仕事と職業の社会学  仕事を持つ、失うという経験に関する研究  仕事とその他の活動にかかわる研究  職業の歴史的変動や専門職労働にかんする研究  仕事の機能にかかわる研究分業 division of Labor  近代化された社会では、人々が異なる職につく。  職の違いに基づいて、異なる「運命」へと人々が振り分けられる。  何を基準に異なる仕事が人々に割り当てられるか。  分業の帰結は何か。労働市場 labor marketの基本要素  労働者「形式的に」自由  使用者「形式的に」自由  職務企業間および企業内分業の結果  雇用労働力を統制する権利と賃金の交換  ネットワーク労働者と使用者の関係  契約課業、労働条件、労働と賃金の水準を｣規制する公式の契約と非公式の規範労働市場にかんする理論的仮定  雇用は使用者と従業員が自発的に行う交換である。  完全競争にもとづく  完全情報にもとづく  資源配分と価格設定のための効率的メカニズムである。職業威信occupational prestige  職業上の地位に由来する威信のこと。  「職業に貴賎なし」といっても、現実には「望ましさ」のモノサシが存在する。  ホワイトカラー＞ブルーカラー  社会経済地位の側面のひとつ。 White-collar /Blue-collar workers  ホワイトカラーは主として頭脳労働に携わる。安定、高賃金、良好な職場環境。  ブルーカラーは身体労働に携わる。ホワイトカラーに比べて一般に不安定、低賃金。  ピンクカラーは女性に典型的な仕事をする人を指す。図書館員、秘書、看護師など女性はホワイトカラーの仕事からもブルーカラーの仕事からも排除されてきた。専門職 profession ☺  理論的知識に基づいた技能の使用  技能の教育と訓練  試験によって保証される能力  信頼を保証する行動規範  成員を組織化する専門職団体専門職の地位と収入  高賃金  高い社会的地位  仕事上の自律性専門職の厚遇を説明する：理論A  専門家が社会的に価値あるサービスを履行するので、この特権的地位が与えられる。専門職の厚遇を説明する：理論B  専門職の排除戦略―学歴要件を用いて専門職への参入を制限しているから、専門職は特権を維持できる。  資格主義 credentialism ☺ ―教育で得た資格や要件に基づいて地位、とくに職業上の地位をあたえること。資格の取得そのものが目的となったり、資格と業務の関係が不明であるという問題も指摘される（学歴病 diploma disease）。アスクリプション・属性ascription ☺  個人の特徴のうち、生まれつきのものや自分で操作できないもののこと。  性別（最近はいちおう変更もできるがきわめてまれ）、年齢、国籍、肌の色、出身地、出身家庭など能力主義 meritocracy ☺  職業構造における社会的地位が、アスクリプション（自分では変えようのない属性）で決定されるのではなく、能力（merit）をもとにして決定される原理のこと。  しかし能力をどうやって測定するのか。  能力と属性はじつは結びついているのではないか。人的資本 Human capital ☺  労働市場の不平等を説明するために使われる、人間の生産性と雇用主に対する価値を指す概念。  教育、訓練、資格取得、経験の蓄積に時間やお金を「投資」する。  所得の差異の一部は人的資本の差異で説明できる。能力主義を徹底するための工夫  履歴書に写真を要求しない。  年齢、性別などの要件をつけない。  面接で家族構成などプライベートなことを聞かない。など。理論Aと理論Bを見直す  理論Aでは専門職の厚遇は能力主義の反映にすぎないとする見方。  理論Bは専門職の厚遇は、一見能力主義の反映にみえるかもしれないが、実際には利益集団が自分たちの特権を能力主義によって正当化しているに過ぎない、とする見方。「データ」と「説明」  労働にかんして、国の統計には労働力調査・就業構造基本調査などがある。  学術的データに、「社会階層と社会移動」全国調査、日本版GSS Japanese General Social Surveyなどがある。  データからどのようなことが読み取れるか検討してみる。平均年収  正社員453万円  パートタイム労働者110万円  派遣社員213万円（ニッセイ基礎研究所・斉藤太郎）（データ「労働力調査」） 10 入な 0万し円 10 0～未満 19 20 9 0～万円 2 99 30 0～万円 39 40 9 0～万円 4 99 50 0～万円 69 70 9 0～万円 9 10 00 99万～ 14 円 15 99万 00 万円円以上収仕事からの収入（平成17年労働力調査）・男女別 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 男女 10 入な 0万し 10 円 0～未満 1 20 99 0～万円 2 30 9 0～ 9万円 3 40 99 0～万円 4 50 9 0～ 9万円 6 70 99 0～万円 10 99 00 9 ～万 14 円 15 99万 00 万円円以上収仕事からの収入（平成17年労働力調査）・年齢別 350 300 250 200 150 100 50 0 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ 10 0 10 万 0～円未 20 19 満 0～ 9万 30 2 円 0～ 99 万 40 39 円 0～ 9万 50 4 円 0～ 99 万 70 6 円 0～ 99 万 10 00 99 円～ 9万 15 149 円 00 9万万円円以上仕事からの収入（平成17年労働力調査）・就業上の地位別 800 700 600 500 400 300 200 100 0 正規の職員・従業員パート・アルバイト・派遣など労働力人口（平成17年労働力調査）・男女別・年齢別 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 男女 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ 労働力化率（平成17年労働力調査）・男女別・年齢別 1.2 1 0.8 男女 0.6 0.4 0.2 0 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ 正規職員としての労働力化率 0.8 0.7 0.6 0.5 男女 0.4 0.3 0.2 0.1 0 15-24 25-34 35-44 45-54 55-64 65+ 都道府県別有職率・失業率  有職率上位５県は福井、静岡、愛知、長野、石川  下位５県は北海道、和歌山、兵庫、奈良、沖縄  失業率上位５県は沖縄、大阪、兵庫、京都、奈良  下位５県は山形、福井、長野、島根、富山「変数」と「分析の単位」  変数 variable 個々の観察によって値が変わるもの。「数」のことではない。年収、年齢、学歴、性別などは分析のレベル「個人」にかかわる変数。県別有職率や県別都道府県などは分析のレベル「都道府県」にかかわる変数  分析の単位 unit of analysis 注目する観察のレベルのこと。国、都道府県、市町村、世帯、個人など、さまざまな分析のレベルが存在する。正規職員男女比  日本男性 23760000 女性 10080000  米国男性 67570000 女性 49712000 日本にも米国にも、男性と女性がいることに違いはない。ならばこの比率の差はどこから生じるのか？