投稿論文

奨学金は大学中退を抑制するか――時系列データを用いた検討

朴澤 泰男（国立教育政策研究所高等教育研究部 総括研究官）

本研究では、日本全体の時系列データを用いて、大学生の中途退学の要因分析を試みた。
『学校基本
調査』
から、入学年度別に推計した中退率を被説明変数とする回帰分析の結果、以下のことが明らかになった。家計所得が増えると、日本学生支援機構（旧日本育英会）
奨学金受給率が上がると、男子の学歴間賃金比（大卒者の高卒者に対する相対賃金）が上昇すると、中退率は下がる。合格率の低下
（大学入
学の難化）
や、ST 比（教員・学生比率）の低下（教育条件の改善）
が中退率を低下させることもわかった。
特に、奨学金の中退抑制効果を示した点が、本研究の最も重要な意義だと考える。

1. はじめに人（『学校基本調査』による）で除すると、中退率は2.56％となる。この値は、設置者別には国立（1.22％）

近年、大学生（特記しない限り 4 年制大学の学部学生を指す）
の中途退学
（以下
「中退」
）
への社会
的な関心が高まっている。

や公立（1.36％）
より、私立（2.92％）
で大きい。
同調査でもう一つ注目されるのは、「経済的理由」による中退が少なくないことだ。中退者

日本の大学の卒業率（completion rate）は、

68,962 人の 22.1％（15,210 人）を占める計算となOECD 諸国の中で最も高いためか（OECD 2013:

る。中でも、中退者総数の 9 割弱を占める私立で64）、大学中退の問題に関心を持つのは従来、少は、23.1％が経済的理由での中退で（国立 13.7％、数の関係者のみだったと思われる。だが 1990 年

公立 10.9％）、中退理由として最も多い（「転学」

代以降、中退率は上昇する傾向があり、今や私立

16.1％、「学業不振」
15.0％が続く）。国立で学業大学に入学した男子の 7 人に 1 人は中退するとさ不振（18.6％）や転学（18.4％）が多く、公立で転学れる（朴澤 2012）。全国紙が大学別中退率を公表（19.4％）
や「就職」（13.4％）が多いのとは対照的でしたこともあり（読売新聞教育取材班 2009）、文。
ある （文部科学省 2014）

部科学省が大掛かりな実態調査を行うまでになった。
その最新結果によれば（同調査は全国の大学、短

1）

このような
「経済的理由」の重要性にも拘わらず、大学中退の要因分析を行った先行研究には学生納
付金額
（の高さ）
や、家計所得（の低さ）など経済変大、高専 1,191 校のうち 1,163 校が回答）、2012 年

数の影響を明らかにしたものがほとんど見られな

度の 1 年間に大学（短大を含む）を中退した学部学い。

生は、国立 5,465 人、公立 1,816 人、私立 61,681

中退の要因に関しては、大きく二種類の研究が人、合計 68,962 人だった
（文部科学省 2014）。同

行われてきた。第一は、学部単位の中退率の分析

年度の大学
（学部）
・短大
（本科）
在学者数 2,698,191である。規模が小さい学部ほど（丸山 1984）、社
75

季刊家計経済研究

2016

SPRING

No.110会科学系では偏差値が低いほど（清水 2013）、中奨学金受給率には関連がないとする指摘もあるが退率は高い。第二に、社会調査の個票による研究（姉川 2014）、奨学金を受けた学生の方が、中退がある。中学 3 年時の成績が低いほど、出身高校

しにくいことを示唆するデータもある。2012 年度の学科が普通科より、工業科や商業科であるほどに日本学生支援機構の奨学金を貸与された大学生

中退しやすい（一方、両親の学歴や父親の職業は、 （短大生を含む）
は 1,033,523 人だが、そのうち「退中退と直接の関連がない）という（村澤 2008）。

学」
で奨学生の身分が終了したのは 14,078 人だっこれらの結果を見ると、普通教科の学業成績のた。1.36％の比率となり、先の文科省調査による低い生徒が入学難易度の低い大学（例えば、新設

全体の中退率 2.56％より、明らかに低い。採用の小規模学部）へ進学し、退学してゆくイメージが選考における学力基準のより厳しい第一種奨学金

浮かびやすい。また、教育界ではもともと、
（個別

（無利息）
に限ると、比率が低くなるのは理解でき

大学の実行できる）
有効な中退の予防策は何かとるとしても（0.90％）、第二種（利息付き）の場合も、いった実践的関心が先行したこともあって、他に。
全体より低いのである （1.54％）
2）

も、教員学生比率が良好であること（姉川 2014）、

そこで本研究は、日本全体の時系列データを用

良好な単位取得状況（片瀬 2005）、サークル加入

いて、経済変数、中でも奨学金に焦点を当てなが（鍛冶 2009）などが（低年次）
退学リスクを低めるこら、大学中退の要因分析を行うことを目的とする。

とが明らかにされた。経済変数の影響は、まだ検中退という行動選択を分析する場合、本来は同証されていないと言えよう。

一個人を追跡したパネル調査を用いるのが望ましだが、考えてみれば大学中退は、一種の経済行い。だが、（国立の場合）留年生（入学して 5 年目

動と捉えることもできる。Manski（1989）
は、大以上の学生）の退学率が高いことを考慮すると（内学に入学した学生は常に、卒業まで在学を続ける

田 2014: 4）、中退の全体像に迫るには、入学後、ことによる便益と費用を勘案しつつ、大学にとど長期間追跡したデータが必要となるが、そうした

まるか否かを選択し続けるという見方を提示した。

調査はほとんどない。時系列データを用いるのはこの発想はしばしば、進路選択を控えた高校生の

この理由からである。

行動分析に適用されるが、中退にも同様に当てはまりうるというのである。
まず便益について検討しよう。大学中退者は正2. 入学年度別の推計中退率の時系列的推移

規の職に就きにくく（小杉 2012 など）、男子の場

はじめに、この節では中退率の時系列的推移を

合、時間あたり所得が高卒者を下回る場合もある

確認する。後の回帰分析で用いる変数の選択に、（小杉 2015）。さらに、後に専門・管理、技術、事示唆を得るためである。

務の職業に就く見込みも低い（村澤 2008）。中退（2012）と同じ方法で、『学校基図表−1 は、朴澤の結果これだけの不利益を被る以上、
「中退して

本調査』
から入学年度別に推計した中退率を示し損をしないかどうか」を一顧だにせず辞めていく

たものである（2011 年は速報値による。図表− 2 も者は、多くないのではないか。よって大卒者の高同じ）。ただし朴澤も断っているように、正確な中卒者に対する相対賃金など、大卒学歴取得メリッ

退者数の値を用いた推計ではなく、あくまで試算

トが減じれば、中退は増える可能性がある。

の域を出ない。その方法は次のようなものである。

費用の側では学納金や、その負担能力があるか

修業年限 4 年の専門分野のみを対象に
（医学、

（所得）
を考慮することの必要性は既に述べた。だ

歯学、獣医学、薬学の 6 年制課程が除かれる）、がこれらの変数は、公共政策で操作することが難卒業しなかったと推定される学生数を「中退者数」しい。

と見なす（「8 年以内中退者数」
とも呼ぶ）
。これを

その観点で重要なのは、奨学金の受給に、中退分子とし、入学者数を分母にして取った比率を「中抑制効果があるのかである。大学別の中退率と、

退率」
と定義する
（百分率で示した）
。
「卒業しな

76

奨学金は大学中退を抑制するか

図表-1 大学生の推計中退率（入学年度別）の推移
A. 粗中退率B. 4年以内中退率（修業年限4年）
C. 8年以内中退率（修業年限4年）
大学進学率（右目盛）

15.0

13.2 13.5 13.3
12.4
11.8

12.2
11.5 11.4
11.7 10.710.510.5

10.0

45.0
11.9
11.5 11.7
10.9
10.9
10.3 10.4
9.9

10.2
9.8 9.9 9.6 8.8 8.5

8.9 8.9

7.9 7.6

7.2

7.6

8.0 8.2

8.5

8.9

9.6

5.0

30.0

15.0

0.0
0.0
69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
（％）
（％）
入学年度

図表-2 大学生の推計中退率（入学年度別）の推移（男女別）
粗中退率・男

4年以内・男

8年以内・男

粗中退率・女

4年以内・女

8年以内・女

15.0
12.1

10.0

10.4
9.6
5.9

5.0

5.9
2.9

0.0
69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
（％）
入学年度

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No.110

図表-3 8年以内中退率（修業年限4年）の推移（男女別・設置者別）
男・国立

男・公立

男・私立

女・国立

女・公立

女・私立

15.0

13.5

10.0

8.4
7.0
6.6

5.0

4.1
2.4

0.0
（％）

90

91

92

93

94

95

96

97

98

99

00

01

02

03

04

05

入学年度

かったと推定される学生数」
は、入学者数から「累

参考までに、図表− 1 には他の方法による推計

積卒業者数」を減じて算出する。累積卒業者数は値も併記した。
「A. 粗中退率」
は、「（入学者数－ 4「最低修業年数卒業者数」、「1 年」～「3 年超過卒

年後卒業者数）÷ 入学者数 ×100」で算出する 。

業者数」、
「4 年以上超過卒業者数」の総和である

いっぽう「B. 4 年以内中退率（修業年限 4 年）
」
の定

3）

（朴澤 2012）
。

8）

義は、
「
（入学者数－ 4 年後卒業者数－最低在学年

分母に入学者数を用いるこの指標は、「入学者

限 1 年超過学生数）
÷ 入学者数 ×100」
である （朴基準」の中退率と呼べるもので、前節の文部科学

澤 2012）。75 年頃以降、3 つの中退指標の動きは

9）

省の定義
（年間の中退者総数を全学生数で除した

似ているから、最も簡便な推計の粗中退率も、「今値。以下「在籍者基準」と呼ぶ）とは異なる。以下

年は前年より上がったか」といった速報性を要す

で入学者基準の指標を用いる理由は、要因分析のる関心には有用だとわかる。

際、説明変数の特定が容易である（およそ 4 学年

また、「B÷C×100」
によって、中退タイミング

分が混在した集団より、1 学年分の方が属性は把を示す指標が算出できる。この「4 年以内中退者構握しやすい）
ためである 。

成率」
（朴澤 2012）
は、最低修業年数より短い在4）

ここで定義した値は、図表−1を再び見てみよう。

学で中退した学生の数が、中退者数全体に占める図の「C. 8 年以内中退率（修業年限 4 年）」である 。

割合で、2005 年入学者の場合 84.5％となる 。

5）

10）

男女計の中退率の趨勢を 1969 年から 2005 年まで

図表− 2 には、男女別の推計結果を提示した。

示した。中退率は 1974 年（13.5％）
をピークに、91

中退率は男子の方が、女子より高い（2005 年入学

年
（7.2％）
まで低下した後に上昇し、2001 年に 2者の 8 年以内中退率はそれぞれ 12.1％、5.9％）。

度目のピークを迎える（11.9％）。再び低下し、最これは以前から指摘されていたが（丸山 1984; 内

新の（信頼できる）値である 2005 年は 9.6％となっ

田 2014 など）、時系列的な推移が男女でよく似てた 。大学進学率 が上昇する一方、中退率が低いることは（3 つの中退指標全てに該当）、あまり。
下するのは 2000 年代が初めてである（図表− 1）

強調されてこなかった 。

6）

78

7）

11）

奨学金は大学中退を抑制するか

図表-4 8年以内中退率（修業年限4年）と説明変数の推移
.350

.300

1.050

8年以内中退率

所得

奨学金受給率

ST比

合格率（右目盛）

学歴間賃金比（右目盛）

1.000

.250

.950

.200

.900

.150

.850

.100

.800

.050

.750

.000

73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04 05

.700

入学年度

図表− 2 は他に、女子の中退で重要な事実を 2

以内中退率とする回帰分析を行う（本来は男女別

つ示している。第一に、粗中退率と 8 年以内中退の分析が望ましいが、今回は長期的な変化の説明

率の乖離が、男子より女子で大きいことである 。

を優先した）。

12）

前者で後者を除した比率を算出すると、2005 年

次に説明変数の選択である。先行研究を参考に、は男子が 1.171 にとどまるのに対し、女子は 2.022

家計所得
（－）
、大学の合格率（＋）
、奨学金受給率に達する。粗中退率だけで女子の中退水準を議論（－）
、男子の学歴間賃金比
（－）
、ST 比
（教員・学

するのは危険なことがわかる。第二に重要なのは、

生比率）
（＋）
の 5 つを用いることにした（括弧内は、女子の中退のほとんどが 4 年以内に生じることだ。

期待される符号を示す）。このうち賃金比だけは男

これは 4 年以内中退率と、8 年以内中退率の系列

子に関する変数である理由は、8 年以内中退者数の比較から明らかと言える。

はほとんどが男子で占められるから（図表は省略）、

さらに、設置者も区別した 8 年以内中退率（1990
年以降のみ算出可能）の推移を図表− 3 に示した。

彼らの動向を大きく反映した指標を用いる必要があるとの判断による 。
13）

中退率は男女とも、国立や公立より、私立で高い

各変数の定義は次の通りである。まず家計所得ことが確認できる。また、国立と公立は 1997 年

は、世帯主年齢 50 ～ 54 歳の勤労者世帯についてをピークに、私立は男子が 2001 年、女子が 2002の、世帯員一人あたり実質可処分所得とした （単年を境に頭打ちとなったことも読み取れる。

位は百万円。2005 年価格）
。本来は大学生のいる

14）

家計に限った所得を用いるべきだが、毎年の入手

3. 入学年度別の推計中退率の回帰分析
以上を踏まえて、被説明変数を男女合計の 8 年は困難である。そこで進学適齢人口の（父）親世代と想定されることの多い 45 ～ 49 歳
（島 1999 など）
に比べ、
（所得も）
高めの年齢層とした。世帯員数
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No.110

図表-5 8年以内中退率（修業年限4年）の回帰分析（1973～2005年）

所得（2 年ラグ）
合格率（2 年ラグ）奨学金受給率（1 年ラグ）
学歴間賃金比ST 比（1 年ラグ）
定数

モデル 1
係数
t値
−.284 **
−3.545.261 ***
13.866−.207 ***
−6.612−.069 **

モデル 2
係数
t値
−.243 *
−2.446.229 ***
11.697-3.075

F値
自由度
有意確率
2
Adj. R
DW

112.0
3, 29
< .001.912
2.002−.198 ***

-5.210.118 **

3.634
84.3
3, 29
< .001
.886
1.430

モデル 3
係数
t値
−.260 **
−2.761.205 ***
11.099.710 ***-.169 ***

5.450
−4.46288.5
3, 29< .001.891
1.271*p < .05 **p < .01 ***p < .001.

で除すると、この間の少子化の影響が考慮できる（矢野・濱中 2006; 濱中 2013）。

分析対象期間は、沖縄の本土復帰以後の 1973年からとした。2005 年までの合計 33 時点とな

合格率は、大学の入学者数を入学志願者数でる。以上の全変数をプロットした図表− 4 によれ除した値で 、大学志願率に関する分析でよく用ば、概ね先述した符号通りの結果が得られると予

15）

いられる
（矢野・濱中 2006; 濱中 2013 など）。入想される。すなわち、所得が増えると中退率は下学が容易な（偏差値の低い）学部ほど、中退率は高がる。同様に、合格率の低下、奨学金受給率の上昇、かったから（清水 2013）、本研究の文脈でも、大学歴間賃金比の増大、ST 比の低下は、それぞれ学入学の容易さを考慮する必要があろう。そこで中退率の低下を（概ね 1 ～ 2 年後に）もたらすよう進学希望の実現率で測ることにした 。

に見える。ただし 2000 年代前半の動きは特異で、

16）

奨学金受給率は、日本学生支援機構（旧日本育

所得の減少にもかかわらず中退率は低下した。こ英会）の奨学金貸与人員を、大学
（学部）
在学者数

のことに留意しつつ、分析結果を見ていきたい。

（無利息）
で除した値である 。貸与人員は第一種

通常の最小二乗法（OLS）
による回帰分析の結果

17）は、図表− 5 に示す通りである。様々な変数のセッと第二種（利息付き）の合計とした。
学歴間賃金比は、20 ～ 24 歳の男子一般労働者

トを試したが、多重共線性の診断指標である VIFの年間賃金（産業計・企業規模計）について、大学の値に留意し、最終的に、3 つの変数を投入する

18）

卒／高校卒の比率を取った値（相対賃金）である 。

モデルを 3 通り設定することにした。所得（2 年ラ

この年齢層の相対賃金の上昇は、男子の高卒就職

グ）、合格率（2 年ラグ）の 2 つに加え、3 つ目に用率を低下させるというが、これは就職者に含まれている変数を、それぞれ奨学金受給率（1 年ラグ。モ

いた潜在的進学希望者が、進学に流れるようにな

デル 1）
、賃金比
（ラグなし。モデル 2）
、ST 比
（1

るためだと考えられる（矢野 2015）。大学中退もま年ラグ。モデル 3）としている 。モデル 1・2・た、高卒学歴で職に就くことと、在学継続との間の3 とも、1 年から 4 年までのラグを付けた変数と、行動選択だから、（比較的、短期的な将来を意味す

付けない変数を様々に組み合わせた分析を行っる）
大学卒業直後の年代に着目した。

て、モデルの適合度（自由度調整済み決定係数。

ST 比は、教員学生比率の良好さ（姉川 2014）19）以下「決定係数」）
が最大となる結果を採択した。

の指標で、大学（学部）
在学者数を「本務教員数 ÷

説明変数の効果を検討しよう。モデル 1 ～ 3 の100」で除した値を用いた。ST 比が小さいほど教結果を通覧すると、どの説明変数も基本的に有意育条件が良いことを意味する。

で、期待通りの符号を示すことが確認できた
（VIF

80

奨学金は大学中退を抑制するかの値は、全て 2 未満である）。中退率に対する効は弱くなる（有意でもない）。よって、第二種（利息

果は所得が負、合格率は正（以上、モデル 1 ～ 3）、付き）
を含めた、全体の奨学金受給率に中退抑制

奨学金受給率は負（モデル 1）、賃金比は負（モデル

効果があったと見るべきである。かねて親が学費

2）、ST 比は正（モデル 3）となる 。

を負担すべきだとする規範が強い日本において、

20）

決定係数を見ると、モデル 1 が最も当てはまりそのような境遇にない学生にとっては、利息がつは良い（.912）。また、ダービン・ワトソン（DW）
統

いたとしても学費を肩代わりしてくれる存在は、計量の実現値は上限（1.651）を上回るから、1 次の非常に重要だったということであろう。

系列相関の存在を疑う必要もないだろう 。本稿

もっとも、これは過去 30 年ほどの趨勢を通し21）の最も重要な関心である奨学金は、その利用が増て見た場合に言えることであり、そこに本稿の限えると、所得や合格率が一定だったとしても、確界がある。現代の学生も利息付き奨学金を借りる

かに中退率を低下させる効果をもつことが明らか

ことは常に望ましいと結論することはできない。

になった 。
22）

無事に卒業できても、次は将来、返還が続けられるかが課題となるためである 。奨学金が、現在
23）

4. まとめにかえて本研究では、日本全体の時系列データを用いて、大学中退の要因分析を試みた。
『学校基本調査』
から、入学年度別に推計した中退率を被説明変数とする回帰分析の結果、明らかになったのは以下である。すなわち、家計所得が増えると、奨学金受
給率が上がると、学歴間賃金比（大卒者の高卒者に対する相対賃金）が上昇すると、中退率は下がる。経済変数は、確かに中退率と関連することが明らかになったと言える。また、合格率の低下（大学入学の難化）や、ST 比の低下（教員あたり学生数の減少）
が、中退率を低下させることもわかった。
小林（2009: 198）によれば、進学か否かの選択に対する奨学金の効果だけでなく「学業継続に対する奨学金の効果の研究に関しても、卒業率が高い
日本の大学ではほとんど関心を呼ぶことがなかった」という。その意味で、単純な分析だが奨学金の中退抑制効果を示した点が、本研究の最も重要な意義だと考えられる。
米国の研究のように、給付奨学金なら中退を抑制しても不思議ではない（Hossler et al. 2009:
417）。だが、返済が必要な貸与奨学金にも効果があるとはどういうことか。学生は借金してまで進学したのだから、何とか辞めずに学業を続けようとするという解釈が考えられる。実は、前節の回
帰分析のモデル 1 で、第一種奨学金（無利息）だけの受給率を代わりに用いると、符号は負だが関連の学生の中退抑制に対して持つ効果の検証が求められよう。
付記
本稿の基礎になった学会・研究会報告には、出席者の方々、中でも高橋真義氏、田尻慎太郎氏から貴重なご指摘をいただいた。記して謝意を申し述べたい。また、本稿の内容は、匿名のレフェリーのコメントによって大きく改善された。深く感謝申し上げたい。なお、本稿はJSPS科研費26780474及び平成26年度一橋大学研究支援員制度による研究成果の一部である。本稿のうち、意見にわたる部分
は個人的見解であり、所属機関や関係機関の見解ではない。
注1）旺文社教育情報センター（2009: 3）の紹介する日本私立学校振興・共済事業団「学校法人基礎調査」結果では、2009年度の私立大学（短大を除く）の中退率は2.7％
で、中退理由はやはり「就職以外の進路変更」（他大学への転出など）や「経済的困窮」が多い。なお中退者
総数の学年別構成比は、多い順に4年生（29.3％）、2年生（28.9％）、1年生（24.6％）、3年生（17.0％）、5・6
年生（0.3％）となる。
2）『JASSO年報 平成24年度』資料編「第14表 奨学金貸
与人員と全学生生徒数との比率」、「第16表 奨学生異動処理状況」より算出。
3）昼夜別、専門分野別の値も含め、同じ指標（「非卒業率」）
を詳細に検討すると、転学部、転学科、転部等が「卒業しなかったと推定される学生数」に含まれる可能性が明らかになる（よって分野別の推計が難しい）という（葛城 2004）。なお、入学者数は『学校基本調査報告書（高等教育機関）』の表「関係学科別入学者数」より、累積
卒業者数の元の値は表「関係学科別入学年度別卒業者数」より得られる。
4）在籍者基準の中退率をrと置くと、入学者基準の値は（後述の「4年以内中退率」の場合）、r［1＋（1－r）＋（12
3。例え－r）＋（1－r）］で推計できる（小川 2015: 39）81

季刊家計経済研究

2016

ば在籍者基準の0.020（2%）は、入学者基準では4倍弱の0.078（7.8％）に相当する。これは入学後の経過年数によらず、中退率は一定と仮定した場合だが、学年が進むにつれて中退の費用は増すなら、4倍弱より小さくなろう。
5）ただし最低修業年数を「4年以上」超過した卒業者も含
むため、正確には「8年以内」とは言えない。
6）2006 ～ 07年については、薬学分野の6年制課程発足の影響で、中退者数の厳密な推計が難しい（朴澤 2012;
堀 2015）。
7）「大学（学部）入学者数÷3年前の中学校卒業者数×100」で算出。
8）入学者数は表「学部別高校卒業年別入学者数」より、卒業者数は表「都道府県別状況別卒業者数」より得られる。
9）入学者数と4年後卒業者数は注3に記載の表より、最低在学年限1年超過学生数は、表「学部別最低在学年限超過学生数」より得られる。ただし1989年以前の入学者
数は、「最低修業年数卒業者数」を、「最短の修業年限で卒業した者の比率」（学校基本調査報告書巻頭「調査結果の概要」に掲載）で除した値（×100）で推計した（修業年限4年の入学者数は、90年度から公刊されているため）。同理由で、図表−1の「C」も実際は、この「調査結果の概要」に掲載された、修業年限4年の累積卒業率（累積卒業者数÷入学者数×100）を100から減じたものを示した（1989年以前の入学者数の推計値を用いて、実際に8年以内中退率を算出し、図表−1通りの値となることも確認した）。
10）
国立が61.4％、公立は68.0％だが、私立は87.4％と高い。
濱中（2008）も最低在学年限以内の中退は、私立の新しい大学で多いと指摘する。
11）
ただし中退率の男女差は、概ね中退率の上昇局面で拡大し、低下局面で縮小する傾向もある。
12）
理由は恐らく、粗中退率の算出式で編入学者が、入学者数に含まれず、「4年後卒業者数」にのみ含まれるためだろう。8年以内中退率なら、編入学を経て卒業した者を除いて集計するため、この問題は生じない。
13）
2005年入学者の8年以内中退者数56,669人は、男子が75.0％、女子が25.0％を占める。同様に、設置者別の構成は国立9.4％、公立2.7％、私立87.9％であることを踏
まえて、私立大学の初年度納付金額も説明変数の候補としたが、他の変数との相関が高いため割愛した。
14）『家計調査年報』
各年版による。総務省「消費者物価指数」
で実質化した。
15）
文部（科学）省『学校基本調査報告書』各年版より算出。
16）
入学が全体として易しくなると、学業不振による中退が増えると予想される。また、大学から大学への編入学（転学）は、入学難易度の高い大学への移動が主流である
ことを踏まえると（立石 2008）、合格率の上昇は、他大学への転出（片瀬 2005）も増加させると考えられる。
17）『日本育英会年報』及び『JASSO年報』各年版に掲載されている、表「奨学金貸与人員と全学生生徒数との比率」による。

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SPRING

No.11018）
年間賃金は『賃金構造基本統計調査』より、次の式で推計した（2005年の大学卒には大学院卒を含む）。
「き
まって支給する現金給与額×12＋年間賞与その他特別
給与額」
。
19）
この3つの変数を同時に投入しなかったのは、互いに相関が高いためである。相関係数はそれぞれ、奨学金受給率と賃金比が.874、賃金比とST比が-.810、ST比と奨学金が-.733であった。また、所得との相関は奨学金.405、賃金比.591、ST比-.606であり、合格率との相関は、それぞれ.309、.046、.139である（全て本文記載のラグ付き変数による）。なお説明変数を5つとも投入
して分析するとVIFの値は、奨学金（7.018）、賃金比（6.936）、ST比（3.763）で2以上となる。
20）
モデル2に、女子の賃金比（ラグなし）も追加して分析すると、VIFは7.533と高いから（男子賃金比も7.804）、
割愛した。同様に、合格率や、奨学金受給率（ただし採用者数の入学者数に占める割合）も男女別に算出し、男女両方とも投入した場合、合格率や奨学金のVIFは
男女とも7以上に達する。
21）
説明変数の数が3、時点数が33、有意水準5％の場合（下限は1.258）。モデル2 ～ 3のDWの値は、上限と下限の間にあるから、系列相関があるともないとも言えない。
22）
モデル2で、他の年齢層の賃金比（ラグなし）を用いて分析すると、25 ～ 29歳の場合は有意な負の効果を持つが（ただしモデルの決定係数は.838）、30 ～ 34歳（符号は正）と35 ～ 39歳（負）は有意でない。
23）
奨学金なしでは学費を用立てられないが、といって返せる見込みも小さい学生には、中退を促すのが「親心」という極端なケースすら、大学の現場には見られるかもしれない。
文献
姉川恭子，2014，「大学の学習・生活環境と退学率の要因分析」『経済論究』149: 1-16．
内田千代子，2014，『大学における休・退学、留年学生に関する調査 第34報』福島大学人間発達文化学類内34
報「休・退学、留年学生調査」事務局．
旺文社教育情報センター，2009，「教育資源の喪失、教育投資の損失につながる“中退”問題！――19年度中
退者は、高校生7.3万人（中退率2.1％）、私大生5.3万人（同2.7％）」．
小川一夫，2015，「失業と学校教育における人的資本形成――都道府県別パネルデータによる計量分析」『日本
労働研究雑誌』656: 37-53．
鍛冶到，2009，「新設大学における退学・休学・留年――
多変量解析による要因分析」『研究紀要』大阪成蹊大
学現代経営情報学部，7（1）: 153-163．
片瀬一男，2005，「意欲があって大学を去る者、意欲を失ってやめる者――二つの不幸な退学理由へのブール代数アプローチ」『東北学院大学教育研究所報告集』5:
43-69．
葛城浩一，2004，「我が国における卒業率と非卒業率の測定」
山崎博敏編『大学における教育研究活動のパフォーマ奨学金は大学中退を抑制するか

ンス・インジケータの開発』科学研究費補助金研究成果報告書，91-100．
小杉礼子，2012，「教育から職業への移行の変容」労働政策研究・研修機構編『大都市の若者の就業行動と意識の展開』労働政策研究・研修機構，17-56．
――――，2015，「中途退学後の職業キャリア――『21世紀成年者縦断調査』の2次集計より」労働政策研究・研修機構編『大学等中退者の就労と意識に関する研究』労働政策研究・研修機構，13-60．
小林雅之，2009，『大学進学の機会――均等化政策の検証』
東京大学出版会．
島一則，1999，「大学進学行動の経済分析――収益率研
究の成果・現状・課題」『教育社会学研究』64: 101121．
清水一，2013，「大学の偏差値と退学率・就職率に関する予備的分析――社会科学系学部のケース」『大阪経大論集』64（1）: 57-70．
立石慎治，2008，「高等教育機関を移動する学生――受験
機会と入学実態」『大学評価・学位研究』7: 19-32．
濱中淳子，2013，『検証・学歴の効用』勁草書房．
濱中義隆，2008，「『学生の流動化』と進路形成――現状と可能性」『高等教育研究』11: 107-126．
広島大学高等教育研究開発センター編，2006，『高等教育
統計データ集［第三版］』広島大学高等教育研究開発
センター．
朴澤泰男，2012，「学校基本調査にみる中退と留年」『IDE――現代の高等教育』546: 64-67．
堀有喜衣，2015，「問題意識と調査の概要」労働政策研究・研修機構編『大学等中退者の就労と意識に関する研究』労働政策研究・研修機構，1-12．
丸山文裕，1984，「大学退学に対する大学環境要因の影響
力の分析」『教育社会学研究』39: 140-153．

村澤昌崇，2008，「大学中途退学の計量的分析――高等教
育研究への計量分析の応用（その3）：フリーソフトRを用いて」『比治山高等教育研究』1: 153-165．
文部科学省，2014，「学生の中途退学や休学等の状況について」文部科学省．
矢野眞和，2015，「高卒就職からみた高等教育の進学需要」『IDE――現代の高等教育』573: 48-52．
矢野眞和・濱中淳子，2006，「なぜ、大学に進学しないのか――顕在的需要と潜在的需要の決定要因」『教育社
会学研究』79: 85-104．
読売新聞教育取材班，2009，『教育ルネサンス 大学の実力』
中央公論新社．
Hossler, Don, Mary Ziskin, Jacob P. K. Gross, Sooyeon
Kim, and Osman Cekic, 2009,“Student Aid
and Its Role in Encouraging Persistence,”John
C. Smart ed., Higher Education: Handbook ofTheory and Research , 24, New York: Springer,
389-425.
Manski, Charles F., 1989, “Schooling as
Experimentation: A Reappraisal of thePostsecondary Dropout Phenomenon,”
Economics of Education Review , 8（4）: 305-312.
OECD, 2013, Education at a Glance 2013: OECD
Indicators , Paris: OECD Publishing.
（2015年12月8日掲載決定）

ほうざわ・やすお 国立教育政策研究所高等教育研究部 総括研究官。主な著書に『高等教育機会の地域格
差』（東信堂，2016）。高等教育論・教育政策論専攻。

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