループに分類された（表 3）。
学歴が高くなるほど非正規雇用率が低い産業に勤める可能性が高い。学歴による分断構造がある程度作動していると理解できる。ただし、グラプで見ると大卒以上と短大・専門･高卒以下という二つのグループで分けられる（図 7）。大卒以上は他の学歴集団に比べて非正規雇用比率が低い産業に勤めている。逆を取るとこれからも非正規雇用が一次労働市場を浸食する
形で拡大すると大卒以上の非正規雇用比率が上昇する可能性がある。つまり、大卒以上でこれから非正規雇用が増える余地があることを意味する。

表３

学歴別非正規雇用比率

1

大卒以上

1307

短大・専門

1875

高卒以下

1111

Between Groups

2

3

0.28150.30130.318919.043***

図７

5.1.2.4

学歴別非正規雇用比率

雇用形態別

雇用形態の場合、一元配置分散分析で見ると、非正規雇用とその他で分類される（表 4）。
要するに非正規労働者は非正規雇用比率が高い産業に勤めているというあたりまえな結果である。しかし、箱ひげグラフで検討すると分散に大きな差が見られる（図 8）。まず、非正規雇用は単純に平均が高いだけではなく、非正規雇用比率が平均より高い産業で勤めていることを確認出来る。産業別非正規雇用比率の分布（図 2）の双峰型分布と合わせて検討するとほとんどの非正規雇用は非正規雇用比率が高い産業で発生していることを意味する。反面、正規雇用と管理者は非正規雇用率が平均以下の産業に集中している。加えて正規と管理を比較すると管理の方がもう少し安定的な産業に広く分布していることを確認出来る。ここで面白いのは自営業である。自営業の場合、平均は正規、管理と似ているがばらつきが広すぎる。
管理職と同じレベルの安定的な産業から、非正規雇用のように不安定性が高い産業に渡って―274―

分布している。まとめると、結論でもう一回検討するが、非正規雇用の問題を解決或いは緩和するためには、包括的な対策よりは、特定の産業が抱えている問題を解決する方向で接近する必要があることを意味する。

表４

雇用形態別非正規雇用比率

1

2

管理者

176

0.2637

正規雇用

2308

0.2659自営業

514

0.2850

非正規雇用

1290

Between Groups

0.3712

157.357***

図８5.1.2.5

雇用形態別非正規雇用比率

所得別

所得と非正規雇用比率の関係を確認すると、非正規雇用比率が高くなるほど所得が低下する傾向を確認出来る（図 9）。更に、賃金と非正規雇用比率の平均を基準に象限平面グラフを描くと、2 象限と 4 象限に分布が集中していること視覚的に確認出来る。 99SSM2015 では所得を「1=0 円」から「30=2050 万円以上」のカテゴリーで聞いている。本稿では中間値を対数変換した値を利用している。例えば、「4=50~75 万円未満」は
Ln((50+75)/2)=Ln(62.5)=4.135167 になる。

―275―

図９

5.1.3

所得と非正規雇用比率

非正規雇用比率の労働市場変数

本節では労働市場ポジションに分けて、非正規雇用と労働市場変数の間の単純相関を確認する。表 5 では少し面白い結果を確認出来る。前節では伝統的に劣悪だと知られているポジ
ションであるほど、非正規雇用比率が高い産業に配属される傾向を確認出来た。この結果通りなら、ざっくり、劣悪なポジション高い非正規雇用比率配置再分配支持という因果関係を想像できる。そしてこのような因果関係が確認出来れば産業別非正規雇用比率は現在の自己利益を浸食する要因として理解できる。しかしながら、表 5 の結果は全く反対の傾向を見せている。つまり、大卒以上、高い賃金満足度、管理、正規、大企業、1000 人以上、上層ホワイトのように非正規雇用比率が低い産業に勤めている労働者であるほど再分配を賛成する傾向が見られる。図 10 は非正規雇用比率を平均以下・以上の二項変数に変換して視覚化したグラフである。企業規模では中小企業では非正規雇用比率の平均以上と平均以下の間にほぼ差がなく、賛成する傾向があるが、大企業と官公庁では平均以上の場合は支持率が高いが平均以下になると、反対する傾向が見られる。雇用形態別は特に管理職であるほど非正規雇用に敏感に反応する。階級別でも非熟練ブルー階級の場合、非正規雇用比率に関係なく、一―276―

番積極的に再分配を支持しているが、特に上層ホワイトの場合は非正規雇用比率によって意見が大きく分かれることを確認出来る。所得は 4 分位に分けて検討した。平均以下である 1
分位と 2 分位の場合では非正規雇用比率に関係なく再分配を支持する。平均より少し高い 3
分位では再分配支持度は低下するが、非正規雇用比率の影響はない。しかし、4 分位区間では非正規雇用比率の影響が明確になる。非正規雇用比率が平均以上の産業に勤めている場合
は 3 分位階層とほぼ同じ支持度であるが、平均以下の安定的な産業に所属されていると、再分配支持度が大幅低下する。

表５

労働市場ポジション毎の非正規雇用比率と再分配支持の相関関係

非正規雇用－再分配支
持
有意確率
相関関係
高卒以下
0.001
0.963
短大・専門
学歴
0.057
0.062
大卒以上
0.106
0.000
賃金
0.017
0.278
賃金
賃金満足度
0.050
0.001
管理者
0.170
0.027
正規雇用
0.066
0.002
雇用形態
非正規雇用
-0.0460.110
自営業-0.030
0.512
中小企業
0.018
0.383
企業規模
－中小企業庁 大企業
0.114
0.000
－
官公庁
0.077
0.133
30人未満
0.003
0.906
30~299
0.041
0.186
企業規模
300~999
0.073
0.147－単純数値－
1000人以上
0.140
0.000
官公庁
0.077
0.133
上層ホワイト0.145
0.000
下層ホワイト
0.020
0.537
自営
-0.037
0.465
EGP階級
熟練ブルー
0.036
0.407
非熟練ブルー-0.0180.608
農業-0.0900.330
注) ▲は P<.05 を、━は P>.05 を意味する

―277―

図１０

労働市場ポジション別の非正規雇用比率と再分配支持の相関関係

要するに、安定的なポジションに位置しているほど、非正規雇用比率に敏感に感応することである。すなわち、非正規雇用比率は現在の可視的な自己利益ではなく、潜在的なリスクとして認識されている可能性が高い。

5.2
5.2.1

多変量分析
基本モデル検討

表 6 ではコントロール変数、労働市場変数、産業別非正規雇用比率を順番に入れて分析した結果である。まず、モデル 1 ではコントロール変数だけを投入した。性別は女性であるほど、再分配を支持しており、先行研究とも一致する。年齢は高くなるほど再分配を支持する傾向が見られる。婚姻状態では既婚者に比べて離別・死別すると再分配を支持することになる。相対的所得が低くなるほど再分配を支持することになる。これは間接的であるが不平等の増加と再分配支持の関係性を予想できる。態度変数には一般的信頼と不公平感がある。一般的信頼は Nagayoshi and Sato（2015）では直接効果は発見できなかったが本稿の分析結果では強い正の相関関係を見られる。不公平感も再分配支持と正の相関を見せており、不公平感が再分配支持に影響を与えるという先行研究の結果とも一致する。モデル 2 では労働市場変数を追加した。まず、学歴は他の変数を統制すると統計的な意味がない。賃金額と満足度は再分配支持と負の相関を持っている。次に雇用形態の効果は有意ではない。企業規模は官公
庁ダミーだけが統計的に有意であった。本稿では 30 人未満に比べて官公庁で勤めているほど―278―

再分配を反対することになったが、この結果は海外の先行研究の結果とは反対の結果である。
海外の先行研究では官公庁であるほど再分配支持度が高くなるという結果を示している（Brady and Bostic 2015）。EGP 階級は先行研究と一致する結果を確認出来る。非熟練ブルーに比べて熟練ブルー或いはホワイトであるほど再分配を反対する傾向を確認出来る。最後にモデル 3 では産業別非正規雇用比率を追加したが、統計的な効果は確認出来なかった。
まとめると賃金と階級の効果を提案した仮説 1-1 と仮説 1-2 は統計的に支持されているが、雇用形態と産業別非正規雇用比率の効果を提案した仮説 1-3 と仮説 2 は採択できなかった。

表６
定数再分配支持－基本モデル

モデル 1
3.099(0.106)***モデル 2
3.526(0.219)***モデル 33.513(0.224)***【コントロール】
性別

婚姻
状態

男性ダミー

-0.171(0.039)***-0.095(0.050)-0.093(0.051)

年齢0.015(0.002)***0.014(0.002)***0.014(0.002)***

未婚
既婚（基準）
離別・死別

0.099(0.056)
0.167(0.075)*

0.076(0.057)
0.165(0.076)*

0.075(0.057)
0.165(0.076)*

相対的所得-0.001(0.000)***0.000(0.000)***0.000(0.000)***

態度

一般的信頼

0.059(0.019)***0.081(0.020)***0.081(0.020)***

変数

不公平感

0.102(0.020)***0.096(0.020)***0.096(0.020)***

大卒以上
短大・専門卒
高卒以下（基準）--0.054(0.052)
0.030(0.053)--0.055(0.052)
0.030(0.053)-

実額対数変換--0.067(0.026)**-0.067(0.026)**

満足度--0.050(0.017)***-0.050(0.017)***

管理職（基準）
正規雇用
非正規雇用

-

0.206(0.115)

0.205(0.115)-

0.146(0.125)

0.142(0.126)

自営業--0.007(0.113)-0.009(0.113)

30 人未満（基準）30~299 人--0.110(0.059)-0.111(0.059)

300~999 人
1000 人以上
官公庁-

0.002(0.075)-0.034(0.063)-0.164(0.079)*

0.003(0.075)-0.034(0.063)-0.162(0.080)

上層ホワイト下層ホワイト自営
熟練ブルー--0.155(0.067)**-0.155(0.065)*-0.139(0.117)-0.175(0.074)*-0.154(0.068)**-0.154(0.065)*-0.141(0.117)-0.173(0.074)*

非熟練ブルー（基準）農業--0.031(0.153)-0.024(0.155)【労働市場】
学歴

賃金

雇用
形態

企業
規模

EGP
階級

【雇用不安定指標】
産業別非正規雇用比率--

0.041(0.147)

サンプル N
調整済み R2

2520
0.066

2520
0.078

2520
0.077

注)* p < .05; ** p < .01; *** p < .001 (two-tailed tests), Standard errors are in parentheses.

―279―

5.2.2交互作用検討表 7 は労働市場変数と非正規雇用比率の交互作用関係を検討した結果である。より的確な解釈のために、結果の検討は図 11 を並行して見ながら行う。モデル 1 は学歴の交互作用を検討している。非正規雇用比率が高くなると高卒以下は反対するようになる反面、大卒以上は賛成に近づく。モデル 2 では賃金額と満足度の効果を確認した。賃金額は低所得では賛成か
ら反対に、高所得層は反対から賛成に変わる。モデル 3 は雇用形態の効果を確認している。
自営業と非正規雇用の場合は非正規雇用比率が高くなると反対する反面、正規雇用と管理職は賛成に変わる。特に管理職の変化が鮮明である。モデル 4 は企業規模の交互作用効果を確認している。30 人未満の小規模企業に勤めている場合は、産業別非正規雇用比率が高くなるほど再分配に反対する傾向が見られる反面、300 人以上の企業に勤務すると非正規雇用比率が増加すると再分配支持度が上昇する。モデル 5 は階級の交互作用効果を確認している。産業別非正規雇用比率の増加に対して、非熟練ブルーでは負の効果を、上層ホワイトと農業では正の関係を確認出来る。
まとめると、劣るポジションに位置しているほど非正規雇用比率が明らかになるという仮説 3-1 は棄却された。反面、有利なポジションに位置しているほど非正規雇用比率に敏感になるという仮説 3-2 は統計的に支持されている。

―280―

表７

再分配支持－交互作用検討

モデル 1-0.292モデル 2

非正規雇用比率-2.167**

モデル 3
1.160

モデル 4
-0.251モデル 5-0.664*

学歴

短大・専門
大卒以上

-0.072-0.311**

0.029-0.054*0.027-0.055*0.025-0.0520.026-0.032

交互作用

短大・専門 × INT
大卒以上× INT

賃金

実額対数変換満足度-0.172***-0.081*-0.069**-0.049**-0.067**-0.050**-0.068**-0.051**0.408*
0.599**
0.400**

0.235*
0.160
0.008

0.180
0.133
0.007

-0.161-0.250-0.283*-0.283-0.1110.011-0.022-0.150交互
作用0.32780.881**-0.067**-0.050**0.341**

実額対数変換× INT

0.109

満足度× INT

雇用
形態

正規雇用
非正規雇用
自営業

交互
作用

正規雇用× INT
非正規雇用× INT
自営業× INT

企業
規模

30~299 人
300~999 人
1000 人以上
官公庁

交互
作用

30~299 人 × INT
300~999 人 × INT1000 人以上× INT
官公庁× INT

EGP
階級

上層ホワイト下層ホワイト
自営
熟練ブルー
農業

交互
作用

上層ホワイト× INT
下層ホワイト× INT
自営× INT
熟練ブルー× INT
農業× INT
サンプル N
調整済み R2

0.196
0.140
-0.0090.190
0.132-0.003-0.809-1.591*-0.109-0.001-0.029-0.150-0.112-0.006-0.024-0.158*-1.514-0.115-0.007-0.028-0.163*

0.162
0.799
0.837*
0.394-0.143*-0.153*-0.156-0.180*-0.034-0.158*-0.159*-0.159-0.166*-0.094-0.157*-0.156*-0.140-0.164*-0.086-0.152*-0.160*-0.125-0.174*-0.066-0.680***-0.424**-0.286-0.311*-0.5121.751***
0.776
0.341
0.312
2.424

2520

2520
0.079

注) × INT は産業別非正規雇用率との交互作用を意味* p < .05; ** p < .01; *** p < .001 (two-tailed tests)

―281―

2520
0.080

2520
0.079

2520
0.083

図１１

交互作用グラフ６．まとめと考察
6.1

まとめ

これまでの先行研究によると、労働市場で不利なポジションに位置していると、再分配を支持することになる。ただし、具体的に不利なポジションは何かに関しては、研究者と研究領域が持っているパラダイムによって異なる。経済学と政治学ではジニ係数と世帯収入の効果に注目している。社会学では制度環境としての福祉レジームと自己利益としての EGP 階級の効果に注目している。アメリカの政治経済学では福祉レジームに加えて、EGP 階級の対案として技術特殊性を提案した後、再分配をリスクに備える保険として理解することを主張している。ただし、このような議論は新自由主義の拡大がもたらした非正規雇用の拡大と一般化の問題は十分に反映していない。従って本稿では Kalleberg、Imai and Sato、Kuriyama などの議論を参考にして、非正規雇用の問題を説明できる新しい指標として産業別非正規雇用比率という変数を提案した。

―282―

分析結果の解釈には Anscombe の議論に基づいて数値だけでなく、グラフも積極的に活用した。分析は基礎分析、産業別非正規雇用比率の直接効果分析、伝統的な労働市場ポジション変数と産業別非正規雇用比率の交互作用の検討の順で行われた。基礎分析では不利な労働市場ポジションと産業別非正規雇用比率の間に一定の相関が確認された。つまり、産業別非正規雇用比率の平均は高卒以下、非熟練ブルー、中小企業のように不利な労働市場ポジションであるほど高くなる。その後、回帰分析を利用して産業別非正規雇用比率の直接効果を検討したが、統計的な有意度は確認出来なかった。しかし、先行研究で提案した相対的所得、賃金、EGP 階級の直接効果は確認出来た。次に、労働市場ポジションと非正規雇用比率の交互作用を検討した。ここでは非正規雇用比率が労働市場ポジションの効果を増幅するという仮説（仮説 3-1）と逆に有利なポジションを占めている労働者であるほどリスクとしてより敏感に反応するという仮説（仮説 3-2）を同時に検討した。分析結果、仮説 3-1 は棄却された
反面、仮説 3-2 は統計的に支持された。この結果は基礎分析の結果とも一致している。

6.2

考察

最後に本稿の分析結果から次のような命題を提案する。第一に、伝統的な要因は依然として説明力を持っている。すなわち、現在の損失の補うために再分配を支持すると理解できる。
第二に、産業別非正規雇用比率の直接効果は出来ない反面、伝統的な労働市場変数との交互作用は確認出来る。ここで重要なことは大卒以上、上層ホワイトのように非正規雇用比率が低い産業に配置されている一次労働市場の労働者であるほど、産業別非正規雇用比率に敏感に反応することである。要するに非正規雇用率に反応する際には、これが現在の直接的な損失からではなく、潜在的なリスクとして認識されるからこそ反応すると理解できる。
加えて産業別非正規雇用比率は変数の作り方及び説明の枠組みが、職業別失業率をリスク（risks at the occupational level）として扱っている Rehm（2009）の議論と職業カテゴリの大きさを技術特殊性として解釈した Iversen and Soskice（2001）の議論と似ている。従って本稿では産業別非正規雇用比率を「非正規リスク」として命名する。

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―283―

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―285―

Precarious work and Support for redistribution:
Precarious Work and Support for Redistribution: Non-regular Employment Rate
by Industry as Risk and Support for Redistribution
Shin, JaeYoul
Graduate School, Osaka University
Abstract
In this study, I investigate the relationship between non-regular employment rate byindustry and support for redistribution using Social Stratification and Mobility (SSM) data. Mostprior studies have focused on the effects of EGP class scheme or relative income; however, they
have not explained the problem of increase in non-regular employment, which is attributable toneo-liberalism. Therefore, based on the concept of non-regular employment rate by industry, I
investigate the relationship between non-regular employment and support for redistribution. The
results of this analysis reveal that there was no direct effect of non-regular employment rate byindustry; however, I identified some statistically meaningful interaction effects among the
non-regular employment rate by industry and labor market positions: When non-regular
employment rates by industry increase, workers who belong to the secondary labor market,
including less than 30 workers at a company, non-regular workers, an unskilled class, andworkers with lower than high school educational level, object to redistribution. In contrast,
workers who belong to the primary labor market, including more than 1000 workers at acompany, managers, an upper-level class, and workers with higher than university graduation
educational level are likely to support redistribution when non-regular employment rates byindustry increase. Based on these results, I suggest non-regular employment rates by industry as
non-regular employment risks.
Keywords: support for redistribution, non-regular employment rate by industry, risks,
non-regular employment risk

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