OSIPP Discussion Paper : DP-2003-J-009「格差の始点：小学校での成績とその後のライフコース」

September 18, 2003

松繁 寿和
大阪大学大学院国際公共政策研究科（OSIPP）

教授【キーワード】格差、小学校、成績、学歴、進路、職業、ライフコース【要約】本稿では、人生のどの段階で差異が顕在化するかという興味のもとに、1959 年度、1962
年度、1966 年度生まれの小学校 3 クラスを対象に、親の職業、彼らの小学校前半期の成績、彼らの最終学歴と職業の 4 つの関係を調べた。その結果、親の職業と小学校での成績の間には、男子に関しては強い相関が見られること、小学校の成績と学歴に関しては男女とも強い相関が見られることがわかった。また、男子に限れば、高学歴の者が上位カテゴリーの職業につく可能性が高
いことも観察された。すなわち、どのような経済的地位の職業につくことになるかは、小学校前半の成績によってかなり予測されるとの結論を得た。
本稿は、日本教育社会学会（2002 年９月）で報告され、参加者、特に石田浩氏（東京大学）からいただいたコメントにより、内容を大きく改善することができた。また、井川静恵さん（大阪大学大学院国際公共政策研究科博士前期課程）と角谷清美さんには論文作成にかかわる作業を手伝っていた
だいた。記して感謝を表したい。なお、当然のことながら、本稿における誤りは筆者の責任である。
連絡先：
松繁寿和 matusige@osipp.osaka-u.ac.jp

格差の始点：小学校での成績とその後のライフコース
松繁1

寿和（大阪大学）

序論
企業では成果主義が広まり、社会においても自己責任が今まで以上に強調されるようになった。

しかし、それらが機能するには、成果とそれを生み出す能力がどれだけ自己操作可能な要因に還元できるかを把握しておかなければならない。偶然の要因に依存した格差の拡大は、逆にインセ
ンティブを下げる恐れが強い。
小学校前半の成績は、本人の主体的努力による部分は極めて小さいと考えられる。遺伝的な差にくわえ、親が教育熱心であるか、教育に十分な支出をおこなう経済的ゆとりがあるか、知的刺激があたえられる環境にあるかなどの要件が大きな影響をもつと思われ、これらは幼い児童にとって自分では変更しがたい外的な与件である。すなわちどのような状況に生まれるかということは、本人には選択できないわけであるから、小学校前半のかれらの成績は、多くの部分がまった
くの偶然に依存している可能性がある。
さらに、もしこの時期の成績がその後のかれらの学歴、そして将来の職業や経済社会的な地位の獲得に大きな影響をあたえるならば、人生が出自や初期の数年間の成績によって決定されていることになる。すなわち、各自の主体的選択や自主的努力の結果としてではなく、自分には責任のない偶然の要因によって人生が決定されていることになってしまう。
また、長期的なインセンティブの維持を考えると、早い段階で最終的な結果が推察される状況も問題である。小学校前半の段階ですでに将来が約束されている、また逆に、可能性が閉ざされていることが明らかになるとすれば、親も子どもの教育に関して熱意を失うであろうし、子どもたちも努力をしなくなる。すなわち、社会全体の競争は早い段階で冷却される。
したがって、人生の初期のあり方が何によって決定され、またそれがその後の人生にどれだけの影響をおよぼすかを測ることは、きわめて重要な作業と考えられる。特に、学歴がもつ影響力を考えると、小学校前半の成績を決定する要因と、その成績とその後の結果との関係を分析しておくことには意義がある1。
本稿の構成は、次のようになる。つづく第 2 節では、関連する先行研究を展望し、本研究の位置づけと課題をより具体的に説明する。第 3 節で、分析の方法を議論し使用するデータを紹介したあと、第 4 節で分析結果を示す。第 5 節は、まとめである。

2

先行研究の展望と本研究の位置づけ
教育社会学者による最新の SSM 調査の分析によって明らかにされた重要な発見は、
佐藤（2000）

1

職業トラックの選択が高校進学と大学進学で行われる日本とは対照的に、ドイツではそれが初等教育後期というかなり早い段階で行われる。にもかかわらず、経済的には繁栄を維持していることを考えると、日本でも就学期の初期段階で差異を把握できている可能性がある。

‑1‑

の研究において強調されているように、子どもの社会階層が親の階層によってかなり決定されているという事実であろう。この過程は他の研究により、さらに詳細にたどることができる。就学期間に生じる差異と選別およびその結果としての入職までの過程は主に教育社会学者によって分析され、入職後の問題は主に労働経済学者や経営や労務管理を専門とする研究者によって分析されてきた。中西（2000）は、親の階層と子どもの中等教育における関係を分析している。竹内（1995）
は、中等教育から大学、そして就業後の上位中間管理職への昇進を扱い、純粋トーナメントモデ
ルから逸脱した差異が徐々に広がる過程を観察した。また、苅谷（1995）に代表される一連の研究により就学から就労への移行過程も詳細に分析されている。
就業期間の昇進や賃金格差の拡大の問題に関する代表的な研究としては、今田・平田（1995）の研究がある。そこでは、日本企業においては処遇に関して従業員間に大きな格差をつけない傾向があることが示された。小池（1993）は就業後のキャリア分析を行い、日本企業の特徴として｢遅い昇進｣を挙げ、ファーストトラックをもつ欧米企業とは異なり差異の固定化を遅らすことで長期インセンティブを生み出しているとした。梅崎（2000）は、差異の顕在化と差異の固定化を区別し、日本企業においても従業員間の能力に関する差異がキャリアの比較的早い時期に把握されている可能性を示した。ただし、これらの研究においては、教育に関する変数が含まれていない。
卒業大学ダミーを使用して教育属性をコントロールした上で就業後の差異の顕在化期を明らかにしようとした試みとしては松繁（2000）がある。また、大谷・梅崎・松繁（2003b）は部長から役員昇進への段階に焦点をあて、キャリアの終盤の差が、実は大学時代の成績や 20 代の仕事経験など若年期にすでに生じ始めている可能性を示した2。さらに、柿澤・他（2002）は、役員昇進を果たした者のみを取り上げ、就業後の移動のあり方や上位役員へ昇進確率が出身大学や学部によって影響を受けることを統計的に検証している3。
以上の先行研究をまとめると、日本社会は、格差を徐々に広げながらも差異の固定化を遅らす
ことで長期の競争を促進するモデル（マラソン型）の特徴を色濃く持つのではないかと思われる。
しかし、就学期の序盤すなわち幼年期とその後の結果の関係は、未だ十分に分析されていない。
特に、ライフコースに学歴がおよぼす影響を考えると、小学校前半の成績を決定する要因と、さらにその成績とその後の結果との関係を分析しておくことには意義がある。本研究はこの期間を観察しようとする 1 つの試みである。

3

分析の視点とデータ
先述のように、本稿では幼年期の学習成績が何によって決定され、またそれがどの程度その後の人生に影響を及ぼすかを分析する。ライフサイクルにおける観察のポイントは、図１に示されるように 4 点である。まず、観察対象となった児童の親の職業をみる。つぎに、小学校前半の成績、そして最終学歴、最後に本人の現在の職業である。さらにこれらの点における順位が前段階
大谷・梅崎・松繁（ 2003a）は、理系学部卒業生と大学院卒業生の就職後の賃金における格差の推移を観察し、入職時には両者に処遇上の差はないが、その後格差が開いていくことを示した。
3 その他、高等教育と職業の関係を国際比較した研究としては、日本労働研究機構（2001a）が挙
2‑2‑

での順位とどの程度関連をもっているかを調べる。
分析に使用されるデータは、ある地方の A 校の 1959 年度生まれ（27~29 名、転校のため年度
によって変化）、1962 年度生まれ（19~24 名）と B 校の 1966 年度生まれ（10~12 名）の 3 クラスにおける、小学校前半の学業成績とその後の学歴および現在の職業である。成績は、担任教員が行った各教科の全テストの点数記録を使用した。親の職業、達成した最終学歴、および現在の職業は本人および周囲の聞き取りにより把握した。聞き取り調査は、2001 年 12 月から 2002 年 3月にかけて数回行われた。各クラスのデータは、それぞれ同一クラスの者を対象としていることから、受けた教育内容、時代背景、地域的影響をコントロールできるという長所がある。
また、かれらは現在 40 代、親であるとともに社会の中枢を担っている世代である。かれらのたどってきた経験は、かれらの社会認識に大きく影響し、ひいては社会全体に強い影響を与えているかもしれない。もし、自らの過去を振り返り、出自や小学校での初期の成績から人生の結果をすでにかなり予測できると判断するならば、家庭の社会・経済的状況と子どもの現状を観察して自分の子どもの将来を予測することになる。その結果、子どもへの期待や投資行動がかなり抑制されている可能性がある。
各段階で差を生じさせる要因を考えてみよう。図１は、各段階と要因の関係をまとめてある。
まず、小学校前半の差を生み出す要因として、家庭環境と本人の才能の比重はかなり高いと考えられる。ただし、調査対象が小学生であった時期には、その地域において、学習塾は存在せず家
庭教師を雇うということもなかったことは確認されている。教育支出の差異は、わずかに本や学習参考書等を買い与えるかどうか、またはそろばんや習字といった習い事への支出の有無に留まっている。したがって、親の所得など経済的要因の影響は少ない可能性がある。
むしろ、子どもの学業成績に及ぼす影響としては、家庭環境特に文化的要因や教育に対する親の態度であると思われる。親が子どもの知的関心を育てるために家庭環境を整えようとするかど
うかは、子どもの勉学姿勢に影響を与える一つの要因となるであろう。また、学校の宿題をさせる、本を読む習慣をつける、親が勉強を見てやるなどの具体的行為も学習習慣の形成に重要であろう。
第 2 に、子どもが到達した最終学歴とかれらの小学校時の成績との関係を見てみる。学歴はその後の就業や経済社会的地位に影響を与えるものであるが、それが小学校時代の成績と大きく相関していれば、人生のかなり早い段階で観察される差がその後の差を凝縮した形で反映していることになる。
もし親や子どもの家庭環境が小学校の成績に強く作用するとすれば、それらは小学校の成績を通じて間接的に子どもの最終学歴に影響する。一方、就学年数を長くするには教育への支出が多くなることを意味し、親に理解があり援助が可能な経済状態でなければ子どもが学歴を積むことは難しい。したがって、親のあり方や経済的側面が学歴の構築にも直接影響をもつ可能性が考えられる。すなわち、最終学歴の決定要因を探すには、小学校の成績だけでなく、家庭の要因も推定に含めなければならない。
第 3 に、子どもの経済社会的地位と最終学歴の関係を観察する。多くの研究が関心を寄せてきたように、学歴はその後の人生に大きな影響を持つ。実社会に入った後の差がどの程度、学歴のげられる。また、日本労働研究機構（2001b）も大卒者の就業後を分析している。

‑3‑

差によって説明されるかを分析することには大きな意味がある。ただし、最終学歴の場合と同じように、子どもの職業選択は親の職業に大きく影響を受けると考えられる。したがって、この段
階でも、親の職業が持つ直接的影響を測っておく必要がある。
この論文での興味は、子どもの人生がどれだけ出自によって決定されるか。また、早期の差がその後の結果とどれだけ強く結びついているかにある。以下、それぞれの段階の影響を経時的に
分析する。

4

分析結果

4.1

変数説明

分析に使用する変数を説明しよう。まず、もっとも注目される変数である成績の指標は、3クラ
ス別々に次のように作成した。テスト日に欠席しているケースがあり、全てのテストを受けている児童の数は極めて少なく、観察対象の数が大きく減少する。そこで、まず1年から3年までの国
語、算数、理科、社会、それぞれの科目について学期ごとにテストの平均値を求め、それらを偏差値化した。ただし、年度の途中での転入学があり、3学期全ての指標を得ようとすると、ここでも観察対象の数が減少する。そこで、1学期間しかいない場合はそれを学年の平均偏差値、2学期間しかいない場合は2学期間の平均、すべていた場合は3学期の平均をとり各学年の科目別平均偏差値とした。こうして、小学校前半時の成績について各児童あたり4科目3年分すなわち12項目の情報をえることになる。
しかし、科目間に相関があることに注目し、各科目の成績を生み出している要因を探るために、
1年から3年までの科目別平均偏差値を因子分析にかけた。結果、第1因子の固有値は10.37、第2因子の固有値は0.32となり、因子は一つしか出てこない。すなわち、よくできる児童は全ての科目において成績が上位という傾向が強く、12項目は一つの因子を反映した結果であることになる。
そこで、以下ではこの第一因子得点を計算し、各自の小学校時代の成績指標として分析に使用す
る。
4.2

順位の変動

まず、親の社会・経済的地位（職業）、小学校の成績、最終学歴、子どもの職業、それぞれの相関を見てみよう。図 2 は、男子生徒の経過をたどっている。最初の列は、親の職業を分類したものであり、聞き取り調査等の情報から、収入やその安定度から考えて経済的地位が高いと考えられる順番に上から並べてある。1970 年あたりのこの地域において、ホワイトカラーとみなされる
主な職業、および公務員または類似の職業で雇用が安定しているものは、公務員、会社員、電電公社社員、国鉄（当時）職員などである。より詳細に見れば、これらのグループの中にも、実際には、職位等による差はあると思われるが、これ以上の情報は取れていない。また、この地域に船員養成学校があったことから、国内外航路で仕事につく船員も数名いるという特徴をもつ。さらに、時代的に地域ごとに、瓦製造業や味噌製造業等が存在しており、比較的経済的に恵まれた家庭であったことがわかっている。
次のグループは、工員、バス運転手、主にブルーカラー労働者と管理的業務にないと考えられ‑4‑

る人々である。さらに、農業・漁業従事者、商業とつづく。3 クラスを通じて、親が商売をしている者は 1 人であった。具体的には、小さな八百屋を開いており、決して経済的に恵まれていた
わけではないことは、確認している。最後のグループに属する炊事婦は、母子家庭で母親が小学校で給食等の炊事の仕事をしている場合である。店員は、きわめて小規模の小売店でパートとして雇われていた者である4。
まず親の職業と子どもの成績の間に相関が見られる。
Spearman順位相関係数は 0.687 であり、統計的にも有意である。視覚的にもそのことがはっきりと捕らえられる。親の職業カテゴリーの第 1 グループに属する子どもが、小学校の成績の上位 13 位までを独占する。第 2 グループ出身
でもっとも成績のよかった子は 14 位に位置し、かれより下位に位置づけられる第 1 グループ出身の子どもは 16 人中わずか 3 人である。親が農業または漁業を営む第 3 グループの子どもでもっとも成績のよい子は 16 位である。また、第 3 グループの子ども 5 名のうち 3 名と最終グループの子ども 1 名が 20 位以下に位置している。
その後、成績上位の 3 人のうち、2 名は「旧国立 1 期の大学または旧国立 2 期大学医学部」のカテゴリーの学歴を達成している 5。残りの 1 名は、「有名私学または旧国立 2 期大学」に進学している。また、「関関同立（関西学院、関西大学、同志社、立命館）、旧国立 2 期または公立」の大学に進んだ者は 6 名で、11 位までに位置し、親はすべて第 1 グループに属している。この段階での成績がその後の学歴と大きく関係しており、順位相関係数も 0.7564、P 値 0.0000 と非常に高い。
その後、「旧国立 1 期または旧国立 2 期医学部」に進んだ 3 名のうち 2 名は、「上場企業、医者」の職業に就き、1 名はその次のランクである「未上場大中企業、教員または公務員」へと進んでいる。一方、高卒者 12 名は全員、「未上場地方企業」に就職している。農業をしている 1 名は中卒である。学歴と職業の順位相関は、0.7672、P 値 0.0000 と両者の間には強い相関がある。
図 3 は女子生徒の場合を示している。女子生徒の場合、男子生徒ほど親の職業と子どもの成績の間に強い相関が見られない。
Spearman 順位相関係数は 0.3457 であり、統計的にも P 値 0.1151と有意ではない。親の職業カテゴリーの第 1 グループに属する子どもの中にも 22 名中 18 位と 19位に位置するものがいる。一方、親が農業または漁業を営む第 3 グループの子どもでも、2 位と 5位の成績をとるものがいる。
しかし、その後は、男子生徒ほど固定的ではないものの順位は大きく変わらない。小学校の成績と学歴をみてみよう。成績上位の 2 名は「旧国立 1 期の大学または旧国立 2 期大学医学部」のカテゴリーの学歴を達成している。
「農業、漁業」の家庭出身である第 3 位の成績の子どもは、経済的事情のためか大学には進学していないが、彼女を除くと、高卒は第 9 位以下の成績の子どもで占められる。成績と学歴の間の順位相関係数は 0.4961、P 値 0.0189 と有意である。
就業に関しては、「旧国立 1 期または旧国立 2 期医学部」に進んだ 2 名のうち 1 名は「未上場大中企業、教員または公務員」に、もう 1 名は「未上場地方企業」に就業している。
「関関同立、旧4

また、親が日雇いまたは失業状態にあった者もいたが、子どもの小学校後の情報がないために、分析には含まれていない。
正確に旧国立 1 期の大学と旧国立 2 期大学医学部のいずれに進んだかに関する情報は、本人を特定できる可能性があるために、明確にできない。

5‑5‑

国立 2 期または公立」の大学に進んだ者 2 名も同様に、1 名は「未上場大中企業、教員または公務員」に、もう 1 名は「未上場地方企業」に就業している。一方、高卒者 11 名のうち 1 名は上場企業に就業しているが、残り 10 名のうち 6 名は「未上場地方企業」、4 名は「農業」に従事している。また、この段階で中卒が 1 名観察されるようになるが、彼女も「農業」に従事している。
学歴と職業の順位相関は、0.5607、P 値 0.0101 である。
女子の場合、家庭のランクが小学校の成績におよぼす影響は男子の場合ほど強くないことや、「農業、漁業」出身でありながら第 3 位に成績を残したにもかかわらず大学に進学しなかった女子生徒の存在などから、女子に対する家庭の教育や学歴に関するこだわりが男子ほどではないことがわかる。また、ここでは、同じ学歴であっても男子に比較すると相対的に下のランクのカテ
ゴリーに就業していることも示されており、このことが、女子にたいして親が高い教育意欲を持たせない 1 つの理由であろうことも類推させる。
図 4、５、６は３クラスのそれぞれに関して、分岐の過程をおってみたものである。クラスａを表す図 4 では、まず親の職業と子どもの成績の間に相関が見られる。Spearman 順位相関係数は0.4256 であり、統計的にも有意である。親の職業カテゴリーの第 2 グループに属する子どもの成績が、第 1 グループの子どものそれに比べて相対的に下位にあることと、炊事婦、店員グループの子どもの成績が芳しくないことが、全体として相関を生んでいる主な要因である。
その後、成績上位の 3 人のうち、2 名は旧国立 1 期の大学または旧国立 2 期大学医学部のカテ
ゴリーの学歴を達成している。残りの 2 名は、有 名私学か旧国立 2 期大学に進学している。また、成績上位 10 名のうち大学に進んだ者は 5 人存在し、当時の大学進学率を考えると、この段階での成績がその後の学歴と大きく関係していることがわかる。順位相関係数も 0.6085、P 値 0.0021と非常に高い。
職業に関しては、男女間で就業に大きな差があるために、ここでは男子だけを示している。カテゴリーは、｢未上場大中規模企業、教員、公務員｣と｢未上場地方企業｣の二つにしか分けられな
いが、前者には大卒のみが就職し、後者には高専、高卒のみが就職しており、はっきりと進路が分かれる。順位相関は、0.7793、P 値 0.0047 と強い相関を持つ。
図 5 は、クラス b の順位の変動を表している。このクラスでは、親の職業と子どもの成績の間に相関は見られない（順位相関係数は 0.1734、P 値 0.4915）。親の職業カテゴリーの第 1 グループに属する子どもの成績は大きくばらついている一方、農業または漁業従事者の子どもであっても 3 位の成績を残している。
しかし、小学校での成績とその後の順位には強い関係が見られる。旧国立 1 期の大学または旧
国立 2 期大学医学部に進学したのは最上位の成績を残した子どもであり、上位 11 名のうち第 2番目の学歴カテゴリー｢関関同立、旧国立 2 期および公立大学｣に進学したものは 5 名、私立大学に進学したものは 2 名おり、それ以下の成績を残したものの中には大学進学者はいない。結果、順位相関係数は 0.6827 と非常に高く、P 値は 0.0025 である。
職業に関しては男子ばかり 5 名である。ここでも、カテゴリーは｢未上場大中規模企業、教員、公務員｣と｢未上場地方企業｣の二つにしか分けられないが、前者には大卒 2 名のみが就職し、後者には大卒 1 名と高卒 2 名が就職している。ある程度の分化が見られるが、学歴カテゴリーと職業
カテゴリーの間の順位相関は 0.7607、P 値 0.1353 と統計的には強い相関は観察されない。
図 6 は、クラス c の児童を追跡している。このクラスでは、親の職業と子どもの成績の間に相‑6‑

関は見られず、むしろ P 値 0.1981 と有意ではないものの順位相関係数は-0.5086 と負である。
小学校での成績とその後の順位にはある程度正の関係が見られる。このクラスでも、旧国立 1期の大学または旧国立 2 期大学医学部に進学したのは最上位の成績を残した子どもであり、2、3
位の子どもは第 2 番目の学歴カテゴリー｢関関同立、
旧国立 2 期および公立大学｣に進学している。
順位相関係数は 0.6752、P 値は 0.0662 である。
男子は 5 名である。就業のカテゴリーは｢上場企業または医師｣と｢未上場地方企業｣の二つに分類され、成績上位であった子どもが前者のカテゴリーに到達し、その他 4 名は後者である。ただし、サンプルの数が少なく順位相関は 0.7255、P 値 0.1654 と統計的には有意にならない。
4.3

統計分析

つぎに、ある段階の状況が次の段階にどの程度影響を及ぼしているかを、多変量解析を用いて推定してみよう。
まず、小学校前半の成績に親の社会階層が与える影響を見てみよう。表 1 は、その推定結果である。成績はテスト結果であり、クラスごとにテストの内容が異なることやクラス別に偏差値に修正されている。まず、子どもたちの能力分布が一定であることを仮定して、全クラスを統合して男女別に推定を行った6。
「親の職業が最上位層」という説明変数は、家庭が職業カテゴリーの最上位層に属している場合を１、それ以外を 0 とったダミー変数である7。
男子だけの推定結果は、推定式（1）と（2）である。（1）は親の職業に関するダミーを用いた場合で、推定式（2）はそれを用いない場合である。結果は、親の職業が最上位層に属するかどうかが有意に影響を与える。クラスダミーは影響を持たない。推定式（3）と（4）は、女子に関する分析結果である。男子と異なり、親の職業ダミーは優位ではない。すなわち、男子と女子の間で、家庭の影響が異なる。
3 クラスをまとめて推定するには、先に述べたように子どもたちの能力分布が一定であるという強い仮定が必要であるので、それぞれのサンプルは少なくなるが各クラス別に最小二乗法推定を試みた。結果は表 1 の男女の欄に示されている。サンプルが少ないために、親の社会階層のすべてに関してカテゴリーダミー変数を使用することはできないので、最上位の職業階層に関するダ
ミー変数のみを用いた。そのほかに用いたのは男子生徒ダミー変数である。
親が最上職業階層に属しているかどうかが有意になったのは 59 年生まれであるクラス a のみである。また、クラス a では男子生徒ダミー変数が負で有意な影響を持つ。しかし、他のクラスでは、どちらの変数も有意は係数を持たず R2 もきわめて低い。

6 このように 3 クラスのデータをまとめて分析をすすめることは、中澤（2003）がいうように、

サンプルと母集団の関係に問題が生じる。最も正確に母集団を特定するならば、ここで扱った 3クラスである。また、対象学校区の同一年次の小学校生とであるとすることも考えられるが、この場合、無作為抽出ではないという問題が生じる。いずれにしても、特定地域の特定学年に関する情報であって、対象時期の全国的傾向を代表しているわけではなく、極めて限定された事例に過ぎない。しかし、少なくとも、これまでこのような情報が取られたことはなく、分析もなされたことがないという意味での貢献はあると考えられる。
7 すべての職業カテゴリーに関してダミー変数を作成したが、推定に用いたが全サンプル数が少ない上に、各職業カテゴリーに属するサンプル数が限られ推定が困難になるために、最上位層以外のダミー変数は分析には用いていない。

‑7‑

次に、最終学歴に影響する要因を探ってみよう。説明変数は、先に用いたものに小学校前半期の成績を加える。最終学歴は順位カテゴリーであるので、オーダード・プロビット分析を試みた。
結果は、表 2 に示されているように、小学校前半期の成績は、クラス a とクラス b で有意に正の係数を持つ。クラス c では係数の符号は正であるが、P 値は 0.117 と傾向を示すものの有意ではない。
表 3 は、職業にどのような変数が影響を与えるかを調べてみた。先述のように、女性のほとん
どは職業についていないために男性に限らざるをえないことにより、各クラス別ではサンプルが少なくなりすぎる。ここでは、全クラスをまとめ、クラス b とクラス c に関してダミー変数を用いた。また、最終学歴は小学校前半期の成績に強く影響されているために、それらを同時に推定に使用すると、多重共線性の問題が生じ、推定の効率性が大きく損なわれる。ここでは、どの段階で分化が生じているかを探るという目的から、小学校前半期の成績を使用した推定結果を示すこととした。説明変数である現在の職業が、順位カテゴリー変数であるので、ここでもオーダー
ド・プロビット分析を応用した。結果は、小学校前半期の成績と現在の職業には強い相関が見られることが再確認された。

５

まとめと考察

本稿では、人生のどの段階で差異が顕在化するかという興味のもとに、1959 年度、1962 年度、1966 年度生まれの小学校前半の 3 クラスを対象に、親の職業、子どもの小学校前半期の成績、子どもの最終学歴、子どもの職業の関係を調べた。その結果、親の職業と小学校での成績の間には、男子に関しては強い相関が見られるが、女子に関しては正の相関があるものの有意ではないことがわかった。クラス別に見ると、クラス a においては強い相関が見られるが、他の 2 クラスにおいては見られなかった。しかし、小学校の成績と学歴、学歴と職業に関しては男女とも強い相関が見られた。特に、成績と学歴に関しては、どのクラスにおいても正の相関が観察され、なかでも成績上位者が旧国立 1 期校、医学部、有名私学に進学する確率は非常に高った。また、高学歴の者が上位カテゴリーの職業につく可能性が高いことも観察された。すなわち、どのような経済的地位の職業につくことになるかは、男子生徒に限れば、小学校前半の成績によってかなり予測されることになる。
対象となった時代と地域には学習塾や通信教育などはまだ存在しておらず、また受験競争が低年齢化し小学生にもおよぶという状況にもなかった。したがって、小学校前半期の成績の差はかなり本人の生得的能力と生まれた家庭の環境によって大きく左右されていることになる。どちらも、偶然によって決定されるものであり、本人が必要性を認識したゆえに主体的に行われた行為・判断の結果ではない。この時期の成績が後の学歴、そして将来の職業に大きな影響をあたえるな
らば、人生の大きな部分が才能や出自によって決定されていることになる。すなわち、人生が自分ではどうしようもない偶然の要因によって大きく左右されていることになってしまう。
人生における成果を自己の責任の範囲で捉えようとするには、成果は自分の努力と連動したものでなければならない。自分では操作不可能な要因によって成果が大きく左右されているにもかかわらず、自分責任がとわれるならば、インセンティブは大きく減退する。さらに、このような状況で成果に基づき報酬格差を広げようとすることは、インセンティブ減退を加速するばかりで

‑8‑

あろう。
また、早い段階で、すでに追いつくことができないほど決定的な差が顕在化することは、社会全体のパースピレイションを考える上でも重要である。いったん競争から遅れると再度追いつくことがかなり困難であることが明らかな社会においては、遅れが見え出した者はその段階でパー
スピレイションを低下させ、早々に競争から離脱してしまうかもしれない。一方、すでに引き離した者も、競争圧力を感じなくなることでパースピレイションのレベルを下げてしまう恐れがある。竹内がいう『冷却』が早い段階から働き出す余地がある。社会全体のパースピレイションを高めようとするには、差の顕在化と固定化の過程を把握した上で適切な施策をうたなければならない。
ただし、本研究は、対象時期、地域、観察対象の数において大きな限界を持つ。ここでの結果を一般化していくには、数多くの同様の調査が進められるか、大規模な調査が行われる必要がある。

‑9‑<参考文献>今田幸子・平田周一(1995) 『ホワイトカラーの昇進構造』日本労働研究機構
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中澤 渉（2003）｢教育社会学における実証研究の諸問題

教育社会学の自己反省の試み｣『教育社会学研究』第 72 集 pp.151‑168
中西裕子（2000）｢学校ランクと社会移動−トーナメント型社会移動規範が隠すもの｣『日本の階層システム３

戦後日本の教育社会』近藤博之（編）pp.37‑56

東京大学出版会

日本労働研究機構（2001a）『日欧の大学と職業−高等教育と職業に関する 12 カ国比較調査結果』
2 調査報告書 No.143
日本労働研究機構（2001b）『大卒ホワイトカラーの昇進・配置と人事部の役割』調査報告書
No.111‑10‑

松繁寿和（2000）「キャリアマラソンの序盤：文系大卒ホワイトカラーの異動と選抜」『国際公共政策研究』第 4 巻 第 2 号 2000 年 3 月、大阪大学大学院国際公共政策研究科‑11‑図1： ライフサイクルと差

親の社会・
経済的地位

小学校前半
期の成績

最終学歴

‑12‑

こどもの職業‑13‑

Spearman相関係数
P値（
ｔ
検定）

炊事婦、店員1

農業、漁業
5

親の職業と成績0.687
0.0001＊27は子供の学歴・職業が不明

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
*
27

公務員 会社員
電電公社
国鉄職員等
16

工員
バス運転手
大工等
5

成績順位

親の社会・経済的地位

図2 全クラス男子の分岐図

成績と学歴
0.75640.0000

2

2

12

3

2

2

学歴と職業
0.76720.0000

左側の数字は家業と学歴が明らかな者の数
右側の数字は学歴と職業が明らかな者の数

中卒
2, 1

高卒
12, 12

看護学校、高等看護学院、短
大、高専
2, 3

私立大学
2, 3

関関同立
旧国立2期 公立
6, 4

旧国立１期
旧国立2期医学部
3, 3

子供の学歴

農業
1

未上場地方企業
19

未上場大中企業
教員、公務員
4

上場企業
医師
2

子どもの職業‑14‑

Spearman相関係数
P値（
ｔ
検定）

炊事婦、店員1

商業（小売）
1

農業、漁業
6

親の職業と成績0.34570.1151

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

公務員 会社員
電電公社
国鉄職員等
8

工員
バス運転手
大工等
6

成績順位

親の社会・経済的地位

図3 全クラス女子の分岐図

成績と学歴
0.49610.0189

4

6

3

学歴と職業
0.56070.0101

左側の数字は家業と学歴が明らかな者の数
右側の数字は学歴と職業が明らかな者の数

中卒
0, 1

高卒
11, 11

看護学校、高等看護学院、短
大、高専
4, 3

私立大学
3, 1

関関同立
旧国立2期 公立
2, 2

旧国立１期
旧国立2期医学部
2, 2

子供の学歴

農業
5

未上場地方企業
11

未上場大中企業
教員、公務員
3

上場企業
医師
1

子どもの職業‑15‑

Spearman相関係数
P値（
ｔ
検定）

炊事婦、店員2

商業（小売）
0

農業、漁業
4

工員
バス運転手
大工等
5

公務員 会社員
電電公社
国鉄職員等
12

親の社会・
経済的
地位

親の職業と成績0.42560.0429

図4 クラスaの分岐図

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23

成績順位

成績と学歴
0.60850.0021（ ）は男性の数* 途中転入により低学年の成績はな
いものが1名存在

中卒
2（1）*

高卒
12（7）

看護学校、高等看護
学院、短大、高専
4（
2）

私立大学
2（1）

関関同立
旧国立2期 公立
1（1）

旧国立１期
旧国立2期医学部
2（0）

子供の学歴

7

学歴と職業
0.77930.00472

農業（1）

未上場地方企業（9）

未上場大中企業
教員、公務員（2）

子どもの職業‑16‑

Spearman相関係数
P値（
ｔ
検定）

商業（小売）
1

農業、漁業
3

工員
バス運転手
大工等
5

公務員 会社員
電電公社
国鉄職員等
9

親の社会・経済的地
位

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13＊
14
15
16
17
18

成績順位

成績と学歴
0.68270.0025＊13は子供の学歴・職業が不明

親の職業と成績0.1734
0.4915

図5 クラスbの分岐図

2

学歴と職業
0.76070.1353＊＊高卒男性1名職業不明（ ）は男性の数

高卒
8（3）

＊＊

看護学校、高等看
護学院、短大、高
専

私立大学
2（0）

関関同立
旧国立2期 公立
5（4）

旧国立１期
旧国立2期医学部
1（1）

子供の学歴

未上場地方企業（3）

未上場大中企業
教員、公務員（2）

子どもの職業‑17‑

Spearman相関係数
P値（
ｔ
検定）

農業、漁業
4

工員
バス運転手
大工
1

公務員 会社員
電電公社
国鉄職員等
3

親の社会・経済的地
位

親の職業と成績-0.5086
0.1981

図6 クラスcの分岐図

1
2
3
4
5
6
7
8

成績順位

成績と学歴
0.6752
0.0662（ ）は男性の数

高卒
3（2）

看護学校、高等看
護学院、短大、高
専

私立大学
1（1）

関関同立
旧国立2期公立
2（1）

旧国立１期
旧国立2期医学部
1（1）

子供の学歴

学歴と職業
0.72550.16542

未上場地方企業
（4）

上場企業
医師
（1）

子どもの職業

-18-

1.107

親の職業最上位層

係数

P値

(3)

18
0.258

2.414

22
0.395

サンプル数
PseudoR2

0.653

0.366

クラスcダミー-0.692

0.813
0.379

0.005

係数

P値

(3)

25
0.379

1.034

-0.491-0.015

0.847

0.963

22
0.385

1.543

P値

0.088

0.249

0.003

係数

0.205
0.072

P値

(3)

22

0.313

-0.953-0.477

0.449

0.438

0.585

0.006

係数

P値

(2)

29
0.150

0.911

0.578

1.582

男子生徒のみ

0.071

0.062

0.119

0.003

(2)

0.006

0.001

係数

クラスbダミー

P値

0.337
0.311

P値

(2)

27

-0.738

1.142

男子生徒のみ

0.003

0.150

0.663

0.002

係数

男子生徒のみ最終学歴

親の職業最上位層

小学校前半期の成績

係数

1.504

25
0.379

サンプル数
PseudoR2

P値

(1)

1.396

クラスcダミー

表3： 低学年期の成績と職業

1.155

クラスbダミー

男子生徒ダミー

1.068

係数

小学校前半期の成績

(1)

0.396
0.317

R2
AdjustedR2

表2： 最終学歴の決定要因

27

P値

(1)

サンプル数

-0.9420.641

定数項

クラスcダミー

1.196

0.160

係数

クラスbダミー

男子生徒ダミー

親の職業最上位層

表1： 成績と親の職業

0.182
0.041

0.305

0.027

0.184

0.122

0.332

0.092

係数

18
0.135

1.547

0.598

P値

P値

(4)

25
0.007

0.085

-0.011

係数

女子生徒のみ

0.231

0.931

0.979

0.075

(4)

P値

(4)

22

-0.0620.586

女子生徒のみ

0.406

0.144

0.301

0.313

係数

女子生徒のみ

0.057

0.107

0.893

0.982

0.502

0.812

0.182

22
0.153

-0.163

0.233

0.756

係数

クラスa

0.334
0.268

23

0.185

-0.863

0.705

係数

クラスa

P値

P値

0.772

0.674

0.025

0.559

0.022

0.053

0.701

係数

17
0.389

1.736

0.279

2.318

クラスb

0.102
-0.01718-0.220-0.177

係数

クラスb

0.090

0.740

0.007

P値

男女

0.548

0.760

0.238

P値

男女

8

8
0.442

-0.122

3.003

2.113

0.103
-0.255

クラスc
係数

0.677

0.130

-0.577

クラスc
係数

P値

P値

0.907

0.133

0.117

0.561

0.485

0.890