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

若年期における仕事満足度の規定要因：
高卒パネル調査の分析から
What determines Job Satisfaction among the Young Workers?
By analyzing the JLPS-H wave7-16 data

長尾由希子
（聖カタリナ大学）

Yukiko NAGAO

March 2021
No.135東京大学社会科学研究所
INSTITUTE OF SOCIAL SCIENCE 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.135
2021 年 3 月

若年期における仕事満足度の規定要因：高卒パネル調査の分析から
長尾由希子（聖カタリナ大学 人間健康福祉学部）

要旨

本稿では、
「高卒後の生活と意識に関するアンケート」（高卒パネル調査）の wave7から wave16 まで、調査対象が 25 歳から 34 歳までの 10 年間を対象に、若年期の仕事満足度を上げる要因について男女別に検討を行った。
第 1 章では、データの特徴について説明し（第 1 節）
、仕事満足度に関する先行研究を整理した（第 2 節）。
第 2 章では、被説明変数として用いる「仕事満足度」変数の定義を行い（第 1 節）
、分布を確認した（第 2 節）。
第 3 章および第 4 章では、仕事満足度を規定する要因について男女別に検討した。
第 3 章では、まず男女の分析に共通する変数の定義を行った（第 1 節）
。その上で男性の固定効果モデルの検討（第 2 節）
、変量効果モデルの検討を行い（第 3 節）
、検定を行った上で最終的に固定効果モデルを採択した。
第 4 章では、女性の仕事満足度を規定する要因を検討した。まず固定効果モデル（第 1節）、次に変量効果モデルの検討を行い（第 2 節）
、検定を行った上で最終的に固定効果モデ
ルを採択した。
第 5 章では分析のまとめと課題を述べた。分析の結果、男女ともに労働時間は有意に負となった。労働時間が長くなるほど、男女とも仕事の満足度が下がる。他方で正社員ダミー
は男性のみで有意に正となり、女性では有意ではなかった。これと逆に、手取月収は女性では有意に正であったが、男性では有意ではなかった。つまり、男性では正社員であるという安定性、女性では収入の増加が仕事満足度につながっていることがわかった。

謝辞

本研究は、科学研究費補助金基盤研究（S）（22223005）、基盤研究（C）（25381122）、

基盤研究（B）（16H03778）および厚生労働科学研究費補助金政策科学推進事業（H16－政策－018）の助成を受けたものである。東京大学社会科学研究所パネル調査の実施にあたっては、社会科学研究所研究資金、株式会社アウトソーシングからの奨学寄付金を受けた。パ
ネル調査データの使用にあたっては社会科学研究所パネル調査企画委員会の許可を受けた。

1. はじめに
東京大学社会科学研究所は 2004 年 3 月に高校を卒業した人々を対象にして 15 年以上にわたって質問紙（アンケート）によるパネル調査（高卒パネル調査：JLPS-H）を実施している。本稿では、このうち wave7（2010 年）から wave16（2019 年）までの 10 年間、調査対象が 25 歳から 34 歳までの若年期における仕事満足度に影響を及ぼす要因を男女別に検討する。なお、同調査の wave1～16 各時点における回収率は図表 1 の通りである。

図表 1

高卒パネル調査 wave1～16 における回収数・回収率（百瀬・山口・鈴木（2020，p.1）より再掲）

wave1 2004年1月' 17-18歳
wave2 2004年10月' 18-19歳
wave3 2005年10月' 19-20歳
wave4 2006年10月' 20-21歳
wave5 2008年10月' 22-23歳
wave6 2009年10月' 23-24歳
wave7 2010年10月' 24-25歳
wave8 2011年10月' 25-26歳
wave9 2012年10月' 26-27歳
wave10 2013年10月' 27-28歳
wave11 2014年10月' 28-29歳
wave12 2015年10月' 29-30歳
wave13 2016年10月' 30-31歳
wave14 2017年10月' 31-32歳
wave15 2018年10月' 32-33歳
wave16 2019年10月' 33-34歳

本人票
回収数 回収率
7563
69.1%
501
24.6%
670
33.3%
547
27.8%
530
27.6%
465
25.0%
515
29.3%
505
29.3%
514
30.7%
484
29.8%
465
29.6%
463
30.0%
451
30.2%
490
33.5%
442
30.9%
424
26.3%

保護者票
回収数 回収率
483

23.7%

348

17.8%

配偶者票
回収数 回収率

181
183

70.2%
70.9%

本章では、分析に先立って、データの特徴について説明し（第 1 節）
、仕事満足度に関する先行研究を整理しておく（第 2 節）。

（１）

データの特徴JLPS-H は、学校経由で高校 3 年生に調査票を配布した wave1 以降、高校卒業後の調査
協力意思を示した対象者に wave2 以降も調査を行うというかたちをとっている。
データ数は残念ながら多くはない。しかし、仮に wave2 を起点とした場合、それ以降の回収率は、長年実施しているパネル調査としては比較的高位で安定していると言えるであろう。途中で対象者を入れ替えるといったことも行っておらず、2007 年をのぞいて毎年調査を行い、繰り返し設けている設問も多く、若者のライフコースをきめ細かく追うことのできる貴重なデータセットである。
1ただし、留意点としては、高校卒業後に進学した者や正社員が多いといった傾向がある（詳細な記述統計量は付表参照）。9 割程度が正社員であり、調査各時点における正社員＝非正社員間の移動も少ない。

（２）

仕事満足度に関する先行研究と本分析の位置づけ

仕事満足度に関する研究は、心理学、経済学やジェンダーに関する学問領域などで多く蓄積されている。仕事満足度を離転職につながる職場適応の指標としてとらえる研究も多い
が（田中 2013，風間・山下 2019 など）、OECD や国連による調査、また経済学を中心とした幸福度研究の流れのように、より広く仕事満足度を幸せの尺度のひとつとしてとらえる調査研究も多い（Frey 2008（＝訳書 2013、特に pp.89-107））、OECD 編著 2013、
鈴木 2017 など）。本稿でも、仕事満足度を人々の幸福感につながるものとしてとらえる。
特に JLPS-H 調査は、長く続いた就職氷河期を背景に、若年者における教育から仕事への移行が深刻な社会問題となっていた中で設計され、実施されたプロジェクトである。また、日本版 General Social Survey（JGSS）の 2001 年から 2003・2004 年を除いた 2008 年までの 5 年分のクロスセクショナルなデータを用いて分析した先行研究では、就職氷河期世
代（同分析では 1993～2004 年に労働市場に参入した層）であるというコーホート効果が職務満足度に負の影響を及ぼすことが示唆されている（田村・江口 2011）。JLPS-H の対象となっている若者たちは 2004 年 3 月に高校を卒業しており、就職氷河期世代（1993～2005
年入職世代）の最後を構成している。社会的要因によって就職時に苦労をした若者たちが、その後幸せな職業生活を送ることができているのか、パネルデータによって検証することは重要な意義をもつ。
次に、男女別の仕事満足度について、既存の調査や先行研究では、女性は全体として男性に比べて収入が低く待遇もよくないが、仕事満足度は男性よりも高いという逆説的な状況が広く知られてきた。客観的な条件が劣っていても女性は幸せを感じているというのである。本稿の課題とは異なるが、幸福度や生活満足度についても女性の方が男性より高いこともよく知られている。しかし、この大局的な知見をベースにしつつも、近年の個々の調査や分析では、若干議論がわかれるようである。
先行研究の大局的な知見通りに、女性の方が男性より仕事満足度が高いとする調査・研究の方が圧倒的に多い。例えば、内閣府『男女共同参画白書』の調査では、一貫して男性より女性の方が仕事や生活に満足している傾向が示されてきた。
「サラリーマンの生活と生きがいに関する調査」でも 35 歳以上 54 歳以下では女性の方が男性より満足している者の割合が多い（ただし 55 歳以上では男性の方が上回る）（長野 2017）。しかしこれらの調査は単年の調査であり、他の要因を統制していない単純集計である。多変量解析による研究としては、例えばリクルートワークス研究所の「Global Career Survey」2012 年の単年データに2

よってアジア 8 ヵ国の仕事満足度を検討したところ、日本では女性ダミーが 1％水準で有意に正の影響を及ぼすとした先行研究もある（大薗 2016）。ただし、同分析は単年データであり、労働時間変数を投入していない。
他方で、近年では、男女で差はないとする調査研究もある。OECD 調査によれば、International Social Survey Program（ISSP、国際社会調査プログラム）の調査項目をもとにした仕事満足度について、2005 年時点で日本は OECD21 ヵ国あるいは 11 ヵ国いずれにおいても平均より満足度が低い。ただし、OECD 諸国で男女別、年齢別では仕事の満足度にほとんど違いはないという結果になっている（OECD 編著 2013、pp.124-125）。
以上の先行研究のほとんどがクロスセクショナルなデータの分析から得られた知見である。パネルデータで仕事満足度が離転職に及ぼす影響を検討した研究もあるが（田中2013）、研究目的が異なるため、仕事満足度の男女での高低差や仕事満足度に影響を及ぼす要因が検討されているわけではない。
本稿では、パネルデータを用いて男女別に検討することで、仕事満足度に影響を及ぼす要因が男女で異なるかどうかを検討する。

2．仕事満足度の変化
本章では、以降の分析で被説明変数として用いる「仕事満足度」変数の定義を行い（第 1節）、分布を確認しておく（第 2 節）。

（１） 変数の定義：仕事満足度の構成
本節では分析に用いる変数のうち、まず、仕事満足度について述べる。社会学や経済学では心理学とは異なり尺度集等はなく、仕事の満足度に関する定番の質問項目等は存在しない。JLPS-H では、仕事満足度に関連して複数の質問項目を設けている。
本稿では wave7 以降 wave16 まで毎年たずねている 12 の質問項目を用いる。
具体的には、「現在の職場で、次の点についてどの程度満足していますか。
」という大問に続く以下の項目、「Ａ．労働条件（給料）」、「Ｂ．労働条件（労働時間）」、「Ｃ．労働条件（休暇）」、「Ｄ．昇進や昇格の機会」、「Ｅ．技術や知識習得の機会」、「Ｆ．上司との人間関係」、「Ｇ．同僚との人間関係」、「Ｈ．会社の事業の内容」、「Ｉ．あなたの仕事の内容」、「Ｊ．雇用の安定性」、「Ｋ．福利厚生」、「Ｌ．これまでの教育や訓練をいかす機会」という A～L の
12 項目のそれぞれについて、満足、やや満足、やや不満、不満（1～4）の 4 段階で「あて3

はまる番号１つに○をつけてください。
」とたずねている1。本稿では、これらの項目の尺度を逆転した上で合算して総合的な仕事満足度として用いる（クロンバックのαはいずれの時点でもほぼ 0.9 以上であった2）。またこの際、0 点は分析対象外、無回答や非該当の欠損値は各時点で除外している。そのため、仕事をしており、かつ各 wave のいずれかで回答がある者（最低でも 1 つの質問項目に回答がある者）を分析対象としている。
図表 2 から、仕事満足度の分布は正規分布にしたがっていることがわかる。

図表 2

仕事満足度の得点分布（上段：期間合計の場合／下段：各時点）（２） 仕事満足度の変化
次に、データ全体の仕事満足度の平均値と標準偏差の推移を男女別にまとめた（図表 3）。
wave12 以降は「上司や先輩からの指導」という項目を追加・挿入している。また、
wave8 以降は「職場全体として」という項目を追加しているが、いずれも今回の分析では用いていない。なお、wave3・4 では A～I まで 9 項目、wave5・6 では A～J まで 10 項
目をたずねている。
2 wave7 から wave16 まで各時点について順にクロンバックのαは.985、.981、.997、.997、.996、.998、.998、.998、.997、.876 であった。
14

図表 3 から、以下の 3 点がうかがえる。
第一に仕事満足度は男女とも劇的な変化はなくごく緩やかな右上がりにみえる（図表 3 上段）
。しかし、右上がりと言うには 10 年間で 1 点程度の上昇であることは気になる。第二に一部の先行研究とは異なり女性の方が常に男性より仕事満足度が高いといった傾向はグ
ラフからは見受けられない（図表 3 上段）。第三に女性内では仕事満足度の分散が男性より小さいままであるが、男性では年数が経つにつれて分散が大きくなり、満足度の高い者と低い者の差が開いている（図表 3 下段）。男女とも全体としては緩やかな右上がりにみえることを踏まえると一層、男性内の格差の拡大が懸念される。

図表 3

性別にみた仕事満足度（上段：平均値／下段：標準偏差）

参考までに一人ひとりの軌跡もみておきたい。データ全数をプロットすることは通常ではあまりないが、サンプル数が少ないため、男女別に全員をプロットしてみた（図表 4）。
5

図表 2～4 は外れ値を含んだままプロットしている。図表 4 から男女それぞれに 2 名ずつ
外れ値が存在することがわかる（男性は wave9 に 4 点と wave11 に 2 点が各 1 名、女性はwave12 と wave13 に 2 点が各 1 名）
。なお、これら 4 名はいずれも、仕事の満足度に関する設問群のうち、1 問だけに回答し、後は無回答であった。先の節で定義したように仕事満
足度の取り得る値は最低では 2 点、最高では 48 点であるが、以降の分析では仕事満足度が外れ値であった男女 4 人の 4 時点の得点（2 点と 4 点）については欠損値として分析する。

図表 4

仕事満足度の平均値の推移（個人単位）（上段：男性、下段：女性）※下段（女性）の図は、外れ値が目立つよう背景を灰色にしている。

6

3．男性の仕事満足度の規定要因
第 3 章および第 4 章では、仕事満足度を規定する要因について検討する。この際、男女別に分析し、仕事満足度に影響する要因が男女で異なるかどうか検討を行う。
本章ではまず男性の検討をするが、分析に先立ち、男女の分析に共通する変数の定義を行う（第 1 節）。その後で男性の固定効果モデルの検討（第２節）、変量効果モデルの検討を行い（第３節）、検定を行った上で最終的に採択するモデルを決定する。

（１） 変数の定義
被説明変数となる仕事満足度の定義については、既に第 2 章第 1 節で述べた。本節では分析に用いる変数のうち、説明変数の定義を行う。
教育については wave6（2009 年、24 歳）時点での回答を用いている。高校卒業後に専門学校や短大、大学などに通っていれば 1、高卒以下の学歴の場合は 0 とする「高等教育ダミー」を作成した。当然ながら wave6（2009 年、24 歳）以降に学歴が変化する場合もある
が、ここでは便宜上、24 歳時学歴を時間によって変わらない変数として用いた。
次に、時間によって変化する説明変数の定義を行う。
まず、wave と wave の 2 乗項を投入している。年齢の 2 乗項を投入すると賃金予測などでモデルがよりフィットすることがよく知られている。仕事満足度の予測においても投入することにした。ただし、本データでは調査対象者は全員が基本的に同一年齢のみで waveの意味には加齢効果、時代効果、世代効果等を含んでいる。
雇用形態に関する変数として、「正社員・経営者」を 1 とし、「非正社員」を 0 とする正社
員ダミーを作成した。調査票において「あなたが現在ついている仕事（正規・非正規にかかわらず）についておうかがいします。
」という大問の下位項目で、あてはまる就業形態を１つ選ぶ方式になっており、「１ 経営者・役員」「２ 正社員・正職員」「３ パート・アル
バイト・契約・臨時・嘱託」「４ 派遣社員」「５ 請負」「６ 自営業主、自由業者」
「７ 家
族従業者」
「８ 内職」「９ その他（具体的に：）」のうち「１ 経営者・役員」と「２正社員・正職員」をあわせて「正社員・経営者」とし、他をすべて「非正社員」とした。
「６
自営業主、自由業者」は年収の分散も大きかったため、すべて「非正社員」に含めた。
既婚ダミーのもととなった質問項目は、「あなたは現在結婚していますか。あてはまる番
号１つに○をつけてください。
」であり、選択肢は「１ 既婚（配偶者あり）」「２ 離別・
死別」「３ 未婚」と三択でたずねている。
「１ 既婚（配偶者あり）」を「既婚（1）」とし、「２ 離別・死別」「３ 未婚」を「未婚（0）」としてまとめた。
手取月収については、「あなたが仕事（アルバイトを含む）などから得る手取り収入は、
１ヶ月平均いくらぐらいですか（ボーナスは含みません）。あてはまる番号１つに○をつけ
7

てください。
」という設問のもと 17 段階程度に設けた選択肢を選ぶ方式であるが、例えば「8～10 万円未満」であれば中央値でリコードした。単位は万円で、値としては、0 円から40（万）円までの値をとる。手取月収については、非該当以外で収入なしという申告の場合はそれをそのまま 0 円として採用している。なお、世帯月収や配偶者の手取月収については毎年たずねていないため、今回の分析には用いなかった。
労働時間は、所定内労働時間と時間外労働を合計した「週当たり労働時間」である。回答
者が時間単位で記入した数字を用いている。
なお、勤続年数や就業年数については、変数を作成してみたところ「矛盾」が多く3、ここでの分析目的では使うことができない。
男女別に分析を行うが、性別は主に最初の調査での回答に基づいており、便宜上ではあるが、2 択で時間不変の変数ととらえることにする。
これらの変数について多重共線性を確認するため VIF をみたところ、いずれも 1 台（2未満）であった。
以下では、仕事満足度を被説明変数（Y）、高等教育ダミー（時間不変）、wave および wave2
乗項、正社員ダミー、既婚ダミー、手取月収、労働時間を説明変数(X)とした回帰分析を男女別に検討する。被説明変数である仕事満足度と時間によって変わる説明変数は、wave7 から wave16 までの全期間の質問項目に入っている。
第𝑖番目の対象者の wave 𝑡時点の仕事満足度を推定する式は、以下のようになる。
…［式１］
𝑢は個体ごとの効果、誤差項𝜀 は互いに独立で同一の平均値 0、分散𝜎"# の分布にしたがうものと仮定する。

（２） 男性の仕事満足度の規定要因（1）：固定効果モデルによる検討
本節では男性の仕事満足度を固定効果モデルで推定する。固定効果モデルでは、式 1 で𝑢$は定数で 0、個体特有の効果は説明変数と相関していると仮定している。

個体ごとのダミー変数𝐷%$ を、𝑗が第𝑖番目の対象者のとき 1、それ以外のとき 0 をとると定
3「矛盾」は、解釈の幅から生じていると思われる。元となる設問では「あなたが現在ついている仕事（正規・非正規にかかわらず）についておうかがいします。
」という大問の後に「その仕事を始めたのはいつですか（就職時期）。
」として西暦の年月をたずねているが、これを勤続年数として計算するとずれている回答者が多くなり分析で使うことができない。調査側は会社が同じであれば勤続として最初の就職時期を知りたいのであるが、設問が時代に合わなくなっていることと、例えば同じ会社でも部署異動、出向、その他で「その仕事」のとらえ方に、回答するときにより幅があると推測される。
8

義すると、固定効果モデルは下記の式を最小二乗法で推定することになる。

男性における仕事満足度を固定効果モデルで推定した結果は、図表 5 のようになった。
高等教育ダミーは時間不変の変数であり分析から省かれている。wave 変数は有意ではない。
既婚ダミーは有意に負で（ただし 10％水準）、係数も大きい。生活満足度や幸福感に関する多くの先行研究では、既婚者で有意に正となることが多いが、ここでは結果が異なっている。それがデータによるのか、被説明変数が生活満足度ではなく仕事満足度であるためかはわからない。また、後にみるように、頑健標準誤差の場合、既婚ダミーは有意にはならない。

図表 5

男性：仕事満足度の規定要因（固定効果モデル）

Coef

S td .Err

男
Coef

Std .Err t P> | t|

固定効果

高等教育ダミーw ave

参考（頑健標準誤差）t

P > | t|Coef

Rob u s t S td .Err

0 (om itted)-.188 .242

w ave

t

P > | t|0 (om itted)-0.770 0.439－.188 .2551( om itted )－0.740 0.462( om itted )w ave2乗項.0247 .0213

既婚ダミー－1.231 .639 －1.930 0.054*

正社員ダミー

1.808

.820

2.200 0.028

**

手取月収

.0424

.0470

0.900 0.367

1.160 0.246.0247 .0227 1.090 0.278－1.231 .7804 －1.580 0.117
1.808 .9139 1.980 0.050
.0425

*

.0630 0.670 0.501

労働時間－.0549 .0170 －3.190 0.001***－.0549 .0279 －1.970 0.051*

定数項

34.534***34.534 1.9234 17.950 0.000

***

1.156

29.890 0.000

N153

sigm a_ u

5.178
4.244

sigm a_ e.59822269 (fraction of variance due to u_ i)rh ocorr(u _ i, Xb )− 0.089-0.0885

決定係数w ith in0.032

b etw een

0.009
0.008

overall
F検定

7.310

Prob > F

0.000

***

注：* p<.100 ** p<.050 *** p<.010

正社員ダミーは有意に正となっており（5％水準）、係数も大きい。正社員であるかどうかは仕事の満足度を規定する上で大きな要因になっていることがうかがえる。
手取月収は有意ではない。
労働時間は有意に負となっており（1％水準）、労働時間が長くなるほど仕事満足度が下がることがわかる。
なお、分散が不均一であることを想定して参考までに頑健標準誤差による結果を併記し9ている。それによると、既婚ダミーは有意ではなく、正社員ダミー（有意に正）、労働時間（有意に負）のみが有意となっている。
そのため、頑健標準誤差による結果に基づき、ここでは、男性では（１）正社員になれば非正社員であるときより仕事満足度が 1.8 倍高くなり、（２）労働時間が長くなるほど仕事満足度が下がる（1 時間延びると 95％下がる）こと、以上 2 点をまとめとしたい。
さらに、F 検定の有意確率が 0.000、1％水準で有意である。そのため、個体差を勘案しないプーリング回帰モデルの方が固定効果モデルより正しい確率は 0％で、固定効果モデルが採択される。
有意なモデルではないが、あくまでも参考までにプールしたデータで分析した場合の結果をみておく（図表 6）。すると手取月収と労働時間がそれぞれ有意に正、負となることは固定効果モデルの場合と同様であるが、既婚ダミーが有意に正、正社員ダミーが有意ではな
いことがわかる。有意なモデルではなく、この結果にもとづいて解釈をすることはできない。

図表 6

男性：仕事満足度の規定要因（プーリング回帰モデル）
男

プールド
Coef

Std.Errt

P > | t|

高等教育ダミー.316 .461

0.690 0.492

w ave-.494 .325

-1.520 0.129

w ave( om itted )w ave2乗項.0396 .0295

1.340 0.180

既婚ダミー

1.431

.511

2.800 0.005

正社員ダミー.699 .642

1.090 0.277

手取月収.200 .0404

4.960 0.000

***

労働時間

-.0465 .0177 -2.630 0.009

***

定数項

31.901 1.201***

N

26.560 0.000

**

850

決定係数
R2乗

0.0671

調整済R2乗0.0594

F値

F(7, 842)=

Prob > F

8.65
0.000

注：* p<.100 ** p<.050 *** p<.010 ※有意ではないモデル
参考として固定効果モデルに基づいた予測値によるプロットを行った（図表 7）。さらに、正社員か否か、既婚か否かでどのような予測値となるか、固定効果モデルに基づき予測される値もプロットした（図表 8、図表 9）
。
10

図表 7

図表 8

男性：仕事満足度の推移（固定効果モデル）

男性×雇用形態：仕事満足度の推移（固定効果モデル）※正社員ダミーは通常の標準誤差でも頑健標準誤差でも有意に正

11

図表 9

男性×婚姻状態：仕事満足度の推移（固定効果モデル）※既婚ダミーは頑健標準誤差による推定では有意ではない。

（３） 男性の仕事満足度の規定要因（2）：変量効果モデルによる検討
本節では、変量効果モデルで検討を行う。式 1 の個体固有の効果𝑢$ を、変量効果モデルでは、確率変数であり、互いに独立で同一の平均値 0、分散𝜎"# の分布にしたがう（分散が一定、
𝜎"# の母集団から抽出された）もの、説明変数と変量効果𝑢$ は無相関であると仮定する。推定
する式は式 1 を下記のように書き換えられる。
式 1 が成立するなら下記の式 2 も成立する。
…［式 2］
そこで式 1 と式 2 の差をとると、𝑢$ を含まない式 3 が導かれる。
…［式 3］
式 1～3 を用いた次の式 4 によって係数𝛽% を推定する。
…［式 4］
ただし𝜃は𝜎&# と𝜎"# の関数である。

この式 4 を一般化最小二乗法で推定する。変量効果モデルではこのように個体別の平均値にθがかかった項を入れるため、固定効果モデルによる推定のときとは異なり、時間を通じて変化しない変数も説明変数に入れてその係数を求めることができる。後の第 3 節で、
12

どのモデルによる推定がよいか検定を行うが、𝜎"# ＝0の場合（𝜃＝1 と同様）
、式 4 は結局式3 と同一になる。
分析結果をまとめたものが図表 10 である。結果として、正社員ダミーが有意に正（1％水準）、手取月収が有意に正（5％水準）、労働時間が有意に負（1％水準）となった。固定効
果モデルで省かれた高等教育ダミー、wave、wave2 乗項、既婚ダミーは有意ではなかった。

図表 10

男性：仕事満足度の規定要因（変量効果モデル）

男

変量効果
Coef

Std .Errt

P > | t|

高等教育ダミー.336 .8386

0.400 0.689

w ave－.276 .237

－1.160 0.244

w ave( om itted )w ave2乗項.0272 .0211

1.290 0.196

既婚ダミー－.330 .556

－0.590 0.553

正社員ダミー

1.963 .702

2.800 0.005

***

手取月収

.088

2.110 0.035

**

労働時間

－.052 .016

－3.240 0.001

***

定数項

33.076 1.200

27.570 0.000

***

.0418

N

153

sigm a_ u

4.365

sigm a_ e

4.244

rh o

.514 (fraction of variance due to u_ i)corr(u _ i, Xb )0 (assum ed)

決定係数
w ith in

0.027

b etw een

0.061

overall0.037

注：* p<.100 ** p<.050 *** p<.010
変量効果モデルよりプーリング回帰モデルの方が正しいか、Breusch and Pagan のラグランジュ乗数法検定を行ったところ、変量効果は存在しないという帰無仮説が棄却され（Prob > chibar2=0.000）、プーリング回帰モデルではなく変量効果モデルが採択された。
続いて変量効果と説明変数が無相関であるという帰無仮説を検証する Hausman 検定を行ったところ、5％水準で棄却された（Prob>chi2=0.021）。したがって、変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択される。
以上の検討から、男性では固定効果モデルが採択された。

13

4．女性の仕事満足度の規定要因
本章では、女性の仕事満足度を規定する要因を検討する。第１章および第 2 章で述べたように、先行研究では、女性の場合は男性と異なり、仕事満足度は収入や客観的な労働条件に影響されないことが指摘されてきた。果たしてそのような結果が出るのであろうか。まず固定効果モデル（第 1 節）
、次に変量効果モデルの検討を行い（第 2 節）
、検定を行った上で最終的に採択するモデルを決定する。推定する式は男性と同じであり省略する。

（１） 女性の仕事満足度の規定要因（1）：固定効果モデルによる検討
女性の仕事満足度について固定効果モデルで推定したところ、図表 11 のようになった。

図表 11

女性：仕事満足度の規定要因（固定効果モデル）

女

固定効果
Coef

高等教育ダミーw ave

参考（頑健標準誤差）

Std .Err t P> | t|

Coef

Rob u s t S td .Err

0 ( om itted ).167 .171

w ave

t

P > | t|0 ( om itted )0.970 0.331.167( om itted ).207

0.810 0.421( om itted )w ave2乗項－.0270.015－1.800 0.072

既婚ダミー

.162

.398

0.410 0.685

正社員ダミー

0.033*－.0270 .018

**

.162

.426

－.982

.694

－.982

.459

－2.140

手取月収

.195

.041

4.70

0.000

***

労働時間

－.109

.015

－7.070

0.000

***

－.109

定数項

35.727 .803

44.500 0.000***.195 .046－1.480 0.140
0.380 0.705－1.420 0.158
4.190 0.000

***

.020

－5.510 0.000***

35.727 1.059

33.730 0.000

***

253

N

4.575

sigm a_ u

4.123

sigm a_ e.552 (fraction of variance due to u_ i)rh o-0.112corr( u _ i, Xb )決定係数
w ith in

0.048

b etw een

0.005
0.016

overall
F検定11.090Prob > F

0.000

***

注：* p<.100 ** p<.050 *** p<.010
女性の場合、wave 変数は有意ではなかったが、wave2 乗項は 10％水準で有意に負となった。固定効果モデルに基づく予測値のプロットを確認したところ、女性の仕事満足度は
wave7（2010 年、25 歳）から wave9（2012 年、27 歳）までの 2 年間は漸増するが、wave10（2013 年、28 歳）以降は漸減に転じることがわかった（図表 12）。今後も下がる傾向が続くか不明であるが、賃金予測や生活満足度などでは年齢の 2 乗項が正の効果、U 字に正の14

効果を示すことがほとんどであり（小林 2016 など）、緩やかであれ若年のうちに経年で満足度が漸減に転じることは懸念される。
既婚ダミーは有意ではなかった。正社員ダミーは有意に負となった。一般的には、正社員
は非正社員より満足度が高いと考えられるため、負担等が懸念される。
手取月収は 1％水準で有意に正となり、労働時間は 1％水準で有意に負となった。

図表 12

女性：仕事満足度の推移（固定効果モデル）

しかし、分散が不均一であることを想定した頑健標準誤差による結果からは、wave2 乗
項も正社員ダミーも有意ではなく、手取月収（有意に正）、労働時間（有意に負）のみが有意となっている。
そのため、頑健標準誤差による結果に基づき、ここでは、女性では（１）手取月収が有意に正で 1 万円上がると満足度が 2 割ほど上がること、（２）労働時間が有意に負で、労働時間が 1 時間長くなると 9 割近く満足度が下がることの 2 点を知見としたい。
これは、多くの先行研究が女性は収入などの客観的条件が低くとも幸福感や満足感を感じやすいとしてきたこと4に反する結果である。
また、F 検定の有意確率が 0.000、1％水準で有意となり、プーリング回帰モデルではな
く固定効果モデルが採択される。
有意なモデルではないが、参考までにプーリング回帰による結果を載せておく（図表 13）。

なお、同じ JLPS-H データを用いて生活満足度を検討したクロス集計表による分析では、収入は男性においてのみ正の影響を与えている（鈴木 前掲）。
415

図表 13

女性：仕事満足度の規定要因（プーリング回帰モデル）
女

プーリング回帰Coef

Std .Err t P> | t|

高等教育ダミー-1.093 .374

-2.920 0.004

w ave-.0442 .220

-0.200 0.841

w ave

***

( om itted )w ave2乗項-.007 .020

-0.370 0.708

既婚ダミー

.674

2.050 0.041**

正社員ダミー

1.644

.345

4.770 0.000

***

手取月収

.162

.034

4.780 0.000

***

労働時間

-.106 .016

-6.820 0.000

***

定数項

35.600 .823

43.280 0.000

***

.329

N

1,593

決定係数
R2乗

0.053

調整済R2乗0.048

F値

F(7, 1585)=

12.580Prob > F

Prob > F=

0.000

注：* p<.100 ** p<.050 *** p<.010 ※有意ではないモデル
さらに図表 12 とあわせて参考として、固定効果モデルに基づいた仕事満足度の予測値
を雇用形態や婚姻状況別にプロットした（図表 14、図表 15）
。

図表 14

女性×雇用形態：仕事満足度の推移（固定効果モデル）※正社員ダミーは頑健標準誤差では有意ではない。

16

図表 15

女性×婚姻状態：仕事満足度の推移（固定効果モデル）※既婚ダミーは通常の標準誤差でも頑健標準誤差でも有意ではない。

（２） 女性の仕事満足度の規定要因（2）：変量効果モデルによる検討
本節では、変量効果モデルで検討を行う。結果をまとめたものが図表 16 である。
その結果、手取月収が有意に正（1％水準）、労働時間が有意に負（1％水準）となった。
その他の変数は有意ではなかった。

図表 16

女性：仕事満足度の規定要因（変量効果モデル）

女

変量効果
Coef

Std .Err t P> | t|

高等教育ダミー

-.467

.672

-0.690

0.487

w ave

.096

.169

0.570

0.569

w ave

( om itted )w a ve2乗項

-.022

.015

-1.470

既婚ダミー

.471

.354

1.330

0.183

正社員ダミー

.110

.392

0.280

0.779

手取月収

.192

.037

5.260

0.000

***

労働時間

-.110

.015

-7.540

0.000

***

定数項

35.555.892

39.850

0.000

***

N

253

sigm a_ u

3.771

sigm a_ e

4.123

rh o

.455

corr( u _ i, Xb )0.142

( fraction of varian ce d u e to u _ i)0 ( assu m ed )決定係数
w ith in

0.043

b etw een

0.042

overall0.038

注：* p<.100 ** p<.050 *** p<.010
17続いて、Breusch and Pagan のラグランジュ乗数法検定を行ったところ、変量効果は存在しないという帰無仮説が棄却され（Prob > chibar2=0.000）、プーリング回帰モデルではなく変量効果モデルが採択された。
また、変量効果と説明変数が無相関であるという帰無仮説を検証する Hausman 検定を行ったところ、1％水準で棄却された（Prob>chi2=0.000）。したがって、変量効果モデルではなく固定効果モデルが採択された。
以上の検討から、女性においても男性と同じく固定効果モデルが採択された。

5. まとめと今後の課題
以上、本稿では 2004 年 3 月に高校を卒業した人々の 25 歳から 34 歳までの 10 年間（wave7（2010 年）から wave16（2019 年）まで）における仕事満足度の規定要因を、男女別に検討した。本章では分析から得た知見をまとめ（第 1 節）
、今後の課題について述べる（第 2 節）。

（１） 知見のまとめ
男女とも固定効果モデルが採用された。
男性では正社員ダミーが有意に正、労働時間変数が有意に負であった。具体的には、（１）
正社員になれば非正社員であるときより仕事満足度が 1.8 倍高くなり、（２）労働時間が長くなるほど仕事満足度が下がる（1 時間延びると 95％下がる）。
女性では手取月収が有意に正、労働時間が有意に負であった。具体的には、（１）手取月収が 1 万円上がると仕事満足度が 2 割ほど上がり、（２）労働時間が長くなるほど仕事満足度が下がる（1 時間長くなると 9 割近く下がる）。
男女ともに労働時間は有意に負となっており、長時間労働の是正は男女問わず、やはり必要なことであるとわかる。労働時間は平均値が男性 49 時間、女性約 42 時間である（付表1、2 参照。ただし、正社員・派遣込み。本データは全期間のべで男性 8 割、女性 6 割が正
社員ではある。
）。個々の契約形態等もあるであろうが、労働基準法では労働時間は通常、上限 1 週間 40 時間であり、それを上回る数値となっている。
国際的にも、日本の長時間労働が社会問題であることは長年指摘されてきた。また、労働時間が長くなると仕事満足度が下がることは本稿の分析から明らかであり、労働基準法の規定と関係なく、労働時間を短くする企業努力等はやはり必要であろう。なお、同じ JLPSH データを用いたクロス集計表による分析では、労働時間が長くなること（ただし 50 時間
以上と未満）は女性においてのみ生活満足度を下げる傾向がうかがえた（鈴木 前掲）。し18かし、本稿でパネルデータによる多変量解析を行った結果、仕事満足度には、男女とも労働時間が有意に負の影響を与えていることがわかった。
正社員ダミーは男性のみで有意となり、女性では有意ではなかった。これと逆に、手取月
収は女性では有意であったが、男性では有意ではなかった。仕事や生活の満足度では女性は収入によらず満足感を感じるとされてきたが、女性内では手取月収が多いほど仕事満足度を感じることから、月収も重視されていることがわかる。男性では正社員であるという雇用形態による安心感・安定感、自尊感情などが仕事満足度につながるのではないかと思われる。
男女ともここでの分析では既婚ダミーは有意ではなかった。結婚も幸せ全体に影響を及
ぼしやすい生活満足感などとは異なり、結婚しているかどうかと自分の仕事自体の満足度
はわけてとらえられているのではないかと思われる。
なお、最終的に固定効果モデルが採用されたため、時間不変の変数として投入した高等教
育ダミーの係数を測ることはできないが、変量効果モデルの場合にも男女とも高等教育ダ
ミーは有意になっていない。同じ JLPS-H データを用いた分析では、女性は学歴によって正社員志向が異なり、高卒学歴に対し四大卒以上では有意に正社員を希望していたが（元治2017）5、仕事満足度に関しては、男女とも学歴単独の効果はみられなかった。
また、分析全体に関わることであるが、仕事満足度の数値をどう評価するかという認識について補足しておきたい。
そもそも仕事満足度の 48 点満点中、固定効果モデル（頑健標準誤差）でみると切片は男性 35 点（72.9％）、女性 36 点（75％）である。男女とも 12 項目の仕事満足度指標のうち各項目で概ね 3 点（
「やや満足」）をデフォルトでとっていると考えれば、4 点の「満足」を選びにくい日本人としては、初期キャリアから総じて十分に幸せで高位安定した職業生活を送っているととらえていいのかもしれない。
他方で、上昇率を見ると、仕事満足度は 10 年間で 1 点（2％）程度しか上昇していない。
国際的にみて日本の仕事満足度が低いということ、それが課題となってきたことはよく知られている。例えば OECD 調査では、日本で仕事に満足している雇用者の割合は 70 数％であるが、これが国際的には低いと評価されている6（OECD 編著 2013、pp.124-125）。
また、本データでは他世代と比較できないが、もう少し上昇傾向があってもよいのかもしれない。
30 歳時の希望について、男女それぞれをクロス集計によって、女性については多変量解析でも検討している（元治 前掲）。
6
OECD 調査では、自分の仕事に「完全に」「非常に」または「まあまあ」満足している全雇用者の比率が日本では 70 数％、OECD 平均は約 80％である（2005 年調査）
。得点率が 7 割であることと、満足している者が 7 割であることは別のことがらであるが、「7割」ではやはり「職業生活が幸せである」と評価できないのではないかとも考えられる例として挙げた。
519

とはいえ、田辺（2017）が指摘するように、希望については社会的な状況とその認知、個人的な状況とその認知はフィードバックし合うが、そこにはラグや実態との乖離も生じる。
人間は損失の方をより敏感に認識しやすく、結果、研究者の流布する過度な「希望の喪失」
言説が生活者に負の影響を与えてきた可能性もある（田辺 同）。本稿での若者の仕事満足度の評価にも慎重であらねばならない。
以上を踏まえて仕事満足度の評価をまとめると、次のように言えるであろう。仕事満足度の上昇率は低いものの、本パネルデータに継続して回答してくれている若者の多くは、やはり仕事に満足していると解釈されるであろう。ただし、女性においてのみ、男性にはみられない仕事満足度の漸減傾向があることは懸念される。

（２） 本稿の課題
本稿の課題は、以下 4 点である。
第一に、説明変数はごく一般的なものを入れたが、モデルの説明力が低い。
第二に、結果の解釈に関連するが、調査対象者は「就職氷河期コーホート」だけから構成
されていないが、コーホート効果を切り分けられていない。就職氷河期世代とは 1993～2005 年に入職した世代であるが、調査対象者は 2004 年 3 月に高校を卒業しており、高卒で就職した者などは就職氷河期世代に含まれるが、例えば大学進学し大卒就職した場合は、順調であれば 2008 年 3 月に入職することとなり、就職氷河期世代には含まれない。本デー
タでは、高卒後に何らかの教育機関に進学した者が多いことから、今回のような分析結果になったのかもしれない。脱落サンプルの中に就職氷河期に高卒就職をした、仕事満足度の低い層が多くおり、それをとらえきれていない可能性がある。
第三に、本データでは仕事の満足度に関連する設問を多く設けているが、人間関係などを除いて客観的な条件に関連するものが多く、多様な価値観をとらえきれていない。例えば仕．．
事内容について満足しているかを問う項目は 1 つだけあるが（第 2 章第 1 節参照。
「Ｉ．あ
なたの仕事の内容」についての 4 件法）、それは「今の仕事にやりがいを感じているか」「面
白いと思うことはあるか」「世の中の役に立っていると思うか」「自分に合っていると思うか」「自分にとってちょうどいいか」「自分には物足りないか」「難しいときがあるが挑戦しがいがあるか」「自分が好きな内容か」など、多様な仕事のとらえ方や選好をカバーできている
わけではない。仕事の満足度について考える場合、選択肢の質的な多様性は重要である。
今後の課題はなお多いが、以下 6 点について述べる。
第一に、被説明変数を変えて分析を行うことである。仕事満足度は多様な構成概念である。
例えば、第 2 章第 1 節で述べたように、wave によって仕事に関連した設問の構成が異なるため、今回は wave7 以降の分析を行ったが、設問のセットを変えて wave7 以前のデータも含めると、今回より経年で大きな上昇がみられるなど、異なる結果が出るかもしれない。
20

なお、本稿では 12 項目を合計して仕事満足度としたが、稿を改め、これらの項目を因子分析して仕事満足度の構成要素ごとに検討を行ったため、あわせて参照されたい。
第二に、欠損値を代入して分析を行った場合、また異なる分析結果になるかもしれない。
第三に、本稿では学歴変数を高等教育ダミーとして、高卒後に進学したか、高卒以下かで二分したが、学歴変数の構成を変えると異なる結果になる可能性もある。専門学校は現在では制度上「高等教育機関」として扱われ、そのように分析されることも多いが、特に地方の女性の進路としては、やはり現在でも、四年制大学以上か、短大や専門学校など大学以外の教育機関かという選択肢の間に溝があり、「高卒後の進学」と一括りにできない現状がある。
第四に、地域別の状況を検討していない。本データは、当初の設計段階で進学率・無業率を軸に 4 県を抽出しているが、ここではサンプリング方法や地域性を加味した分析は行っていない。
第五に、今回、データ上やむを得ないとはいえ、仕事満足度を検討するにあたって、勤続年数や転職回数などを分析に盛り込めていない（第 3 章第 1 節参照）。
第六に、本稿では個人内の変化に注目したが、個人間での違いや特に不満をもった層には注目していない。仕事満足度は全体として総じて高めに推移してはいたが、そもそもの分布
が正規分布である。常に仕事満足度が低位で推移している層はいるか、それはどのような層なのか、これらを明らかにすることは社会的格差を検討する上で極めて重要な課題である。
第五の点にもかかわるが、仕事満足度は先行研究でも離転職行動に大きな影響を与える
要因として扱われてきた。不満を抱えた者が勤務し続け、あるいは転職をして、その後満足度が上がっているのか。転職したいができないでいる者はいないか。それはどういう属性の者か。そうした多様な個々人の動きの総体として仕事満足度が正規分布を保っていることを念頭においておく必要がある。パネルの脱落問題とあわせ、やはり、脱落者と、回答し続けてくれているが不満をもっている者の分析は重要である。
以上の課題について、機会を改めて検討したい。

21

付表：基礎統計量
付表 1
平均値

男性・固定効果モデル
S.D.

最小値

最大値

観測値

仕事満足度

w ave

男性ダミー

高等教育ダミー

正社員ダミー

既婚ダミー

労働時間

手取月収

付表 2
平均値

女性・固定効果モデル
S.D .

最小値

最大値

観測値

仕事満足度

男性ダミー

高等教育ダミー

w ave

既婚ダミー

正社員ダミー

手取月収

労働時間※男性と変数の並び順が異なる。

※性別と高等教育ダミーは実際の固定効果モデルの推定では省かれるが参考に分析時に算出したもの。

22

参考・引用文献
藤城奈緒，2015，「女性における幸福度の世代間格差 ―新しい世代ほど女性の幸福度はな
ぜ低くなるのか―」参議院事務局企画調整室『経済のプリズム』No.144, pp.29-49.
フライ，ブルーノ・S, 白石小百合訳，2012，『幸福度をはかる経済学』NTT 出版（＝Bruno
S. Frey, 2008, Happiness: A Revolution in Economics, Massachusetts Institute ofTechnology）
元治恵子，2017，「第 4 章 若者の描く将来像 ―キャリアデザインの変容」石田浩監修，佐藤香編『格差の連鎖と若者 3 ライフデザインと希望』勁草書房，pp.109-132.
風間文明, 山下倫実，2020，「新規学卒就職者の職場適応の規定因に関する縦断的研究」，十
文字学園女子大学『十文字学園女子大学紀要』第 50 集, pp.3-17.
小林大祐，2016，「4 章 生活満足感に対する加齢効果・コーホート効果・時代効果」太郎
丸博編著『後期近代と価値意識の変容

日本人の意識1973-2008』東京大学出版会、

pp.75-97.
百瀬由璃絵・山口泰史・鈴木富美子，2020，『高卒 15 年目の、学校教育の効果と奨学金返済、夫婦ペアデータによる夫の子育てと認識のズレ：高卒パネル調査 wave16 の結果か
ら（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.125）』東京大学社会科学研究所
内閣府，2014，『男女共同参画白書 平成 26 年版』ウィザップ
長野誠治，2017，「第 6 回サラリーマンの生活と生きがいに関する調査: 調査結果の概要及
び男女別・年齢階層別比較」公益財団法人年金シニアプラン総合研究機構『年金研究』No.07, pp.128-153.
OECD 編著, 高木郁朗監訳, 麻生裕子訳，2013，『図表でみる世界の社会問題 3 OECD 社
会政策指標 ―貧困・不平等・社会的排除の国際比較』明石書店
大薗陽子，2016，「アジア若年者の仕事満足度に関する国際比較 ―男女間差異に着目して―」城西現代政策研究『城西現代政策研究』第 9 巻第 1 号, pp.21-35.
大薗陽子，2017，「男性の仕事満足度に関する実証研究（現代政策学部 10 周年記念論文集）」
城西現代政策研究『城西現代政策研究』第 10 巻第 1 号, pp.1-13.
宍戸邦章・佐々木尚之，2011，「日本人の幸福感 ―階層的 APC Analysis による JGSS 累
積データ 2000-2010 の分析―」日本社会学会『社会学評論』62 巻 3 号, pp.336-355.
鈴木富美子，2017，「第 1 章 幸せ感からみた若者の多様性 ―ジェンダーと女性間の違いに着目して」石田浩監修，佐藤香編『格差の連鎖と若者 3 ライフデザインと希望』勁
草書房，pp.31-56.
田村輝之, 2011，「OECD 諸国における職務満足度の決定要因について ―仕事に対する「理想」と「現実」を用いて―（第 4 回大会プロシーディングス）」行動経済学会『行動経23

済学』3 巻, pp.242-245.
田村輝之, 江口尚孝，2011，「日本の労働市場における職務満足度のコーホート効果について（第 5 回大会プロシーディングス）」行動経済学会『行動経済学』4 巻, pp.97-100.
田辺俊介，2017，「第 7 章 希望は失われているのか？ ―格差と希望喪失の共犯関係」石
田浩監修，佐藤香編『格差の連鎖と若者 3 ライフデザインと希望』勁草書房，pp.177201.
田中規子，2013，「賃金と仕事満足の変化と離転職―日本家計パネル調査の結果から―」お茶の水女子大学ジェンダー研究センター『ジェンダー研究：お茶の水女子大学ジェン
ダー研究センター年報』第 16 号, pp.19-36.
田中規子，2019，「仕事満足度の構成要素に関する質的研究 : 高学歴女性 16 名の語りの分
析から」昭和女子大学女性文化研究所『女性文化研究所紀要』第 46 号, pp.81-95.

24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、中学生親子パネル調査の４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～2009 年度、2010 年度～2014 年度 基盤研究 C：2013 年度～
2016 年度 特別推進研究：2015 年度～2017 年度 若手研究 A：2015 年度～2018 年度
基盤研究 B：2016 年度～2020 年度 特別推進研究：2018 年度～2024 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
https://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/panel/