内々定獲得確率へ与える影響についての経験的研究:
コックス比例ハザードモデルの適用

服部 泰宏
横浜国立大学大学院 国際社会科学府 准教授
240-8501 神奈川県横浜市保土ヶ谷区常盤台 79-4

新井 康平
群馬大学 学術研究院 准教授
371-8510 群馬県前橋市荒牧町 4-2
k_arai@si.gunma-u.ac.jp

2015 年4月

1. はじめに本研究の目的は，大学生の就職活動において，求職者が企業を選択する際に用いる評価
基準が，就職活動の成果に影響をあたえる影響を検証することである。我が国においては，就職活動の成果に対してどのような要因が影響を与えるのかという問いをめぐって，これまで多くの調査や研究が蓄積されてきた。ただ，これまでのアカデミックな調査の関心は，大学ランクや大学時代の活動と就職活動あるいは卒業後の職業生活上の成果との関係性にあり，就職活動における求職者の意識の問題は，主たる関心ではなかった。
そこで本研究では，「マイナビ学生就職モニター調査」の二次的データ分析により，求職者の企業選択基準と就職活動成果との関係について分析する。加えて，求職者が所属する大学の入試難易度と就職成果との関係という，この分野の古典的な問題についても改めて検討することとしたい。

2. 先行研究の俯瞰と仮説の設定
アカデミックな調査
我が国における大学生の就職活動に関するアカデミックな調査は，学校から社会への個人の移動現象としての就職に注目したり高等教育の効果に注目したりした教育学や教育社
会学の分野での研究（竹内, 1995; 濱中義隆, 2007; 濱中淳子, 2013），就職を大学から企業へのキャリア上のトランジションとして捉えた教育学の分野での研究（中原, 2014; 舘野,
2014），そして経済学分野での研究（渡辺, 1987; 樋口, 1994; 永野, 2004; 平尾・梅崎・上西・
中野, 2013）などがある。
これら研究を大まかに分類すれば，（１）内々定獲得数や獲得時期といった就職活動の成果を従属変数とした研究群と，（２）所得や企業での組織社会化などの大学卒業後の職業生活を従属変数とした研究群の２種類に大別される。
就職活動の成果に影響を与える要因の探求
就職活動の成果に対して影響を与える要因について包括的に検討した研究が永野（2004）である。永野（2004）は大学生 1,143 人を対象とした調査を行い，就職活動に対する自己評価という主観的な変数に対して，大学入試難易度，大学での成績，就職活動中に資料請求した企業数，自己分析の良否，面接での自己表現の良否，ゼミナール活動への参加有無，サークル・部活動参加の有無といった要因がどのように影響を与えるのかを検討している。大学入試難易度や大学での成績のみを投入したモデルでは，これらのいずれもが，就職活動に対する自己評価に対して統計的に有意な正の影響を与えていたのに対し，上記の全ての変数を投入したモデルでは，大学入試の難易度の効果は消え，大学での成績，就職活動中に資料請求した企業数，自己分析の良否，面接での自己表現の良否，ゼミナール活動への参加有無が有意な影響を与えていた。
また，入試難易度や志望業界やサークル・部活動など，特定の要因に注目している研究もある。まず入試難易度に注目した研究として，渡辺（1987）や樋口（1994），濱中義隆（2007）があげられる。求職者自身の自己評価を従属変数とした永野（2004）では，就職
活動中や大学生活における種々の行動をコントロールすると大学の入試難易度の効果が消えたのに対して，内々定の早期獲得や採用企業の規模を従属変数に置いた濱中義隆（2007）では，入試難易度がこれらの成果に対して統計的に有意な影響を与えることが示された。出身大学の入試難易度は，内々定先の企業の規模や内々定を受ける時期といった客観的な成果に対してプラスの効果を持つ一方で，そうした成果と求職者自身の主観的な自己評価とは別物である，ということなのだろう。同様に，内定先企業の規模を従属変数とした渡辺（1987）や樋口（1994）でも，入試難易度がそうした企業からの内定獲得にプラスの効果があることが確認されている。さらに，入試難易度の高い大学の出身者は，就職活動の開始が早期であり，またエントリー数や説明会参加数といったいわば就職活動における活動量そのものが多いこと，さらには面接を受ける数も多いことも報告されている（濱中義隆, 2007）。
求職者の志望業界に注目する研究もある。たとえば安田（1999）は，就職活動中に志望業種が変化していくという問題に注目し，幾つかの重要な事実を明らかにしている。１つ目は，男子学生の 75％，女子学生の 70％が最終的に当初の志望業種とは異なるところに就職していること，２つ目に，そうした志望の変更は企業側の採用数の制限によって発生することである。当初の志望業種からの変更の内訳を検討すると，自発的な志望業種の変更のような「純粋移動」は全体のおよそ 19％であったの対し，各産業・企業における労働市
場の採用人数制限のためのいわば「強制移動（採用人数の抑制ゆえに，やむなくその産業・企業での就職を断念するという移動）」が 56％を占めていた。安田の研究を補完する事実を発見しているのが佐藤・梅崎・上西・中野（2013）である。佐藤ら（2013）もまた，安田（1999）同様に，就活の開始段階において学生たちの志望業界にかなりの偏りが見られることを指摘している。具体的には，多くの学生がマスコミや金融業を志望している一方で，学生の多くが志望しない業界も存在しているといった具合である。そのため，就職活動の途中において，多くの学生は志望業界を変更することになる。さらに，当初の志望業界に固執するよりも，それを現実の状況に合わせて柔軟に変更した学生の方が，最終的な就職成果（e.g. 内々定獲得時期の早さ，内々定数）が良いことがわかった。こうした結果を受けて，佐藤ら（2013）は就職活動そのものが「学習プロセス」となっていると指摘している。大学生が就職活動中に志望業界を変えることは，決してネガティブなこと
ではなく，むしろ当初の情報不足や認識の偏りが就職活動プロセスで獲得した情報によって修正されていく，学びのプロセスとしてポジティブに捉えられるというのだ。その他にも，就職活動において，求職者たちが持つ（あるいは，持たない）OB・OG のネットワー
クに注目した苅谷・沖津・吉原・近藤・中村他（1993）など，就職活動の成果に影響を与える要因を巡って，多くの研究が蓄積されている1。
卒業後の職業生活に影響を与える要因の探求
所得や企業での組織社会化など大学卒業後の職業生活を従属変数とした研究群についても，すでに多くの研究が蓄積されている。たとえば濱中淳子（2013）は，学歴の効用とはいったい何か，具体的には学生時代のどのような学習が将来の所得増加につながるか，という点に関する実証研究である。調査の結果，大卒は自己学習が所得に影響することが明らかにされている。濱中によれば，大学卒業時の知識や能力が高いことが現在の所得を直接引き上げるのではなく，現在の知識や能力をより高めることによって所得を高めるのだという。つまり学生時代の勉強が役にたつのは，そのとき得られた知識そのもののためというよりは，学習する習慣を身につけることを通した効果だというわけである。自己学習の習慣をつけることこそが大学進学の真の効用であって，反対に言えば，大卒であってもその習慣がつかなければ効果が小さいということである。また舘野（2014）は，大学時代の人間関係と，入社後の組織適応との関係を分析し，大学時代に「異質な他者」とつながる行為が，入社後の組織適応に重要な役割を果たしていることを見出している。舘野によれば，異質な他者とつながる行動は，プロアクティブな行動の一種とみなせる。日本の大学のように，同質性が高いコミュニティのなかにあって，自分の成長に影響を与えてくれる「異質な他者」と出会うためには，大学生活を受動的にではなく能動的に過ごさなければならない。そして，このような行動がとれるものは，入社後もプロアクティブ行動をおこなうことで，社会化の過程で経験する無数の不確実性を削減し，スムーズな組織社会化を達成できるというのである。

1

本論文の目的は，これらの研究を包括的にレビューすることではないため，これ以上の紹介は割愛する。これらの研究の詳細については，平沢（2010）や常見（2015）などを参照されたい。

アカデミックな調査の到達点
アカデミックな調査の知見を要約すれば，以下の３点になる。第一に，大学入試の難易度（選抜率の高さ）が，就職活動の成果やその後の生活において重要な影響を与えているということである。この点に関しては，入社後の訓練コストに注目した訓練可能性理論（Thurow, 1975），教育投資がもたらす知識・技能の量と生産性との関係に注目する人的資本論（Becker, 1964），入試選抜率の高い大学にいること自体がそのものの潜在能力の高さを示す指標であるという前提に立つシグナリング論など，すでに複数の理論が提示されている（永野, 2004; 常見, 2015）。これらの中で，もっとも説明力を持つのはどれかという点に関して必ずしも統一した見解は見られないが，実証研究の結果は日本の就職における入試難易度の影響を明確に示している。
第二に，大学時代の活動もまた，就職活動の成果に対して重要な影響を与えるということである。当然のことながら，一度ある大学へと入学した学生は，再受験あるいは編入をする以外にその大学の入試難易度を変更する術を持たない。その意味で，就職活動を行う
求職者にとって，自らが所属する大学の入試難易度は，自らコントロールすることのできない所与の条件となる。これに対して，大学における学習や学業成績，サークル・部活動
やゼミナール活動といったものは，求職者が大学生活において主体的に選択できる。その意味で，こうした要因が就職活動の成果に対してポジティブな効果を持つという結果は，求職者にとって極めて重要な意味を持つといえる。
第三に，就職活動中における求職者の活動の影響についてである。永野（2005）や濱中
義隆（2007）は，就職活動に対する求職者自身の積極的な関与が，ポジティブな成果を生むことを，また佐藤ら（2013）は，就職活動中に当初の情報不足や認識の偏りを修正して，自らの志望業界を変えていくことの積極的な側面を指摘している。概して，就職活動への積極的な姿勢が良い成果を生むことを指摘したものであり，大学時代の活動の効用と合わせて，求職者にとって重要な示唆を与えるものと言える。
このように整理すると，大学生の就職活動に関わるこれまでの研究は，（１）大学ラン、、クのような求職者にとって就職活動開始以前 の段階ですでに与件となっている要因，（２）大学時代の活動のように，大学時代の主体的な選択に関わっているが，就職活動開始時点では与件となっている要因，そして（３）就職活動における関与の仕方という，求職者にとって開始段階において選択が可能な要因と，（A）就職活動の成果および（B）卒
業後の職業生活との関係を検討してきたものとして整理することができる。

（１）就職活動開始以前の段階で与件となっている要因
e.g. 学歴，社会階層（２）就職活動開始段階で与件となっている要因
e.g. 大学成績，自己学習，サークル部活動，ゼミ活動，人間関係，ネットワーク（３）就職活動開始段階で選択が可能な要因
e.g. 就職活動量，志望業界の変更（A）就職活動の成果（B）卒業後の職業生活

では，既存のアカデミックなリサーチの残された課題はどのようなものがあるだろうか。第一に，（１）（２）（３）それぞれのカテゴリーに該当する要因が，十分に網羅的でない可能性がある。とりわけ（３）については，永野（2004）や佐藤ら（2013）など一部の研究を別にすれば，これまでアカデミックリサーチの中で十分な見当がなされてきたとは言えない。これまでの研究は，主として（１）および（２）と就職活動や職業生活の成果の関係の分析に焦点を当ててきたわけであるが，これらは就職活動や職業生活の成果は少なくとも就職活動の開始段階でかなりの程度決定されている，との前提に立つものと言える。これに対して（３）の要因を探求するということは，求職者自身による就職活動中の行動いかんによって，就職活動や職業生活の成果はどの程度かわりうるか，という問いを立てていることになる。どちらが正しいかということは，経験的な研究によってのみ結論付けうるものであるが，求職者側と企業側のいずれのサイドからみても，（３）に関する探求を行う価値は大きいと言えるだろう。
こうした問題をクリアした上で，第二に，上記の（１）（２）（３）が就職活動や職業生活の成果に与える影響の相対的な重要性を明確にする必要がある。例えば，就職活動の成功に対して大学入試の難易度や大学で形成したネットワークが影響を与えるとして，これらはそれぞれに，どのくらいの影響を持つのだろうか。現実の就職活動の成否は，（１）
活動の開始以前にどの程度決まっており，求職者にとって（２）大学生活の活動あるいは（３）就職活動における活動いかんでそれはどの程度挽回可能であるのか。こうした点について，経験的に回答を出すことが重要であろう。
そして第三に，上記２つと関連して，こうした種々の要因と就職活動や職業生活の成果との関係を説明する理論構築の必要性が指摘できる。訓練可能性理論や人的資本論，シグナリング論などは，入試難易度や大学成績とこれらとの関係を説明するための有望な理論なのだが，これらのうちどれがもっとも当てはまりの良いものであるかは，いまだ明らかにされていない。経験的な研究と並行して，理論の当てはまりの良さを検証する必要がある。
そこで，本研究では上記の課題に取り組む第一歩として，第一の課題すなわち（３）「就職活動開始段階で選択が可能な要因」に関わる検討を行いたい。
プラクティカルなリサーチからの示唆
すでにみてきたように，アカデミックなリサーチにおいては（３）のカテゴリーに関わる研究が少ないのだが，他方で，プラクティカルなリサーチにおいては，この問題が重要な問題として注目されてきた。プラクティカルな観点から見れば，就職活動の成果が、、（１）就職活動開始以前の段階ですでに与件となっている要因，あるいは（２）就職活動
開始時点で与件となっている要因はなにかということだけでなく，（３）就職活動においてどのような志向性を持ち，どのように振る舞う者が優秀な求職者であるのか，という点が重要になるのだろう。数ある調査の中で，とりわけ重要視されているのが，求職者の企
業選択の基準である。
たとえば，マイナビ HR リサーチセンター（2014）による『2015 年卒マイナビ大学生就職意識調査』によれば，学生が「良いと思う」企業を判断する要因として上位にあげるのは，「自分のやりたい仕事ができる会社」（40.3％），「安定している会社」（27.3%），「働きがいのある会社」（19.7%），「社風が良い会社」（16.4%）などであった。同調査によれば，
ここ 10 年ほどの間，ほぼ一貫して大学生の判断要因の上位項目であり続けているという。
文化放送キャリアパートナーズ（2015）による『新卒採用先生総括 2015』では，2015 年
卒業の大学生が企業を「魅力的だ」と感じた要因が就職活動の前半と後半とでどのように変化したかということが検討されている。これによれば，就職活動前半において最も多くの学生があげたのは，企業価値に関わる要因では，「商品・サービス・技術が優れている 」 こ と （19.4％ ），「 大 企 業 で あ る 」 こ と （16.4%），「 魅 力 的 な 社 風 で あ る 」 こ と（13.4%）が，仕事価値に関わる要因では「人の役に立つ仕事ができる」こと（21.2%），

「若いうちから活躍できる」こと（12.1%），「自分の能力が商品・サービス・技術に活かせる」こと（14.8%）が，上位を占めていた。就職活動後半においてもこれらの要因の重要性は変化せず，企業価値に関わる要因では，「商品・サービス・技術が優れている」こと（18.5％），「大企業である」こと（17.6%），「魅力的な社風である」こと（13.2%）が依然として上位を占め，仕事価値に関わる要因も上位項目は，「人の役に立つ仕事ができる」こと（19.1%），「若いうちから活躍できる」こと（14.9%），「自分の能力が商品・サービス。技術に活かせる」こと（12.9%）と変動がなかった。
こうしたプラクティカルな調査は，本研究にとっていくつかの示唆を持つ。第一に，日本の就活生は，企業選択において「やりがいのある仕事」や「人の役に立つ仕事」といったような業務内容の個人的な意義，そして「大企業であること」や「安定している企業」
であることといったような企業の安定性を重視しているということである。第二に，こうした企業選択において重視される要因が，就職活動の前半後半を通じて大きく変動しないという事実である。佐藤ら（2013）によれば，就活生は就職活動を通じて学習し，成長
し，活動初期に持っていた不十分かつナイーヴな志望業界の変更を行っていく。事実，就職活動中の求職者たちは志望業界を柔軟に変更しており，しかもそうした変更を行っているものほど就職活動の成果が高かった。これに対してプラクティカルな研究では，企業選択の基準や価値観のレベルで見れば，就活生が就職活動開始段階で形成させる基準や価値観は，就職活動中のプロセスを通じて大きく修正されることはないことが示されている。
求職者がどのような基準で企業を評価し選択するかという問題は，優秀な求職者を引きつけ内々定を受諾させたい企業にとって重要である。そうであるからこそ，多くのプラク
ティカルな調査がこの問題を扱ってきたともいえる。ただ，こうした調査が厳密な意味
で，求職者の企業評価の基準の影響を検証してきたわけではない。上記のマイナビ HR リ
サーチセンターの調査や文化放送キャリアパートナーズ（2015）の調査は，いずれも，「良いと思う」企業を判断する要因を，回答者自身に選択させたに過ぎず，そのような基準を選択することが就職活動の成果に対してどのように影響を与えるのか，ということを検証してはいない。
そして，この問題に対して，アカデミックな調査はほとんど十分な回答を提示することができていない。アカデミックな調査の関心は，どちらかといえば，大学ランクや大学時代の活動と就職活動あるいは卒業後の職業生活上の成果との関係性にあり，就職活動における求職者の活動の問題は，主たる問題ではなかったようである。
このような現状を踏まえて，本研究では，就職活動開始時点における企業選択上の基準
が就活成果に与える影響について検討する。

3. 研究方法とサンプリング
この課題に取り組むために，本研究では，「2015 年卒マイナビ学生就職モニター調査」の二次的データ分析を行う。この調査は，2015 年月卒業予定の全国の大学生，大学院生の就職活動状況を月別に定点観測することを目的として実施される調査である。調査実施期
間は 2013 年 12 月から 2014 年７月であり，回答者の全合計は 6,303 名である。このうち分析対象となったのは，2013 年 12 月，2014 年 4 月，5 月，6 月という 4 回のタイミングで回答した就職活動を行っていた全国の学部学生のサンプルである。これは，12 月の時点で就
職活動についての意識などを聞いておき，それらの回答が内々定の獲得可能性に影響するのかを明らかにするための設計である。とはいえ，あるタイミングで内々定を獲得した場
合，ほぼそれ以降の回答がなされない。また，内々定を獲得したかどうかを明らかにしな
いまま調査から脱落してしまうこともある。このような関係からサンプルサイズを整理す
ると，図 1 のようになる。
まず，直接的な分析対象となるのは，4 月から 6 月のいずれかにおいて内々定を獲得した
サ ン プ ル （n=1,014），6 月 以 降 も 内 々 定 を 未 獲 得 の た め 就 職 活 動 を 続 け た サ ン プ ル（n=192），そして 5 月か 6 月に無回答ではあるが 4 月か 5 月には内々定を未獲得であると回答したサンプル（n=115）からなる（合計 n=1,321）。しかしながら，12 月に回答をして 4月以降脱落したサンプルは，4 月に内々定を獲得したから無回答となったのか，それ以外の理由によるのかは不明である。もしも，これら脱落サンプルが本研究で用いる変数によって影響をうける場合，結果に深刻なバイアスが伴うことが知られている（坂本，2006）。そこで，坂本（2006）に従い，IPW（Inverse Probability Weighting）法を用いて分析の際に変数の重み付けによる調整を行っている。この調整の際にはロジットにより脱落関数を推定しており，4 月以降無回答の脱落サンプル（n=490）を含めたフルサンプル（n=1,811）を用いた推定を行っている。

4. 記述統計量分析に用いる変数は，大きく就職企業を選択する際に用いる評価基準の変数とプロファ
イル変数からなる。評価基準の変数については，12 月時点で「企業を選択する際，次の項
目のうちどれを重要視していますか？」という質問をし，次の各項目から多肢選択式で選ばせるという形式を採用している。選択肢は，「1：安定している，2：企業として将来性がある，3：技術力が高い，4：商品企画力がある，5：国際的な仕事ができる，6：社会的貢献度が高い，7：社風が良い，8：経営者が魅力的である，9：仕事を任せてくれる，
10：関わりたい商品・サービスがある，11：給与・福利厚生制度が充実している，12：学
生時代の研究・専攻分野にマッチしている」である。これら質問項目について，背後にある因子の存在を探索するために因子分析を実施した。質問項目と因子分析の結果は表 1 のとおりである。そもそもアカデミックというよりはプラクティカルな質問項目であるため，解釈を容易にするためにいずれの因子にも負荷しない質問は排除している。なお，質的因子分析となるため，因子分析の際に用いる相関係数はテトラコリック相関係数を用いている。推定には，統計解析環境「R ver. 3.0.3」の「psych」パッケージ内の「fa.poly」関
数を用いた。また，因子数は平行分析によっている。平行分析は「fa.parallel.poly」関数を用いた。抽出された因子は 6 因子であり，負荷した項目から「商品重視」，「経営者重視」，「技術重視」，「専攻とのマッチング重視」，「業務の魅力重視」，「安定性重視」と命名した。実際の分析の際は因子得点を用いている。これらは，一因子について一項目しか負荷していないなど，分析の妥当性に難がある点には注意が必要である。
プロファイル変数としては，性別学部属性（文系男子，文系女子，理系男子，理系女子）および大学カテゴリー（1～11 まで）である。大学カテゴリーの作成は以下の手続きを経て行った。まず大手受験予備校代々木ゼミナールが 2014 年 11 月に発表した国立大学
および私立大学入試難易ランクに基づき，回答者の出身大学を研究者がカテゴリー化した。この段階で，受験偏差値に基づく 11 のカテゴリーが生成された。その上で，そうした
カテゴリー１つ１つが日本企業の採用担当者にとって納得のいくものであるかどうかを確認するという確認を行った。具体的には，日本企業の採用担当者 10 名に対して上記のカテ
ゴリーとそこに含まれる大学名のリストを提示し，それが採用の現場で用いられているカ
テゴリーと一致するものであるかどうかを確認した。その結果，幾つかの大学に関して，研究者が想定したカテゴリーとは異なるところに位置付けられているものが見られたため，それらについては所属カテゴリーの修正を行った。このようにして得られたのが，１
１の大学カテゴリーである。大学カテゴリー１は東京大学，京都大学の２大学からなる。
大学カテゴリー２には東大と京大を除いた北海道大学などのいわゆる旧帝国大学５大学と一橋大学，東京工業大学が含まれる。大学カテゴリー３には早稲田大学，慶應義塾大学，
上智大学，国際基督教大学の私立大学４校が含まれている。大学カテゴリー４には筑波大学，神戸大学，横浜国立大学，東京外国語大学の国立大学４校が含まれている。大学カテ
ゴリー５は上記以外の全ての国立大学からなる。カテゴリー６は学習院大学，明治大学，
青山学院大学，立教大学，中央大学，法政大学の私立大学６校が含まれている。大学カテ
ゴリー７は関西大学，関西学院大学，同志社大学，立命館大学の私立大学４校が含まれている。大学カテゴリー８は全ての公立大学からなる。大学カテゴリー９は日本大学，東洋大学，駒澤大学，専修大学の私立大学４校からなる。大学カテゴリー１０は京都産業大
学，近畿大学，甲南大学，龍谷大学の私立大学４校からなる。そして，大学カテゴリー１
１はその他すべての大学が含まれている。
以上のような説明変数の記述統計量は，次の表 2 のようになる。また，被説明変数となるのは，ある月に内々定を獲得するというイベントが起きたかであるが，この内訳はすでに図 1 に掲載している通りである。

5. 分析結果
分析は，被説明変数として内々定というイベントが起きたか，また起きた場合は何月に起きたのかという変数を用いる。そのため，通常の回帰分析ではなく，コックス比例ハザードモデルによる検証となった。分析結果は表 3 のとおりである。表 3 では，全ての説明
変数を用いたモデル(1)だけでなく，意識についての変数のみのモデル(2)，そしてプロファ
イル変数のみのモデル(3)も示している。赤池情報量規準の値からも，モデル(1)が適切であることが読み取れる。なお，それぞれのカテゴリーにおけるダミー変数では，大学カテゴ
リー11 および文系男子を基準変数としている。
モデル(1)の分析結果は次のとおりであった。まず，意識についての変数は，「商品重視」が内々定の確率を有意に低め，逆に「業務の魅力重視」が有意に高める変数となった。また，大学カテゴリー１，２，３，４，７に属する大学の学生は内々定の確率を有意に高めていた。そして，男女ともに文系に比べて理系であることは有意に内々定の確率が高まっていた。
なお，コックス比例ハザードモデルでは，比例ハザード性が時間によらず一定という仮定をおいている。この仮定が妥当かどうかにについて，シェーンフィールド残差を用いて検証したところ，有意に「専攻とのマッチング重視」変数がこの仮定をみたさないことが示された。そこで，この変数を排除した場合についても同様に検証を行ったが，係数の正負や有意水準について変化はなかった。表 3 の結果は頑健といえる。

6. 考察と結論
要約と結論
本研究では，就職活動開始時点における企業選択上の基準が就活成果に与える影響について検討した。まず，結果について要約すると次のようになる。
コックス比例ハザードモデルの推定結果によれば，大学カテゴリー１（東京大学，京都大学），大学カテゴリー２（いわゆる旧帝国大学と一橋大学，東京工業大学），大学カテゴリー３（早稲田大学，慶応義塾大学，上智大学，国際基督教大学），大学カテゴリー４（筑波大学，神戸大学，横浜国立大学，東京外国語大学），そして大学カテゴリー７（関西大学，関西学院大学，同志社大学，立命館大学）のダミー変数が，いずれも，被説明変数である内々定の獲得確率に統計的に有意な影響を与えていた。渡辺（1987）や樋口（1994），濱中義隆（2007）などが提示したように「入試難易度の高い大学の学生である
ほど，就職の成果が高いという」という結果が，本研究においても一貫して再現されたことになる。興味深いのは，大学カテゴリー７とほぼ同程度の入試難易度である大学カテゴ
リー６（学習院大学，明治大学，青山学院大学，立教大学，中央大学，法政大学）が，就職活動成果に対して有意な影響を持たなかったことである。カテゴリー６の大学は，いず
れも東京都内にあり，より難易度の高い大学カテゴリー１や大学カテゴリー３，また大学
カテゴリー４に含まれる多くの大学に隣接している。そのため，全国レベルでは高い入試
難易度を誇るものの，同一のエリア内で見た場合に相対的な優位性が消えてしまうのかもしれない。これに対して，関西圏にはカテゴリー１〜４に含まれる大学の学生数が相対的に少ないため，関西エリアでの就職を考えた時，カテゴリー７の大学の相対的な優位性が存在するのかもしれない。
本研究の主眼である企業選択上の基準については，「商品重視」が内々定の確率を有意に低め，逆に「業務の魅力重視」が有意に高めるという結果が得られた。まず重要な点としては，実際に内々定がではじめる時期よりも数ヶ月も前にあたる 12 月時点での企業選択の基準が，最終的な就職活動の成果に対して影響を与えるという事実である。こうした基準は，就職活動開始時の意識は時間が経過しても変化しにくく（文化放送キャリアパート
ナーズ, 2015），したがって就職活動全体を通じた求職者の意思決定や行動を強く規定していることを示している。高い能力を持った求職者は他の求職者に比べてルーティンワーク
よりも自分自身にとって興味深い仕事や挑戦的な仕事を好むという結果は，欧米の先行研究でも報告されている（Trank, Rynes, and Bretz, 2002)。
ではなぜ，「商品重視」は内々定の確率を有意に低め，「業務の魅力重視」はそれを有意に高めるのか。少なくとも２つの可能性が考えらえる。第一に，自分自身が本当にやりたい業務内容に対する明確なイメージを持っていることは，面接でのやり取りにおいて有利に働く可能性がある，ということである。豊田（2010）も指摘しているように，日本企業の採用面接においては，「○○年度のキャリアビジョンについて教えて下さい」とか「この会社に入って，10 年後にはどのような社員になっていたいと思いますか」といったように，求職者に対して未来の状態について説明することを求めることが多い。就職活動の開始時点ですでに，「国際的な仕事ができる」「社会的貢献度が高い」「企業としての将来性がある」といった具体的な仕事イメージを持った求職者は，こうした面接でのやり取りにおいて有利になるのだろう。対して，当該企業の商品・サービスの観点といった顧客視点
から企業を眺めている求職者にとって，上記のような面接を突破するのは難しいと思われる。そして第二に，そもそも日本企業が，「業務の魅力重視」の求職者を求めている可能性があるということである。冒頭で述べたように，日本の大学生がどちらかといえば，安定志向，国内志向に向かいつつある中で（文化放送キャリアパートナーズ, 2015），グロー
バルな環境，これまで以上に不確実性の高い環境下での経営を迫られる日本企業にとって，「業務の魅力重視」という因子に負荷した３つの項目（「国際的な仕事ができる」「社会的貢献度が高い」「企業としての将来性がある」）を強く志向する求職者は魅力的な存在なのかもしれない。
日本の就職活動においては，学歴のように就職活動開始時点で求職者にとって与件となっている要因が，依然として重要な意味を持っている，ただし，企業選択上の基準のように，就職活動開始時点で求職者自身が選択し，設定することのできる要因もまた就職活動の成果に対して影響を与える，というのが本研究の結論である。
限界の今後の展望
このような発見があったとはいえ，本研究には幾つかの限界がある。第一に，企業選択上の基準に関する因子分析において，幾つかの潜在因子に単一の顕在変数のみが負荷しているなど，分析の結果に不十分な点があることである。これは，企業選択上の基準の測定が，回答者による多肢選択式の質問によって測定されたカテゴリー変数であるということによるものである。今後は，それぞれの顕在変数に対してリカートスケールによる測定を行った上で，因子分析を実施することが求められる。第二に，分析上の限界をあげておきたい。本研究では，従属変数として，内々定のイベントの有無とそれが起きた月を用いたが，これは内々定先の業種や募集人数などの要因を考慮していないことを意味しており，
就職活動の成果として明らかに単純すぎる。少なくとも，渡辺（1987）や樋口（1994），
濱中義隆（2007）のように，企業の規模に関するより詳細な変数，あるいは濱中淳子（2013）や舘野（2014）のように卒業後の職業生活までを見据えた従属変数を設定した研究を行う必要があるだろう。
こうした点をクリアした上で，すでにあげた２つの課題に取り組まなければならない。
、、
１つ目は，（１）大学ランクのように求職者にとって就職活動開始以前の段階ですでに与件となっている要因と，（２）大学時代の活動のように就職活動開始時点では与件となっている要因，そして（３）就職活動における関与の仕方のような求職者にとって選択が可能な要因について，就職活動や職業生活の成果に与える影響の，相対的な重要性を明確にすることである。例えば，就職活動の成功に対して大学入試の難易度や大学で形成したネットワークが影響を与えるとして，これらはそれぞれに，どのくらいの影響を持つのだろうか。現実の就職活動の成否は，（１）活動の開始以前にどの程度決まっており，求職者にとって（２）大学生活の活動あるいは（３）就職活動における活動いかんで，それはどの程度挽回可能であるのか。こうした点について，経験的に回答を出す必要がある。２つ目は，こうした種々の要因と就職活動や職業生活の成果との関係を説明する理論をていじすることである。訓練可能性理論や人的資本論，シグナリング論などは，入試難易度や大学成績とこれらとの関係を説明するための有望な理論なのだが，これらのうちどれがもっとも当てはまりの良いものであるかは，まだわからない。経験的な研究と並行して，理論の当てはまりの良さを検証する必要があるのだろう。

参考文献
Gary S. Becker (1964) Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference
to Education. Chicago, University of Chicago Press
文化放送キャリアパートナーズ（ 2015）『新卒採用先生総括 2015』文化放送キャリアパー
トナーズ就職情報研究所.
濱中淳子（2013）『検証・学歴の効用』勁草書房.
濱中義隆（2007）「現代大学生の就職活動プロセス」小杉礼子編『大学生の就職とキャリ
ア: 普通の就活・個別の支援』勁草書房.
樋口美雄（1994）「大学教育と所得分配」石川経夫編『日本の所得と富の分配』東京大学出版
平尾智隆・梅崎修・上西充子・中野貴之（2013）「志望業界の変更が就活に与える影響」
平尾智隆・梅崎修・松繁寿和編『教育効果の実証: キャリア形成における有効性』日本評論社.
平沢和司（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－データからみる変化』東京大学出版会, pp. 61-85.
苅谷剛彦・沖津由紀・吉原恵子・近藤尚・中村高康（1992）「先輩後輩関係に”埋め込まれた”大卒就職」『東京大学教育学部紀要』第 32 号, pp. 89-118.
永野仁（2004）「大学生の就職活動とその成功の条件」永野仁編『大学生の就職と採用: 学生 1,143 名，企業 658 社，若手社員 211 名，244 大学の実証分析』中央経済社.
坂本和靖(2006)「サンプル脱落に関する分析：「消費生活に関するパネル調査」を用いた脱落の規定要因と推計バイアスの検証」『日本労働研究雑誌』551 号，pp.55-70。
佐藤一麿・梅崎修・上西充子・中野貴之（2013）「志望業界の変更が就活に与える影響」
平尾智隆・梅崎修・松繁寿和編『教育効果の実証: キャリア形成における有効性』日本評論社.
竹内洋（1995）『日本のメリトクラシー』東京大学出版会.
舘野泰一（2014）「入社・初期キャリア形成期の探究:「大学時代の人間関係」と「企業への組織適応」を中心に」中原淳・溝上慎一編『活躍する組織人の探求: 大学から企業へのトランジション』東京大学出版会.
Thurow, L. C.（1975） Generating Inequality, New York: Basic Books.
Trank, C. Q., Rynes, S. L., & Bretz, R. D. 2002. “Attracting applicants in the war for talent: Differencesin work preferences among high achievers,” Journal of Business and Psychology, 16: 331-345.
豊田義博（2010）『就活エリートの迷走』ちくま新書.
常見陽平（2015）『「就活」と日本社会―平等幻想を超えて』NHK ブックス.
渡辺行郎（1987）「学校歴による人材選別の経済効果」市川昭午編『教育の効果』東進堂.
安田雪（1999）『大学生の就職活動』中央公論新書.

図１ サンプリングの概要

当該月に最初の内々定獲得（内々定獲得サンプル，合計 n=1,014）

n=637

１２月

n=1,811

12 月の時点で，質問に答えた人数。

４月

n=120

n=257
n=684

n=490

4 月以降は無回答（脱落サンプル）

５月
n=66

n=361

6月
n=49

該当月以降は無回答（回答時点で内々定未獲得サンプルとして，分析には含める，合計 n=115）n=192

表１ 因子分析の結果
商品重視
関わりたい商品・サ－ビ
スがある
商品企画力がある
経営者が魅力的技術力がある
学生時代の研究・専攻分
野にマッチしている
国際的な仕事ができる
社会的貢献度が高い企業として将来性がある
安定している
給与・福利厚生制度が充実している
因子間相関係数

専攻との
業務
マッチン
の魅力
グ
重視
重視

経営者
重視

技術
重視

安定性
重視

項目の
選択率

0.78

－0.09

－0.19

0.17

0.10

0.06

0.362

0.73
－0.02
－0.02

0.08
0.99
－0.05

0.34
－0.04
0.71

－0.13
0.04
0.26

－0.10
0.04
0.12

－0.04
0.00
－0.02

0.156
0.104
0.223

0.04

0.05

0.24

0.78

－0.06

－0.04

0.136

0.05
－0.05
0.00
－0.03

－0.01
0.02
0.00
－0.08

0.02
0.03
0.32
0.11

－0.16
0.15
－0.14
－0.03

0.51
0.49
0.46
－0.13

－0.24
0.04
0.19
0.58

0.128
0.277
0.461
0.496

0.07

0.09

－0.14

－0.03

0.09

0.55

0.373

0.32
0.16
0.05
0.32
－0.04

1
0.13
－0.05
0.39
0.08

1
－0.1
0.11
0.12

1
0.16
0.1

1
0.14

1

因子分析は，テトラコリック相関係数を用いて一般化最小二乗法，プロマックス回転により因子抽出をした。最尤法を用いていないのは，不適解への対応である。n=1,811。

表２ 記述統計量
商品重視
経営者重視
技術重視
専攻とのマッチング重視
業務の魅力重視
安定性重視
大学カテゴリー１
大学カテゴリー２
大学カテゴリー３
大学カテゴリー４
大学カテゴリー５
大学カテゴリー６
大学カテゴリー７
大学カテゴリー８
大学カテゴリー９
大学カテゴリー１０
大学カテゴリー１１
文系男子
文系女子
理系男子
理系女子

平均値
0.000
0.000
0.000

標準偏差
0.926
1.150
0.809

最小値
－2.097－1.711－1.693

中央値－0.411－0.286－0.177

最大値
2.554
4.030
2.536

0.000

0.810

－1.471－0.232

2.591

0.000
0.000
0.039
0.091
0.056
0.043
0.237
0.086
0.054
0.081
0.021
0.019
0.274
0.343
0.392
0.157
0.108

0.782
0.706
0.193
0.287
0.231
0.203
0.426
0.280
0.226
0.272
0.143
0.136
0.446
0.475
0.488
0.364
0.310

－2.131－1.632
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

－0.027
0.082
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

2.608
1.403
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

※大学カテゴリー１は東京大学，京都大学，大学カテゴリー２はいわゆる旧帝国大学，一橋大学，東京工業大学，大学カテゴリー３は早稲田大学，慶應義塾大学，上智大学，国際基督教大学，大学カテゴリー４
は筑波大学，神戸大学，横浜国立大学，東京外国語大学，大学カテゴリー５その他の国立大学，大学カテ
ゴリー６は学習院大学，明治大学，青山学院大学，立教大学，中央大学，法政大学，大学カテゴリー７は関西大学，関西学院大学，同志社大学，立命館大学，大学カテゴリー８は，すべての公立大学，カテゴリ
ー９は日本大学，東洋大学，駒澤大学，専修大学，そして大学カテゴリー10 は京都産業大学，近畿大学，甲南大学，龍谷大学，大学カテゴリー１１にはその他すべての大学が含まれている。n=1,811。

表３ コックス比例ハザ－ドモデルの結果分析モデル(1)
商品重視－0.075**(－0.141, －0.009)
経営者重視
0.024
(－0.029, 0.078)
技術重視
0.004
(－0.066, 0.075)
専攻との－0.051
マッチング重視(－0.122, 0.019)
業務の魅力重視
0.160***(0.083, 0.237)
安定性重視
0.027
(－0.050, 0.104)
大学カテゴリー１
0.500***(0.219, 0.781)
大学カテゴリー２
0.219**(0.007, 0.431)
大学カテゴリー３
0.560***(0.322, 0.797)
大学カテゴリー４
0.287**(0.015, 0.560)
大学カテゴリー５
0.020(－0.143, 0.184)
大学カテゴリー６
0.067(－0.145, 0.279)
大学カテゴリー７
0.372***(0.126, 0.618)
大学カテゴリー８
0.206*(－0.012, 0.423)
大学カテゴリー９
0.048(－0.332, 0.429)
大学カテゴリー１０－0.074(－0.501, 0.354)
文系女子
0.008
(－0.122, 0.137)
理系男子
0.514***(0.343, 0.685)
理系女子
0.386***(0.192, 0.579)
対数尤度－9,411
ウォルド検定157.6*** (df = 19)
赤池情報量規準
18,860分析モデル(2)－0.067**(－0.131, －0.003)
0.019(－0.034, 0.072)
0.084**(0.018, 0.150)－0.037(－0.106, 0.033)
0.191***(0.115, 0.267)－0.007(－0.083, 0.069)－9,52148.2*** (df = 6)
19,054

分析モデル(3)0.540***(0.260, 0.819)
0.279***(0.069, 0.490)
0.607***(0.373, 0.841)
0.344**(0.073, 0.614)
0.050(－0.113, 0.212)
0.094(－0.117, 0.305)
0.380***(0.136, 0.625)
0.227**(0.011, 0.443)
0.033(－0.345, 0.412)－0.058(－0.484, 0.368)－0.009(－0.137, 0.119)
0.513***(0.347, 0.678)
0.318***(0.129, 0.507)－9,431123.5*** (df = 13)
18,887

被説明変数は内々定のイベントの有無とそのイベントが起きた月（4~6 月）。推定方法は，コックス比例
ハザ－ドモデル。ただし，IPW によって脱落サンプルのバイアスを考慮している。IPW の計算の際には，それぞれのモデルの説明変数を全て投入したうえで脱落をロジットによって推定している。* p<0.1; **p<0.05; *** p< 0.001。( )内は 95%信頼区間。n=1,321。