Discussion Paper Series

University of Tokyo

Institute of Social Science
Panel Survey
東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ

確率抽出データを用いた
大卒就職機会に関する検討
Notes on effects of college quality on first job attainments

平沢和司（北海道大学大学院文学研究科）

Kazushi HIRASAWA
March 2010
No.32

INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE

東京大学社会科学研究所
UNIVERSITY OF TOKYO東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズ No.32
2010 年 3 月

確率抽出データを用いた大卒就職機会に関する検討

平沢和司（北海道大学大学院文学研究科）

出身大学やそこでの大学生活が就職活動の結果に影響することは、これまでにも多くのデータによって確認されている。ただしその際に用いられたデータは、ほぼ例外なく、大学生を対象に行われた有意抽出データであった。それに対して本稿では、確率抽出（ランダムサンプリング）された 20～40 歳で構成される「若年壮年パネルデータ」（東京大学社
会科学研究所が実施）から大卒者を選び出し、就職結果に影響する要因を文理別に分析した。その際、就職結果を企業規模のみならず、正規職かどうか、専門職かどうか、希望していた仕事かどうかなど多様な指標で捉え、出身階層仮説、学校歴仮説、大学生活仮説、
就職活動仮説を検討した。その結果、（1）正規職や希望した仕事かどうかに対しては、大学の選抜度（学校歴、入学難易度）の効果がほとんどないこと、他方で（2）企業規模、職種、職業威信スコアに対しては、他の変数を統制しても学校歴の影響が顕著なこと、同時に（3）大学での成績やクラブ活動の参加度も、他の変数を統制しても有意な影響を与えていること、（4）1988～2006 年入職者のうち、バブル経済期の入職者をのぞけば、以上の傾向に大きな変化がみられないこと、などが明らかになった。大学における調査の実
施がますます困難になりつつある今日、大学生に関する分析においても、確率抽出されたデータの活用が一定の意義を持つことが示唆される。
付記
本稿と同じ問題関心で、当該分野の研究の展開や理論的な背景に言及し、若年壮年パネ
ルデータ以外のデータをあわせて用いた分析を、平沢（2010）「大卒就職機会に関する諸仮説の検討」（苅谷剛彦・本田由紀編『大卒就職の社会学』東京大学出版会、61-85 頁）で行っている。あわせて参照していただければ幸いである。なお、このようなかたちで本稿をディスカッションペーパーに収録することについては、東京大学出版会の了解を得ている。

1. 問題(1) 就職結果とは大学から職業への移行に関する研究テーマは、すでに平沢（2005）で整理したとおり多様であるが、初職につくまでの過程に着目して就職機会を分析する研究と、大学教育と仕事のレリバンスを分析する研究に大別される1。本稿では前者、すなわち大卒者の就職活動の結果（以下では就職結果という）を左右する要因について、データにもとづいて検討してみたい。
ひとくちに就職結果といっても、後述するように複数の捉え方があるものの、これまでの多くの研究では、初職の企業規模がその指標として用いられてきた。その背景には、大企業への参入港は事実上、初職時にかぎって開かれており、入社後に大企業から中小企業
へ移動できるがその逆は難しいという日本的な二重構造があるとされる。そのためキャリアはその出発点が決定的に重要であり、大半の学生が大企業を目指して競争していることが前提となってきた。けれどもこの前提が成立しないのであれば、就職結果として問うべ
きは客観的な企業規模より、むしろ入りたいと思った企業に入れたかどうかである（梅崎
2004）、と考えることができる。ただしこれを確かめることは意外と難しい。というのも、就職活動をしている間に行きたい企業がしだいに移ろいゆく者が少なくないからである。
そこで、就職結果を活動の満足度で捉えるという考え方も成り立つ（永野編 2004）。このほかに大学での専攻を活かした職場や職種に就職できたかどうか（小方 1998）、あるいは近年の雇用慣行の変化を念頭に初職が正規雇用かどうか（小杉 2002）が、重要だともいえる。
本稿ではこうした点をふまえて、就職結果を単一の指標に絞るのではなく、①初職が正規雇用かどうか、②その企業規模、③職種、④職業威信、および⑤希望していた仕事のかどうかの 5 点から捉えることにした。
なお、近年は活動を開始してから（本命の）内定を得て活動に終止符を打つまでの期間がかなり長くなっている。その間、何度もくりかえされる面接の結果が各社から届くたびに一喜一憂し、なんとか活動を完遂するにはかなりのエネルギーを消耗する。したがって就職活動期間の短さや内定獲得時期の早さが、広義での就職結果だということもできる。
これは興味深い論点なのだが、この点は稿を改めて論じることとしたい。

1

学校歴をふくむ学歴社会に関する議論の展開については、本田・平沢（2007：3-16）を参照。
-1-

(2) 説明モデル

つぎに考えるべきなのは就職結果に差異をもたらす要因についてである。その最有力候
補はこれまで、学校歴仮説における大学の選抜度（入学難易度）であった。ただしその有効性に関しては今日、相反する見方が併存している。ひとつは入試で試される能力と会社で必要とされる能力がますます乖離するようになり、一部の企業では大学名を伏せた選考をおこなっているのだから、大学選抜度に着目しても意味はないという意見である2。もうひとつは大卒者の増加に伴い質の低下が懸念されることから、むしろ大学選抜度は知的能力を担保する指標として重要性を増す（と雇用主が考えている）という意見である。したがって大学選抜度が有意な効果を持つかどうかじたいは依然として検証すべき課題である。
もちろんこれだけが結果に差異をもたらすわけではない。大学選抜度といっても大学間で多分に重なりあっており、また非銘柄大学から大企業へ入った者もいるからである。そこ
で本稿では、平沢（1995）や永野編（2004）を拡張して、大学分類（選抜度、学校歴）のほかに、①出身階層、②大学生活、③就職活動、および④入職時期を説明変数としてモデルに組み込むことにした3。
②大学生活をとりあげるのは、エントリーシートや面接で「学生時代に打ち込んだこと」
をかならずといってよいほど尋ねられるからである。具体的にはクラブ・サークルへの参加の程度や大学の成績で捉えた。
もっともいかなる大学生活を送ってきたとしても、③就職活動をしなければ内定は得られない。そこで入ろうとしている企業の採用方針にできるだけ左右されず、純粋に就活の熱心さを示す変数として、資料請求はがきやエントリーシートの送付数、就職部の利用などを用いた。また OB の有効性に関しては苅谷ほか（1993）
・苅谷編（1995）
・岩内ほか編2

大学名を伏せて選考しても有名大学卒が残るということはあり得るが、それをきちんと検証するのは実際には難しい。
3 ただし本稿では重要な説明変数が抜け落ちていることを認めなければならない。それはパーソナリティーとコミュニケーション能力である。はたしてどんな会社にも好まれるパーソナリティーなどあるのかとも思えるが、他の条件が等しくても複数の企業から内定を得る者とまったく内定がない者がいること、そして採用担当者が口をそろえて「最後は人柄です」と言うこと、を勘案すると本来は分析に組み込みたいところである。しかし回答者が企業好みの「明るく元気でハキハキとした人物」かどうかを質問紙調査で測定することは容易ではない。またどんなに魅力的な人柄で充実した大学生活を送ったとしても、それが雇用主に伝わらなければ意味がない。知的能力が高いこととそれを嫌みなく面接官に納得させる能力とは区別される。後者が昨今よくいわれるコミュニケーション能力（の一端）であると思われる。われわれもこれらを把握することに手をこまねいていたわけではなく、ある調査の質問紙にコミュニケーション能力を自己評価する質問を組み込んだこともある。しかし大半の者が「高い」と回答してほとんど分散がなく使い物にならなかった。
けっきょく隔靴掻痒の感は否めないが、今回はより頑健な変数で満足しなければならない。
-2-

（1998）のほかに、大学選抜度の通時的な変化が就職結果にすぐに反映されないのは OBの存在によることが明らかにされた（浦坂 1999）。さらに梅崎（2004）は、OB ネットワークの種類によってジョブ・サーチの成功率が異なることを指摘している。そこで本稿でも、OB 利用の有無などを就職活動の指標として投入することにした。
ところで、この②と③は就職活動を始める前と後という違いはあるが、いずれも学生が選択しコントロールできる事項である。それに対して①出身階層は父職や家計の豊かさなどを指す概念で、通常は学生が自らの力で変えることはできない。けれども、たとえば父親が管理職であれば組織としての採用基準などについて助言を得られやすいであろう。たとえ出身階層が就職結果に直接的に影響していなくても、大学の選抜度を媒介して間接的に効果を持つことはあり得る。同様に大学によって③就活の方法が異なることも考えられる。そこで以下では説明変数間の因果関係も視野に入れて分析する。
要するに、就職結果により強く影響するのは出身背景なのか（出身階層仮説）、入った大学なのか（学校歴仮説）、そこでの学生生活なのか（大学生活仮説）、それとも就職活動なのか（OB 仮説をふくむ就職活動仮説）を、間接効果を含めて検討しようということである。複数の仮説を同一のデータで検証するのははじめての試みといえる。

(3) どのようなデータが必要か

こうした分析を行うために従来の研究で用いられてきたデータは、小杉編（2007）をはじめ、ほとんどが大学 4 年生を対象に行った調査から得られたものである。その利点は就活（が終了して）からあまり時間がたっていないので、エントリーシートを送付した企業
数などかなり詳細な質問ができることである。他方でこの方法には対象者を確率抽出（ランダムサンプリング）できないという大きな欠点がある4。もちろん調査大学を全国の大学から（層化）抽出することは可能である。しかし標本に選ばれた当該大学に何とか頼み込
んで調査を実施できることになったとしても、個人情報に敏感な昨今、学生の名簿を提供してくれる大学はまずない。したがって調査票をキャリアセンターに置かせてもらう、あるいは一部の授業で集合調査を実施してもらうなど、どうしても対象者が有意抽出にならざるを得ない。こうしたデータを本稿では A タイプデータと呼ぶ5。

4

全国の大学生を網羅した名簿があれば個人を直接抽出できるが、実在しない。そのため第一次抽出単位が大学、第二次抽出単位が個人という二段抽出を行うことになる。また大学 4 年生のデータのほかに、35 大学の卒業生 20,335 人から回答を得たデータ（日本労働研究機構 1994）や、45 大学の卒業生から 3,421 人の回答を得たデータ（日本労働研究機
構 2001）もあるが、いずれも完全な確立抽出はなされていない。
5 リクルート・リサーチ社のデータは基本的には毎年、モニターの 4 年生から直接得られたものである。そのため大学との交渉や名簿の提供といった問題は生じない。しかし回答-3-

そこで発想を変えて、住民基本台帳ないしは選挙人名簿から対象者が確率抽出された全国調査データを利用することが考えられる。もちろん抽出の段階で大学生、あるいは大卒者かどうかはわからないから、得られた標本（実際には有効票）から目標とする属性の者を選んで分析することになる。これを B タイプデータと呼ぶ。社会学者によるこうした大規模なデータとしては、SSM データ（1955 年以降 10 年ごと）、JGSS データ（2000 年以降毎年）などがある。ただしこれらには就職活動に関する質問がほとんど含まれてないか
ら、やはり利用できない。このような調査環境のため、これまでの就職に関する研究成果
は、基本的に A タイプデータから得られたものであった。
ところが東京大学社会科学研究所が 2007 年から実施している「若年壮年パネル調査」は、
B タイプデータでありながら就職活動や学生生活に関する項目が盛り込まれている。そこ
で本稿ではこのデータを用いる。大卒就職に関して B タイプデータで分析するのはおそら
く本稿が初めてだと思われる6。

2. データと分析対象者
すでに述べたように、本稿では東京大学社会科学研究所が 2007 年から実施している「若年壮年パネル調査」を用いる。同調査は第 1 波調査（2007 年）の時点で 20～40 歳の男女を対象にして始まり、翌年の第 2 波では第 1 波の 82.6％から回答が得られた。この 2 回に回答した者のなかから、初職の直前の学校が大学または大学院修士課程である者（中退者を含み、大学名が不明の 41 人をのぞく）を選び出して、分析対象者（973 人）とした7。
初職とは「学校を卒業後最初に就いた仕事」であり、学生時代のアルバイトは含まれない。
学部・専攻は多岐にわたり女性も含まれる（文系 670 人、男性 598 人）。対象者はバブル経済のただなかであった 1988 年から 2006 年までに就職しているので、労働市場の変化が就職結果にどう影響するかを吟味することができる。なお、パネルデータを用いてはいるが、本章と関連する変数では、同一個人内の変化については分析できない。その意味で、実質的にはクロスセクショナルなデータとして利用していることをお断りしておく。

者が確率抽出されていないという問題は依然としてクリアーされていない。ただしケース
数がかなり多いため、実質的には全数調査に近く、それなりに信頼性はあると考えられる。
6 若年壮年パネル調査は確率抽出ではあるものの回収率は決して高いとはいえず、ある特定の属性を持った者が抜け落ちている可能性は否定できない。
7 ふつう学歴は最後に行った学校またはもっとも上位の学校の種別を指すが、ここでの学歴は初職の直前の学校をいう。ほとんどの者はそれらが一致するが、初職のあとに大学に進学した者もごくわずかながらいる。本稿での初職前学歴は第 2 波問 19 の卒業年と第 1
波問 4 の初職の入職年を比較して確定した。卒業年が欠損値の場合は便宜的に大学であれば 22 歳で卒業、大学院であれば 24 歳で修了したと仮定した。
-4-

表1.データと分析対象者の概要
調査年

第1波：2007年1～3月
第2波：2008年1～3月
調査方法
郵送配布・訪問回収
対象者
20～40歳（2007年）の男女
対象者の抽出無作為抽出
有効回収数・大学数
第1波4,800人，第2波3,965人
有効回収率
第1波36.0%，第2波は第1波回答者の82.6％
本稿の分析大学数・対象者数（比率） 326校
973人（100％）（内訳）大学分類A群（A）
銘柄大学36校（国立15、公立5、私立16校）207人（21.3％）
B群（B）
A群以外の国公立大学65校
159人（16.3％）
C群（C）
おもに戦前設立の私立大学61校
270人（27.7％）
D群（C）
おもに戦後設立の私立大学164校
337人（34.6％）
分析対象者の学部・性別
全学部・男女
分析対象者の初職への入職年
1988年4月～2006年4月
注．大学群のうち( )は岩内・苅谷・平沢（1998：10）の表0-1内の大学ランクを表す。

3. 変数
従属変数
正規ダミー

1：正社員・正職員、0：1 以外のすべて、わからない

大企業・公務員ダミー

1：初職が従業員数 1,000 人以上の企業、官公庁、0：1 以外のす

べて、わからない
1：SSM 職業分類の専門職、0：1 以外のすべて、わからない

専門職ダミー

仕事の内容を 2005 年 SSM 職業分類にしたがってコード化し、それに職業威信スコア

1995 年 SSM 職業威信スコアを割り当てた希望の仕事ダミー

1：初職が就活開始時に希望していた仕事である、0：やや希望していた、とくに希望していなかった仕事である
説明変数
1：男性、0：女性

男性ダミー

父職専門管理職ダミー

1:本人 15 歳時の父職が専門職・管理職、0:父職が専門職・管理職・事務職・販売職以外
父職事務販売職ダミー

1:本人 15 歳時の父職が事務職・販売職、0:父職が専門職・管理職・事務職・販売職以外
大学分類（選抜度・学校歴）：表 1 参照
大学成績

優の比率（1,3,5,7,9 割の 5 段階）

クラブ参加度

1：熱心ではなかった・やっていなかった～4：とても熱心だった（4 段階）

就職時期 1988～91 年ダミー

1：就職時期が 1988～91 年、0: 就職時期が 1998～2006

年
就職時期 1992～97 年ダミー

1：就職時期が 1992～97 年、0: 就職時期が 1998～2006

年-5-

OB リクルーターダミー

1：初職を知り応募したきっかけが OB リクルーター、0：それ以外
就職部利用ダミー

1：初職を知り応募したきっかけが就職部、0：それ以外

教員利用ダミー

1：初職を知り応募したきっかけが学校の先生、0 それ以外

大学分類については若干補足しておく。残念ながらこの点に関して見解の統一はいまのところない。それどころか既存研究における大学分類は百花繚乱のごとき様相を呈している8。分類の基準は設置者（国公立か私立か）、大学院の有無、創立年、立地（中央か地方か）、入学難易度など多様である。そこで本稿では雇用主も学生も入学難易度を中心に大学の階層構造を把握していると仮定した（樋口 1994）。そして、その選抜度とほぼ対応する
よう便宜的に 4 つに分類した（表 1）。選抜度は A 群がもっとも高い。1990 年代初頭の入試偏差値でいえば、A 群がほぼ 65 以上、D 群は 45 以下である。

4. 分析
若年壮年パネルデータを用いた分析結果は表 2 の通りである。分析はすべて文系と理系に分けて行った。両者は採用される職種が異なることが多く、別の労働市場を形成していると考えられるからである。他方、学卒者と修士修了者は同じ労働市場に参入すると仮定して分けずに分析した。また入職時期は、バブル経済崩壊と就職協定廃止を境に 3 区分した。
説明変数が多くなると偏回帰係数の解釈が難しくなるので、仮説を検証するうえで必要最小限な変数のみを投入し、必要に応じて交互作用も検討した9。

(1) 正規雇用かどうか

まず大学卒業または大学院修了後の初職が正規雇用であるかどうかを従属変数とするロ
ジスティック回帰分析では、文系（①式）は性別、入職時期が正の有意な効果を示している。これは他の変数を統制しないゼロ次のクロス集計における独立性の検定と同じ結果で
8

これまでの大学分類としては、たとえば安藤（1979）、天野（1984）、近藤（2000）、中西（2000）などがある。本稿と類似の大学分類で、非大卒者を含めた教育達成と職業達成に関する拙稿が 2005 年 SSM 調査の成果をまとめた書籍（石田浩編、東京大学出版会、2010
年度末刊行予定）に掲載される予定である。
9 ここでは大学間の差違に興味があるので、他群と差が出やすい D 群ではなくあえてもっとも一般的な C 群を基準カテゴリーとした。また大企業公務員ダミーを従属変数とする分析では、企業の業種も説明変数に加えるべきとの考えがあるかもしれない。しかし業種と規模の連関はかつてほど強くないうえに、他の従属変数の分析とモデルを揃えるために投入しなかった。
-6-

表2.就職結果を従属変数とするロジスティック回帰分析・一般線形分析
式
①
②
③
④
⑤
⑥
従属変数
正規ダミー
大企業・公務員ダミー
文系
理系
文系
文系
理系
理系
従属変数が1の比率
71.9%
86.6%
34.1%
35.6%
39.9%
41.4%
説明変数
男性ダミー
.648 **
-.383
.246
.220
.206
.341
父職専門管理職ダミー
.061
.257
.216
.199
.032
-.013
父職事務販売職ダミー
-.038
.261
.349
.255
-.215
-.212
父職上記以外（基準）大学A群ダミー.208-.364
1.421 ***
1.377 ***
1.749 ***
1.747 ***
大学B群ダミー.288-.391
1.148 ***
1.137 **
1.108 **
1.181 *
大学C群ダミー（基準）大学D群ダミー
-.187
401
.319
.311
.418
.332
大学成績
.064 #.146 #.119 **.133 **.148 *.155 *
クラブ参加度.102.080.174 **
.130
.052
.040
就職時期1988-91年ダミー .386
1.925 #
.607 *.416
1.257 **
1.084 *
就職時期1992-97年ダミー .645 **
.686
.311
.206
.249
.101
就職時期1998-2006年（基準）OBリクルータ－利用ダミー（利用せずが基準）.903 *.496
就職部利用ダミー（利用せずが基準）
-.282
.444
教員利用ダミー（利用せずが基準）
-.261
.124
ｎ
668
253
668
615
253
244
-2LL
763.584
188.393789.243730.861303.877292.539
30.408 **11.29668.343 *** 70.041 *** 36.504 *** 38.452 ***
χ2
式
従属変数

⑦

⑧
専門職ダミー
文系
理系
21.9%
52.6%

従属変数が1の比率
説明変数
男性ダミー
-.018
.180
父職専門管理職ダミー
.239
.084
父職事務販売職ダミー
-.222
-.039
父職上記以外（基準）
父職業威信スコア
大学A群ダミー.389.588
大学B群ダミー1.691 ***-.021
大学C群ダミー（基準）大学D群ダミー.294-.676 #
大学成績.141 **.144 *
クラブ参加度.276 **.078
就職時期1988-91年ダミー .316
.512
-.003
就職時期1992-97年ダミー .091
就職時期1998-2006年（基準）
ｎ
668
253
-2LL (F)635.874
329.01860.506 *** 21.046 *χ2 (R2 )⑨⑩
職業威信スコア
文系
理系⑪⑫
希望の仕事ダミー
文系
理系
55.5%
63.9%

.699

1.933

.191
.563 **.209-.742 #
-.695
-.425

.058
2.643 **
5.575 ***

.063
5.042 *
.905

.377
1.001 **

.576
-.119

-.444
.665 ***.545 #
1.993 #
.736

-3.313
1.158 ***
.767
1.503
1.709

.354
.095 **.254 **.516 #.276-.024.194 **.133
1.268 *
.343

591
(8.474) ***(.102)

213
618
244(4.330) *** 809.891
294.243(.124)
39.342 *** 24.809 **数値は偏回帰係数,切片は省略, ***p<.001, **p<.001, *p<.05, #p<.10, 交互作用をいれたモデルについては本文参照。

ある。男性のほうが正規雇用につきやすい（統制後のオッズ比 1.910）というのは、小杉（2002）や太郎丸（2006）と一致している。やや意外なのは、正規雇用にもっともつきやすかったのは 1992～97 年就職者だったこと、バブル経済期と 1998 年以降就職者とは有意な違いはないことである。これはゼロ次のクロス表でも確認できる。近年、非正規雇用が増加しているのは周知の事実であるが、バブル期には、初職で正規職につかなくてもその後いつでもつけるという別の理由から非正規雇用がやや多かったと考えられる。ただし非正規職への就職が本人の希望かどうかは分からない。

-7-

理系（②式）はモデル自体が有意でなく、男女や就職時期による違いは見られない。1998年以降ですら理系の正規職率は 83.6％で、文系の 66.6％よりはかなり高い。
出身階層と大学分類は、文理系いずれも有意な効果はない。小杉（2002）によれば、選抜度の低い大学出身のほうが正規雇用につきにくいとされているが、それとは異なった結果である。また就活方法に関する変数を追加したモデルも検討したが効果はなく、文理系
とも追加しないモデルとほとんど同じ結果であった。
以上の主効果のほかに、大学分類と就職時期、大学分類と成績の交互作用を加えたモデルも検討したが、①②と異なる傾向はみられなかった。

(2) 大企業・公務員かどうか

つぎに初職が大企業・公務員かどうかについては、文系（③式）では大学分類、成績、クラブ参加度、入職時期が有意な効果を示している。すでに定説となっている大学選抜度の効果は単独でも有意であるが、他の変数を統制してもその直接効果は残っている。大企業公務員：それ以外の比は、選抜度の低い D 群ともっとも高い A 群とでは約 3 倍の開きがある（オッズ比 3.035）。ただし、選抜度とかならずしも相関しているわけではなく、基準とした C 群は D 群とほとんど差がない。
クラブ参加度も正の効果を有している。クラブやサークルでの経験が大企業に評価されるという噂は、あながち嘘ではないようである。
それに対して大学の成績は就職結果には関係ないと思われているが、決してそうではな
く正の効果のあることが示されている。この結果は就職研 94 年データから直接効果はな
いとした平沢（1995）とは異なる。その原因は対象学部や年次の違いが考えられる。他方、従属変数を就活満足度にした永野編（2004）、企業の希望順位にした梅崎（2004）、企業規模にした苅谷ほか（2006）とは同じ結果である。ただしここ示されているのは大学選抜度を統制したのちの成績の効果であるから、学力とは限らないであろう。雇用主が大学名やその選抜度よりも微細な情報として用いているなんらかの特性が、成績と相関していると思われる。なお大学分類と成績の交互作用を加えたモデルも検討したが、交互作用項は有意でなかった。
入職時期は基本的に統制変数として投入してあるが、それでも独自の効果がある。容易に予想されるとおり 1998 年以降の就職者にくらべてバブル期の就職者のほうが大企業や官庁に入りやすかったことがわかる。ただしその傾向は大学分類によってさらに異なるかもしれない。そこで③に大学分類と就職時期の交互作用を加えたモデルを検討したところ、
大学 B 群（A 群以外の国公立大）の 92～97 年就職者の正の効果をのぞけば、交互作用項に有意な影響は認められなかった。選抜度の高い大学が大企業や官庁に有利という構造は-8-

時期を問わず安定的だと考えられる。
それに対して性別、父職は有意な効果を示していない。これはゼロ次のクロス集計における独立性の検定でもいえる。出身階層については父職を 15 歳時暮らし向きで代えても結果は同じである。その原因は対象者が大卒者に限定されていることにあると考えられる。
とはいえこれらは出身階層から企業規模へ直接効果がないということであって、たとえば
大学分類を媒介とした間接効果はあるかもしれない。そこで父職と大学分類のクロス表を作ってみると、文系のみで有意な連関がみられた。選抜度の高い A 群の比率は、父職が専門管理だと 30.5％、そうでないと 16.6％であった。ただし出身階層の指標を 15 歳時暮らし向きにかえると結果も変わってくるので、出身階層の間接効果はないとはいえないが、弱いと判断してよいだろう。なお性別は文系のみ成績と連関（女性のほうが成績がよい）があるが、成績を媒介とした企業規模への間接効果はほとんどないといってよい。
理系（⑤式）も、クラブ参加度だけが有意でないほかは、交互作用項の効果がない点を含めて、文系とほとんど同じ傾向である。ここまでで学校歴仮説、大学生活仮説の成立が示唆された。そこでつぎに OB 仮説をふくめて就職活動の効果を確認しておこう。とはいっても、B タイプデータの辛いところで、はがき請求枚数やエントリーシート送付数など、就活の熱意を表すような変数はデータに含まれていない。そこで初職を知り応募したきっかけが「OB・リクルーター」、「学校の先生」、「就職部」かどうかをそれぞれダミー変数として、③⑤式に追加してみた。その結果、文系（④式）で唯一「OB・リクルーター」を通じて応募した場合のみ、他の変数を統制しても正の直接効果が残っていた。念のため④にこの変数と就職時期の交互作用項を加えたモデルも検討したが、交互作用項は有意ではな
かった。つぎに間接効果を検証するために、大学類型とさきの 3 変数とのクロス集計を行った。それによると A 群大学では OB・リクルーターの利用者比率が高く、その利用者ほ
ど大企業へ就職した比率が顕著に高かった。つまり大学選抜度→OB・リクルーター利用→
大企業という OB 仮説の成立が示唆される。ただし OB・リクルーターの利用率者は、もっとも高い A 群大学ですら文系 11.4％、理系 14.5％にすぎず、しかも 1998 年以降は利用者率がきわめて低くなっている。したがってこのデータで見るかぎり OB 仮説は、1997
年以前に一部のエリート大学から大企業へのルートとして限定的に成立していた、というのが妥当な結論であろう。
理系（⑥式）ではこれら 3 変数の効果はいっさいみられない。一部の大学では学校推薦制度が残っていることを勘案するとやや意外な結果である。なお就職部利用について投入してみたが、はっきりとした効果は見いだせなかった。これは就職部がキャリアガイダン
スや企業説明会の開催などほぼすべての学生にかかわる支援をしているためだと考えられる。つまり利用の有無で効果を検出しようとしても難しいが、そのことは就職部による全体の底上げ効果を否定するものではないということである。

-9-

(3) 職種と職業威信初職が専門職であったかどうかについては、文系（⑦式）で大学分類、成績、クラブ参
加度が有意であった。このうち大学分類はもっとも一般的な私大 C 群を基準にして B 群のみに有意な効果が認められるが、これは B 群（A 群以外の国公立大）出身者に教職に就いた者が多いからだと考えられる。大学分類と専門職ダミーのゼロ次のクロス表では、文系の B 群出身者の専門職率は 47.0％と他群や全体（21.3％）とくらべて圧倒的に高い。他方
で理系（⑧式）では同じ大学分類の効果であっても、選抜度の低い D 群のみ負の効果が10％水準で有意である。A、B、群と基準の C 群の間では有意な差はないが、文系同様のクロス表では、D 群から A 群にむかって専門職率が 37.3％、54.2％、51.4％、68.8％と上昇している。
以上は専門職にだけに焦点を絞った分析であるが、職種全体をみるべきだという異論もあろう。そこで従属変数を初職の職業威信スコアで代えてみた。それでも文系（⑨式）、理系（⑩式）いずれも、さきの傾向とほとんど同じであった。
ところで本稿では就職結果を従属変数にしているが、これは社会階層に関する研究の言語に置き換えれば、初職の地位達成にほかならない。そこでは出身階層と学歴が初職にどう影響するかが主要なテーマになっており、本稿の問題関心と共通する点が多い。ただし近年までは大卒者が占める比率が低かったために、階層論では教育年数の異なるいわゆるタテの学歴に興味が集中しており、ヨコの学歴である大学の学校歴についてはあまり分析がされてこなかった。そのなかで例外的に学校歴を組み込んで 1995 年 SSM データを分析した近藤（2000）は、学歴間とともに学校歴間の差異が初職に同程度の影響を及ぼしているとしている。また 2005 年 SSM データを文理系分けずにパス解析した平沢（2008）では、父親職業威信は大学選抜度を媒介として間接的に、また弱いながらも直接的に初職職業威信に影響することが示されている。いずれも本稿と大学分類が異なるので直接比較はできないが、傾向はほぼ一致する。

(4) 希望した仕事か

ここまでで企業規模や職種には大学選抜度が影響していることが分かったが、これと本人の希望はどういう関係にあるのだろうか。就活が始まるころ希望した企業規模を③⑤式に追加してもまだ大学選抜度の効果が消えずに残るのか、また大学選抜度と希望規模に連関があるのかがわかれば一番よい。しかし残念ながら希望の規模や職種は尋ねていないか
ら、その代わりに、初職が就活の始まる時に希望していた仕事であったかどうかを従属変数にしてこれまでと同様のモデルで分析してみた。

-10-その結果、文系（⑪式）では父職専門管理ダミー、大学分類で B 群のみ、成績、クラブ
参加度、バブル期入職が正の有意な効果を示した。理系（⑫式）では男性ダミー、成績、
バブル期入職が正の効果を示した。おしなべて大学選抜度の効果がないのは、もともと大学群によって希望水準が異なっているからだと考えられる。なお大企業に入れたこと自体が希望した仕事に就けたかどうかにも影響する可能性があるので、これをモデルに追加してみたが有意な効果はなかった。大学分類と就職時期の交互作用を加えたモデルもいずれも交互作用項は有意でなかった。
一般に客観的な指標にくらべて意識の分析は難しいので断定はできないが、主観的な指標では、大学生活仮説は成り立つものの学校歴仮説は成り立たないと考えられる。

5. 結論
くりかえしを厭わずに、確率抽出された若年壮年パネルデータに基づいて、大卒就職の機会に影響する要因について約言すれば、以下の通りである。

①就職結果を企業規模や職種という客観的な指標で見れば、選抜度の高い大学出身者は大企業に入りやすくや専門職につきやすい。学校歴仮説は就職時期を問わずに成立しているといってよい。また OB 仮説はバブル経済期の文系で限定的に成立していたと考えられる。
②初職が正規雇用であるかどうかには、性別の影響はあるものの、大学の選抜度は関係ない。
③初職が希望した仕事であったかどうかには、大学選抜度はほとんど影響がない。むしろ
大学生活仮説のほうが成り立つ。
④就職結果の多くの指標について、大学分類などを統制したうえで、成績の正の効果が認められた。またクラブ参加度も文系では有意な効果を示す。つまり大学生活へ着目することは意義があるといえる。
⑤就職活動の効果はないわけではないが、限定的である。ただしこれはデータの制約から就活に関する指標が十分でないことが影響している可能性もあり、断定的なことはいえない。
⑥出身階層の影響は少なくとも直接効果に関するかぎり認められない。
⑦以上の傾向は、バブル経済期を除いて近年まで比較的安定していると考えられる。

就職結果は労働市場の影響をまともに受けるので、昨今の厳しい状況を念頭におけば、本章での議論は時機を逸していると思われるかもしれない。けれども、内定率などの就職-11-結果じたいと、その要因と結果の連関構造とは、区別して考えるべきである。本章で論じたのは後者である。その連関の構造は、1992 年から 2006 年まで意外なほど安定していた
ことを、ここでは強調しておきたい。
結局、就職結果を客観的な指標でみれば大学群間の格差はあるが、当事者の意識のなかではそうではないということが本稿で示唆された。大学入試をめぐる競争は公平に行われているのだから就職機会が大学によって異なっても当然だ、本人たちが同程度に満足しているのだからそれでよいではないか、という身も蓋もない意見がないわけではない。けれども大学に入学してから 4 年が過ぎた就職にまで、大学選抜度の直接効果が残るのは不思議ですらある。大学群によって教育内容が異なるからなのか、そもそも潜在能力が異なるからなのかは不明である。いずれにせよ学校歴（効果）のしぶとさを痛感せずにはいられない。しかも大学選抜度が結果に与える効果は C 群と D 群との間ではあまり差が見られな
いが、選抜度の高い A・B 群は顕著な効果を有している。その意味で、もはや学歴社会は終わったとか、有名大学のプレミア効果は消失したという巷間伝わるところは、好むと好
まざるとに関わらず疑わしい。近年、橘木・松浦（2009）など学校歴に着目した研究が現れたのもうなずける。
そうしたなかで多少の救いは、成績やクラブ参加度が、学校歴をはじめ他の変数を統制しても就職機会に有意な影響を与えている点である。これは意外な発見であろう。大学の成績ほど当てにならないと思われているものも珍しいし、学生も自らの能力いっぱいに成績を上げようと努力しているようにも見えないからである。大学成績が具体的にどのような能力を表しているのかは明らかではないが、就職活動という混沌とした、それゆえとてつもなくエネルギーのいる活動を貫徹する力は、自らの大学で要領よく成績を上げる能力と意外と通底しているのかもしれない。これならば大学入学後であっても個人の力である程度は変えることができる。もとより採用基準が不明確でなぜ（不）採用なのかわからな
い、あるいは職種未定で採用されることが多いため仕事内容を選択しにくい、など日本の大卒労働市場の抱える問題を放置したまま、学生個人の努力のみに期待するつもりはない。
けれども是非はともかく大卒労働市場はそれなりに構造化されており、平均的にみれば大学生活の中身が就職機会に影響することを知っておくことにも一定の意義はあろう。

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浦坂純子, 1999,「新規労働市場における OB 効果と大学教育」『日本労働研究雑誌』471,
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東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトについて
労働市場の構造変動、急激な少子高齢化、グローバル化の進展などにともない、日本社会における就業、結婚、家族、教育、意識、ライフスタイルのあり方は大きく変化を遂げようとしている。これからの日本社会がどのような方向に進むのかを考える上で、現在生じている変化がどのような原因によるものなのか、あるいはどこが変化してどこが変化していないのかを明確にすることはきわめて重要である。
本プロジェクトは、こうした問題をパネル調査の手法を用いることによって、実証的に解明することを研究課題とするものである。このため社会科学研究所では、若年パネル調
査、壮年パネル調査、高卒パネル調査の３つのパネル調査を実施している。

本プロジェクトの推進にあたり、以下の資金提供を受けた。記して感謝したい。

文部科学省・独立行政法人日本学術振興会科学研究費補助金
基盤研究 S：2006 年度～2010 年度
厚生労働科学研究費補助金
政策科学推進研究：2004 年度～2006 年度
奨学寄付金
株式会社アウトソーシング（代表取締役社長・土井春彦、本社・静岡市）：2006 年度～2008 年度

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト
ディスカッションペーパーシリーズについて
東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクトディスカッションペーパーシリーズは、
東京大学社会科学研究所におけるパネル調査プロジェクト関連の研究成果を、速報性を重視し暫定的にまとめたものである。

東京大学社会科学研究所パネル調査プロジェクト ディスカッションペーパーシリーズ

No.1

山本耕資

標本調査における性別・年齢による層化の効果：100 万人シミュレーション（2007 年 4 月発行）

No.2

石田浩
三輪哲
山本耕資
大島真夫

仕事・健康・希望：「働き方とライフスタイルの変化に関する調査（JLPS）2007」の結果から（2007 年 12 月発行）

No.3

中澤渉

性別役割分業意識の日英比較と変動要因：British Household Panel
Survey を用いて（2007 年 12 月発行）

No.4

戸ヶ里泰典

大規模多目的一般住民調査向け東大健康社会学版 SOC3 項目スケー
ル：(University of Tokyo Health Sociology version of the SOC3 scale:
SOC3-UTHS)の開発（2008 年 1 月発行）

No.5

戸ヶ里泰典

20～40 歳の成人男女における健康保持・ストレス対処能力 sense ofcoherence の形成・規定にかかわる思春期及び成人期の社会的要因に関する研究（2008 年 1 月発行）

No.6

田辺俊介
相澤真一

職業・産業コーディングマニュアルと作業記録（2008 年 2 月発行）

No.7

中澤渉

若年層における意識とライフスタイル：JLPS と BHPS における日英の家事労働と性役割意識の比較（2008 年 3 月発行）

No.8

深堀聰子

若者の働くこと・結婚すること・子どもをもつことに関わる意識
高卒パネル（JLPS-H）と NELS による日米比較（2008 年 3 月発行）

No.9

戸ヶ里泰典

若年者の婚姻および就業形態と健康状態、健康関連習慣との関連性の検討（2008 年 3 月発行）

No.10

三輪哲

働き方とライフスタイルの変化に関する全国調査 2007 における標本特性と欠票についての基礎分析（2008 年 3 月発行）

No.11

安藤理

公共政策支持の規定要因～公共事業と所得再分配に着目して～（2008 年 4 月発行）

No.12

長尾由希子

若年男女における性別役割分業意識の変化とその特徴：高校生のパネル調査から（2008 年 4 月発行）

No.13

伊藤秀樹

高校生の自信と卒業後の揺らぎ（2008 年 4 月発行）

No.14

相澤真一

誰が仕事をやめたがっているのか：重要なのは職場環境か、それとも家庭か？（2008 年 6 月発行）

No.15

元治恵子

若年層のキャリアデザイン・ライフデザインの変化―高校在学時から高卒 3 年目への変化―（2008 年 6 月発行）

No.16

橋本摂子

性別役割意識の揺らぎをたどる（1）―結婚アスピレーションから見た行動規範と現状追認の距離―（2008 年 6 月発行）

No.17

石田浩

世代間移動の閉鎖性は上昇したのか（2008 年 11 月発行）

No.18

石田浩
三輪哲
村上あかね

結婚・健康・地域：「働き方とライフスタイルの変化に関する調査（JLPS）2008」の結果から（2008 年 12 月発行）

No.19

SawakoChange in Living Arrangement of Unmarried Adults with Parents and
SHIRAHASE Income Inequality in Japan with Comparative Perspective（2009 年 2 月発行）

No.20

WataruInequality of Opportunities for Access to Universities among the Japanese
NAKAZAWA Young People: Focused on the Scholarship Loan Program（2009 年 2 月発行）

No.21

Hiroshi
ISHIDA

Educational Attainment and Social Background（2009 年 2 月発行）

No.22

大島真夫

大学就職部の斡旋機能とその効果（2009 年 3 月発行）

No.23

中澤渉

職業的地位の変容に関する基礎分析ら（2009 年 3 月発行）

No.24

戸ヶ里泰典

ストレス対処能力概念 Sense of Coherence の抑うつ傾向ならびに心理社会的な職場環境との因果関係の検証―構造方程式モデリングを用いた検討（2009 年 4 月発行）

No.25

戸ヶ里泰典

若年成人男女における慢性疾患の有病率の分布と就業、婚姻との関連の検討―自己報告を国際疾病分類（ICD-10）に基づいて分類した
データより（2009 年 5 月発行）

No.26

大島真夫

誰が大学就職部を利用するのか（2009 年 9 月発行）

JLPS wave1 と wave2 の比較か

No.27

Hiroshi
ISHIDA

Social Inequality in Health in Japan（2009 年 10 月発行）

No.28

菅万理

母親の就労が思春期の子どもの行動・学業に及ぼす効果：Propensity
Score Matching による検証（2009 年 11 月発行）

No.29

橋本摂子

未婚者層における結婚意識の変動と社会階層的要因：パネル・ロジ
ットモデルによるアスピレーション分析（2009 年 12 月発行）

No.30

石田浩
有田伸
田辺俊介
村上あかね

生活・交際・労働者の権利：「働き方とライフスタイルの変化に関する調査（JLPS）2009」の結果から（2009 年 12 月発行）

No.31

中澤渉

男女間のメンタルヘルスの変動要因の違いに関する分析（2010 年 2
月発行）

No.32

平沢和司

確率抽出データを用いた大卒就職機会に関する検討（2010 年 3 月発行）

東京大学社会科学研究所 パネル調査プロジェクト
http://ssjda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/